3.什么是ＲＣ串、并联电路的选频特性？当频率等于谐振频率时，电路的输出、输入有何关系？
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
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在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型，没有任何问题，但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致，而现在则完全不同，我们将回归简单，用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】，只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中，动态 ABC 分析是最后的压轴案例，但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
这本书的目标是讲述统计学的故事，以及它如何被全球的研究人员所使用。这是一个与大多数统计学入门书籍中讲述的故事不同的故事，后者侧重于教授如何使用一套工具来实现非常具体的目标。这本书侧重于理解统计思维的基本理念——这是一种系统化的思考方式，用于描述我们如何描述世界并使用数据做出决策和预测，所有这些都是在现实世界中存在的固有不确定性的背景下。它还运用了目前仅在过去几十年中由于计算能力的惊人增长而变得可行的方法。在 20 世纪 50 年代可能需要数年才能完成的分析现在可以在标准笔记本电脑上几秒钟内完成，这种能力释放了使用计算机模拟以新的、强大的方式提出问题的能力。
分贝是我国法定计量单位中的级差单位，表示为dB，其定义为：“两个同类功率量或可与功率类比的量之比值的常用对数乘以10等于1时的级差” 。
频率调制就是用低频调制信号去控制高频载波信号的频率，使高频载波的振幅不变，而瞬时频率随调制信号线性变化。
最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说，投入和努力可以分为两种不同的类型： 多数，它们只能造成少许的影响；少数，它们造成主要的、重大的影响。” → 一个公司，80%利润来自于20%的畅销产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润
（2）结合所设计的电路图说明该电路的设计思路和过程，通过计算得到该电路的理论截至频率值，计算误差。 设计思路： 需要满足题目要求的通带增益0dB，3dB截至频率20Hz~20kHz，则需要构造二阶带通滤波器。二阶带通滤波器由一个VCVS式二阶低通滤波器和一个VCVS式二阶高通滤波器构成，二阶低通滤波器确定上限3dB截止频率为20kHz，二阶高通滤波器决定下限3dB截止频率为20Hz。 设计过程： 由查表法可以分别确定出低通滤波器和高通滤波器的各元器件值如下图： 二阶低通滤波器查表：
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程，错过的喵咪们，课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用，在科研领域而言，规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师，飞飞老师~
如何将社会科学(social sciences) 中常用统计分析结果，如：简单和交叉列表频率(simple and cross tabulated frequencies)、直方图(histograms)、箱线图(box plots)、(广义)线性模型((generalized) linear models)、混合效应模型(mixed effects models)、PCA和相关矩阵(PCA and correlation matrices)、聚类分析(cluster analyses) 、李克特量表(Likert scales) 等 有效的用可视化的方式表现出来？今天，小编就介绍一个非常优秀的可视化工具-R-sjPlot，接下来，就跟着小编一起来感受下这个包的魅力吧~~今天这篇推文的主要内容如下：
plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上，但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interact
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由查表法得到R5=1.422KΩ，R6=5.399KΩ，C4=6500pF，C1=1588pF；C2=4uF，C3=7uF，R7=2.251KΩ，R8=1.125KΩ。
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
想看看你最近一年都在干嘛？看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作？想写年度汇报总结，但是苦于没有数据？现在，它来了。
好几位读者来信说，《R语言数据可视化之美》(增强版)的词云图的代码有问题，我今天更新了一轮，这主要原因在R语言及其包的更新，导致源代码有可能运行错误。R语言的优势在于其开源，有世界的专家学者一起开发新的包，以及其R语言本身不断更新迭代增强；这也是它的问题，因为很多时候不同包由于版本问题，会导致老版本的程序运行有误。
有朋友让我快点、马上、立刻、最先分享帕累托图的绘制方法。什么是帕累托图？主要想表达何种含义呢？让我们慢慢聊。 帕累托图（Pareto chart）由来 是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的
离散正弦序列的MATLAB表示与连续信号类似，只不过是用stem函数而不是用plot函数来画出序列的波形。下面就是正弦序列的MATLAB源程序。
(2)将开关10K11接通,开关10K04~10K08断开,从10OUTO2端输出。
