空间谱估计算法结构及仿真分析

数据结构与算法分析习题与参考答案

大学 《数据结构与算法分析》课程 习题及参考答案 模拟试卷一 一、单选题（每题 2 分，共20分） 1.以下数据结构中哪一个是线性结构？( ) A. 有向图 B. 队列 C. 线索二叉树 D. B树 2.在一个单链表HL中，若要在当前由指针p指向的结点后面插入一个由q指向的结点， 则执行如下( )语句序列。 A. p=q; p->next=q; B. p->next=q; q->next=p; C. p->next=q->next; p=q; D. q->next=p->next; p->next=q; 3.以下哪一个不是队列的基本运算？（） A. 在队列第i个元素之后插入一个元素 B. 从队头删除一个元素 C. 判断一个队列是否为空 D.读取队头元素的值 4.字符A、B、C依次进入一个栈，按出栈的先后顺序组成不同的字符串，至多可以组成( ) 个不同的字符串？ A.14 B.5 C.6 D.8 5.由权值分别为3,8,6,2的叶子生成一棵哈夫曼树，它的带权路径长度为( )。 以下6-8题基于图1。 6.该二叉树结点的前序遍历的序列为( )。 A.E、G、F、A、C、D、B B.E、A、G、C、F、B、D C.E、A、C、B、D、G、F D.E、G、A、C、D、F、B 7.该二叉树结点的中序遍历的序列为( )。 A. A、B、C、D、E、G、F B. E、A、G、C、F、B、D C. E、A、C、B、D、G、F E.B、D、C、A、F、G、E 8.该二叉树的按层遍历的序列为( )。

A．E、G、F、A、C、D、B B. E、A、C、B、D、G、F C. E、A、G、C、F、B、D D. E、G、A、C、D、F、B 9.下面关于图的存储的叙述中正确的是( )。 A．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关 B．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小与图中边数和结点个数都有关 C. 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小与图中结点个数和边数都有关 D．用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关 10.设有关键码序列(q，g，m，z，a，n，p，x，h)，下面哪一个序列是从上述序列出发建 堆的结果?( ) A. a，g，h，m，n，p，q，x，z B. a，g，m，h，q，n，p，x，z C. g，m，q，a，n，p，x，h，z D. h，g，m，p，a，n，q，x，z 二、填空题（每空1分，共26分） 1.数据的物理结构被分为_________、________、__________和___________四种。 2.对于一个长度为n的顺序存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为_________， 在表尾插入元素的时间复杂度为____________。 3.向一个由HS指向的链栈中插入一个结点时p时，需要执行的操作是________________; 删除一个结点时，需要执行的操作是______________________________（假设栈不空而 且无需回收被删除结点）。 4.对于一棵具有n个结点的二叉树，一个结点的编号为i(1≤i≤n)，若它有左孩子则左 孩子结点的编号为________，若它有右孩子，则右孩子结点的编号为________，若它有 双亲，则双亲结点的编号为________。 5.当向一个大根堆插入一个具有最大值的元素时，需要逐层_________调整，直到被调整 到____________位置为止。 6.以二分查找方法从长度为10的有序表中查找一个元素时，平均查找长度为________。 7.表示图的三种常用的存储结构为_____________、____________和_______________。 8.对于线性表（70，34，55，23，65，41，20）进行散列存储时，若选用H（K）=K %7 作为散列函数，则散列地址为0的元素有________个，散列地址为6的有_______个。 9.在归并排序中，进行每趟归并的时间复杂度为______，整个排序过程的时间复杂度为 ____________，空间复杂度为___________。 10.在一棵m阶B_树上，每个非树根结点的关键字数目最少为________个，最多为________ 个，其子树数目最少为________，最多为________。 三、运算题（每题 6 分，共24分） 1.写出下列中缀表达式的后缀形式： （1）3X/(Y-2)+1 （2）2+X*(Y+3) 2.试对图2中的二叉树画出其： (1)顺序存储表示的示意图； (2)二叉链表存储表示的示意图。 3.判断以下序列是否是小根堆? 如果不是, 将它调 图2 整为小根堆。 （1）{ 12, 70, 33, 65, 24, 56, 48, 92, 86, 33 } （2）{ 05, 23, 20, 28, 40, 38, 29, 61, 35, 76, 47, 100 } 4.已知一个图的顶点集V和边集E分别为： V={1,2,3,4,5,6,7};

