數字分析法

① 什麼叫二維數字矩陣分析法

矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart） 什麼是矩陣數據分析法矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的質量管理七種工具之一。矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定量化表示，就能更准確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法，叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中，數據矩陣分析法是唯一種利用數據分析問題的方法，但其結果仍要以圖形表示。數據矩陣分析法的主要方法為主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可從原始數據獲得許多有益的情報。主成分分析法是一種將多個變數化為少數綜合變數的一種多元統計方法。矩陣數據分析法，與矩陣圖法類似。它區別於矩陣圖法的是：不是在矩陣圖上填符號，而是填數據，形成一個分析數據的矩陣。它是一種定量分析問題的方法。目前，在日本尚廣泛應用，只是作為一種「儲備工具」提出來的。應用這種方法，往往需求藉助電子計算機來求解。矩陣數據分析法的原理在矩陣圖的基礎上，把各個因素分別放在行和列，然後在行和列的交叉點中用數量來描述這些因素之間的對比，再進行數量計算，定量分析，確定哪些因素相對比較重要的。矩陣數據分析法的應用時機當我們進行顧客調查、產品設計或者其他各種方案選擇，做決策的時候，往往需要確定對幾種因素加以考慮，然後，針對這些因素要權衡其重要性，加以排隊，得出加權系數。譬如，我們在做產品設計之前，向顧客調查對產品的要求。利用這個方法就能確定哪些因素是臨界質量特性。和其他工具結合使用1.可以利用親和圖（affinity diagram）把這些要求歸納成幾個主要的方面。然後，利用這里介紹進行成對對比，再匯總統計，定量給每個方面進行重要性排隊。2.過程決策圖執行時確定哪個決策合適時可以採用。3.質量功能展開。兩者有差別的。本辦法是各個因素之間的相互對比，確定重要程度；而質量功能展開可以利用這個方法的結果。用來確定具體產品或者某個特性的重要程度。當然，還有其他各種方法可以採用，但是，這種方法的好處之一是可以利用電子表格軟體來進行。如何使用矩陣數據分析法下面通過例子來介紹如何進行矩陣數據分析法。1、確定需要分析的各個方面。我們通過親和圖得到以下幾個方面，需要確定它們相對的重要程度：易於控制、易於使用、網路性能、和其他軟體可以兼容、便於維護。2、組成數據矩陣。用Excel或者手工做。把這些因素分別輸入表格的行和列，如表所示。3、確定對比分數。自己和自己對比的地方都打0分。以 「行」為基礎，逐個和「列」對比，確定分數。「行」比「列」重要，給正分。分數范圍從9到1分。打1分表示兩個重要性相當。譬如，第2行「易於控制」分別和C列「易於使用」比較，重要一些，打4分。和D列「網路性能」比較，相當，打1分。…………如果「行」沒有「列」」重要，給反過來重要分數的倒數。譬如，第3行的「易於使用」和B列的「易於控制」前面已經對比過了。前面是4分，現在取倒數，1/4=0.25。有D列「網路性能」比，沒有「網路性能」重要，反過來，「網路性能」比「易於使用」重要，打5分。現在取倒數，就是0.20。實際上，做的時候可以圍繞以0組成的對角線對稱填寫對比的結果就可以了。表1：矩陣數據分析法 ABCDEFGH1 易控制易使用網路性能軟體兼容便於維護總分權重%2易於控制04131926.23易於使用0.2500.200.330.251.033.04網路性能150331234.95軟體兼容0.3330.3300.33411.66便於維護140.33308.3324.2 總分之和34.374、加總分。按照「行」把分數加起來。在G列內得到各行的「總分」。5、算權重分。把各行的「總分」加起來，得到「總分之和」。再把每行「總分」除以「總分之和」得到H列每個「行」的權重分數。權重分數愈大，說明這個方面最重要，「網路性能」34.9分。其次是「易於控制」26.2分。

② 數字分析這門課怎麼樣

比較難，但是有用。
邏輯思維是理工科學生的思考問題的核心方法之一。即使不學數字電路，也要鍛煉自己的邏輯思維能力。甚至可以說，書本里的具體內容全都忘記了也沒什麼關系，但邏輯思維能力將會受益終生。

③ 什麼叫二維數字矩陣分析法

矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart） 什麼是矩陣數據分析法矩陣數據分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的質量管理七種工具之一。矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定量化表示，就能更准確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法，叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中，數據矩陣分析法是唯一種利用數據分析問題的方法，但其結果仍要以圖形表示。數據矩陣分析法的主要方法為主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可從原始數據獲得許多有益的情報。主成分分析法是一種將多個變數化為少數綜合變數的一種多元統計方法。

④ 分析數字做什麼方法

數字譜分析是用數學方法求信號的離散譜以DFT和濾波理論為基礎的， 學科是數字信號處理，譜分析是應用。 譜分析 在頻域中描述信號特性的一種分析方法，不僅可用於確定性信號，也可用於隨機性信號。所謂確定性信號可用既定的時間函數來表示，它在...

⑤ 數字分析法 wap.crsky.com

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

⑥ 如何去分析數字暗號………

嗯，可以用鍵盤啊。。數字代表字母的序號，比如1就代表q，2就代表w，依此類推。（柯南里好像就有吧）
還有東南西北，就是小時侯疊的紙的小玩具（貌似也叫豬爪）將字按你想說的話的順序寫在東南西北上，同時記好橫開豎開的次數，這些次數就是你的數字暗號。

⑦ 數字圖像處理與分析方法有哪些

數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面：
1） 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。
2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4） 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。
5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

⑧ 數字電路的分析方法

數字電路主要研究對象是電路的輸出與輸入之間的邏輯關系，因而在數字電路中不能採用模擬電路的分析方法，例如，小信號模型分析法。由於數字電路中的器件主要工作在開關狀態，因而採用的分析工具主要是邏輯代數，用功能表、真值表、邏輯表達式、波形圖等來表達電路的主要功能。
隨著計算技術的發展，為了分析、模擬與設計數字電路或數字系統，還可以採用硬體描述語言，使用如ABEL語言等軟體，藉助計算機來分析、模擬與設計數字系統。

⑨ 福彩中的數字分析法

在3D游戲中奇偶有多種形態。
組選（4種形態）：全偶、2偶1奇、1偶2奇、全奇
單選奇偶（8種形態）：偶偶偶、偶偶奇、偶奇偶、奇偶偶、奇偶奇、奇奇偶、偶奇奇、奇奇奇

3D單選3個號碼的位置由百位、十位和個位來表示
如開獎號為：070 ，百位：0（偶） 十位：7（奇）個位：0（偶）
從上面的例子可以看出070的單選奇偶是偶奇偶