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N o
v 2004
P e
P (λ)e =q e
P (λ)0=q e /?
M n =1f n r |W (λ)n (r )|2dr .
|Ψ(λ)0
|Ψ(λ)0 =C (λ)(0)|Φ(λ)0 + n,α,i,j C (λ)n ;α|Φ(λ)0(n →α + m,n,α,βC (λ)m,n ;α,β|Φ(λ)0(n →α;m →β) +···,α,β,...m,n,...|Φ(λ)0(n →α) n α|Φ(λ)0(n →α;m →β) m,n α,βm,n,...)α,β,...)
{C (λ)
0,C (λ)n ;α,C (λ)
m,n ;α,β,...}
P (λ)
|Ψ(λ)
0 |Φ(λ)
0(n →α)
|
Ψ(λ)
Ψ(λ)
0|R e |Ψ(λ)0 =NC (λ)2
0 r (λ)
0+2√
E corr
E corr= i?i+1
3! i=j=k??ijk+···
?i,??ij,??ijk,...,...
i,j,k,...
H′(E,λ)=H0(λ)?q e E·
N e k=1
r k,
H0(λ)λE
E(λ)cell(E)
q e Ψ(λ)0|r j|Ψ(λ)0
?E j
,
j j=1,2,3)
E(λ)cell(E)E
(0,0,0)(a/2,0,0)a
λ?u
0.01a a x
i Z?(i)
Z?(i)=Z i+(?/e)?P
Eλ=0.0)
E cell
E corr()E cell
k
互相关函数，自相关函数计算和作图 1.自相关和互相关的概念。 ●互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2间的相关程度。 ●自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2间的相关程度。 互相关函数是在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。 -----------------------------------------------------------------------------------事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。 2.利用matlab中实现这两个相关并用图像显示： 自相关函数： dt=.1; t=[0:dt:100];x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a)
互相关函数：把[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改为[a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');便可。 3.实现过程： 在Matalb中，求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的，即 R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))，其中×表示乘法，注：此公式仅表示形式计算，并非实际计算所用的公式。当然也可以直接采用卷积进行计算，但是结果会与xcorr的不同。事实上，两者既然有定理保证，那么结果一定是相同的，只是没有用对公式而已。下面是检验两者结果相同的代码： dt=.1; t=[0:dt:100]; x=3*sin(t); y=cos(3*t); subplot(3,1,1); plot(t,x); subplot(3,1,2); plot(t,y); [a,b]=xcorr(x,y); subplot(3,1,3); plot(b*dt,a); yy=cos(3*fliplr(t));%or use:yy=fliplr(y); z=conv(x,yy); pause; subplot(3,1,3); plot(b*dt,z,'r'); 即在xcorr中不使用scaling。
中控考勤机说明书 1考勤机的使用 1.1登记指纹 1.2考勤机功能介绍(通讯，参数设置，系统信息，U盘管理) 2考勤软件的使用 2.1 软件的安装 2.2 软件使用 2.2.1 增加设备 2.2.2 从设备下载人员信息 2.2.3 修改人员信息（改名字，调动部门等） 2.2.4 上传人员信息到设备 2.2.5 下载考勤数据 2.2.6 时间段设置 2.2.7 班次管理 2.2.8 人员排班 2.2.9 统计报表 一考勤机快速使用 1.1登记指纹（分彩屏跟黑白屏） 从设备上采集指纹： （1）彩屏：长按M/OK键--“用户管理”点OK--“新增用户”点OK--选择工号，- 往下翻在“指纹登记”上点OK，同一个手指按三次，完成后再点击OK键，再放上另一个手指按三次--往下翻到完成上点OK。（如果要再登记指纹可在‘用户管理‘点OK--’管理用户‘点M/OK---点M/OK选择’---- 查找用户‘—输入工号点OK—点M/OK选择“编辑用户”然后选择登记指纹，登记完成后---往下翻到完成上点M/OK。 （2）黑白屏录指纹的跟彩屏类似就不再说了。录备用指纹的话跟彩
屏有点区别：按M/OK—用户登记—指纹登记—提示新登记—按ESC键—跳出备份登记—输入工号—登记指纹。。 1.2机器的功能介绍 （1）通讯设置—设置通讯方式有RS232/485通讯，TCP/IP，USB 通讯 （2）系统设置—参数设置（包含提示声音，键盘声音，时间设置算法切换（高端机器如iclock360, S20等）--数据维护（删除考勤机上的记录数据【记录要定时去删除】，清除管理权限【管理员破解】，清除全部数据----恢复设置（恢复出厂设置【不会删除考勤机上的数据只是恢复机器出厂的通讯设置等】； （3）系统信息—可以查看设备的人员登记数跟指纹数及考勤记录数-------设备信息可以查看设备的序列号、算法版本、MAC地址、出厂时间等。 （4）U盘功能（包含下载跟上传的功能） <1>(1)把U盘插到考勤机上--长按M/OK键进入菜单--选择U盘管理--下载数据--下载用户数据--下载完成后退出然后把U盘拿下来插到电脑上。 <2> (1)打开考勤软件--点击软件最左上角数据--选择菜单里“USB闪盘管理”，然后选择菜单里对应的选项（黑白屏机器选择第一项，彩屏机器选择第三项）--在对话框的左上角第一栏“导入用户数据到电脑”上点击--最后再点击“从U盘导入用户数据”--导入完成后关闭。
