发现问题 在使用d3.js时，我们经常会使用d3.csv()或者d3.json()函数来从文件中读取出数据，不幸的是，偶尔代码的结果并不是我们预料的那样。习惯了过程式编程的我开始的时候也是这样，最让人头疼的是javascript并不会告诉你问题出在哪里了。我第一次遇到这个问题的时候，找了半天bug，确定代码主体部分没有问题之后，我只能开始使用console.log()将变量一个一个的输出到控制台里。 第一次遇到这个问题时的图片是这样的： 问题出在第72行和第75行，中间几行完全没有对ordertxt进行操作，但是最后的结果就是和预想的输出不吻合，后来找了个其他方法把这个问题给解决了，今天又

bash shell 脚本的方法有多种，现在作个小结。假设我们编写好的shell脚本的文件名为hello.sh，文件位置在/data/shell目录中并已有执行权限。 方法一：切换到shell脚本所在的目录（此时，称为工作目录）执行shell脚本： 代码如下: cd /data/shell ./hello.sh ./的意思是说在当前的工作目录下执行hello.sh。如果不加上./，bash可能会响应找到不到hello.sh的错误信息。因为目前的工作目录（/data/shell）可能不在执行程序默认的搜索路径之列,也就是说，不在环境变量PASH的内容之中。查看PATH的内容可用 echo $P

能够利用最小拍有纹波，最小拍无纹波，大林算法，数字PID四种方法设计数字控制器。并体会四种算法设计的不同。比较不同控制器的设计方法的区别，在编程和仿真的过程中，学习MATLAB软件的使用，通过Matlab工具仿真控制效果，掌握不同控制器的特点；

量化网络在个体用户上体验一直是很困难的工作，而测量无线网络性能的挑战性则更高。     因为WLAN环境确实非常复杂，因此真的没有任何一个工具可以一次性测量无线性能的各个方面。通常，网络支持人员能够采用的最佳方法是使用大量的工具尽可能详尽地描绘出无线环境的运行情况。这个工作的目标是：了解网络有多“健康”，同时确定在网络特定位置的各个客户端在特定时刻所消耗Wi-Fi带宽的数量。     寻找正确的工具只是做对了一半     在描绘大网络环境视图时，我们不仅明确有哪些工具可以使用，更要理解一点：获得各个工具所提供的数据只是全部工作的一半。如果你的大型网络中包含一个复杂的网络管理系统（NMS）

这个 MATLAB 练习比较和对比了计算信号复倒频谱的三种方法，该信号的 z 变换由极半径小于 1 的单极系统（即单位圆内的实根）组成。 计算这个最小相位信号的复倒谱的三种计算方法是解析法、最小相位信号的递归法和基于计算傅里叶变换的复对数的傅里叶逆变换的常规方法。信号。

基于matlab的小波变换去噪处理三种方法-bayes.pdf 里面有详细的解释。最后有图像评价，计算均方误差和信噪比。

摘要：微弱信号检测是随着工程应用而不断发展的一门学科。近年来，微弱信号检测相关研究已经成为一个热点研究领域，具体表现在对微弱信号检测方法的探寻、对微弱信号检测系统的设计、对微弱信号检测仪器的研发。本文中主要研究了利用锁相放大器进行有用信号提取的微弱信号检测原理与实现方法。   首先介绍了微弱信号检测的基本理论与常见的几种检测方法，重点介绍了利用数字锁相放大器进行信号检测的原理。在此基础上，结合数字锁相放大器的相关检测原理，给出了数字锁相放大器的整体设计方案，着重从相关检测原理算法和移相算法方面对数字锁相放大器的设计作了深入探讨。   重点研究了采样频率与相关运算结果的关系，在设计的过程中先使用MATLAB进行算法上的模拟，从模拟结果发现参考信号为方波而采样频率与信号频率成一定关系时，系统相关运算存在固有误差。为减少该误差，提出了将动态采样率的方法引入数字锁相放大器设计中，运算发现动态采样的采样频率数越多，奇点产生的误差越少，有效地解决奇点问题。   最后，使用LabVIEW对设计的系统进行仿真测试。测试结果表明该数字锁相放大器在信号幅度为5V、噪声标准差小于等于50时（SWR=.34.04dB），能有效地检测出频率为500kHz以下的信号，系统检测结果与理论计算值的相对误差基本不超过2%。

要实现窗口（如菜单、按钮、主背景等）背景颜色的多样化，有很多种实现方法，其中颜色渐变就是一种比较常见的方法。它简单实用，即改变了窗口背景颜色的单调，又实现简单。主要方法有很多种，各有各的算法和特点。我在此给大家介绍3种比较简单的方法，且是2种颜色之间的渐变。

C#连接MySql数据库的两种方法 1、用MySQLDriverCS连接MySQL数据库 2、通过ODBC访问mysql数据库：

java实现甘特图的2种方法SwiftGantt和Jfree