需要labview软件，生成随机温度，温度值为-10℃~40℃（温度计可测试摄氏度值或华氏度值），可设置测试次数，高温低温值，会显示温度状态（高温低温有弹窗）。每轮测试结束展示最大最小值，以及去除最大最小值后温度的和与平均值。

采用软件启动的方式，适用于为了解F2812内部AD运行方式的初学者，同时为了得到更准确的采样值，采用多个通道采样同一个信号再取平均值进行滤波的方式，效果不错

1、平均值、均方值、均方根值和方差 2、概率密度函数p(x) 3、联合概率密度函数p(x,y) 4、自相关函数和功率谱密度函数 5、互相关函数和互谱密度函数 4、各态历经随机信号 的主要统计特征参数 6、相干函数 　　 可采用单个样本函数的时间平均来定义。 第四节 随机信号

函数 [vectorout]=moving_average(vectorin,eFave) 添加一名作者日期：12/03/2013 此函数计算沿向量的移动平均值。 “eFave”是使用的输入向量“vectorin”中元素周围的元素数计算“vectorout”中的平均值。 值在无法计算的“vectorin”的开头和结尾“eFave”元素的平均值和平均值计算为“vectorin”开头或结尾的剩余值。 注意：“eFave”应该是奇数。 如果不是，则将“1”添加到其值中。 示例：vectorin=[1 2 5 4 8 9] 和 eFave=4。 eFave->5，vector out=[x1 x2 4 5.6 x5 x6]，注意x3和x4可以计算为周围 5 个元素（包括它们自己）的平均值他们。 因为这不能应用于 x1,x2,x5,x6，目标是平滑系列，x1=1, x2=mean(1 and 2),

获取一个向量、一个延迟列表和一个窗口定义，并返回围绕这些延迟的分段数据和分段的平均值（这是进行 EEG 分析时非常常用的函数）。

result=movingmean(data,window,dim,option) 使用“dim”维度中“window”中指定的窗口大小，使用“option”中指定的算法，计算数据矩阵“data”的居中移动平均值。 Dim 和 option 是可选输入，默认为 1。 昏暗和可选的可选输入可以完全跳过，也可以用[]代替。 例如，movingmean(data,window) 将给出与movingmean(data,window,1,1) 或movingmean(data,window,[],1) 相同的结果。 输入数据矩阵的大小和尺寸仅受平台最大矩阵大小的限制。 Window 必须是整数并且应该是奇数。 如果窗口是偶数，则它向下舍入到下一个较低的奇数。 函数计算在指定维度前后包含中心点和 (window-1)/2 个元素的移动平均值。 在矩阵的边缘，减少之前或之后的元素数量，使实际窗

软件功能大概介绍一下 1. 红色曲线是原始数据 2. 绿色和蓝色是对原始数据用两种不同深度的滑动平局值滤波后的结果，两种深度可以在输入框中指定，范围是1-31 3. 水红色是对原始数据进行标准的卡尔曼滤波后的结果 4. 黑色是利用改良卡尔曼算法滤波后的结果，改良原理就是`当数据的突变超过10%`，怎把滑动平均值的结果传递给给卡尔曼的输出，使卡尔曼快速响应 5. 还有一个`数据跳变使能`，意思就是在`一个范围内给原始数据乘上一个系数`，模拟原始数据产生突变，这样就可以观察滤波算法的响应数据（使用跳变功能后，在相同参数参数下，改良后的卡尔曼响应更快)

描述与平均角度相关的问题并提供解决这些问题的程序。 提供了一个演示程序来测试各种情况并确保平均值按预期出现。 该程序的版本提供了以度或弧度工作的形式，尽管底层代码以弧度工作。

矩阵插值（用邻居的平均值替换零元素）。 E = Minterp（矩阵，number_of_iterations）

【求助】最近在学Python，要做一个仿真实验，需要设定10kn（1kn≈0.5m/s）的船舶的平均航速，因为要具有随机性，所以我就想用Python的random.randint来实现，但是不知道怎么才能把这组数的平均值和标准差给固定 数组要求为：10个数，平均值为10，数组的标准差为1；（这10个数是整数） import random average_speed=10 standard_deviation=1 n=0 while n<10: speed=random.randint(5,13) n+=1 print(speed,end=",") 我现在没啥思路，不知道怎么才能进一步实