文献翻译-基于MATLAB的数据曲线拟合分析

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Data Curve Fitting Based on MATLAB

Curve fitting is the process of constructing a curve, or mathematical function, that has the best fit to a series of data points,possibly subject to constraints. Curve fitting can involve eitherinterpolation, where an exact fit to the data is required, or smoothing, in which a "smooth" function is constructed that approximately fits the data. A related topic is regression analysis, which focuses more on questions of statistical inference such as how much uncertainty is present in a curve that is fit to data observed with random errors. Fitted curves can be used as an aid for data visualization, to infer values of a function where no data are available, and to summarize the relationships among two or more variables.Extrapolation refers to the use of a fitted curve beyond the range of the observed data, and is subject to adegree of uncertaintysince it may reflect the method used to construct the curve as much as it reflects the observed data. Research and Application of a New Method of Curve Fitting.The technique of curve fitting is used proverbially for the image processing, reverse engineering, test data processing, etc. It is inequitable to process physical parameters by some usual methods of curve fitting. Those methods are performed only by minimizing the fitting error of one physical parameter, but do not take other parameters into account. The new method of curve fitting processes each physical parameter equally The simulation also proves that this new curve fitting method is right and effective.

In the experiment of sound velocity, the voltammetry to measure the resistance experiment and the volt-ampere characteristic of diode experiment data processing as an example, introduced the experiment data processing based on MATLAB.With the traditional experimental data processing methods, experimental data is processed by using MATLAB can effectively avoid the error caused by manual processing, but also can reduce the computational workload, obtain accurate curve fitting, thereby increasing the accuracy of data processing and fast,rom graphic display results also can be more intuitive to judge the validity of the experiment.

Mathematical expression

Given set of discrete data

(x k,y k) (k=1,2,…,m),(1)

Where xk is the independent variable x (scalar or vector, i.e., a mono-or polyhydric variable) values; yk of (scalar) corresponding to the value of the dependent variable y. Curve fitting is to seek to solve the problem of (1) to adapt the laws of the analytical expression of the background

y=f(x,b),(2)

Making best approximation in some sense or fit (1), (x, b) is called fitting model;? Parameters to be determined, when b) only appears when the linear, called a linear model? otherwise non-linear.

Amount

(k=1,2,…，m)

In xk place called residual or remaining fit,The standard measure of goodness of fit is usually

或

Where ωk> 0 as weight coefficient or weight(Unless otherwise specified, generally taken to be the average weight,w k(k=1,2,…,m),At this time without mention weight).When the parameter b) make T (b)) or Q (b)) to achieve the most hours,Appropriate (2) are referred to (1) the weighted Chebyshev fitting meaning or

weighted least squares sense,latter is more simple and most commonly used in the calculation.

General linear model to determine the model parameters are parameters b) generalized polynomial coefficients,that

f(x,b)=b0g0(x)+b1g1(x)+…b n g n(x)(3)

Wherein g0, g1, ..., gn called basis functions.Gj on various different choices may constitute a variety of typical and commonly used linear model.From the point of view of function approximation, equation (3) can be approximated reflect the nature of many of nonlinear models.

In the least squares sense (3) fitting a linear model with a discrete set of points

(1),parameter b can be obtained by solving equations=0(i=0,…,n)to determine,that solution on b0,b1,…,bn of linear algebraic equations

(i=0,1,…，n),(4)

Formula (i,j＝0,1,…，n),

Equations (4) commonly referred to as the normal equation or the normal equation, when m> n, generally have a unique solution.As for the case of non-linear model and the principle of least squares, the parameter b) can be determined (see numerical solution of nonlinear equations, optimization) nonlinear equations or calculations about the method optimization.