数学快速计算法 二位数乘法速算总汇 1、两位数的十位相同的,而个位的两数则是相补的(相加等于10)女口:78 X 72= 37 X 33= 56 X 54= 43 X 47 = 28 X 22 46 X 44 (1) 分别取两个数的第一位,而后一个的要加上一以后,相乘。 (2) 两个数的尾数相乘,(不满十,十位添作0) 78X 72=5616 37 X 33=1221 56 X 54= 3024 43 X 47= 2021 (7+1) X 7=56 (3+1) X 3=12 (5+1) X 5=30 (4+1) X 4=20 8X 2=16 7 X 3=21 6 X 4=24 3 X 7=21 口决:头加1,头乘头,尾乘尾 2、两个数的个位相同,十位的两数则是相补的 如:36 X 76= 43 X 63= 53 X 53= 28 X 88= 79 X 39 (1) 将两个数的首位相乘再加上未位数 (2) 两个数的尾数相乘(不满十,十位添作0) 36X 76=2736 43 X 63=2709 3X 7+6=27 4 X 6+3=27 6X 6=36 3 X 3=9 口决:头乘头加尾,尾乘尾 3、两位数的十位差1,个位的两数则是相补的。 如:48 X 52 12 X 28 39 X 11 48 X 32 96 X 84 75 X 65
即用较大的因数的十位数的平方,减去它的个位数的平方。
48 X 52=2496 12 X 28 = 336 39 X 11= 819 48 X 32=1536 2500-4=2496 400-64=336 900-81=819 1600-64=1536 口决:大数头平方 —尾平方 4、一个乘数十位加个位是 9,另一个乘数十位和个位是顺数 X 78 = 81 X 23 = 27 X 89 = 5 23 2 如:12 X 13= 13 X 15= 14 X 15= 16 X 18= 17 X 19= 19 X 18= (1) 尾数相乘 ,写在个位上 (满十进位 ) (2) 被乘数加上乘数的尾数 12X 13=156 13 X 15= 195 14 X 15=210 16 X 18= 288 2X 3=6 3 X 5=154X 5=20 6 X 8=48 12+3=15 13+5=18 14+5=19 16+8=24 口决:尾数相乘 ,被乘数加上乘数的尾数 （满十进位 ） 6、任何二位数数乘于 11 如 :36 X 45 = 72 X 67 = 45 1 、解 : 3+1=4 4 X 4 = 1的6补5 数是 4X 5=20所以 36 X 45= 1620 2、解: 7+1=8 8 X 6 = 4的8补7 数是 8X 3=24所以 72 X 67 = 4824 3、解: 4+1=5 5 X 7=3的5补8 数是 5X 2=10所以 45 X 78 = 3510 5、10-20 的两位数乘法
自相关函数(Autocorrelation function，缩写ACF)是信号处理、时间序列分析中常用的数学工具，反映了同一序列在不同时刻的取值之间的相关程度。 自相关函数在不同的领域，定义不完全等效。在某些领域，自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。 信号处理 在信息分析中，通常将自相关函数称之为自协方差方程。用来描述信息在不同时间τ的，信息函数值的相关性。 ，其中“*”是卷积算符，为取共轭 自相关函数的性质 以下以一维自相关函数为例说明其性质，多维的情况可方便地从一维情况推广得到。 ?对称性：从定义显然可以看出R(i) = R(?i)。连续型自相关函数为偶函数当f为实函数时，有： 当f是复函数时，该自相关函数是厄米函数，满足： 其中星号表示共轭。 ?连续型实自相关函数的峰值在原点取得，即对于任何延时τ，均有 。该结论可直接有柯西-施瓦茨不等式得到。离散型自相关函数亦有此结论。 ?周期函数的自相关函数是具有与原函数相同周期的函数。 ?两个相互无关的函数（即对于所有τ，两函数的互相关均为0）之和的自相关函数等于各自自相关函数之和。 ?由于自相关函数是一种特殊的互相关函数，所以它具有后者的所有性质。
?连续时间白噪声信号的自相关函数是一个δ函数，在除τ = 0 之外的所有点均为0。 ?维纳-辛钦定理（Wiener–Khinchin theorem）表明，自相关函数和功率谱密度函数是一对傅里叶变换对： ?实值、对称的自相关函数具有实对称的变换函数，因此此时维纳-辛钦定理中的复指数项可以写成如下的余弦形式： 白噪声的自相关函数为δ函数： 自相关函数和偏相关函数的问题 在时间序列分析的研究中，首先是判别时间序列的稳定性，如果时间序列是平稳的就可以计算这些数据的自相关函数和偏相关函数。 如果自相关函数是拖尾的，偏相关函数是截尾的，那麽数据符合AR（P）模型。 如果自相关函数是截尾的，偏相关函数是拖尾的，那麽数据复合MA( Q )模型 如果自相关函数和偏相关函数都是拖尾的，那麽数据复合ARMA( P,Q )模型。 自相关函数和互相关函数的matlab计算和作图 1. 首先说说自相关和互相关的概念。 这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与