复杂网络的链接分析及预测研究

复杂网络的链接分析及预测研究 现实世界中,有许多科技、商业、经济和生物的数据可用复杂网络来表示,例如电力网格、电话交互网、社交网络、万维网以及科学家的合著关系和引用网络;在生物学领域,有流行病学网络、细胞与新陈代谢网络和食物网络;在人际关系中,公司内部的E-mail信息交互、新闻组、聊天室、朋友联系都是网络数据的例子。现在,链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注。 当前,对网络数据进行链接预测的方法主要有基于相似度的、基于似然分析的和基于概率模型的方法等。本文对当前网络链接预测的现状进行了分析,针对当前预测算法中存在的一些问题进行了研究,提出了相应的有效的算法。 本文的主要工作如下:(1)提出了直接优化AUC的链接预测算法。快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络。 因此需要有效的链接预测技术来提高链接预测的精度。考虑到AUC指标是衡量链接预测结果质量的主要标准,提出了直接优化AUC的链接预测算法。 在该算法中,将链接预测问题看成是二值分类问题,将AUC最大化作为优化的目标,使用hinge函数作为损失函数,使用随机次梯度下降算法迭代权重向量。实验结果表明,本算法与其他算法的结果相比,不但在AUC指标上有较大的提高,在其他指标上也超过其他算法,可以实现更高质量的预测。 (2)提出了针对节点带有属性的网络的链接预测算法。在很多领域,比如社会学、人类学、信息科学、计算机科学中,网络节点所代表的实体往往具有自己的属性。 这些属性的取值为链接预测提供了很有价值的信息。如何应用这些信息进行

链接预测的问题已经吸引了相当多的关注。 本文提出了利用模块度测度反映网络社区结构信息链接预测算法。基于同一个社区中的节点对之间的链接的可能性比在不同的社区中大这一事实,提出了模块度贡献的概念。 基于模块度贡献的概念,将网络的节点映射到一个低维的欧氏空间。在这个低维空间中,在同一个社区内的节点的将处于相邻的位置。 计算节点在低维空间中位置的余弦相似性,作为链接预测的相似性度量。本文也扩展该方法,将其应用到节点带有属性的网络的链接预测中。 实验结果表明,该算法可以获得理想的预测结果。(3)提出了针对多关系网络的链接预测算法。 许多现实世界中的网络包含多种类型的相互作用和关系。对这样的多关系网络进行链接预测成为网络分析中的一个重要课题。 在所提出的多关系网络的链接预测方法中,考虑了不同类型之间关系的相似性和影响力。本文提出了一种置信度传递的方法来计算每个节点的置信度,并构建每种类型链接之间的置信度向量。 使用置信度向量之间的相似性来衡量不同类型关系之间的影响。在此基础上,提出了一种基于非负矩阵分解的多关系网络链接预测算法。 我们还从理论上证明了所提出的方法的收敛性和正确性。实验结果表明,本方法与其他类似的算法相比,可以降低维度,减少存储空间,取得高质量的预测结果。 (4)提出了对单个节点进行链接预测的基于抽样的算法。在许多现实应用中,需要对用户感兴趣节点的相似性进行预测,而不需要预测网络中的所有节点间的