Select the model

For a given discrete data (1), the need to properly select the general model (2) of the function f (x, b) the type and specific form, which is the basis of fitting results.If known, (1) the actual background of the law, that is the dependent variable y

dependence of the empirical formula of the independent variable x has an expression determined directly take appropriate empirical formula is fitting model.On the contrary, through the model (3) of the basis functions g0, g1, ..., gn (number and types) of different choices, each corresponding proposed merger by choosing the good effect.Function g0, g1, ..., gn adaptation plays a role the model for testing, it is also known test function.Another way is: the number and types into a sufficient number of test functions in the model (3), by means of statistical methods in mathematical correlation analysis and test of significance of the test function contains screened individually or sequentially with establish more appropriate model (see regression analysis).Certainly, the above method may fit residuals (as a new discrete data) is performed again to compensate for the lack of the first fitting.In conclusion, when the intrinsic link between the variables in the data is not clear, as the choice to adapt the model to fit generally requires repeated testing and analysis to identify.

Procedure

（一）Draw a scatter plot, select the appropriate type of curve.

Generally based on the nature of the information can be combined with the expertise to determine the type of curve data, not really

taht can be plotted on graph paper squares scatter plot, according to the distribution of scattered points, choose close, the appropriate curve type.Can be plotted on graph paper squares scatter plot, according to the distribution of scattered points, choose close, the appropriate curve type.

（二）Be variable transformation

Y’=f(Y),X’=g(X)(12.37)

The two variables transformed linear relationship.

（三）Solving linear equations and variance analysis by the least squares method

（四）Convert the linear equations on the original variables X, Y of the function expression

基于MATLAB的数据曲线拟合分析

曲线拟合是构建的过程曲线，或数学函数，具有最适合于一系列的数据点，可能受到约束。曲线拟合可涉及无论是插值，其中一个确切的适合的数据是必需的，或平滑，其中一个“平滑”功能构造，大约拟合数据。一个相关的话题是回归分析，它更侧重于问题的统计推断如多少不确定性存在于一条曲线，它是适合与随机误差观测数据。拟合曲线可以作为一种辅助手段进行数据可视化，推断功能在没有数据的情况下，值，并总结两个或多个变量之间的关系。外推法是指使用拟合曲线的超出范围的观测数据，并受程度的不确定性，因为它可能反映了用于构造曲线一样，因为它反映了观测数据的方法。

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据的处理等领域中的应用越来越广泛。目前常见的一些曲线拟合方法中, 对各个物理量的处理有失公平性原则，通常是在处理中确保某一个物理量的拟合误差达到“最小”, 而没有考虑到其它物理量的拟合误差。本文从这一思路出发, 给出了一种新的曲线拟合方法, 采用这种曲线拟合方法, 对每个物理量的重视程度是相同的。实际的曲线拟合结果表明本文所提出的曲线拟合方法是正确和有效的。以声速测定实验、伏安法测电阻实验和二极管伏安特性实验的数据处理为例，介绍了 Matlab 在实验数据处理中的应用。与传统的实验数据处理方法相比，用 Matlab 处理实验数据能有效地避免手工处理所带来的误差,而且可减少计算工作量，得到准确的拟合曲线,从而增加数据处理的准确性及快捷性，从图形显示结果还可以更加直观地判断实验的正确性。

数学表述

设给定离散数据

(x k,y k) (k=1,2,…,m),(1)

式中x k为自变量x(标量或向量,即一元或多元变量)的取值；y k为因变量 y （标量）的相应值。曲线拟合要解决的问题是寻求与(1)的背景规律相适应解析表达式

y=f(x,b),(2)

使它在某种意义下最佳地逼近或拟合(1),?(x,b)称为拟合模型；为待定参数,当b)仅在?中线性地出现时，称模型为线性的，否则为非线性的。量

(k=1,2,…，m)

称为在x k处拟合的残差或剩余，衡量拟合优度的标准通常有

或

式中ωk>0为权系数或权重（如无特别指定，一般取为平均权重，即

w

(k=1,2,…,m),此时无需提到权）。当参数b)使T(b))或Q(b))达到最小时，相k

应的(2)分别称为在加权切比雪夫意义或加权最小二乘意义下对 (1)的拟合，后者在计算上较简便且最为常用。

模型中参数的确定一般的线性模型是以参数 b)为系数的广义多项式，即

f(x,b)=b0g0(x)+b1g1(x)+…b n g n(x) (3)

