正交频分复用 （Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）是一种多载波调制技术，由于具有良好的抗多径干扰性能，适用于高速数据传输，OFDM成为近年来人们研究的热点。但是其峰均比较高，应用受到了限制，因此有必要研究降低PAPR的方法。本文首先介绍了OFDM的基本原理和PAPR的基本概念，然后讨论了目前常用的降低PAPR的方法，最后对SLM和PTS方法进行了MATLAB仿真。

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

EWMA 此回购，提供了指数加权移动平均算法（简称EWMA）。 指数加权移动平均线 指数加权移动平均值是一种在数字到达时连续计算一系列数字的平均类型的方法。 将系列中的值添加到平均值后，其在平均值中的权重会随着时间呈指数下降。 这会使平均值偏向于最新数据。 EWMA之所以有用，有几个原因，主要是其廉价的计算和存储成本，以及它们代表了一系列值最近的集中趋势的事实。 EWMA算法需要衰减因子alpha。 Alpha值越大，平均值越倾向于最近的历史记录。 alpha必须在0到1之间，并且通常是一个相当小的数字，例如0.04。 稍后我们将讨论alpha的选择。 因此，该算法以伪代码工作： 将系列中的下一个数字乘以alpha。 将平均值的当前值乘以1减去alpha。 将步骤1和2的结果相加，并将其存储为平均值的新当前值。 对系列中的每个数字重复此操作。 有关如何初始化当前值的特殊情况

基于价格交叉移动平均线指标并由ADX确认的交易信号 被考虑. 基于该策略的EA交易的代码可以被MQL5向导自动生成

主要介绍了Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve）的相关知识，非常不错，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

此例程将向量自回归 (VAR) 的参数估计映射到相应移动平均 (MA) 模型的参数估计中。 此函数的输出可用于构建 VAR 模型的结构脉冲响应函数。

1）在原来的学生类中，添加两个静态（static）数据成员总分total和学生人数count；2）累加各个学生分数和累计学生人数；3）静态成员函数getTotal()用于返回总分， getAverage()用于求所有学生的平均成绩，getCount()用用于返回人数；4）在main函数中，依次输入N个学生的成绩，并调用上述函数求学生的人数，总分和平均分。

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了单音信号频率的测量。 该测量基于信号的离散傅立叶变换 (DFT) 和两步估计程序，包括经典的最大似然 (ML) 粗略估计和作者对频率指数的加权平均 (WA) 更精细估计，使修改后的信号周期图最大化。 该方法可用于任何类型的平稳周期信号（例如，正弦波、矩形、三角形等）的频率估计。 为了阐明该功能的使用，给出了一个例子。 为了方便起见，在函数的开头给出了输入和输出参数。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] H. Zhivomirov、I. Nedelchev、R. Vasilev。 一种单音频率估计方法。 罗马尼亚声学与振动杂志，ISSN：1584-7284，卷。 XIII, No. 1, pp. 20-24, 2016. ( http://www.sra.ro/Arhiva/2016/nr1/Paper_4_page20-24.pd

本资源能直接用于计算本学期绩点以及加权平均分，只需输入本科目学分与考试成绩即可，方便好用。

对LM331N进行内部电路分析，它是频率电压转换电路或是电压频率转换电路。输入电压频率越高，1脚充电时间相对放电时间越高，注入电容电流也越大。是电压频率转换较理想器件。