材料现代分析方法试题及答案1

一、单项选择题（每题 2 分，共10 分） 3．表面形貌分析的手段包括【 d 】 （a）X 射线衍射（XRD）和扫描电镜（SEM）(b) SEM 和透射电镜（TEM） (c) 波谱仪（WDS）和X 射线光电子谱仪（XPS）(d) 扫描隧道显微镜（STM）和 SEM 4．透射电镜的两种主要功能：【b 】 （a）表面形貌和晶体结构（b）内部组织和晶体结构 （c）表面形貌和成分价键（d）内部组织和成分价键 二、判断题（正确的打√，错误的打×，每题2 分，共10 分） 1．透射电镜图像的衬度与样品成分无关。（×）2．扫描电镜的二次电子像的分辨率比背散射电子像更高。（√）3．透镜的数值孔径与折射率有关。（√）4．放大倍数是判断显微镜性能的根本指标。（×）5．在样品台转动的工作模式下，X射线衍射仪探头转动的角速度是样品转动角 速度的二倍。（√） 三、简答题（每题5 分，共25 分） 1. 扫描电镜的分辨率和哪些因素有关？为什么? 和所用的信号种类和束斑尺寸有关，因为不同信号的扩展效应不同，例如二次电子产生的区域比背散射电子小。束斑尺寸越小，产生信号的区域也小，分辨率就高。 1．透射电镜中如何获得明场像、暗场像和中心暗场像？ 答：如果让透射束进入物镜光阑，而将衍射束挡掉，在成像模式下，就得到明场象。如果把物镜光阑孔套住一个衍射斑，而把透射束挡掉，就得到暗场像，将入射束倾斜，让某一衍射束与透射电镜的中心轴平行，且通过物镜光阑就得到中心暗场像。 2．简述能谱仪和波谱仪的工作原理。 答：能量色散谱仪主要由Si(Li)半导体探测器、在电子束照射下，样品发射所含元素的荧光标识X 射线，这些X 射线被Si(Li)半导体探测器吸收，进入探测器中被吸收的每一个X 射线光子都使硅电离成许多电子—空穴对，构成一个电流脉冲，经放大器转换成电压脉冲，脉冲高度与被吸收的光子能量成正比。最后得到以能量为横坐标、强度为纵坐标的X 射线能量色散谱。 在波谱仪中，在电子束照射下，样品发出所含元素的特征x 射线。若在样品上方水平放置一块具有适当晶面间距 d 的晶体，入射X 射线的波长、入射角和晶面间距三者符合布拉格方程时，这个特征波长的X 射线就会发生强烈衍射。波谱仪利用晶体衍射把不同波长的X 射线分开，即不同波长的X 射线将在各自满足布拉格方程的2θ方向上被检测器接收，最后得到以波长为横坐标、强度为纵坐标的X射线能量色散谱。 3．电子束与试样物质作用产生那些信号？说明其用途。 （1）二次电子。当入射电子和样品中原子的价电子发生非弹性散射作用时会损失其部分能量(约30～50 电子伏特)，这部分能量激发核外电子脱离原子，能量大于材料逸出功的价电子可从样品表面逸出，变成真空中的自由电子，即二次电子。二次电子对试样表面状态非常敏感，能有效地显示试样表面的微观形貌。 （2）背散射电子。背散射电子是指被固体样品原子反射回来的一部分入射电子。既包括与样品中原子核作用而形成的弹性背散射电子，又包括与样品中核外电子作用而形成的非弹性散射电子。利用背反射电子作为成像信号不仅能分析形貌特征，也可以用来显示原子序数衬度，进行定性成分分析。 （3）X 射线。当入射电子和原子中内层电子发生非弹性散射作用时也会损失其部分能量(约

现代谱估计

现代谱估计实验报告 1实验目的 功率谱估计在实际工程中有重要应用价值。如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域发挥了重要作用。 本次实验的目的主要是深入理解现代谱估计的基本理论，包括ARMA模型、ARMA谱估计。掌握现代谱估计的基本方法，包括SVD-TLS算法等。利用ARMA 功率谱估计中Cadzow谱估计子和Kaveh谱估计子来进行谱估计。 2实验原理 冃景 若离散随机过程｛x(n)｝服从线性差分方程 p q x(n) a i X(n i) e(n) b j e(n j) (1) i 1 j 1 式中e (n)是一离散白噪声，则称｛x(n)｝为ARMA过程，而式(1)所示的差分方程称为ARMA模型。系数a1,a2??p,和b1,b2?…b q,分别称为自回归参数和滑动平均参数，而p和q分别叫做AR阶数和MA阶数。式(1)所示的ARMA过程，其功率谱密度为 jw I / 、2〔B(z)| 2 B(e)l w両z e jw |B(e jw)| (2) Px ARMA谱估计的目的是使用N个已知的观测数据x(0)，x(1)：.x(N-1)计算出ARMA过程｛x(n)｝的功率谱密度估计。 在实际中，可以运用cadzow谱估计子和kaveh谱估计子来估计，cadzow谱估计子秩序确定AR阶数p和估计AR参数，而kaveh谱估计子也只需要确定AR 阶数p和估计AR参数以及MA阶数。

相关算法 AR阶数p的确定用奇异值分解(SVD,AR参数的估计用总体最小二乘法(TLS), 即应用(SVD-TLS算法来完成ARMA谱估计。 SVD-TLS 算法： 步骤1计算增广矩阵B的SVD,并储存奇异值和矩阵V; 步骤 2 确定增广矩阵 B 的有效秩p； 步骤 3 计算矩阵S; 步骤4求S的逆矩阵S--并计算出未知参数的总体最小二乘估计。 3 实验内容 仿真的观测数据由下式给出： xn = square(W*n)+*randn(1,N) ( 3) 其中, fs = 20000, n = 0:1/fs: , N = length(n), W = 2000*pi 。 1、采样周期图法进行谱估计 2、假设AR阶数未知，用SVD-TLS^法确定AR阶数和参数，然后使用Cadzow 谱估计子进行谱估计。 4 Matlab 仿真 仿真的观测数据时域信号如图 1 所示