式中g0,g1,…，gn称为基函数。对诸gj的不同选取可构成多种典型的和常用的线性模型。从函数逼近的观点来看，式(3)还能近似地体现许多非线性模型的性质。

在最小二乘意义下用线性模型(3)拟合离散点组(1)，参数b可通过解方程组

=0(i=0,…,n)来确定，即解关于b0,b1,…,bn的线性代数方程组

(i=0,1,…，n), (4)

式中 (i,j＝0,1,…，n),

方程组(4)通常称为法方程或正规方程，当m>n时一般有惟一解。

至于非线性模型以及非最小二乘原则的情形,参数b)可通过解非线性方程组或最优化计算中的有关方法来确定（见非线性方程组数值解法、最优化）。

模型的选择

对于给定的离散数据(1),需恰当地选取一般模型(2)中函数f(x,b)的类别和具体形式,这是拟合效果的基础。若已知(1)的实际背景规律，即因变量y对自变量 x的依赖关系已有表达式形式确定的经验公式，则直接取相应的经验公式为拟合模型。反之，可通过对模型(3)中基函数g0,g1,…,gn(个数和种类)的不同选取，分别进行相应的拟合并择其效果佳者。函数g0,g1,…,gn对模型的适应性起着测试的作用，故又称为测试函数。另一种途径是:在模型(3)中纳入个数和种类足够多的测试函数，借助于数理统计方法中的相关性分析和显著性检验，对所包含的测试函数逐个或依次进行筛选以建立较适合的模型（见回归分析）。当然，

上述方法还可对拟合的残差（视为新的离散数据）再次进行，以弥补初次拟合的不足。总之，当数据中变量之间的内在联系不明确时，为选择到相适应的模型，一般需要反复地进行拟合试验和分析鉴别。

步骤

（一）绘制散点图，选择合适的曲线类型

一般根据资料性质结合专业知识便可确定资料的曲线类型，不能确定时，可在方格坐标纸上绘制散点图，根据散点的分布，选择接近的、合适的曲线类型。（二）进行变量变换

Y’=f(Y),X’=g(X)(12.37)

使变换后的两个变量呈直线关系。

（三）按最小二乘法原理求线性方程和方差分析

（四）将直线化方程转换为关于原变量X、Y的函数表达式

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MATLAB曲线拟合的应用

MATLAB曲线拟合的应用 王磊品吴东 新疆泒犨泰克石油科技有限公司新疆油田公司准东采油厂信息所 摘要：1.阐述MATLAB数学分析软件的基本功能； 2.对MATLAB在生产数据分析中的应用进行了研究,指出曲线拟合的基本方法； 3.以实例阐明MATLAB与行业生产数据结合对生产数据进行分析的原理。 关键词：MATLAB；曲线拟合；插值 1.引言 在生产开发过程中,复杂的生产数据之间或多或少的存在着这样或者那样的联系,如何利用现今普及的计算机以及网络资源在最短的时间内找到这个联系,以指导我们的生产开发,这对于行业科研人员来说无疑是一个最为关心的问题。MATLAB矩阵分析软件,自推出以来，已成为国际公认的最优秀的数学软件之一，其范围涵盖了工业、电子、医疗以及建筑等各个领域，以其强大的科学计算功能使众多科研机构纷纷采用。 为此，本文从介绍MATLAB软件开始，以实例讲述如何使用MATLAB对生产开发数据进行计算与分析，从而达到高效、科学指导生产的目的。 2.MATLAB简介 MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。由于使用编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不象学习其它高级语言那样难于掌握，用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题，所以又被称为演算纸式科学算法语言。在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。 MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。自问世以来, 就是以数值计算称雄。MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。美国许多大学的实验室都安装有供学习和研究之用。 MATLAB中包括了被称作工具箱（TOOLBOX）的各类应用问题的求解工具。工具箱实际上是对MATLAB进行扩展应用的一系列 MATLAB函数（称为M文件），它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。随着 MATLAB版本的不断升