中控系统操作手册 前言 会议系统为集成度高且设备集中的一个弱电子系统，为保证此系统能长时间、稳定运行及请用户单位指派专门管理人员及操作人员进行管理和操作，非相关操作人员禁止动用会议室设备（包括各种遥控器），操作人员请严格遵守以下操作流程进行操作，以免误操作而影响整个会议系统的稳定性，甚至导致设备损坏。 详细操作说明如下： 第一部分：3楼外事会议室操作说明 ` （1号和2号外事会议室和新闻发布中心设备操作一样，下面以1号外事会议室为例说 明） 操作流程 第一步：进入设备间，检查调音台推子是否都拉到最底端，如没在最底端，请全部拉到最底端；然后开启系统电源（中控电源、时序控制器电源、强电控制模块电源及其 它电源）用触摸屏开启系统，点击触摸屏起始页，所有设备即可自行按顺序打开。 系统开启后说明：机柜内所有设备电源开启，投影机供电。。。 · 第二步：检查机柜内设备及调音台的电源开关是否打开，若没打开请手动开启。判断开启与否请通过设备指示灯观察。 第三步：根据实际会议内容需求，通过触摸屏依次开启相应的设备、切换相应的信号（详见“、ST-7600C触摸屏的操作”）推起调音台推子。 注：1、触摸屏方向请指向机房，保证最佳的接收信号 第四步：当会议结束，离开操作间时，首先将调音台推至最底端，然后通过触摸屏关闭系统，待时序电源关闭（关闭系统后3分钟）后方可关闭机房，然后离开。 注：1、中控主机及继电器模块无需关闭，请保持常供电状态 ~ 注：1、开启系统前，确保调音台推子拉到最下面，以免造成设备损伤甚至烧毁。 2、音频信号处理设备，如：调音台，均衡器等设备的相关设置已经调试完毕。如无特 殊需求，请勿随意调整原设备的设置，以免影响会议系统的声效。
相 关 系 数 r AB 的计算公式的推导 设A i 、B i 分别表示证券A 、证券B 历史上各年获得的收益率；A 、B 分别表示证券A 、证券B 各年获得的收益率的平均数；P i 表示证券A 和证券B 构成的投资组合各年获得的收益率，其他符 号的含义同上。 2 A σ=1 1-n 2)(∑-A A i 2 B σ=1 1-n )(B B i -∑2 2 P σ= 12)1(-i i P P 公式（1）左右两端对A A 求一阶导数，并注意到A B =1—A A ： (2P σ)′=2 A A 2A σ－2 (1－A A )2B σ＋2 (1－A A )B A σσ r AB －2A A B A σσ r AB 令 (2P σ)′= 0 并简化，得到使2 P σ取极小值的A A ： A A =AB B A B A AB B A B r r σσσσσσσ22 22-+- … …………………………………（3） 式中, 0≤A A ≤1,否则公式（3）无意义。 由于使(2P σ)′=0的A A 值只有一个，所以据公式（3）计算出的A A 使2 P σ为最小值。
以上分析清楚地说明：对于证券A和证券B，只要它们的系数r AB 适当小（r AB 的“上限”的 计算，本文以下将进行分析），由证券A和证券B构成的投资组合中，当投资于风险较大的证券B 的资金比例不超过按公式（3）计算的（1—A A ），会比将全部资金投资于风险较小的证券A的方 差（风险）还要小；只要投资于证券B的资金在（1—A A ）的比例范围内，随着投资于证券B的资 金比例逐渐增大，投资组合的方差（风险）会逐渐减少；当投资于证券B的资金比例等于（1—A A ）时，投资组合的方差（风险）最小。这种结果有悖于人们的直觉，揭示了风险分散化效应的内在特征。按公式（3）计算出的证券A和证券B的投资比例构成的投资组合称为最小方差组合，它是证券A和证券B的各种投资组合中方差（亦即风险）最小的投资组合。
一.两个20以内数的乘法 两个20以内数相乘,将一数的个位数与另一个数相加乘以10,然后再加两个尾数的积,就是应求的得数。如12×13＝156,计算程序是将12的尾数2,加至13里,13加2等于15,15×10＝150,然后加各个尾数的积得156,就是应求的积数。 二.首同尾互补的乘法 两个十位数相乘,首尾数相同,而尾十互补,其计算方法是:头加1,然后头乘为前积,尾乘尾为后积,两积连接起来,就是应求的得数。如26×24＝624。计算程序是:被乘数26的头加1等于3,然后头乘头,就是3×2＝6,尾乘尾6×4＝24,相连为624。 三.乘数加倍,加半或减半的乘法 在首同尾互补的计算上,可以引深一步就是乘数可加倍,加半倍,也可减半计算,但是:加倍、加半或减半都不能有进位数或出现小数,如48×42是规定的算法,然而,可以将乘数42加倍位84,也可以减半位21,也可加半倍位63,都可以按规定方法计算。48×21＝1008,48×63＝3024，48×84=4032。有进位数的不能算。如87×83＝7221,将83加倍166,或减半41.5,这都不能按规定的方法计算。 四.首尾互补与首尾相同的乘法 一个数首尾互补,而另一个数首尾相同,其计算方法是:头加1,然后头乘头为前积,尾乘尾为后积,两积相连为乘积。如37×33＝1221,计算程序是(3＋1)×3×100＋7×3＝1221。 五.两个头互补尾相同的乘法
两个十位数互补,两个尾数相同,其计算方法是:头乘头后加尾数为前积,尾自乘为后积。如48×68＝3264。计算程序是4×6＝24 24＋8＝32 32为前积,8×8＝64为后积,两积相连就得3264。 六.首同尾非互补的乘法 两个十位数相乘,首位数相同,而两个尾数非互补,计算方法:头加1,头乘头,尾乘尾,把两个积连接起来。再看尾和尾的和比10大几还是小几,大几就加几个首位数,小几就减掉几个首位数。加减的位置是:一位在十位加减,两位在百位加减。如36×35＝1260,计算时(3＋1)×3＝12 6×5＝30 相连为1230 6＋5＝11,比10大1,就加一个首位3,一位在十位加，1230＋30＝1260 36×35就得1260。再如36×32＝1152,程序是(3＋1)×3＝12,6×2＝12,12与12相连为1212,6＋2＝8,比10小2减两个3,3×2＝6,一位在十位减,1212－60就得1152。 七.一数相同一数非互补的乘法 两位数相乘,一数的和非互补,另一数相同,方法是:头加1,头乘头,尾乘尾,将两积连接起来后,再看被乘数横加之和比10大几就加几个乘数首。比10小几就减几个乘数首,加减位置:一位数十位加减,两位数百位加减,如65×77＝5005,计算程序是(6＋1)×7＝49，5×7＝35,相连为4935,6＋5＝11,比10大1,加一个7,一位数十位加。4935＋70＝5005 八.两头非互补两尾相同的乘法 两个头非互补,两个尾相同,其计算方法是:头乘头加尾数,尾自乘。两积连接起来后,再看两个头的和比10大几或小几,比10大几就加几个尾数,小几就减几个尾数,加减位置:一位数十位加减,两位数百位加减。如67×87＝5829,计算程序是:6×8＋7＝55,7×7＝49,相连为5549,6＋8＝14,比10大4,就加四个7,4×7＝28,两位数百位加,5549＋280＝5829