len(text) #单词个数 set(text) #去重 sorted(text) #排序 text.count('a') #数给定的单词的个数 text.index('a') #给定单词首次出现的位置 FreqDist(text) #单词及频率，keys()为单词，*[key]得到值 FreqDist(text).plot(50,cumulative=True) #画累积图 ps：使用这个需要安装Matplotlib bigrams(text) #所有的相邻二元组 text.collocatio
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
先抛出结论： 补 1 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入1个频率值，补 2 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入 2 个频率值，并且原始频率值的位置及其幅值保持不变。因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。
如果嫌麻烦，也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说，RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分，那么此前的 RFM 3.0 与之相比，大概只能是：30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的，它不仅体现 PowerBI，DAX 的能力，体现业务逻辑，还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
所有的图块被光栅化转化为位图后，合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad，然后该指令提交给浏览器进程，浏览器接收到DrawQuad命令，从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区，显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区，由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
在对数据的质量进行分析后，接下来就可以对数据的特征进行分析和计算，也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式：分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析（帕累托分析）、相关性分析、正态性检验。
该文章主要讲解最近基于 uni-app 框架编写的集图文拖拽等多方位编辑、油墨电子签名、开放式海报于一体的小程序的制作思路和实现代码。 1、完整源码链接： 完整代码：https://github.com/TensionMax/mini-ps 其中演示的文字编辑、图片编辑、油墨电子签名、开放式海报可单独使用，含文档说明。 2、实现思路 该工具主要由五个不同组件模块：文字编辑、图片编辑，油墨电子签名、控制、开放式海报 1、文字编辑模块设置好的文字参数对象插入到文字队列中。 2、图片编辑模块设置好的
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
以往研究发现奖赏加工缺陷是情绪障碍和物质障碍的风险因素，眼眶额皮质和纹状体是奖赏加工的关键脑区，而且它们的体积减小已被证明与抑郁和物质依赖中的快感缺乏有关。来自华盛顿大学的Joan L. Luby等人在AJP杂志上发文，研究儿童时期这些区域的结构成熟是如何随着快感缺乏的程度变化而变化的，并以此预测他们之后的物质依赖情况。结果发现：在以眶额皮质建立的多层次模型中，个体快感缺乏-年龄交互作用显著。但在以纹状体建立的多层次模型中没有发现显著结果。研究者发现较高的水平的快感缺乏与眼眶额皮质体积随年龄的增长而急剧
本项目基于Kaggle电影影评数据集，通过这个系列，你将学到如何进行数据探索性分析(EDA)，学会使用数据分析利器pandas，会用绘图包pyecharts，以及EDA时可能遇到的各种实际问题及一些处理技巧。
最近我们被客户要求撰写关于商业周期分解的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行
在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
总第85篇 01|背景： 我们在做机器学习之前，需要自己先对数据进行深入的了解（这些数据是什么类型，总共有多少数据，有没有缺失值，均值是多少之类的），只有自己对数据足够了解了，才能够更好地利用机器学习。我们把在正式开始机器学习之前对数据的了解过程成为探索性分析 , 简称 EDA。 02|单变量数据分析： 单边量数据是指数据集中只有一个变量 ，也可以是多列中的某一列（可以理解成是某一个指标）。比如一个班的体测成绩表是一个数据集（包含身高、体重、1000 米用时之类的各种指标），那么该数据集里面的某一个指标
ROC曲线作为评估模型效能的工具，其使用频率是极其高的，平时我们在做ROC分析的时候会遇到很多问题，比如：
【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分中，我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。 如今，想要购买一部手机已成为
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
(1) 改变晶体管的静态偏置,观察对振荡器的振荡频率、输出幅度和波形的影响,并将结果填入自行设计的表格内。
从理论课程的学习中可知，系统可以从时间域和频率域两个角度来进行研究。一个LTI系统，时域、频域之间的关系符合图7-1。
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