arma模型matlab代码py-ARFIMA 此Python代码是在我在LARIS（）实习期间开发的。 该代码已改编自Simone Fatichi（）的Matlab代码ARFIMA Simulations。 正如Boris Podobnik和H. Eugene Stanley：“去趋势互相关分析：一种用于分析两个非平稳时间序列的新方法”（2008）（）所述，仅对该代码进行了测试，以生成信号。 即，对于固定为N的信号，固定为0 <d <0.5，正常的随机噪声：er = np.random.normal（0,1，N）并且没有其他输入。 此python代码实现了一个函数来生成ARFIMA（自回归分数整数移动平均值）模型。 这些模型概括了ARIMA（自回归综合移动平均线）和ARMA（自回归移动平均线）模型。 ARFIMA模型允许使用差分参数的非整数值，并且在建模具有较长内存的时间序列时很有用。 该模型通常表示为ARFIMA（p，d，q）模型，其中d是微分参数，p和q分别是模型的自回归和移动平均部分的顺序。 此包使用numpy包（）

输入的值会进行一个简单的验证（小数后两位，-1000--1000之间，并且是小数）。错误的值会进行输出。

1.用随机投点法、样本平均值法计算定积分 作业: 2.用随机投点法、样本平均值法计算定积分

检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。

这个 zip 文件包含三个功能： 1) dbm_to_vpp 将 dBm 转换为峰峰值电压2) dbmean 计算两个或多个分贝量的平均值或平均分贝值3) nextpow10 返回指定数字的下一个 10 的幂

excel宏透视表和到平均值

此函数计算一组输入值数组和权重数组的加权算术、调和或几何平均值。 实际上有两种操作模式： 1) 如果只有一个输入值数组和权重数组，则对这个数组中的所有元素计算加权平均值。 用户可以指定要计算加权平均值的维度，或者甚至指定“全部”，在这种情况下，数组被展平并且只返回一个标量值。 2）如果有多个输入值数组和权重数组，则跨N个输入值和权重数组输出逐个元素的加权均值。 例子： 模式一： >> scalarMean = weighted_mean('harmonic',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2]); %输出是单个标量值 >> arrayMean = weighted_mean('算术',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2],1); % 输出是一个大小为 (3x1) 的向量 模式二： >> arrayMean = weighted_mean('geometric',

基于TIA博途的滑动平均值滤波算法SCL语言程序（V15）

利用python可以获得气温和降水月数据来计算气温和降水数据的逐年平均值，从而简化数据处理过程，最终获得某一时间段内气温和降水的均值。

中国全国地面站点数据(1981-2010)、月平均气象、月平均降水、月平均相对湿度、月最大降水、月最高温度最低温度、月最高温平均值最低温平均值、高低温站点基础数据 b_china_mon_avg_data_pressure月平均气象 b_china_mon_avg_data_rain月平均降水 b_china_mon_avg_data_rhu月平均相对湿度 b_china_mon_max_data_rain月最大降水 b_china_mon_max_min_data_tem月最高温度最低温度 b_china_mon_max_min_avg_data_tem月最高温平均值最低温平均值 b_china_mon_max_min_station高低温站点基础数据 数据库文件