数据结构与算法分析 C++版答案

Data Structures and Algorithm 习题答案 Preface ii 1 Data Structures and Algorithms 1 2 Mathematical Preliminaries 5 3 Algorithm Analysis 17 4 Lists, Stacks, and Queues 23 5 Binary Trees 32 6 General Trees 40 7 Internal Sorting 46 8 File Processing and External Sorting 54 9Searching 58 10 Indexing 64 11 Graphs 69 12 Lists and Arrays Revisited 76 13 Advanced Tree Structures 82 i

ii Contents 14 Analysis Techniques 88 15 Limits to Computation 94

Preface Contained herein are the solutions to all exercises from the textbook A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis, 2nd edition. For most of the problems requiring an algorithm I have given actual code. In a few cases I have presented pseudocode. Please be aware that the code presented in this manual has not actually been compiled and tested. While I believe the algorithms to be essentially correct, there may be errors in syntax as well as semantics. Most importantly, these solutions provide a guide to the instructor as to the intended answer, rather than usable programs.

web超链分析算法综述

WEB超链分析算法研究 朱炜王超李俊潘金贵 (南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093) (南京大学多媒体技术研究所南京210093) Research on Algorithms Analyzing Hyperlinks：A Survey ZHU Wei W ANG Chao LI Jun Pan Jin-Gui (State Key Laboratory for Novel Software Technology，Nanjing University，Nanjing 210093) （Multimedia Technology Institute of Nanjing University，Nanjing 210093）Abstract: The World Wide Web serves as a huge, widely distributed, global information service center, and expanding in a rapid speed. It is import to find the information the user need precisely and rapidly. In recent years, researchers discovery that rich and import information is contained among hyperlinks, and develop a lot of algorithm using hyperlink to improve the quantity and relevance of the results which search engine returned. This paper presents a review and a comparison of such algorithms existing now. Problems of these algorithms and directions to further research will be discussed. Keyword: PageRank，Authority，Hub，HITS，SALSA，Anchor 1.引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以 飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin 和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。 2.WEB超链分析算法 2．1 Google和PageRank算法 搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。

材料现代分析方法练习题及答案

8. 什么是弱束暗场像？与中心暗场像有何不同？试用Ewald图解说明。 答：弱束暗场像是通过入射束倾斜，使偏离布拉格条件较远的一个衍射束通过物镜光阑，透射束和其他衍射束都被挡掉，利用透过物镜光阑的强度较弱的衍射束成像。 与中心暗场像不同的是，中心暗场像是在双光束的条件下用的成像条件成像，即除直射束外只有一个强的衍射束，而弱束暗场像是在双光阑条件下的g/3g的成像条件成像，采用很大的偏离参量s。中心暗场像的成像衍射束严格满足布拉格条件，衍射强度较强，而弱束暗场像利用偏离布拉格条件较远的衍射束成像，衍射束强度很弱。采用弱束暗场像，完整区域的衍射束强度极弱，而在缺陷附近的极小区域内发生较强的反射，形成高分辨率的缺陷图像。图：PPT透射电子显微技术1页 10. 透射电子显微成像中，层错、反相畴界、畴界、孪晶界、晶界等衍衬像有何异同？用什么办法及根据什么特征才能将它们区分开来？ 答：由于层错区域衍射波振幅一般与无层错区域衍射波振幅不同，则层错区和与相邻区域形成了不同的衬度，相应地出现均匀的亮线和暗线，由于层错两侧的区域晶体结构和位相相同，故所有亮线和暗线的衬度分别相同。层错衍衬像表现为平行于层错面迹线的明暗相间的等间距条纹。 孪晶界和晶界两侧的晶体由于位向不同，或者还由于点阵类型不同，一边的晶体处于双光束条件时，另一边的衍射条件不可能是完全相同的，也可能是处于无强衍射的情况，就相当于出现等厚条纹，所以他们的衍衬像都是间距不等的明暗相间的条纹，不同的是孪晶界是一条直线，而晶界不是直线。 反相畴界的衍衬像是曲折的带状条纹将晶粒分隔成许多形状不规则的小区域。 层错条纹平行线直线间距相等 反相畴界非平行线非直线间距不等 孪晶界条纹平行线直线间距不等 晶界条纹平行线非直线间距不等 11.什么是透射电子显微像中的质厚衬度、衍射衬度和相位衬度。形成衍射衬度像和相位衬度像时，物镜在聚焦方面有何不同？为什么？ 答：质厚衬度：入射电子透过非晶样品时，由于样品不同微区间存在原子序数或厚度的差异，导致透过不同区域落在像平面上的电子数不同，对应各个区域的图像的明暗不同，形成的衬度。 衍射衬度：由于样品中的不同晶体或同一晶体中不同部位的位向差异导致产生衍射程度不同而形成各区域图像亮度的差异，形成的衬度。 相位衬度：电子束透过样品，试样中原子核和核外电子产生的库伦场导致电子波的相位发生变化，样品中不同微区对相位变化作用不同，把相应的相位的变化情况转变为相衬度，称为相位衬度。 物镜聚焦方面的不同：透射电子束和至少一个衍射束同时通过物镜光阑成像时，透射束和衍射束相互干涉形成反应晶体点阵周期的条纹成像或点阵像或结构物象，这种相位衬度图像的形成是透射束和衍射束相干的结果，而衍射衬度成像只用透射束或者衍射束成像。

