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本表使用WPSJS宏代码编写的成绩统计表，相对于WPS用于来说可以免安装VBA插件，使用简单方便快捷！代码密码已解除，工作表保护密码在宏代码中可以找到！本表代码可供参考学习使用！能对成绩自动排名，并且可以实现自动判断是否取得成绩进行！前一次成绩与后一次成绩可以进行比对！且可以重复生成成绩分析表！

该代码执行基于小波的高阶频谱分析，以确定时间序列是否包含二次交互频率分量。 特别是，该代码执行以下操作： 1) 计算基于小波的双相干谱并进行逐点显着性检验以确定各点的双相干是否具有统计显着性2) 计算基于局部小波的自相干和双相，以测量三个频率分量之间作为时间函数的非线性相互作用程度，并确定非线性相互作用如何影响时间序列的循环几何。 3) 使用蒙特卡罗方法计算局部自相干对红噪声背景的统计显着性4) 计算完整双相干谱的对角切片并计算双相干估计的置信区间。 该代码采用并需要由 A. Grinsted 编写的代码，可从http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence 获得。 有用的参考资料 Elsayed，MAK：风波相互作用的小波双相干分析，海洋工程，33， 458-470，2006 年。 Schulte, JA：非平稳

如果你查询优化统计还没有太多的认识和了解，那么建议你从头开始看，如果你已经很了解，那么可以直接跳到下面去看本文的重点了。 　　什么是查询优化统计信息？ 　　查询优化的统计信息是一些对象，这些对象包含与值在表或索引视图的一列或多列中的分布有关的统计信息。查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数。通过这些基数估计，查询优化器可以创建高质量的查询计划。例如，查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符，从而提高查询性能。 　　每个统计信息对象都在包含一个或多个表列的列表上创建，并且包括显示值在第一列中的分布的直方图。在多列上的统计信息对象也

本文讨论了在α稳定噪声条件下的调制分类。 我们的目标是在这种情况下将正交频分复用（OFDM）调制类型与单载波线性数字（SCLD）调制区分开。 基于本文提出的有关这些信号在α稳定噪声中的广义循环平稳性的新结果，我们构造了新的调制分类特征，而没有载波频率和接收信号的时序偏移的任何先验信息，并使用支持向量机（SVM）作为分类器，以区分OFDM和SCLD。 仿真结果表明，当混合信噪比（MSNR）达到？1 dB时，该算法的识别精度可以达到95％。

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