Z K T i m e5.0考勤管理系统使用说明软件的快速使用流程 1、将在设备上登记好的用户的指纹或卡下载到软件中（连接设备－从设备下载人员数据） 2、在员工维护中将员工的姓名和其他资料修改后上传到设备中（连接设备－上传人员信息到设备） 3、给员工分部门（进入部门管理） 4、设置班次时间段（进入班次时间段维护） 5、设置班次（进入班次管理） 6、给员工排班（进入员工排班） 7、将设备上的考勤数据下载至软件中（连接设备－从设备下载记录数据） 8、查看考勤报表（进入考勤报表） 添加设备 软件要从设备中下载数据时，需要与设备建立通讯。因此首先将要连接的设备添加到系统中，输入相应的连接参数，连接机器后进行数据的上传与下载。 1.设备维护 在软件主界面上点击按钮设备维护或在“我的设备列表”区域内单击鼠标右键选择设备维护，在这里对设备进行添加、删除、修改。 系统有2个默认设备通讯参数，一个是RS232/RS485方式，一个是以太网方式。 某些特定机器还具有USB通讯方式（如XU500等），具体机型请参见相应的产品《用户指南》，使用方法请查询本说明。 2.添加 单击此按钮，弹出如下图所示的新增设备窗口： 用户可在此窗口中设置该设备的相关信息。输入相应设备的连接参数，保存即可，在左边的设备列表中会显示设备名称。
【删除】 如果设备已经不需要使用了，在左边的设备列表中单击要删除的机器名，再点击【删除】按钮，就可以从系统中删除该设备。 【保存】 如果对选中的设备的连接参数修改之后，需点击【保存】按钮，来将信息保存下来。 3.连接设备 已添加到系统的设备都会显示在“我的设备列表”中，在要连接的设备上单击选中，再点击连接设备按钮；或者在要连接的设备上单击鼠标右键，在出现的菜单中选择连接设备。 当系统开始连接设备时，在界面的右下方的连接状态栏中会显示“正在连接设备，请稍候”，然后会给出是否连接成功的信息。 如果连接失败，请检查 1）设备的连接参数是否与设备的菜单中的通讯参数相符。 2）通讯线是否连接好。 上传下载数据 这是管理软件与设备之间进行数据交换的窗口。通过此菜单，可以将设备上的用户信息和记录数据下载到软件中，也可以将软件中保存的用户信息和上传到设备中。进行下列操作时，需首先连接好设备。 从设备下载记录数据：下载设备中的全部验证通过的记录； 从设备下载人员信息：员工信息的下载，可以同时下载员工指纹； 上传人员信息到设备：员工信息的上传，可以同时上传员工指纹； 1、从设备下载记录数据 当系统与设备处于连接状态时，才可以进行下载数据的操作。直接点击主界面的右边“有关设备操作”栏的从设备下载记录数据；或进入设备管理菜单，选择从设备下载记录数据。 系统会提示“正在读取数据”，这时请稍等片刻，当数据下载完成后在页面右下方的状态栏中提示下载数据完成之后，设备与软件的通讯已经结束。下载之后的数据需要添加到系统，如果数据比较多时，可能需要的时间稍长。
相关系数计算公式 相关系数计算公式 Statistical correlation coefficient Due to the statistical correlation coefficient used more frequently, so here is the use of a few articles introduce these coefficients. The correlation coefficient: a study of two things (in the data we call the degree of correlation between the variables). If there are two variables: X, Y, correlation coefficient obtained by the meaning can be understood as follows: (1), when the correlation coefficient is 0, X and Y two variable relationship. (2), when the value of X increases (decreases), Y value increases (decreases), the two variables are positive correlation, correlation coefficient between 0 and 1. (3), when the value of X increases (decreases), the value of Y decreases (increases), two variables are negatively correlated, the correlation coefficient between -1.00 and 0. The absolute value of the correlation coefficient is bigger, stronger correlations, the correlation coefficient is close to 1 or -1, the higher degree of correlation, the correlation coefficient is close to 0 and the correlation is weak. The related strength normally through the following range of judgment variables: The correlation coefficient 0.8-1.0 strong correlation 0.6-0.8 strong correlation