数据结构与算法分析—期末复习题及答案

单选题（每题2 分，共20分） 1.对一个算法的评价，不包括如下（B ）方面的容。 A．健壮性和可读性B．并行性C．正确性D．时空复杂度 2.在带有头结点的单链表HL中，要向表头插入一个由指针p指向的结点，则执行( A )。 A. p->next=HL->next; HL->next=p; B. p->next=HL; HL=p; C. p->next=HL; p=HL; D. HL=p; p->next=HL; 3.对线性表，在下列哪种情况下应当采用链表表示？( B ) A.经常需要随机地存取元素 B.经常需要进行插入和删除操作 C.表中元素需要占据一片连续的存储空间 D.表中元素的个数不变 4.一个栈的输入序列为1 2 3，则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( C ) A. 2 3 1 B. 3 2 1 C. 3 1 2 D. 1 2 3 6.若需要利用形参直接访问实参时，应将形参变量说明为（D ）参数。 A．值B．函数C．指针D．引用 8.在稀疏矩阵的带行指针向量的存储中，每个单链表中的结点都具有相同的（A ）。 A．行号B．列号C．元素值D．非零元素个数 10. 从二叉搜索树中查找一个元素时，其时间复杂度大致为(C )。 A. O(n) B. O(1) C. O(log2n) D. O(n2) 二、运算题（每题6 分，共24分） 1.数据结构是指数据及其相互之间的_联系。当结点之间存在M对N（M：N）的联系时，称这种结构为 __图__。 2.队列的插入操作是在队列的___尾_进行，删除操作是在队列的_首_进行。 3.当用长度为N的数组顺序存储一个栈时，假定用top==N表示栈空，则表示栈满的条件是___top==0___(要超出才为满)_______________。 4.对于一个长度为n的单链存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为___ O（1）__，在表尾 插入元素的时间复杂度为___ O（n）___。 5.设W为一个二维数组，其每个数据元素占用4个字节，行下标i从0到7 ，列下标j从0到3 ， 则二维数组W的数据元素共占用＿128__个字节。W中第6 行的元素和第4 列的元素共占用__44_个字节。 若按行顺序存放二维数组W，其起始地址为100，则二维数组元素W[6，3]的起始地址__108_。 7.二叉树是指度为2的___有序___树。一棵结点数为N的二叉树，其所有结点的度的总和是 ___n-1____。 8.对一棵二叉搜索树进行中序遍历时，得到的结点序列是一个_有序序列__。对一棵由算术表达式组 成的二叉语法树进行后序遍历得到的结点序列是该算术表达式的__后缀表达式____。 9.对于一棵具有n个结点的二叉树，用二叉链表存储时，其指针总数为_____________个，其中 _______________个用于指向孩子，_________________个指针是空闲的。 10.若对一棵完全二叉树从0开始进行结点的编号，并按此编号把它顺序存储到一维数组A中，即编号为0 的结点存储到A[0]中。其余类推，则A[ i ]元素的左孩子元素为________,右孩子元素为_______________，双亲元素为____________。 11.在线性表的散列存储中，处理冲突的常用方法有________________________和 _____________________________两种。

基于Burg算法的最大熵谱估计

基于Burg 算法的最大熵谱估计 一、 实验目的 使用Matlab 平台实现基于Burg 算法的最大熵谱估计 二、 Burg 算法原理 现代谱估计是针对经典谱估计方差性能较差、分辨率较低的缺点提出并逐渐发展起来的，其分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计。而参数模型谱估计主要有AR 模型、MA 模型、ARMA 模型等，其中AR 模型应用最多。 ARMA 模型功率谱的数学表达式为： 2 12121/1)(∑∑=-=-++=p i i j i q i i j i j e a e b e P ωωωσ 其中，P(e j ω )为功率谱密度；s 2是激励白噪声的方差；a i 和b i 为模型参数。 若ARMA 模型中b i 全为0，就变成了AR 模型，又称线性自回归模型，其是一个全极点模型： 2 121/)(∑=-+=p i i j i j e a e P ωωσ 研究表明，ARMA 模型和MA 模型均可用无限阶的AR 模型来表示。且AR 模型的参数估计计算相对简单。同时，实际的物理系统通常是全极点系统。 要利用AR 模型进行功率谱估计，必须由Yule - Walker 方程求得AR 模型的参数。而目前求解Yule - Walker 方程主要有三种方法: Levinson-Durbin 递推算法、Burg 算法和协方差方法。其中Burg 算法计算结果较为准确，且对于短的时间序列仍能得到较正确的估计，因此应用广泛。 研究最大熵谱估计时，Levinson 递推一直受制于反射系数K m 的求出。而Burg 算法秉着使前、后向预测误差平均功率最小的基本思想，不直接估计AR 模型的参数，而是先估计反射系数K m ，再利用Levinson 关系式求得AR 模型的参数，继而得到功率谱估计。 Burg 定义m 阶前、后向预测误差为： ∑=-=m i m m i n x i a n f 0)()()( (1)

