北京信息科技大学电路分析实验讲义报告（图片版）

### Newton插值实验报告分析与理解 #### 实验目的与背景 牛顿插值法是数值分析中的一个重要概念，主要用于解决多项式插值问题。它通过已知的若干个离散点来构建一个多项式函数，这个函数可以精确地经过这些点。在科学计算、工程设计、数据分析等领域有着广泛的应用。本次实验旨在通过C语言编程实现牛顿插值法，深入理解其计算原理和实际应用。 #### 数学模型与算法步骤 牛顿插值的核心在于计算均差和插值多项式的构建。 1. **计算均差**： - 第一步，初始化均差数组。均差是描述函数值变化率的概念，在牛顿插值中用于构造插值多项式。 - 对于任意两点\( (x_i, y_i), (x_{i+1}, y_{i+1}) \)，一阶均差定义为\(\Delta y = \frac{y_{i+1} - y_i}{x_{i+1} - x_i}\)。 - 高阶均差通过递归方式计算，即\(\Delta^2 y = \frac{\Delta y_{i+1} - \Delta y_i}{x_{i+2} - x_i}\)，以此类推。 2. **构建插值多项式**： - 插值多项式的一般形式为\( P(x) = y_0 + \Delta y_0(x-x_0) + \Delta^2 y_0(x-x_0)(x-x_1) + ... \)。 - 其中，\(y_0\)为起点的函数值，\(\Delta y_0\)为一阶均差，\(\Delta^2 y_0\)为二阶均差，以此类推。 #### C语言程序实现 程序采用二维数组存储均差，一维数组存储自变量和因变量的值。具体步骤如下： 1. **输入处理**：用户需输入要进行插值的点数\(n\)及对应的\(x, y\)值。 2. **均差计算**：通过双重循环计算各阶均差，利用公式更新均差数组。 3. **插值计算**：根据牛顿插值公式计算插值多项式的值。 4. **结果输出**：显示插值结果。 #### 程序解析 程序首先通过标准输入读取用户输入的\(x\)、\(y\)值以及插值次数。然后，通过双重循环计算均差，其中使用了分段赋值的方法来简化高阶均差的计算过程。接下来，构建插值多项式，计算目标点\(a\)的函数值。输出插值结果。 #### 结果分析 实验结果通过屏幕截图展示，显示了输入数据、均差计算过程以及最终插值结果。通过比较理论值和计算值，可以评估牛顿插值法的准确性和适用范围。 #### 结论与思考 牛顿插值法提供了基于离散数据点构建连续函数的有效手段。然而，其精度受数据分布和插值点选择的影响，过多的插值点可能导致过拟合现象。在实际应用中，应根据问题特性合理选择插值点，以平衡插值效果和计算复杂度。此外，牛顿插值法的局限性在于当数据点增加时，计算量显著增大，这在大数据环境下可能成为瓶颈。因此，对于大规模数据集，可能需要考虑其他更高效的插值或拟合方法。

南邮通达电子电路课程设计实验报告拨号按键电路 本课程设计的目的是为了巩固我们对数字电子技术课程所学过的内容，能够运用课程中所掌握的数字电路的分析和设计方法解决实际问题，培养分析问题、解决问题的能力。在设计此课题中，我们要求设计一个具有10位显示的按键显示器，能准确显示按键0~9数字，并且数字依次从右向左移动显示，最低位为当前输入位。同时设置一个显示脉冲信号的示波器，能检测到按键按下时所产生脉冲信号方波的个数。 在这个设计中，我们使用到了移位寄存器、译码显示器、GAL16V8编码器、定时器等芯片及元器件。对于它们的工作特性，我们会有进一步的理解。 脉冲按键拨号电路 脉冲按键拨号电路是本次课程设计的核心部分。该电路由555振荡器、移位寄存器、译码显示器和GAL16V8编码器等组成。其中，555振荡器产生1Hz的脉冲信号，移位寄存器用于存储按键的输入信号，译码显示器用于显示按键的数字信息，GAL16V8编码器用于将按键信号编码为显示信息。 移位寄存器 移位寄存器是本次课程设计中使用的重要芯片之一。它可以存储按键的输入信号，并将其移位到显示器上。在这个设计中，我们使用了移位寄存器来存储按键的输入信号，并将其显示在显示器上。 译码显示器 译码显示器是本次课程设计中使用的另一个重要芯片。它可以将按键信号译码为显示信息，并将其显示在显示器上。在这个设计中，我们使用了译码显示器来将按键信号译码为显示信息，并将其显示在显示器上。 GAL16V8编码器 GAL16V8编码器是本次课程设计中使用的重要芯片之一。它可以将按键信号编码为显示信息，并将其传输到显示器上。在这个设计中，我们使用了GAL16V8编码器来将按键信号编码为显示信息，并将其传输到显示器上。 555振荡器 555振荡器是本次课程设计中使用的重要芯片之一。它可以产生1Hz的脉冲信号，并将其传输到移位寄存器和译码显示器上。在这个设计中，我们使用了555振荡器来产生1Hz的脉冲信号，并将其传输到移位寄存器和译码显示器上。 技术指标 在这个设计中，我们需要满足以下技术指标： * 系统功能要求：系统可以准确地显示按键0~9数字，并且数字依次从右向左移动显示。 * 系统结构要求：系统由555振荡器、移位寄存器、译码显示器、GAL16V8编码器和示波器等组成。 * 技术指标：系统可以检测到按键按下时所产生脉冲信号方波的个数。 结论 本次课程设计的目的是为了巩固我们对数字电子技术课程所学过的内容，能够运用课程中所掌握的数字电路的分析和设计方法解决实际问题，培养分析问题、解决问题的能力。在这个设计中，我们使用到了移位寄存器、译码显示器、GAL16V8编码器、定时器等芯片及元器件，设计了一个具有10位显示的按键显示器，能准确显示按键0~9数字，并且数字依次从右向左移动显示，最低位为当前输入位。

