针对Cpk软件中正态分布函数应用要求的实现

随着工艺水平的发展,在统计过程控制应用中对数据的要求越来越高,因此对工序能力指数Cpk值的精度要求也越来越高。文中对Cpk软件常规中正态分布函数计算上限达不到要求提出了改进,通过误差函数来计算,在主函数中定义计算函数的循环次数达到200次,这样的计算结果精度得到了提高。这种提高数据精度的方法能够使得上限达不到精度要求的情况得到一定程度的解决,使得Cpk软件得到更好的应用。     

嵌入式大气数据传感系统及其BP网络校正算法

介绍了嵌入式大气数据传感系统及其数学模型和校正过程．研究了该系统的BP网络校正算法；提出了以BP网络为基础的迎角、侧滑角和形压系数的校正算法，并对该算法应用MATLAB软件进行了验证；该校正算法采用BP网络，分别以当地迎角、当地侧滑角和马赫数作为BP网络的输入．以真实迎角、真实侧滑角和形压系数作为输出，通过对BP网络进行训练，从而得到系统的校正算法；计算结果表明，该算法在精度、可靠性和实时性等方面可以满足系统的设计要求；在精度上，由于BP网络对非线性函数的无限逼近特性，可以用更少的参数实现同样的数据精度，易于实现。     

ETF算法在SAS成像处理中的应用研究

在传统ETF（Exact transfer function）成像算法的基础上，根据SAS（synthetic aperture sonar）应用中较为普遍的发射器和接收器收发分置的基本模型，该文详细推导得到了一种应用于SAS成像的改进的最优ETF算法，分析并推导得到了算法使用中应该满足的分块处理条件。由于该改进算法推导过程中聚焦函数的方位相位的计算不作近似截取而是做准确计算，使得该算法具有最优的相位精度。同时，分块处理条件的推导，为数据的并行运算提供了依据。该算法对数据分块进行并行处理，使得算法运算速度得到提高，有利于算法应用的快速实现。最后，该文使用点目标回波仿真数据对算法的效果进行了验证，成像结果证明了该改进算法的有效性。     

径向基函数网络在数值计算中的应用

由经典的函数逼近理论衍生的很多数值算法有共同的缺点：计算量大、适应性差、对模型和数据要求高，在实际应用中受到限制。神经网络可以被用来计算复杂输入与输出结果之间的关系，故神经网络具有很强的函数逼近功能。该文给出了径向基函数网络（RBFNN）的结构及学习过程，重点阐述了RBFNN在函数逼近、求解非线性方程组以及散乱数据插值中的应用，结合MATLAB神经网络工具箱给出了数值实例，并与BP网络进行了比较。应用结果表明RBFNN是数值计算的一个有力工具，与传统方法比较具有编程简单、实用的特点，在工程和科学研究上若将其制成软件包则具有很好的使用价值。     

任务式Excel函数教学设计

Excel是人们常用的数据处理软件,它的函数功能很强大,给人们对数据的计算、处理带来了很大的便利。在高校计算机文化基础课程的教学中,Excel软件中函数的应用是学生学习的难点,本文以学生信息管理为案例设计Excel函数的教学,将常用的函数的教学融入一个完整的应用中,帮助学生更好地、有条理地学习函数的应用。     

多小波在一维有限元方法中的应用

有限元方法（FEM）是建立在变分原理基础上的一种频域数值计算方法。其基函数的选取相当重要,既影响到计算结果的精度也影响到计算效率。通常情况下,都是利用拉格朗日线性插值函数作为基函数。文中利用了多尺度函数。由于多尺度函数及它的偏导数的差值特性,可以快速逼近某个函数。同时这个新的基函数的一阶偏导数在相邻节点上是连续的。最后得到的数值结果显示：在保证一定计算效率的基础上,使得精度大幅度提高。因此采用多尺度函数作为基函数具有很多优势。     

Excel数组公式应用探讨

在数据处理方面,Excel软件提供了大量的函数,使得各类数据都能够很好地得到解决,简化计算难度,提高工作效率.结合使用经验,探讨在Excel中,利用数组功能,结合一些函数,来制作各类统计报表.     

基于SIMD的Square Root函数高性能实现与优化

在计算机图形学、积分计算和神经网络等应用场景中,平方根函数的高性能实现在构建处理器的基础软件生态中起到了十分重要的作用.随着A RM架构处理器得到广泛的使用,研究A RM架构下的函数快速算法实现变得更加关键.当前大量处理器都采用了SIMD架构,所以,研究基于SIMD实现高性能函数计算方法具有重要的研究意义和发展前景.因此,对平方根函数进行了高性能的实现与优化.通过分析IEEE 754标准的浮点数在内存中的存储格式,设计了高效的平方根函数算法;然后通过结合平方根倒数和泰勒公式算法,进一步提高了算法精度;最后通过SIMD优化进一步提升了算法性能.实验结果表明,在满足精度的前提下,相比于libm算法库,实现的平方根函数的,性能提高了约7倍,相比于A RM V8提供的计算平方根的指令在性能上提高了约3倍.     

基于小波函数的数据拟合方法

本把小波函数引入离散数据拟合领域，将小波函数与数据拟合的常用方法－最小二乘法相结合，给出了一种新型的数据拟合工具，中详细讨论了该方法的处理论和实施步骤，由于小波函数具有良好的局部性质，该方法在提高似合精度方面具有传统方法不可替代的优点。     

一种新结构下的主动轮廓算法

经典主动轮廓模型是采用由内部能量和外部能量共同组成的能量函数来进行收敛计算的，其中外部能量对精确收敛到目标轮廓起决定性作用，而内部能量在保证轮廓线进行合理变动的同时，却对收敛精确性产生了负作用。为克服这一问题，因而给出一种新的主动轮廓结构，即先把内部能量从能量函数中分离出来，仅采用外部能量进行收敛计算，然后在此结构下重新定义图像能量和控制能量，同时引入了轮廓修正函数，把连续性和光滑性约束应用到Snake曲线的变动过程之中。仿真实验表明，新结构下的主动轮廓算法对初始轮廓要求不高，具有收敛速度快、跟踪精度高等优点。