工程量快速计算的基本方法经验 本章所述工程量快速计算的基本方法包括：练好“三个基本功”；合理安排工程量计算顺序；灵活运用“统筹法”计算原理；充分利用“工程量计算手册”等四项内容。在实际工作中，只要能够熟练掌握，充分利用以上“基本方法”，就可以快速提高工程量计算业务水平。 第一节练好“三个基本功” 练好“三个基本功”包括：提高看图技能；熟悉常用标准图做法；熟悉工程量计算规则，等三个方面。 一、提高看图技能 工程量计算前的看图，要先从头到尾浏览整套图纸,待对其设计意图大概了解后，再选择重点详细看图。在看图过程中要着重弄清以下几个问题： （一）建筑图部分 1、了解建筑物的层数和高度（包括层高和总高）、室内外高差、结构形式、纵向总长及跨度等。 2、了解工程的用料及作法，包括楼地面、屋面、门窗、墙柱面装饰的用料及法。 3、了解建筑物的墙厚、楼地面面层、门窗、天棚、内墙饰面等在不同的楼层上有无变化（包括材料做法、尺寸、数量等变化），以便采用不同的计算方法。 （二）结构图部分 1、了解基础形式、深度、土壤类别、开挖方式（按施工方案确定）以及基础、墙体的材料及做法。 2、了解结构设计说明中涉及工程量计算的相关内容，包括砌筑砂浆类别、强度等级，现浇和预制构件的混凝土强度等级、钢筋的锚固和搭接规定等，以便全面领会图纸的设计意图，避免重算或漏算。 3、了解构件的平面布置及节点图的索引位置,以免在计算时乱翻图纸查找，浪费时
间。 4、砖混结构要弄清圈梁有几种截面高度，具体分布在墙体的那些部位，圈梁在阳台及门窗洞口处截面有何变化，内外墙圈梁宽度是否一致，以便在计算圈梁体积时，按不同宽度进行分段计算。 5、带有挑檐、阳台、雨篷的建筑物，要弄清悬挑构件与相交的连梁或圈梁的连结关系，以便在计算时做到心中有数。 目前施工图预算和工程量清单的编制主要是围绕工程招投标进行的，工程发标后按照惯例，建设单位一般在三天以内要组织有关方面对图纸进行答凝，因此，预算（或清单）编制人员在此阶段应抓紧时间看图，对图纸中存在的问题作好记录整理。在看图过程中不要急于计算，避免盲目计算后又有所变化造成来回调整。但是对“门窗表”、“构件索引表”、“钢筋明细表”中的构件以及钢筋的规格型号、数量、尺寸，要进行复核，待图纸答凝后，根据“图纸答凝纪要”对图纸进行全面修正，然后再进行计算。 计算工程量时，图中有些部位的尺寸和标高不清楚的地方，应该用建筑图和结构图对照着看，比如装饰工程在计算天棚抹灰时，要计算梁侧的抹灰面积，由于建筑图中不标注梁的截面尺寸，因此，要对照结构图中梁的节点大样计算。再如计算框架间砌体时，要扣除墙体上部的梁高度，其方法是按结构图中的梁编号，查出大样图的梁截面尺寸，标注在梁所在轴线的墙体部位上，然后进行计算。 从事概预算工作时间不长,而又渴望提高看图技能的初学人员，在必要时应根据工程的施工进度，分阶段深入现场了解情况，用图纸与各分项工程实体相对照，以便加深对图纸的理解，扩展空间思维,从而快速提高看图技能。 二、熟悉常用标准图做法 在工程量计算过程中，时常需要查阅各种标准图集，实在繁琐，如果能把常用标准图中的一些常用节点及做法，留在记忆里，在工程量计算时，不需要查阅图集就知道其工程内容和做法，这将节省不少时间，从而可以大大提高工作效率。 工程中常用标准图集基本上为各省编制的民用建筑及结构标准图集，而国标图集以采用
相关函数 １．自相关函数 自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值与 另一时刻取值的依赖关系，其定义式为 （2.4.6） 对于周期信号，积分平均时间T为信号周期。对于有限时间的信号，例如单个脉 冲，当T趋于无穷大时，该平均值将趋于零，这时自相关函数可用下式计算 （2.4.7） 自相关函数就是信号x(t)和它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值，它是时移变量τ的函数。 例如信号的自相关函数为 若信号是由两个频率与初相角不同的频率分量组成，即 ，则
对于正弦信号，由于，其自相关函数仍为 由此可见，正弦（余弦）信号的自相关函数同样是一个余弦函数。它保留了原信号的频率成分，其频率不变，幅值等于原幅值平方的一半，即等于该频率分量的平均功率 ，但丢失了相角的信息。 自相关函数具有如下主要性质： （1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。 （2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即 （2.4.8）（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。 （4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即 （2.4.9）实际工程应用中，常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程度，定义式为 （2.4.10）
