深入分析C语言中函数参数传递

一个C程序是由若干个函数组成,其中有且仅有一个主函数。主函数可调用其他函数,其他函数也可相互调用。本文通过实例,深入分析函数调用时是如何进行参数传递的。     

大跨斜拉桥动力特性的主元特征提取

针对润扬长江大桥北汊斜拉桥进行动力分析,采用主元分析对其频响函数进行了有效降维,并根据降维后的主元重构了结构频响.误差分析表明,可以用较少的主元向量来综合表征高维的结构频响函数;并且选取的主元个数越多,对频响函数的表征越精确,重构误差也越小.对于大跨斜拉桥(润扬长江大桥北汊斜拉桥)的1 024维频响函数可以仅用27个(或17个)主元来提取其主要特征,精度可满足工程需要.     

C语言函数的编写技巧

本文就C语言模块化程序设计中函数的参数设置、函数返回值的确定,以及主函数中函数的调用等,给出了一些函数的编写技巧。     

一类亚纯函数的主部分解方法

探讨了复分析中关于亚纯函数的主部分解问题,并利用留数得到了一类仅具有一阶极点的亚纯函数主部分解的具体方法.     

基于FAR(1)模型的PM_(2.5)浓度预测研究

首先利用函数重构理论,表示了漳州2017年11月1日至2018年5月5日PM_(2.5)浓度数据的函数特征.然后对重构好的函数曲线进行主成分分析,得到PM_(2.5)浓度曲线的3个函数主成分,代表PM_(2.5)浓度曲线的主要变异特征.最后利用函数主成分投影法估计PM_(2.5)浓度FAR(1)模型的算子,并进行样本外的短期预测,预测效果相对较好,其结果可为决策者提供参考.     

一种搜索LFM信号模糊函数主脊切面的快速算法

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索信号模糊函数主脊切面的计算量非常大。提出了一种快速搜索线性调频(linear-frequency modulated,LFM)辐射源信号主脊切面的方法。该方法利用LFM信号的分数傅立叶变换模函数具有对称性,且单边单调的性质,采用先全局后局部方式搜索LFM信号主脊切面。实验结果表明,在不降低参数估计精度的条件下,该方法的计算量大大减少。     

一种搜索LFM信号模糊函数主脊切面的快速算法

模糊函数主脊切面特征能较好地反映不同信号波形结构上的差异,但搜索信号模糊函数主脊切面的计算量非常大.提出了一种快速搜索线性调频(linear-frequency modulated,LFM)辐射源信号主脊切面的方法.该方法利用LFM信号的分数傅立叶变换模函数具有对称性,且单边单调的性质,采用先全局后局部方式搜索LFM信号主脊切面.实验结果表明,在不降低参数估计精度的条件下,该方法的计算量大大减少.     

C语言函数分析

本文通过总结自己的学习经验,简单的分析了C语言程序设计课程中的函数,就C语言模块化程序设计中函数的参数设置、函数返回值的确定,以及主函数中函数的调用等,给出了一些函数分析。     

基于一种非凸罚函数的稀疏主成分分析方法

稀疏主成分分析方法剔除了与主成分关系不密切的原始变量,保留了与主成分关系密切的原始变量,克服了经典主成分分析方法的不足.在稀疏主成分分析的基础上,用一种收缩算子所对应的非凸罚函数替代稀疏主成分分析中的L1罚,提出了基于非凸罚函数的稀疏主成分分析方法,并给出了阈值迭代算法.结果表明,该方法相对于稀疏主成分分析方法,不仅提高了总方差贡献率,而且增加了主成分载荷的稀疏度,即更加凸显主成分与某些原始变量的关系.     