辽宁工程技术大学计算机类专业课程《数据结构》授课PPT课件+实例代码+上机实验+期末复习题（含答案） 内容概要： （1）授课PPT课件（普通版、美化版） （2）李春葆编著的《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》、《数据结构教程（第6版）学习指导》源代码，及《数据结构教程上机实验指导》源代码 （3）两份与《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》配套的数据结构考试题（含答案） （4）《数据结构(C语言篇)-习题与解析(修订版)》-李春葆[编著] （5）8个上机实验的实验代码及运行结果截图 （6）期末考试复习题（题库版，含答案）等 适用群体：适用于辽宁工程技术大学软件工程（专升本）、计算机科学与技术（专升本）等计算机类专业学习该课程的同学，有考研打算且需要参加《数据结构》科目考试的同学也可就此学习和参考 说明：2023年11月版

《Lumigent Log Explorer for SQL Server v4.0.2：深度解析SQL日志管理工具》 在数据库管理系统的世界中，SQL Server以其强大的功能和稳定性赢得了广大用户的青睐。然而，随着数据量的增长，对数据库的监控和管理变得日益重要。这时，Lumigent Log Explorer for SQL Server v4.0.2 登场了，它是一款专为SQL Server设计的日志探索和分析工具，旨在帮助管理员深入理解并优化SQL Server的性能。 Lumigent Log Explorer的核心功能在于其强大的日志处理能力。它能够快速提取并分析SQL Server的日志文件，这些日志文件通常包含了数据库的每一次操作记录，包括查询、更新、插入和删除等。通过这款工具，用户可以追溯到任何时间点的数据库状态，这对于问题排查和回溯至关重要。 Lumigent Log Explorer提供了直观的用户界面，使得日志数据的浏览和搜索变得简单易行。用户可以设置特定的过滤条件，快速定位到关键事件或异常行为，从而缩短故障诊断时间。此外，该工具还支持导出日志数据，方便进一步的分析或与其他系统集成。 性能监控是Lumigent Log Explorer的另一大亮点。它能够实时监控SQL Server的性能指标，如CPU使用率、I/O操作、锁定和事务处理速度等，通过对这些数据的分析，用户可以识别出性能瓶颈，优化数据库配置，提升整体运行效率。 再者，安全审计也是Lumigent Log Explorer的重要特性。通过对SQL Server的审计日志进行深入分析，管理员可以了解哪些用户在何时执行了何种操作，这有助于保障数据安全，满足合规性要求，特别是在金融、医疗等对数据安全要求极高的行业中。 Lumigent Log Explorer v4.0.2 版本可能包含了一些新特性或改进，例如提升了日志处理速度、增加了新的分析报告类型、优化了用户体验等。具体细节可以通过解压"output.txt"文件来获取，这个文件很可能是安装指南、更新日志或者是使用手册的一部分。 Lumigent Log Explorer for SQL Server v4.0.2 是一款强大的SQL Server日志管理工具，它为数据库管理员提供了一套全面的解决方案，帮助他们更好地理解和优化SQL Server环境，确保数据库系统的稳定性和安全性。通过深入理解和熟练运用这款工具，用户不仅可以提升工作效率，还能有效预防和解决可能出现的问题，实现数据库管理的专业化和精细化。

基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

1设计目标本项目的设计属于SDRAMBridge中的一个电路模块目的是为SDRAM访问的申请者提供一个任务队列管理器使得SDRAM访问申请者的任务申请和实际的与SDRAM的数据传输能够并行工作提高SD

嵌入式系统原理的课程设计报告，是间隔点亮leD灯的，用C++写的

SQL code使用Log Explorer查看和恢复数据 Log Explorer 4.1.可用于SQL Server2005的日志查看工具 下载地址: http://download.csdn.net/source/620271 使用方法: 打开Log Explorer -> Attach Log File -> 选择SQL Server服务器和登陆方式 -> Connect -> 在Database Name中选择数据库 -> Attach-> 左面对话框中Browse-> View Log-> 就可以看到log记录了 想恢复的话: 右键Log记录 Undo Transation-> 选择保存文件名和路径-> 然后打开该文件到查询分析器里执行 T-sql代码就可以了 例如 如果Log是delete table where ...的话,生成的文件代码就是insert table .... 然后将此insert table的代码放到查询分析器里执行.就可以恢复数据. ---------------------------------------------------------------------- --如何恢复被delete/update的数据 ---------------------------------------------------------------------- 1　连接到被删除数据库的Db 打开log explorer 选择 "file"->"attach log file"->选择服务器和登陆方式->"connect"->选择"数据库"->"attach" 2 查看日志 在左面操作项目的对话框中选择"browse"项目->"view log"->就可以看到当前的Log记录了 3 恢复数据 右键某一条log记录,选择"undo transation"->"选择保存文件名和路径"->然后打开该文件到查询分析器里执行 T-sql代码就可以了 例如: 如果log是delete table where ...的话,生成的文件代码就是insert table .... ---------------------------------------------------------------------- --Log Explorer恢复被drop table和truncate table后的数据 ---------------------------------------------------------------------- 1 连接到被删除数据库的Db 操作同上 2 恢复方法 1) 选择"salvaage dropped/truncate"菜单,在右边的对话框中选择表名,和droped/trucated的日期, File Name中选择生成insert语句脚步的存放位置,condition选择是droped还是truncated, 最后点击"create" 就会生成insert语句,把生成的语句到查询分析器里面执行一下就可以了 2) 选择"ViewDDL Commands"菜单->选"truncate table" 操作项->点击"Salvage"->生成语句->查询分析器里执行