当τ＝0时，＝1，说明相关程度最大；当τ＝∞时，，说明信号x(t)与x(t+τ)之间彼此无关。由于，所以。值的大小表示信号相关性的强弱。 自相关函数的性质可用图2.4.3表示。 图2.4.3 自相关函数的性质 常见四种典型信号的自相关函数如图2.4.4所示，自相关函数的典型应用包括： （1）检测信号回声（反射）。若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该 信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定 反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。 时间历程自相关函数图形 正 弦 波
第三章附录：相关系数r的计算公式的推导 -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
相关系数r AB 的计算公式的推导 设A i 、B i 分别表示证券A 、证券B 历史上各年获得的收益率；A 、B 分别表示证券A 、证券B 各年获得的收益率的平均数；P i 表示证券A 和证券B 构成的投资组合各年获得的收益率，其他符号的含义同上。 2 A σ=1 1-n 2)(∑-A A i 2 B σ=1 1-n )(B B i -∑2 2 P σ=11-n 2)1(∑∑-i i P n P =2)](1 )[(11i B i A i B i A B A A A n B A A A n +-+-∑∑ =2)]()[(1 1 B A A A B A A A n B A i B i A +-+-∑ =2)]()([1 1 B B A A A A n i B i A -+--∑ =)])((2)()([1122 22B B A A A A B B A A A A n i i B A i B i A --+-+--∑ =A 2 A × 22 1 )(B i A n A A +--∑× 1 )] )([(21 )(2 ---+ --∑∑n B B A A A A n B B i i B A i =A 1 )])([(22222 ---? ++∑n B B A A A A A i i B A B B A A σσ 对照公式（1）得： = 1 )(2 --∑n A A i × 1 )(2 --∑n B B i × r AB ∴ r AB = ∑∑∑-?---2 2 ) ()()])([(B B A A B B A A i i i i 这就是相关系数r AB 的计算公式。 投资组合风险分散化效应的内在特征 1.两种证券构成的投资组合为最小方差组合（即风险最小）时各证券投资比例的测定 公式（1）左右两端对A A 求一阶导数，并注意到A B =1—A A ： (2P σ)′=2 A A 2A σ－2 (1－A A )2B σ＋2 (1－A A )B A σσ r AB －2A A B A σσ r AB 令 (2P σ)′= 0 并简化，得到使2P σ取极小值的A A ： A A =AB B A B A AB B A B r r σσσσσσσ22 22 -+- … …………………………………（3） AB B A i i r n B B A A σσ =---∑1 )])([(
中控考勤系统操作说明书 一、部门设置 1、点击系统界面左侧一栏【部门表】 2、在新界面选定【总公司】单击【新设部门】 3、在打开的对话框里面输入要设置的部门。点击确认 4、按照步骤2-3设置其他部门
二、员工入职录入 1、在系统界面上侧打开【人员维护】 2.在新打开对话框选定员工所在部门，点击【增加按钮】 3、在新打开页面输入员工信息，并记录该员工考勤号码 4、凭系统中刚输入的该员工考勤号码到其部门考勤机录入指纹即可。 三、排班设置 为了方便进行考勤数据统计分析，需要对员工上下班时间，打卡时间进行设置，也就是班次设置。因每个部门上班时间不同，需要进行早晚班三个班次设置。现以早班为例进行班次设置并进行人员排班。 1、首先进行上下班时间段设置，在考勤系统界面左下角单击【时间段维护】
2、在新打开界面输入时间段信息，输入完毕后，点击保存。 3、再次点击【增加】按钮进行设置下午早班，晚上早班，周三早班、周六早 班（因公司周三、周六晚班下班时间不同，所以稍微麻烦） 4、输入完成后，如下图： 5、按照1-3的步骤可进行晚班、正常班的时间段设置。然后进行班次管理 6、回至考勤系统界面，点击右下角【班次管理】 7、在新开界面，单击【新增班次】—【修改】输入班次信息—【保存】
8、点击下方【增加时间段】按钮 9、进行周一周二周四周五周天上午、下午、晚上时间段设置，去掉周三、周 六前面的√，选定上午早班、下午早班、晚上早班并点击【确认】。如图： 10、点击【增加时间段】添加周三时间段，去掉周一周二周四周五周六 周天前面的√，选定上午早班、下午早班、周三早班时间段，并点击【确认】
互相关函数-自相关函数计算和作图
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互相关函数，自相关函数计算和作图 1.自相关和互相关的概念。 ●互相关函数是描述随机信号ｘ(t）,y(t)在任意两个不同时刻t1，t2间的相关程度。 ●自相关函数是描述随机信号x(t）在任意两个不同时刻t１，ｔ2间的相关程度。 互相关函数是在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。 ---－-－－-------－----－－－--－－－---------－-－------------－---－－--------－----－-－－--－-－--－- 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(ｔ）,则自相关函数定义为Ｒ(u）=f(t)*f(-ｔ)，其中*表示卷积；设两个函数分别是ｆ（t)和ｇ(t），则互相关函数定义为R（u)=f(t）*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。 2.利用ｍａtlab中实现这两个相关并用图像显示: 自相关函数：? dt＝.1; t=[０:dt:100];x=ｃos（t); [a,b]=xｃorr(x,'ｕnbiasｅｄ＇); ｐloｔ(b＊dt,ａ） ?