材料现代分析方法北京工业大学

材料现代分析方法北京工业大学 篇一：13103105-材料现代分析方法 《材料现代分析方法》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程编号：13103105 课程类别：专业核心课程 适应专业：材料物理 总学时：54学时 总学分:3 课程简介： 本课程介绍材料微观形貌、结构及成分的分析与表面分析技术主要方法及基本技术，简单介绍光谱分析方法。包括晶体X射线衍射、电子显微分析、X射线光电子谱仪、原子光谱、分子光谱等分析方法及基本技术。 授课教材：《材料分析测试方法》，黄新民解挺编，国防工业出版社，20XX年。 参考书目： [1]《现代物理测试技术》，梁志德、王福编，冶金工业出版社，20XX 年。 [2]《X射线衍射分析原理与应用》，刘粤惠、刘平安编，化学工业出

版社，20XX年。 [3]《X射线衍射技术及设备》，丘利、胡玉和编，冶金工业出版社，20XX年。 [4]《材料现代分析方法》，左演声、陈文哲、梁伟编，北京工业大学出版社，20XX年。 [5]《材料分析测试技术》，周玉、武高辉编，哈尔滨工业大学出版社，2000年。 [6]《材料结构表征及应用》，吴刚编，化学工业出版社，20XX年。 [7]《材料结构分析基础》，余鲲编，科学出版社，20XX年。 二、课程教育目标 通过学习，了解X射线衍射仪及电子显微镜的结构，掌握X-射线衍射及电子显微镜的基本原理和操作方法，了解试样制备的基本要求及方法，了解材料成分的分析与表面分析技术的主要方法及基本技术，了解光谱分析方法，能够利用上述相关仪器进行材料的物相组成、显微结构、表面分析研究。学会运用以上技术的基本方法，对材料进行测试、计算和分析，得到有关微观组织结构、形貌及成分等方面的信息。 三、教学内容与要求 第一章X射线的物理基础 教学重点：X射线的产生及其与物质作用原理 教学难点：X射线的吸收和衰减、激发限 教学时数：2学时

经典谱估计算法研究与实现

毕业设计（论文） 论文题目：经典谱估计算法研究与实现 教学中心：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心指导老师：职称： 学生姓名：学号： 专业：通信工程

毕业设计（论文）任务书 题目：经典谱估计算法研究与实现 任务与要求： 探讨我国经典谱估计算法运用和影响下所面临的机遇与挑战以及经典谱估计算法研究与实现,结合所知识,理论联系实际, 写出毕业论文。 时间：2014年 1 月25日至 2014年 4 月 14日共 12 周教学中心：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心 学生姓名：学号： 专业：通信工程 指导单位或教研室：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心 指导教师：职称：

