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关于符号差的一道习题
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Wilcoxon符号秩检验
2018-08-14 11:52:36它适用于T检验中的成对比较,但并不要求成对数据之差服从正态分布,只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。 在Matlab中,秩和检验由函数ranksum...Wilcoxon符号秩检验
它适用于T检验中的成对比较,但并不要求成对数据之差服从正态分布,只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。
在Matlab中,秩和检验由函数ranksum实现。
命令为: [p,h]=ranksum(x,y,alpha)
其中x,y可为不等长向量,alpha为给定的显著水平,它必须为0和1之间的数量。p返回 产生两独立样本的总体是否相同的显著性概率,h返回假设检验的结果。如果x和y的总 体差别不显著,则h为零;如果x和y的总体差别显著,则h为1。如果p接近于零,则可对 原假设质疑。
clear; clc; path1 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\真实数据.xls'; path2 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\真实数据1.xls'; path3 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\生成数据9.xls'; path4 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\生成数据1.xls'; path5 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\wgan-gp1.xls'; path6 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\wgan-gp200.xls'; mypath1 = path1;%对比两个结果 mypath2 = path2; A = 'A2:A500'; B = 'B2:B500'; C = 'C2:C500'; D = 'D2:D500'; E = 'E2:E500'; F = 'F2:F500'; G = 'G2:G500'; H = 'H2:H500'; I = 'I2:I500'; J = 'J2:J500'; K = 'K2:K500'; L = 'L2:L500'; M = 'M2:M500'; N = 'N2:N500'; O = 'O2:O500'; disp('主分支长度') [num1] = xlsread(mypath1,A); [num2] = xlsread(mypath2,A); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('左分支长度') [num1] = xlsread(mypath1,B); [num2] = xlsread(mypath2,B); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('右分支长度') [num1] = xlsread(mypath1,C); [num2] = xlsread(mypath2,C); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主左长度比') [num1] = xlsread(mypath1,D); [num2] = xlsread(mypath2,D); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主右长度比') [num1] = xlsread(mypath1,E); [num2] = xlsread(mypath2,E); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主分叉卷曲度') [num1] = xlsread(mypath1,F); [num2] = xlsread(mypath2,F); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('左分叉卷曲度') [num1] = xlsread(mypath1,G); [num2] = xlsread(mypath2,G); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('右分叉卷曲度') [num1] = xlsread(mypath1,H); [num2] = xlsread(mypath2,H); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主左角度') [num1] = xlsread(mypath1,I); [num2] = xlsread(mypath2,I); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主右角度') [num1] = xlsread(mypath1,J); [num2] = xlsread(mypath2,J); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('左右角度') [num1] = xlsread(mypath1,K); [num2] = xlsread(mypath2,K); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('主端点长度') [num1] = xlsread(mypath1,L); [num2] = xlsread(mypath2,L); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p); disp('左端点长度') [num1] = xlsread(mypath1,M); [num2] = xlsread(mypath2,M); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p) disp('右端点长度') [num1] = xlsread(mypath1,N); [num2] = xlsread(mypath2,N); mean1 = mean(num1); %平均值 mean2 = mean(num2); std1 = std(num1); %标准差 std2 = std(num2); var1 = var(num1); %方差 var2 = var(num2); [p,h] = ranksum(num1,num2); fprintf('原始数据1--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean1,std1,var1); fprintf('原始数据2--平均值:%f,标准差:%f,方差:%f\n',mean2,std2,var2); fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p)
