10.4 从历史数据估计的波动率 为根据历史数据估计股票价格的波动率，观察股票价格的时间间隔通常 是固定的（例如每天、每周和每月）。 定义: n＋1：观察次数 Si ：在第 i个时间间隔未的股票价格 τ：以年为单位表示的时间间隔的长度 令： µ i i i S S = −      ln 1 其中，i＝1，2.⋯，n 因为 S S e ui i u i i= − 1 , 为第 i 个时间间隔后的连续复利收益（并不是以年 为单位）。的标准差 s的通常估计值为： s n u ui i n = − − = ∑ 1 1 2 1 ( ) 或 ( )s n u n n ui i i n i n = − − −       == ∑∑ 1 1 1 1 2 1 2 1 其中 为 的均值。u iu 由方程（10.11）可知，ui 的标准差为σ τ 。因此变量 s 是σ τ 的估计 值。σ本身可被估计为 s* ，其中： s s * = τ 期货开户中心_帮助在最优质大公司低交易费开户转户_点击http://www.qhkhzx.com

PADCAT - 通过用 NaN 填充来连接不同长度的向量M = PADCAT(V1, V2, V3, ..., VN) 连接向量 V1 到 VN 成一个大矩阵。 所有向量应该有相同的方向， 也就是说，它们都是行向量或列向量。 向量不需要具有相同的长度，较短的向量用 NaN 填充。 M 的大小由最长向量的长度决定。 为了行向量，M 将是一个 N×MaxL 矩阵，对于列向量，M 将是一个 MaxL-by-N 矩阵，其中 MaxL 是最长的长度向量。 例子： 一 = 1:5 ; b = 1:3 ; c = [] ; d = 1:4 ; padcat(a,b,c,d) % 行向量% -> 1 2 3 4 5 ％1 2 3 NaN NaN % NaN NaN NaN NaN NaN 34 NaN CC = {d.' 一种。' C。' b.' d.'}; padcat(CC{:}) %

在STM32F407平台上进行AD7616采集

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根据声音来辨别声源的位置，这是语音识别技术的基础。这些文献总结了当前有关麦克风阵列声源定位技术的各种方法。

1. 数据处理中很恶心，出现 RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide 发现自己的DataFrame中有除以0的运算，出现了Inf值 2. 为了不让该值影响到我们，打算将inf全变成NaN，则适用replace进行计算 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 3. 举例实现： In [0]: df = pd.DataFrame([1, 2, np.inf, -np.inf]) In [1]: df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 结果如图 以上这篇使

cellData=cellNaNReplace (cellData, replaceWith) 接受一个元胞数组和一个字符/整数，并将该元胞数组中所有出现的 NaN 替换为 'replaceWith' 值。 这在使用 'readfromexcel' 或其他 excel 导入器时特别有用，因为它们有时会放置 NaN 而不是空单元格。 用法示例： a = num2cell([0 1 2 NaN 4]); b = cellNaNReplace(a,''); 或者，如果您正在处理 Excel 电子表格，则可以使用： Data = readfromexcel(File,'All'); 数据 = cellNaNReplace(Data,0); 享受。

该程序在Matlab中用于计算mie散射的前向散射系数，后向散射系数，消光系数等。

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