互相关函数：把［ａ,b]＝ｘｃｏrr(x,＇unbｉased');改为[a,b]=ｘｃｏｒr(x,ｙ,'ｕｎｂia ｓed');便可。 ?３. 实现过程: 在Ｍaｔalb中，求解ｘcorr的过程事实上是利用Ｆoｕrier变换中的卷积定理进行的，即R(ｕ)=ｉffｔ(fｆｔ(f）×ｆft(g)),其中×表示乘法，注：此公式仅表示形式计算，并非实际计算所用的公式。当然也可以直接采用卷积进行计算,但是结果会与xcorr的不同。事实上,两者既然有定理保证，那么结果一定是相同的，只是没有用对公式而已。下面是检验两者结果相同的代码:??dt=.1; ｔ=[0:dt:１00];?x=3*ｓｉn（t）;?ｙ=ｃos（3*t)；?subplot(3,１,1); plｏｔ(t，ｘ）； ｓubplｏt(３,1，2);?ｐlot(t,ｙ); [ａ,b]=ｘcoｒｒ(x，y）； sｕbplot(３,１,３);?plot（b*dt,a）;?yｙ=cos(3*fliｐlr(t)); % ｏr ｕsｅ：ｙy=flｉplr(ｙ）; ｚ=ｃonｖ（x，yy); pause; sｕｂｐｌot（３,1,3）; plot(b＊dt,z,'r＇）;??即在xcoｒr中不使用scａling。 ?4. 其他相关问题：?1) 相关程度与相关函数的取值有什么联系？
中控操作说明 第一步：正常通电情况下，“系统开关机键”待机亮红灯，首先按一下“系统开关机键”，“计算机指示灯”红灯亮，接着按“投影机开键”此时三盏灯同时闪动，闪完后按一下投射键投影机就有图像出来了。第二步：如果需要看展台实物时，“计算机”“笔记本”“展台”按键中按一下“展台”切换键（上面印有展台图标）然后再按一下“投射”键。注：在按完“展台”切换键还没按“投射”键的情况下投影机是展台的图像，显示器还是电脑的图像，按“投射”键后投影机和显示器同步显示展台图象，以此类推。 第三步：声音部分需要声音大时就按“音量+”，需要声音小按“音量–”不需要声音就按“静音”键。 第四步：不使用时可以把设备关掉，首先按一下“投影机关”，再按一下“系统开关键”3分钟系统自动关机。 ☆常见问题与解决：
展台操作说明 第一步：把镜头往上拉起，臂灯也拉起，左右灯的高度和亮度调 整均匀，然后按“开关开”。 第二步：面板按键控制与功能，按“冻结”键，可静止当前画面，便于仔 细观察，再按此键可。取消该功能 ·变焦调节： 调节变焦键，可以改变当前摄像头的变焦范围，按一下或按住“放大”或“缩小”键，可将摄像头的图像逐级或连续放大或缩小。 ·聚焦调节： 按“聚焦”键，进行自动聚焦，按“远”或“近”键可进行逐级或连续手动聚焦调节。按住“聚焦”三秒钟可进入菜单对机器进行设 置和操作. ·亮度调节功能： 调节亮度键，可以改变当前摄像头的输出亮度值，按住“亮度-”或“亮度+”键可改变输出亮度值，松手后停止亮度调整。 ·灯光的选择： 按“灯光”键，可开启或关闭辅光灯或背照灯。
☆常见问题与解决：
2.4.3 相关函数 １．自相关函数 自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值与另一时刻取值的依赖关系，其定义式为 （2.4.6） 对于周期信号，积分平均时间T为信号周期。对于有限时间内的信号，例如单个脉冲，当T趋于无穷大时，该平均值将趋于零，这时自相关函数可用下式计算 （2.4.7） 自相关函数就是信号x(t)和它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值，它是时移变量τ的函数。 例如信号的自相关函数为 若信号是由两个频率与初相角不同的频率分量组成，即 ，则
对于正弦信号，由于，其自相关函数仍为 由此可见，正弦（余弦）信号的自相关函数同样是一个余弦函数。它保留了原信号的频率成分，其频率不变，幅值等于原幅值平方的一半，即等于该频率分量的平均功率，但丢失了相角的信息。 自相关函数具有如下主要性质： （1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。 （2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即 （2.4.8）（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。 （4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即 （2.4.9） 实际工程应用中，常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程
度，定义式为 （2.4.10） 当τ＝0时，＝1，说明相关程度最大；当τ＝∞时，，说明信号x(t)与 x(t+τ)之间彼此无关。由于，所以。值的大小表示信号相关性的强弱。 自相关函数的性质可用图2.4.3表示。 图2.4.3 自相关函数的性质 常见四种典型信号的自相关函数如图2.4.4所示，自相关函数的典型应用包括： （1）检测信号回声（反射）。若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。 时间历程自相关函数图形
实用标准 胶州规划馆 中控系统 操 作 说 明 风语筑展览 二0一四年1月
控制设备采用捷控新一代综合控制系统，具有可靠性高，控制功能全，系统扩展容易，操作简便易学等特点。控制界面全部采用汉字、英文及图标形式，简单明了，用户可以通过iPad上cpe-pannel软件对展厅所有电器设备的控制。 本系统控制容主要包括：1楼强电1、1楼强电2、1楼强电3、1楼投影、1楼电脑1、1楼电脑2、2楼强电、2楼投影、2楼电脑、灯光控制。 具体操作说明如下： 一、设备电源 在菜单页面下，按下“1楼强电1”按钮，便可弹出控制子页面，如下图
所有设备电源控制都包括“开”和“关”两个控制按钮，按下“开启”设备电源打开，按下“关闭”设备电源关闭。1楼共有3个页面控制强电。在这里有注意事项： 如果“开启”按钮按下后，设备还是不供电，请检查强电间空气开关，所有设备前端都有一个或多个空气开关，详见强电间空开标签。 二、投影机开关控制 在进入“1楼投影”后便可弹出投影机控制子页面，如下图：