基于核函数主元分析的机械设备状态识别

研究了核函数主元分析在机械故障模式分类中的应用，通过计算原始空间的内积核函数实现原始数据空间到高维数据空间的非线性映射，再对高维数据作主元分析，求取更易于分类的核函数主元，实验表明，核函数主元分析更适于提取故障信号的非线性特征，能有效区分不同的故障模式，可以应用于机械设备的状态识别。     

基于函数型主成分分析方法的用水量数据分析

以全国用水量的离散数据为例,根据分析目的把它构造成函数化数据,然后对函数化的数据进行函数型主成分分析,即对全国不同用水量区域进行分析研究,从而得到不同区域的主成分得分,找到用水量不平衡因素所在,为制订政策的决策者提供相应的参考。     

不同模量弯曲梁的自由振动

研究了拉压不同模量弯曲梁的自由振动问题.经典弹性理论中弯曲梁主振型函数为连续正弦函数,当引入材料的拉压不同模量性时,其固有频率和主振型函数均发生改变,固有频率将随弯曲刚度的变化而变化,并且由于中性轴在振动过程中发生跳变,使主振型函数成为分段函数,不同模量性越强,这种改变就越大,当拉压模量E =E-时,该分段函数又回到了经典弹性理论上来.     

确定函数型数据主成分个数的自适应加权截断法

针对协变量为函数型、响应变量为标量的一元函数型回归模型,提出一种自适应加权截断法来解决主成分基展开时的项数选取问题.首先,分别依据方差解释百分比(PVE)和关联变异解释百分比(PAVE)对函数型主成分个数进行截断,然后对各自截断出的主成分个数进行加权求和,通过优化算法获得使估计误差达到最小的最优权重,进而得到最终的主成...     

曲线的主法线曲面

在三维欧氏空间中,作为特殊曲线,Mannheim曲线、Bertrand曲线以及一般螺线具有良好的几何和代数性质.讨论了三维欧氏空间中特殊曲线的主法线曲面.根据渐近曲线的方程,具体给出主法线曲面的一族非直线的渐近曲线.再根据平均曲率、高斯曲率及主曲率函数,能得到曲线的主法线曲面的极小轨迹、常高斯曲率曲线及两个主曲率函数之比为常数的曲线.还给出曲面上测地线和腰曲线的性质.     

主成分分析在毕业论文评阅中的应用

本文运用主成分分析法,对本科毕业论文评阅中涉及的多项指标进行分析,提取反映学生毕业论文综合质量的3个主成分及其主成分函数表达式,同时利用所提取的主成分对毕业论文质量进行综合评定。     

C语言中的函数应用时易出现的错误

C语言程序完全由函数组成。除程序必须包含的main函数（主函数）和语言本身提供的库函数外，用户还可根据需要定义任意多个自己的函数。通过主函数调用其他函数（库函数，用户自定义函数），其他函数之间的相互调用，完成相应的程序功能。C语言程序一般是由大量的小函数而不是由少量大函数构成的，这样可以让各部分相互充分独立，并且任务单一。文章对函数在C语言中的应用时易出现的错误进行了分析。     

关于π-正则类函数空间的基的研究

定义了π-可分群的主不可分解Bπ’-特征标,推广了群的主不可分解特征标的概念,得到了特征标π-理论的一些重要性质。文中的结果推广了一些著名的定理,例如,将Isaacs证明的主不可分解特征标为p-正则类函数空间的一组基的结论推广到主不可分解Bπ’-特征标为G的π-正则类函数空间的一组基,等。     

基于测地线距离的核主元分析在齿轮泵故障识别中应用

针对传统的高斯径向基核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映非线性振动数据样本点与点之间位置关系的问题,提出了改进的核主元分析方法.在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立基于样本类内散度和类间距的评价函数,运用遗传算法优化测地线距离中邻近点参数k以及高斯径向基核函数中参数σ.对采集的齿轮泵不同状态的振动数据进行经验模态分解,从分解的各阶本征模态分量和残余分量中提取10个无量纲参数构成原始特征参数集;运用优化后的核函数对原始特征参数集进行核主元分析.实验结果表明,改进的核主元分析方法取得了较好的识别效果.     

函数性数据分析中的主成分分析

通过对比多元统计分析方法与函数性数据分析方法,分析函数性主成分分析的原理、方法,并在此基础上通过实例来说明函数性数据分析的应用,其中的数据分析结果使用MATLAB软件编程所得.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.