毕业设计(论文)进度计划表

电子科技大学毕业设计(论文)中期检查记录表 注:此表同学生毕业设计(论文)一起存档

1 随机信号的经典谱估计方法 估计功率谱密度的平滑周期图是一种计算简单的经典方法。它的主要特点是 与任何模型参数无关，是一类非参数化方法[4]。它的主要问题是：由于假定信号的自相关函数在数据观测区以外等于零，因此估计出来的功率谱很难与信号的真实功率谱相匹配。在一般情况下，周期图的渐进性能无法给出实际功率谱的一个满意的近似，因而是一种低分辨率的谱估计方法。本章主要介绍了周期图法、相关法谱估计（BT ）、巴特利特(Bartlett)平均周期图的方法和Welch 法这四种方法。 2.1 周期图法 周期图法又称直接法。它是从随机信号x(n)中截取N 长的一段，把它视为能量有限x(n)真实功率谱)(jw x e S 的估计)(jw x e S 的抽样. 周期图这一概念早在1899年就提出了，但由于点数Ｎ一般比较大，该方法的计算量过大而在当时无法使用。只是1965年FFT 出现后，此法才变成谱估计的一个常用方法。周期图法[5]包含了下列两条假设： 1．认为随机序列是广义平稳且各态遍历的，可以用其一个样本x(n)中的一段)(n x N 来估计该随机序列的功率谱。这当然必然带来误差。 2．由于对)(n x N 采用DFT ，就默认)(n x N 在时域是周期的，以及)(k x N 在频域是周期的。这种方法把随机序列样本x(n)看成是截得一段)(n x N 的周期延拓，这也就是周期图法这个名字的来历。与相关法相比，相关法在求相关函数)(m R x 时将)(n x N 以外是数据全都看成零，因此相关法认为除)(n x N 外x(n)是全零序列，这种处理方法显然与周期图法不一样。 但是，当相关法被引入基于FFT 的快速相关后，相关法和周期图法开始融合。通过比较我们发现：如果相关法中M=N ，不加延迟窗，那么就和补充（N-1）个零的周期图法一样了。简单地可以这样说：周期图法是M=N 时相关法的特例。因此相关法和周期图法可结合使用。

主流搜索引擎算法讲解大全

主流搜索引擎算法讲解大全 １．引言 万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以飞快的速度扩展。1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。 传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。这些搜索引擎的结果并不令人满意。有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。另外，有些重要的网页并不包含查询项。搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。 最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。基于这种超链分析的思想，Sergey Brin和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。 文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。２．WEB超链分析算法 ２.１Google和PageRank算法 搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page 实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。 ２.１.１PageRank算法 PageRank算法基于下面2个前提： 前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。

材料现代分析方法实验报告

力学与材料学院 材料现代分析方法实验报告二 XRD图谱分析 专业年级：1 姓名：1 指导老师：1 学号：1 2016年12月 中国南京 目录 实验名称：XRD图谱分析…………………………………………… 一、实验目的……………………………………………………

二、实验要求…………………………………………………… 三、操作过程…………………………………………………… 四、结果分析与讨论……………………………………………… 实验名称：XRD图谱分析 一、实验目的 了解XRD基本原理及其应用，不同物相晶体结构XRD图谱的区别，熟练掌握如何来分析利用X射线测试得到的XRD图谱。 二、实验要求

1、熟练掌握如何来利用软件打开、分析XRD图谱，以及输出分析结果。 2、明确不同物质的XRD图谱，掌握XRD图谱包含的晶体结构的关系，通过自己分析、数据查找和鉴别的全过程，了解如何利用软件正确分析和确定不同物相的XRD图谱，并输出分析结果。 3、实验报告的编写，要求报告能准确的反映实验目的、方法、过程及结论。 三、操作过程 1、启动Jade 6.0，并打开实验数据。 2、点击图标使图谱平滑后，再连续两次点击图标扣除背景影响。 3、右击工具栏中的图标，全选左侧的项目，取消选择右侧中的Use Chemistry Filter，最后在下方选择S/M Focus on Major Phases（如图一），并点击OK。 图一

4、得到物相分析，根据FOM值（越小，匹配性越高）可推断出该物相为以ZnO为主，可能含有CaF2、Al2O3、Mg(OH)2混合组成的物质（如图二），双击第一种物质可以得到主晶相的PDF卡片（如图三），点击图三版面中的Lines可以观察到不同角度处的衍射强度（如图四）。 图二

AR模型谱估计算法分析

信息量准则在AR模型谱估计算法分析

绪论 雷达杂波的建模与仿真,是雷达目标环境模拟中的重要组成部分,杂波建模的好坏将直接影响到最终模拟效果。统计建模是目前较为成熟和常用的杂波建模方法,在建立统计性模型时,杂波通常用相关非高斯分布随机过程来描述,其主要模拟方法有三种:外部模型法、广义维纳过程的零记忆非线性变换法(ZMNL)和球不变随机过程法（SIRP)。使用这三种方法的前提都是要先产生具有指定功率谱特性的相关高斯随机过程。 相对于杂波的空间相关性,杂波在时间上的相关性由其功率谱特性来描述。地面雷达环境杂波的功率谱主要用高斯谱或n 次方谱来描述,分析这两种分布特性不难发现,杂波功率大部分集中在半功率点或特征频率范围内,具有一定程度的极值函数特征, 因此,可以用有限阶自回归(AR)过程模拟近似。也就是说,可以将杂波看成是一个具有指定功率谱特性的自回归随机过程。这样,相关高斯杂波的模拟问题就转换为对给定功率谱求解其AR 模型的参数和阶数问题。 AR 模型定阶准则可以分为两类: 线性代数法和信息量准则法。线性代数法需要计算矩阵的秩, 计算量大,不易于工程实时实现。文献[1]给出了一种修正的LEVISON算法来确定AR阶数,得到的阶数与实际AR 阶数较为接近,但前提是需要事先选择一个取值理想的收敛因子,这给实际工作带来了不确定性。信息量准则法是设定一个与AR阶数、线形预测误差方差相关的性能指标,选择使这个性能指标达到最小的阶数,依此作为定阶原则来确定AR 阶数。它的优点是计算量小,易于实现,不需要选择不确定性因素,而且这种基于信息量准则的方法具有明确的物理意义。 采用模型仿真相关高斯序列，具有灵活性强，效率高的优点，但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题。本文从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理，根据现代谱估计中的线性预测自回归模型法(AR模型法)估计功率谱的原理，讨论了Levlnsion-Durbin算法和四种基于信息量准则的AR模型定阶准则：AIC、FPE、CAT和MDL，计算AR模型参数、估计功率谱并利用进行了实例计算和分析。