文献翻译英文原文

https://www.sodocs.net/doc/475972690.html,/finance/company/consumer.html Consumer finance company The consumer finance division of the SG group of France has become highly active within India. They plan to offer finance for vehicles and two-wheelers to consumers, aiming to provide close to Rs. 400 billion in India in the next few years of its operations. The SG group is also dealing in stock broking, asset management, investment banking, private banking, information technology and business processing. SG group has ventured into the rapidly growing consumer credit market in India, and have plans to construct a headquarters at Kolkata. The AIG Group has been approved by the RBI to set up a non-banking finance company (NBFC). AIG seeks to introduce its consumer finance and asset management businesses in India. AIG Capital India plans to emphasize credit cards, mortgage financing, consumer durable financing and personal loans. Leading Indian and international concerns like the HSBC, Deutsche Bank, Goldman Sachs, Barclays and HDFC Bank are also waiting to be approved by the Reserve Bank of India to initiate similar operations. AIG is presently involved in insurance and financial services in more than one hundred countries. The affiliates of the AIG Group also provide retirement and asset management services all over the world. Many international companies have been looking at NBFC business because of the growing consumer finance market. Unlike foreign banks, there are no strictures on branch openings for the NBFCs. GE Consumer Finance is a section of General Electric. It is responsible for looking after the retail finance operations. GE Consumer Finance also governs the GE Capital Asia. Outside the United States, GE Consumer Finance performs its operations under the GE Money brand. GE Consumer Finance currently offers financial services in more than fifty countries. The company deals in credit cards, personal finance, mortgages and automobile solutions. It has a client base of more than 118 million customers throughout the world

关于一些MATLAB用法和器件名称的中英文翻译

MATLAB - The Language Of Technical Computing MATLAB is a high-level language and interactive environment that enables you to perform computationally intensive tasks faster than with traditional programming languages such as C, C++, and Fortran. You can use MATLAB in a wide range of applications, including signal and image processing, communications, control design, test and measurement, financial modeling and analysis, and computational biology. Add-on toolboxes (collections of special-purpose MATLAB functions, available separately) extend the MATLAB environment to solve particular classes of problems in these application areas. MATLAB provides a number of features for documenting and sharing your work. You can integrate your MATLAB code with other languages and applications, and distribute your MATLAB algorithms and applications. MATLAB has key featuers as follows:（1）High-level language for technical computing （2）Development environment for managing code, files, and data（3）Interactive tools for iterative exploration, design, and problem solving 4）Mathematical functions for linear algebra, statistics, Fourier analysis, filtering, optimization, and numerical integration （5）2-D and 3-D graphics functions for visualizing data （6）Tools for building custom graphical user interfaces （7）Functions for integrating MATLAB based algorithms with external applications and languages, such as C, C++, Fortran, Java, COM, and Microsoft Excel The MATLAB language supports the vector and matrix operations that are fundamental to engineering and scientific problems. It enables fast development and execution. With the MATLAB language, you can program and develop algorithms faster than with traditional languages because you do not need to perform low-level administrative tasks, such as declaring variables, specifying data types, and allocating memory. In many cases, MATLAB eliminates the nee d for ‘for’ loops. As a result, one line of MATLAB code can often replace several lines of C or C++ code. At the same time, MATLAB provides all the features of a traditional programming language, including arithmetic operators, flow control, data structures, data types, object-oriented programming (OOP), and debugging features. MATLAB lets you execute commands or groups of commands one at a time, without compiling and linking, enabling you to quickly iterate to the optimal solution. For fast execution of heavy matrix and vector computations, MATLAB uses processor-optimized libraries. For general-purpose scalar computations, MATLAB generates machine-code instructions using its JIT (Just-In-Time) compilation technology. This technology, which is available on most platforms, provides execution speeds that rival those of traditional programming languages. MATLAB includes development tools that help you implement your algorithm efficiently. These include the following: MATLAB Editor - Provides standard editing and debugging features, such as setting breakpoints and single stepping. M-Lint Code Checker - Analyzes your code and recommends changes to improve its performance and maintainability. MATLAB Profiler - Records the time spent executing each line of code. Directory Reports- Scan all the files in a directory and report on code efficiency, file differences, file dependencies, and code coverage。 You can use the interactive tool GUIDE (Graphical User Interface Development Environment) to lay out, design, and edit user interfaces. GUIDE lets you include list

大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

数据库外文参考文献及翻译.

