- 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系，采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计，所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型，m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的，偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。
- 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。
- 奇异值分解(SVD)将一个实数矩阵分解成两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积，A=U*S*V’，U称为左奇异矩阵，V称为右奇异矩阵，S是对角矩阵(称为奇异矩阵)。奇异值分解(SVD)是线性代数中的经典问题，在数值分析、控制理论、信号与图像处理、系统辨识、机器学习等领域有着重要的应用，是很多算法的基石。介绍了SVD算法在数据压缩与降维、信号处理与分析方面的应用并给出了实例。 奇异值分解(SVD)将一个实数矩阵分解成两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积，A=U*S*V’，U称为左奇异矩阵，V称为右奇异矩阵，S是对角矩阵(称为奇异矩阵)。奇异值分解(SVD)是线性代数中的经典问题，在数值分析、控制理论、信号与图像处理、系统辨识、机器学习等领域有着重要的应用，是很多算法的基石。介绍了SVD算法在数据压缩与降维、信号处理与分析方面的应用并给出了实例。
- FineReport学习笔记 FineReport学习笔记
- FineReport学习笔记 FineReport学习笔记
- Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。 Landsat Collection 2 包含来自 Landsat 1-9 的 Level-1 数据和来自 Landsat 4-9 的科学产品。 Collection 2 的一个主要特征是全球地面参考数据集... Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。 Landsat Collection 2 包含来自 Landsat 1-9 的 Level-1 数据和来自 Landsat 4-9 的科学产品。 Collection 2 的一个主要特征是全球地面参考数据集...
- 实现阈值使用数字（阈值）和逻辑运算符来帮助我们将图像的可变性划分为类别。例如，回想一下我们的 NDVI 地图。大量植被的 NDVI 值接近 1，非植被区域接近 0。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。可以肯定的是，这是一个实质性的简化，但可以帮助我们更好地理解地球表面的丰富变化。这种类型的分类可能很有用，例如，如果... 实现阈值使用数字（阈值）和逻辑运算符来帮助我们将图像的可变性划分为类别。例如，回想一下我们的 NDVI 地图。大量植被的 NDVI 值接近 1，非植被区域接近 0。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。可以肯定的是，这是一个实质性的简化，但可以帮助我们更好地理解地球表面的丰富变化。这种类型的分类可能很有用，例如，如果...
- FineBI学习笔记 FineBI学习笔记
- FineBI学习笔记 FineBI学习笔记
- Landsat 7¶Landsat 7 collection.Surface Reflectance¶USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 1USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 2Top of Atmosphere (TOA)¶USGS Landsat 7 Collection 1 Tier 1 TOA R... Landsat 7¶Landsat 7 collection.Surface Reflectance¶USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 1USGS Landsat 7 Surface Reflectance Tier 2Top of Atmosphere (TOA)¶USGS Landsat 7 Collection 1 Tier 1 TOA R...
- This chapter provides an overview of the Landsat collections and relevant quality information necessary for using the imagery.本节概述了Landsat8系列和使用图像所需的相关质量信息。Landsat platform.Landsat processing tie... This chapter provides an overview of the Landsat collections and relevant quality information necessary for using the imagery.本节概述了Landsat8系列和使用图像所需的相关质量信息。Landsat platform.Landsat processing tie...
- 数据发布接口和数据可视化一、数据发布接口通过Flink实时把结果数据写入Clickhouse-DM层中后，我们需要编写数据发布接口方便数据使用方调用数据结果进行可视化，数据发布接口项目为SpringBoot项目“LakeHouseDataPublish”，此Springboot接口支持mysql数据源与clickhouse数据源，mysql数据源方便离线数据展示，clickhouse数据源... 数据发布接口和数据可视化一、数据发布接口通过Flink实时把结果数据写入Clickhouse-DM层中后，我们需要编写数据发布接口方便数据使用方调用数据结果进行可视化，数据发布接口项目为SpringBoot项目“LakeHouseDataPublish”，此Springboot接口支持mysql数据源与clickhouse数据源，mysql数据源方便离线数据展示，clickhouse数据源...
- 一、先介绍下什么是数据可视化 [百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建... 一、先介绍下什么是数据可视化 [百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建...
- MOD10A1 V6 Snow Cover Daily Global 500m 产品包含积雪、积雪反照率、部分积雪和质量评估 (QA) 数据。积雪数据基于采用归一化差异积雪指数 (NDSI) 和其他标准测试的积雪映射算法。 数据集可用性2000-02-24T00:00:00Z–2022-09-11T00:00:00数据集提供者NASA NSIDC DAAC 在 CIRES地球引擎片段ee... MOD10A1 V6 Snow Cover Daily Global 500m 产品包含积雪、积雪反照率、部分积雪和质量评估 (QA) 数据。积雪数据基于采用归一化差异积雪指数 (NDSI) 和其他标准测试的积雪映射算法。 数据集可用性2000-02-24T00:00:00Z–2022-09-11T00:00:00数据集提供者NASA NSIDC DAAC 在 CIRES地球引擎片段ee...
- @[toc] Python大数据之Excel基础 数据引用引用当前工作表数据•在B2单元格中输入”=“•点击要引用的单元格或范围引用当前工作表数•使用Enter键结束键入，E2单元格内即引用了B2单元格内的数据•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。引用其他工作表数据•在E1单元格中，输入”=“注意：只能针对单个单元格的引用引用其他工作... @[toc] Python大数据之Excel基础 数据引用引用当前工作表数据•在B2单元格中输入”=“•点击要引用的单元格或范围引用当前工作表数•使用Enter键结束键入，E2单元格内即引用了B2单元格内的数据•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。引用其他工作表数据•在E1单元格中，输入”=“注意：只能针对单个单元格的引用引用其他工作...
上滑加载中
推荐直播
-
2024年川渝职工软件创新应用技能竞赛·开幕式2024/11/28 周四 09:30-10:30
华为云讲师团
数字川渝，智创未来。2024年川渝职工软件创新应用技能竞赛决赛在即，科技精英蓄势待发！直击开幕式直播现场，共同点燃科技激情！
回顾中 -
基于OpenHarmony的计算机学科人才培养经验分享2024/11/28 周四 19:00-21:00
华为开发者布道师、兰州大学信息科学与工程学院教授周睿
老师们、同学们，这里有不容错过的精彩！ 想了解计算机类人才培养存在哪些挑战？想知道OpenHarmony如何应用于人才培养？本次直播，为你分享基于它的科创实践、专业社团实践和教学实践途径，培养学术型、应用型和复合型精英人才。快来报名，开启提升之旅！
即将直播 -
全面解析华为云EI-API服务：理论基础与实践应用指南2024/11/29 周五 18:20-20:20
Alex 华为云学堂技术讲师
本期直播给大家带来的是理论与实践结合的华为云EI-API的服务介绍。从“主要功能，应用场景，实践案例，调用流程”四个维度来深入解析“语音交互API，文字识别API，自然语言处理API，图像识别API及图像搜索API”五大场景下API服务，同时结合实验，来加深开发者对API服务理解。
去报名
热门标签