SEO网站优化之链接分析技术

SEO网站优化之链接分析技术 对SEO稍有了解的人都知道链接是网站排名的重要因素，但不一定完整理解链接链接分析的内容。下面就简单总结链接以哪些方式影响排名。 链接分析技术的含义比Google PR要广泛得多。因为google的光环和对PR的宣传，很多人把PR看的异常重，其实搜索引擎对链接的分析要广泛得多。链接分析包括所有反向链接，不仅限于外部链接。 除了大家耳熟能详的权重传递、锚文字作用，搜索引擎还会分析链接的以下特征。 ?反向链接数目。显然，数目越大，投票越多，对排名越有利。 ?反向链接页面本身的重要性。并不是所有链接都有相同的投票能力，高权重网页的链接对排名影响更大。质量比数量更重要。 ?反向链接增加的速度。增加速度过快，可能引起作弊嫌疑，或进入沙盒。 ?反向链接所在网站的内容主题。来自相关内容网站的链接对排名帮助更大。来自SEO博客的链接对美食网站排名不会有什么影响。 ?反向链接所在页的内容是否相关。也属于内容的相关性。SEO博客里也可能有专门谈美食的一篇帖子，从这篇帖子来的链接对美食网站排名帮助就打一些。 ?反向链接的链接文字，也就是锚文字，是影响网页排名的重要因素之一。 ?反向链接锚文字前后临近的文字。有时候链接文字没有什么意义，比如常见的“点击这里”，链接文字前后的文字可以帮助判断链接目标页的内容。这里所说的“前 后”，指的是HTML代码中的距离，而不一定是页面显示出来的视觉距离。 ?链接在页面的位置。搜索引擎通过算法可以辨别导航、广告区、页面底部版权声明等区块。链接出现在页面不同位置意味着不同目的。通常出现在正文中的链接 才是最有投票意义的链接。

?外部链接所在域名年龄。历史越长的域名越被信任，来自老域名的链接也更被信任。 ?外部链接所在的域名是否曾经转手。域名所有人一直没有变化，说明网站能持续经营。域名转手后，原来积累的信任度可能会受影响，因为无法保证网站转手后还保持高质量，需要重新考验。 ?反向链接所在页第一次被收录的日期。发出反向链接的页面越老，收录的越早，越被信任。如果这个页面已经存在十几年，比搜索引擎还老，上面的链接显然没有操纵排名的意图，很可能被高度重视。 ?反向链接所在页页面内容是否曾经变化？有什么样的变化？大部分资料性的网页不会随时间产生明显内容变化，最多是增加更多资料。如果页面内容发生主题方面的重大变化，页面上的链接投票力也会变化，很有可能变得不再内容相关。?反向链接第一次出现在页面上是什么时候。一个很老的页面上很早就出现的链接显然有比较高的可信度。最近才出现的链接则需要过一段时间才能走出试用期。 链接越老，作用越大，很多做SEO的人对此都深有体会。 ?反向链接所在页还链接像那些其他网站？这些其他网站内容是否相关？质量怎么样？页面上所有链接都指向高质量网站，那么每一个链接投票力都相应增强，被链接的网站获益也最大。被链接的网站如果内容不相关，整体质量也很低，从这样的页面得到链接，效用不会高到哪里去。 ?外部链接是否有垃圾链接嫌疑？查看一些网站的外部链接，经常能发现绝大部分是来自论坛签名、博客评论，缺少页面正文或博客帖子里的有意义的推荐链接，这绝不是一个健康的链接构成。 ?链接点击率。在搜索引擎能够监测用户行为时，链接的点击率也说明链接的重要