数据库外文参考文献及翻译 数据库外文参考文献及翻译数据库管理系统——实施数据完整性一个数据库，只有用户对它特别有信心的时候。这就是为什么服务器必须实施数据完整性规则和商业政策的原因。执行SQL Server的数据完整性的数据库本身，保证了复杂的业务政策得以遵循，以及强制性数据元素之间的关系得到遵守。因为SQL Server的客户机/服务器体系结构允许你使用各种不同的前端应用程序去操纵和从服务器上呈现同样的数据，这把一切必要的完整性约束，安全权限，业务规则编码成每个应用，是非常繁琐的。如果企业的所有政策都在前端应用程序中被编码，那么各种应用程序都将随着每一次业务的政策的改变而改变。即使您试图把业务规则编码为每个客户端应用程序，其应用程序失常的危险性也将依然存在。大多数应用程序都是不能完全信任的，只有当服务器可以作为最后仲裁者，并且服务器不能为一个很差的书面或恶意程序去破坏其完整性而提供一个后门。SQL Server使用了先进的数据完整性功能，如存储过程，声明引用完整性（DRI），数据类型，限制，规则，默认和触发器来执行数据的完整性。所有这些功能在数据库里都有各自的用途;通过这些完整性功能的结合，可以实现您的数据库的灵活性和易于管理，而且还安全。声明数据完整性声明数据完整原文请找腾讯3249114六,维-论'文.网 https://www.sodocs.net/doc/475972690.html, 定义一个表时指定构成的主键的列。这就是所谓的主键约束。SQL Server使用主键约束以保证所有值的唯一性在指定的列从未侵犯。通过确保这个表有一个主键来实现这个表的实体完整性。有时，在一个表中一个以上的列（或列的组合）可以唯一标志一行，例如，雇员表可能有员工编号（ emp_id ）列和社会安全号码（ soc_sec_num ）列，两者的值都被认为是唯一的。这种列经常被称为替代键或候选键。这些项也必须是唯一的。虽然一个表只能有一个主键，但是它可以有多个候选键。 SQL Server的支持多个候选键概念进入唯一性约束。当一列或列的组合被声明是唯一的， SQL Server 会阻止任何行因为违反这个唯一性而进行的添加或更新操作。在没有故指的或者合适的键存在时，指定一个任意的唯一的数字作为主键，往往是最有效的。例如，企业普遍使用的客户号码或账户号码作为唯一识别码或主键。通过允许一个表中的一个列拥有身份属性，SQL Server可以更容易有效地产生唯一数字。您使用的身份属性可以确保每个列中的值是唯一的，并且值将从你指定的起点开始，以你指定的数量进行递增（或递减）。（拥有特定属性的列通常也有一个主键或唯一约束，但这不是必需的。）第二种类型的数据完整性是参照完整性。 SQL Server实现了表和外键约束之间的逻辑关系。外键是一个表中的列或列的组合，连接着另一个表的主键（或着也可能是替代键）。这两个表之间的逻辑关系是关系模型的基础;参照完整性意味着这种关系是从来没有被违反的。例如，一个包括出版商表和标题表的简单的select例子。在标题表中，列title_id （标题编号）是主键。在出版商表，列pub_id （出版者ID ）是主键。 titles表还包括一个pub_id列，这不是主键，因为出版商可以发布多个标题。相反， pub_id是一个外键，它对应着出版商表的主键。如果你在定义表的时候声明了这个关系， SQL Server由双方执行它。首先，它确保标题不能进入titles表，或在titles表中现有的pub_id无法被修改，除非有效的出版商ID作为新pub_id出现在出版商表中。其次，它确保在不考虑titles表中对应值的情况下，出版商表中的pub_id的值不做任何改变。以下两种方法可

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毕业设计（论文）外文参考文献及译文 英文题目Component-based Safety Computer of Railway Signal Interlocking System 中文题目模块化安全铁路信号计算机联锁系统 学院自动化与电气工程学院 专业自动控制 姓名葛彦宁 学号 200808746 指导教师贺清 2012年5月30日