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利用二次小波变换区分变压器励磁涌流和短路电流的符号法
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网络变压器(滤波器)差模信号及网络滤波器差模传输特性
2019-05-08 10:18:22网络变压器(滤波器)差模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。差模信号分量是VDIFF。 纯差模信号是:V1=-V2;其大小相等,相...华强盛电子导读:本文简述了网络变压器(滤波器)的差模信号,详述了网络变压器(滤波器)的差模传输特性,及影响网络变压器(滤波器)传输频率的非理想参数
网络变压器(滤波器)差模信号
网络变压器(滤波器)差模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。差模信号分量是VDIFF。
纯差模信号是:V1=-V2;其大小相等,相位差180°;VDIFF=V1-V2,因为V1和V2对地是对称的,所以地线上没有电流流过。所有的差模电流(IDIFF)全流过负载。
差模干扰侵入往返两条信号线,方向与信号电流方向一致,其一种是由信号源产生,另一种是传输过程中由电磁感应产生,它和信号串在一起且同相位,这种干扰一般比较难以抑制。
网络变压器的差模传输特性
1. 主要考虑差模参数。频率范围考虑从1MHz到100MHz(CAT5E)和250MHz(CAT6)
2. 需要一些理想的假设简化初始的分析:
假设磁导率足够大可以认为是无穷大
磁芯的磁话足够小可以为是0
忽略磁芯损耗
忽略绕线电阻
所有磁力线都在绕线内(即没有漏磁)
忽略绕线间的电容
3. 遵循公式
a,法拉第定律,闭合环路的感应电动势与磁力线随时间的变华率成比例
B,理想变压器电压电流和变比之间的关系
C,环形磁芯上的自感和互感
d,变压器的线路符号
e,阻抗的转换
f,磁芯的磁化和饱和
影响网络变压器差模传输特性的非理想参数
1,有限的磁导率
2,磁芯损耗
3,绕线电阻
4,漏磁
5,分布电容
6,线圈间电容
7,变压器等效电路
信号对两线间的差模信号:相反的电流相互抵消,电场抵消,故网络变压器的差模传输对EMI没有大的影响。
且网络变压器的差分模式也不是EMI直接的原因
差分模式是一些辐射的源,通过一些转换机制,可将一部分差模信号转换成共模信号。所以,保持信号线的平衡,对称,阻抗匹配以及合理端接就显得非常重要。例如,只有几PF的不平衡就会引起很明显的差模-共模转换,增加串扰和EMI问题
网络变压器端接电阻采用75Ohm端接,此电阻提供差分线对之间的150Ohm的端接,主要用于混合模式信号的阻抗匹配。高压电容Chv将线缆终端连接到GND改善EMI.由于有了电阻,接线电感以及其它的限制,这并不是一个接地的低阻抗路径。
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_共模和差模信号与滤波器
2009-05-16 09:32:36差模信号又称为常模、串模、线间感应和对称信号等,在两线电缆传输回路,每一线对地电压用符号V1和V2来表示。差模信号分量是VDIFF。纯差模信号是:V1=-V2;其大小相等,相位差180°;VDIFF=V1-V2,因为V1和V2对地... -
一文看懂Python中的集合运算&,|,-,^
2020-05-18 12:00:04Python 中常用的集合方法是执行标准的数学运算,例如:求并集、交集、差集以及对称差。下图显示了一些在集合 A 和集合 B 上进行的标准数学运算。每个韦恩(Venn)图中的红色部分是给定集合运算得到的结果。 Python...关于集合的概念
Python 中常用的集合方法是执行标准的数学运算,例如:求并集、交集、差集以及对称差。下图显示了一些在集合 A 和集合 B 上进行的标准数学运算。每个韦恩(Venn)图中的红色部分是给定集合运算得到的结果。
Python中相应符号:
&
符号在Python中既可以执行通常的按位与运算,也可以执行set
集合里面的交集运算|
:并集;也可以表示数字运算中的按位或运算-
:差集^
:对称差集
举例
pre = ["berry","grape","pea_r","apple","banana","pear"] pos = ["apple","banana","pear","potato","cucumber"] pre_set = set(pre) # 转换list为集合set pos_set = set(pos) union = pos_set | pre_set # 并集 print('The union of the two sets above is:\n{}\n'.format(union)) intersection = pos_set & pre_set # 交集 print('The intersection of two sets is:\n{}\n'.format(intersection)) only_in_preset = pre_set - pos_set # 差集 print('The unique part in pre_set is:\n{}\n'.format(only_in_preset)) only_in_posset = pos_set - pre_set # 差集 print('The unique part in pos_set is:\n{}\n'.format(only_in_posset)) sym_set_diff = pos_set^pre_set # 对称差集 print('The symmetric set difference of the two sets is:\n{}'.format(sym_set_diff))
输出结果如下:
The union of the two sets above is: {'potato', 'grape', 'banana', 'pear', 'berry', 'pea_r', 'cucumber', 'apple'} The intersection of two sets is: {'pear', 'apple', 'banana'} The unique part in pre_set is: {'berry', 'grape', 'pea_r'} The unique part in pos_set is: {'potato', 'cucumber'} The symmetric set difference of the two sets is: {'potato', 'pea_r', 'berry', 'cucumber', 'grape'}
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