每个展项投影机控制均包括“开”、“关”,以及“强电开”、“强电关”两个控制按钮，按下“投影强电开”，然后按钮对应的“投影开”后，投影机打开；按下“投影关”按钮后，投影机关闭。3分钟后，按下“投影强电关”，关闭投影机电源。在此需要注意： 一、标有总控的按钮按下后需等待30秒再按下一个按钮； 二、必须先开启设备电源，一分钟后再开启各个投影机，否则投影机未上电或者初始化未完成将无法开机； 三、必须先在此控制页面关闭投影机3分钟后，再关闭设备强电电源，否则可能导致投影机灯泡炸裂。 三、电脑开关机控制 此项控制容主要是针对各个展项电脑开关机的控制。在进入“1楼电脑1”按钮，便出现电脑开关控制子页面如图所示 电脑的控制方式等同于电脑主机上的电源按钮，按下开启，在
自相关函数和互相关函数计算和作图的整理 欧阳家百（2021.03.07） 1. 首先说说自相关和互相关的概念。 --[转版友gghhjj]------------------------------------------------------------------------------------- 这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --[转版友hustyoung]----------------------------------------------------------------------------------- 自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。 那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？这个问题happy教授给出了完整答案： -----------[转happy教授]--------------------- dt=.1; t=[0:dt:100]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) ----------------------------------------------------- 上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改为[a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');便可。 2. 实现过程： 在Matalb中，求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的，即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))，其中 ×表示乘法，注：此公式仅表示形式计算，并非实际计算所用的公式。当然也可以直接采用卷积进行计算，但是结果会与xcorr的不同。事实上，两者既然有定理保证，那么结果一定是相同的，只是没有用对公式而已。下面是检验两者结果相同的代码： dt=.1; t=[0:dt:100]; x=3*sin(t); y=cos(3*t); subplot(3,1,1); plot(t,x); subplot(3,1,2); plot(t,y); [a,b]=xcorr(x,y); subplot(3,1,3); plot(b*dt,a); yy=cos(3*fliplr(t)); % or use: yy=fliplr(y); z=conv(x,yy); pause; subplot(3,1,3); plot(b*dt,z,'r'); 即在xcorr中不使用scaling。 3. 其他相关问题： 1) 相关程度与相关函数的取值有什么联系？ -------------[转版友gghhjj]------------------------------------------------------------------------------------- 相关系数只是一个比率，不是等单位量度，无什么单位名称，也不是相关的百分数，一般取小数点后两位来表示。 相关系数的正负号只表示相关的方向，绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量，因而不能说相关系数0.7是0.35两倍，只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。 对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致，但通常按下是这样认为的： 相关系数相关程度 0.00-±0.30 微相关 ±0.30-±0.50 实相关 ±0.50-±0.80 显著相关 ±0.80-±1.00 高度相关 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2) 功率，能量，自相关函数的关系： ---[转happy教授]------------------------------------------------------------------------------------------- 参见https://www.doczj.com/doc/0d17284848.html,/jingpinke/xhst/final/XiTongJiaoCai/chap6/chap6_3/chap6_3_3.htm 需要指出的是，相关和相关函数的概念原本是为描述随机过程的统计特征而引入的，称之为统计相关函数。按照随机过程的理论，要获得一个实际随机过程的统计相关函数是相当困难的，但对于满足各态历经性(遍历性)或广义平稳的随机过程，它们的统计相关函数等于其一个样本函数的时间相关函数。从确定性信号引出相关的概念，是为后续课程的学习打下一个基础。 两信号互相关函数的傅里叶变换等于其中第一个信号变换与第二个信号变换取共轭二者之乘积，这就是相关定理。对于自相关函数，它的傅里叶变换等于原信号幅度谱的平方。 周期余弦信号和它的自相关函数具有相同的角频率，即周期信号的自相关函数仍然是同周期的周期信号。 在实际应用中，有些信号无法求它的傅里叶变换，但是可以用求自相关函数的方法求得信号的功率谱。