Component-based Safety Computer of Railway Signal Interlocking System 1 Introduction Signal Interlocking System is the critical equipment which can guarantee traffic safety and enhance operational efficiency in railway transportation. For a long time, the core control computer adopts in interlocking system is the special customized high-grade safety computer, for example, the SIMIS of Siemens, the EI32 of Nippon Signal, and so on. Along with the rapid development of electronic technology, the customized safety computer is facing severe challenges, for instance, the high development costs, poor usability, weak expansibility and slow technology update. To overcome the flaws of the high-grade special customized computer, the U.S. Department of Defense has put forward the concept：we should adopt commercial standards to replace military norms and standards for meeting consumers’demand [1]. In the meantime, there are several explorations and practices about adopting open system architecture in avionics. The United Stated and Europe have do much research about utilizing cost-effective fault-tolerant computer to replace the dedicated computer in aerospace and other safety-critical fields. In recent years, it is gradually becoming a new trend that the utilization of standardized components in aerospace, industry, transportation and other safety-critical fields. 2 Railways signal interlocking system 2.1 Functions of signal interlocking system The basic function of signal interlocking system is to protect train safety by controlling signal equipments, such as switch points, signals and track units in a station, and it handles routes via a certain interlocking regulation. Since the birth of the railway transportation, signal interlocking system has gone through manual signal, mechanical signal, relay-based interlocking, and the modern computer-based Interlocking System. 2.2 Architecture of signal interlocking system Generally, the Interlocking System has a hierarchical structure. According to the function of equipments, the system can be divided to the function of equipments; the system

(完整版)MATLAB中英文对照

MATLAB7.1中文翻译 MATLAB MATLAB 主程序模块 Simulink 动态仿真模块 Aerospace Blockset 航空模块集 Bioinformatics Toolbox 生物信息学工具箱 CDMA Reference Blockset CDMA 参考模块集 Communications Blockset 通信模块集 Communications Toolbox 通信工具箱 Control System Toolbox 控制系统工具箱 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 DSP Blockset 数字信号模块集 Data Acquisition Toolbox 数据采集工具箱 Database Toolbox 数据库工具箱 Datafeed Toolbox 数据反馈工具箱 Distributed Computing Toolbox 分布式计算工具箱 Dials and Gauges Blockset 刻度标尺模块集 Embedded Target for Motorola MPC 555 摩托罗拉MPC555 嵌入对象 Embedded Target for the TI C2000 DSP TI C2000 DSP嵌入对象 Embedded Target for TI 6000 DSP TI 6000数字信号处理嵌入对象 Embedded Target for Infineon C166 Microcontrollers Infineon C166 微控制器嵌入对象Embedded Target for Motorola? HC12 Motorola? HC12嵌入对象 Embedded Target for OSEK/VDX? OSEK/VDX?嵌入对象 Excel Link Excel 连接 Extended Symbolic Math 扩展符号数学库 Filter Design Toolbox 滤波器设计工具箱 Filter Design HDL Coder 滤波器设计硬件描述语言编码器 Financial Derivatives Toolbox 金融预测工具箱 Financial Time Series Toolbox 金融时间系列工具箱 Financial Toolbox 金融系统工具箱 Fixed-Income Toolbox 定点收益工具箱 Fixed-Point Blockset 定点模块集 Fuzzy Logic Toolbox 模糊逻辑工具箱 GARCH Toolbox GARCH 工具箱 Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox 遗传算法和直接搜寻工具箱Gauges Blockset Gauges模块集 Image Processing Toolbox 图像处理工具箱 Image Acquisition Toolbox 图像调节工具箱 Instrument Control Toolbox 设备控制工具箱 LMI Control Toolbox LMI 控制工具箱 MATLAB Com Builder MATLAB COM 文件编辑器 MATLAB Compiler MATLAB 编译器

企业数据建模外文翻译文献

企业数据建模外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 翻译： 信息系统开发和数据库开发 在许多组织中，数据库开发是从企业数据建模开始的，企业数据建模确定了组织数据库的范围和一般内容。这一步骤通常发生在一个组织进行信息系统规划的过程中，它的目的是为组织数据创建一个整体的描述或解释，而不是设计一个特定的数据库。一个特定的数据库为一个或多个信息系统提供数据，而企业数据模型（可能包含许多数据库）描述了由组织维护的数据的范围。在企业数据建模时，你审查当前的系统，分析需要支持的业务领域的本质，描述需要进一步抽象的数据，并且规划一个或多个数据库开发项目。图1显示松谷家具公司的企业数据模型的一个部分。 1.1 信息系统体系结构 如图1所示，高级的数据模型仅仅是总体信息系统体系结构(ISA)一个部分或一个组

织信息系统的蓝图。在信息系统规划期间，你可以建立一个企业数据模型作为整个信息系统体系结构的一部分。根据Zachman(1987)、Sowa和Zachman（1992）的观点，一个信息系统体系结构由以下6个关键部分组成: 数据（如图1所示，但是也有其他的表示方法）。 操纵数据的处理（着系可以用数据流图、带方法的对象模型或者其他符号表示）。 网络，它在组织内并在组织与它的主要业务伙伴之间传输数据（它可以通过网络连接和拓扑图来显示）。 人，人执行处理并且是数据和信息的来源和接收者（人在过程模型中显示为数据的发送者和接收者）。 执行过程的事件和时间点（它们可以用状态转换图和其他的方式来显示）。 事件的原因和数据处理的规则（经常以文本形式显示，但是也存在一些用于规划的图表工具，如决策表）。 1.2 信息工程 信息系统的规划者按照信息系统规划的特定方法开发出信息系统的体系结构。信息工程是一种正式的和流行的方法。信息工程是一种面向数据的创建和维护信息系统的方法。因为信息工程是面向数据的，所以当你开始理解数据库是怎样被标识和定义时，信息工程的一种简洁的解释是非常有帮助的。信息工程遵循自顶向下规划的方法，其中，特定的信息系统从对信息需求的广泛理解中推导出来（例如，我们需要关于顾客、产品、供应商、销售员和加工中心的数据），而不是合并许多详尽的信息请求（如一个订单输入屏幕或按照地域报告的销售汇总）。自顶向下规划可使开发人员更全面地规划信息系统，提供一种考虑系统组件集成的方法，增进对信息系统与业务目标的关系的理解，加深对信息系统在整个组织中的影响的理解。 信息工程包括四个步骤:规划、分析、设计和实现。信息工程的规划阶段产生信息系统体系结构，包括企业数据模型。 1.3 信息系统规划 信息系统规划的目标是使信息技术与组织的业务策略紧密结合，这种结合对于从信息系统和技术的投资中获取最大利益是非常重要的。正如表1所描述的那样，信息工程方法的规划阶段包括3个步骤，我们在后续的3个小节中讨论它们。 1.确定关键性的规划因素

信息系统和数据库中英文对照外文翻译文献

中英文对照翻译 信息系统开发和数据库开发 在许多组织中，数据库开发是从企业数据建模开始的，企业数据建模确定了组织数据库的范围和一般内容。这一步骤通常发生在一个组织进行信息系统规划的过程中，它的目的是为组织数据创建一个整体的描述或解释，而不是设计一个特定的数据库。一个特定的数据库为一个或多个信息系统提供数据，而企业数据模型（可能包含许多数据库）描述了由组织维护的数据的范围。在企业数据建模时，你审查当前的系统，分析需要支持的业务领域的本质，描述需要进一步抽象的数据，并且规划一个或多个数据库开发项目。图1显示松谷家具公司的企业数据模型的一个部分。 1.1 信息系统体系结构 如图1所示，高级的数据模型仅仅是总体信息系统体系结构(ISA)一个部分或一个组织信息系统的蓝图。在信息系统规划期间，你可以建立一个企业数据模型作为整个信息系统体系结构的一部分。根据Zachman(1987)、Sowa和Zachman （1992）的观点，一个信息系统体系结构由以下6个关键部分组成: 数据（如图1所示，但是也有其他的表示方法）。 操纵数据的处理（着系可以用数据流图、带方法的对象模型或者其他符号表示）。 网络，它在组织内并在组织与它的主要业务伙伴之间传输数据（它可以通过网络连接和拓扑图来显示）。 人，人执行处理并且是数据和信息的来源和接收者（人在过程模型中显示为数据的发送者和接收者）。 执行过程的事件和时间点（它们可以用状态转换图和其他的方式来显示）。 事件的原因和数据处理的规则（经常以文本形式显示，但是也存在一些用于规划的图表工具，如决策表）。 1.2 信息工程 信息系统的规划者按照信息系统规划的特定方法开发出信息系统的体系结构。信息工程是一种正式的和流行的方法。信息工程是一种面向数据的创建和维护信息系统的方法。因为信息工程是面向数据的，所以当你开始理解数据库是怎样被标识和定义时，信息工程的一种简洁的解释是非常有帮助的。信息工程遵循自顶向下规划的方法，其中，特定的信息系统从对信息需求的广泛理解中推导出来（例如，我们需要关于顾客、产品、供应商、销售员和加工中心的数据），而不是合并许多详尽的信息请求（如一个订单输入屏幕或按照地域报告的销售汇总）。自顶向下规划可使开发人员更全面地规划信息系统，提供一种考虑系统组件集成的方法，增进对信息系统与业务目标的关系的理解，加深对信息系统在整个组织中的影响的理解。 信息工程包括四个步骤:规划、分析、设计和实现。信息工程的规划阶段产

matlab曲线拟合实例

曲线拟合 求二次拟合多项式 解：（一）最小二乘法MA TLAB编程： function p=least_squar(x,y,n,w) if nargin<4 w=1 end if nargin<3 n=1 end m=length(y); X=ones(1,m) if m<=n error end for i=1:n X=[(x.^i);X] end A=X*diag(w)*X';b=X*(w.*y)';p=(A\b)' 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4] p=least_squar(x,y,2) 运行得： p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x （二）正交多项式拟合MATLAB编程： function p=least_squar2(x,y,n,w) if nargin<4 w=1; end if nargin<3 n=1; end m=length(x); X=ones(1,m); if m<=n error end for i=1:n X=[x.^i;X]; end A=zeros(1,n+1);

A(1,n+1)=1; a=zeros(1,n+1); z=zeros(1,n+1); for i=1:n phi=A(i,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); b=-sum(w.*phi.*x.*phi)/t a(i)=sum(w.*y.*phi)/t; if i==1 c=0;else c=-t/t1; end t1=t for j=1:n z(j)=A(i,j+1); end z(n+1)=0 if i==1 z=z+b*A(i,:); else z=z+b*A(i,:)+c*A(i-1,:); end A=[A;z]; end phi=A(n+1,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); a(n+1)=sum(w.*y.*phi)/t; p=a*A; 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4]; p=least_squar2(x,y,2) 运行得： b = -6.1250 t1 = 8 z = 0 1 0 b = -4.9328 t1 = 64.8750 z = 1.0000 -6.1250 0 p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x

仪表板外文文献翻译、中英文翻译、外文翻译

Dashboard From Wikipedia, the free encyclopedia This article is about a control panel placed in the front of the car. For other uses, see Dashboard (disambiguation). The dashboard of a Bentley Continental GTC car A dashboard (also called dash, instrument panel (IP), or fascia) is a control panel located directly ahead of a vehicle's driver, displaying instrumentation and controls for the vehicle's operation. Contents 1.Etymology 2.Dashboard features 3.Padding and safety 4.Fashion in instrumentation 5.See also 6.References Etymology Horse-drawn carriage dashboard Originally, the word dashboard applied to a barrier of wood or leather fixed at the front of a horse-drawn carriage or sleigh to protect the driver from mud or other debris "dashed up" (thrown up) by the horses' hooves.[1] Commonly these boards did not perform any additional function other than providing a convenient handhold for ascending into the driver's seat, or a small clip with which to secure the reins when not in use. When the first "horseless carriages" were constructed in the late 19th century, with engines mounted beneath the driver such as the Daimler Stahlradwagen, the simple dashboard was retained to protect occupants from debris thrown up by the cars' front wheels. However, as car design evolved to position the motor in front of the driver, the dashboard became a panel that protected vehicle occupants from the heat and oil of the engine. With gradually increasing mechanical complexity, this panel formed a convenient location for the placement of gauges and minor controls, and from this evolved the modern instrument panel,