数字分析法

① 什么叫二维数字矩阵分析法

矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart） 什么是矩阵数据分析法矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。它是一种定量分析问题的方法。目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。和其他工具结合使用1.可以利用亲和图（affinity diagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。3.质量功能展开。两者有差别的。本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。当然，还有其他各种方法可以采用，但是，这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。如何使用矩阵数据分析法下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以 “行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“网络性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。表1：矩阵数据分析法 ABCDEFGH1 易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总分权重%2易于控制04131926.23易于使用0.2500.200.330.251.033.04网络性能150331234.95软件兼容0.3330.3300.33411.66便于维护140.33308.3324.2 总分之和34.374、加总分。按照“行”把分数加起来。在G列内得到各行的“总分”。5、算权重分。把各行的“总分”加起来，得到“总分之和”。再把每行“总分”除以“总分之和”得到H列每个“行”的权重分数。权重分数愈大，说明这个方面最重要，“网络性能”34.9分。其次是“易于控制”26.2分。

② 数字分析这门课怎么样

比较难，但是有用。
逻辑思维是理工科学生的思考问题的核心方法之一。即使不学数字电路，也要锻炼自己的逻辑思维能力。甚至可以说，书本里的具体内容全都忘记了也没什么关系，但逻辑思维能力将会受益终生。

③ 什么叫二维数字矩阵分析法

矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart） 什么是矩阵数据分析法矩阵数据分析法（Matrix Data Analysis Chart），它是新的质量管理七种工具之一。矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。

④ 分析数字做什么方法

数字谱分析是用数学方法求信号的离散谱以DFT和滤波理论为基础的， 学科是数字信号处理，谱分析是应用。 谱分析 在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示，它在...

⑤ 数字分析法 wap.crsky.com

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

⑥ 如何去分析数字暗号………

嗯，可以用键盘啊。。数字代表字母的序号，比如1就代表q，2就代表w，依此类推。（柯南里好像就有吧）
还有东南西北，就是小时侯叠的纸的小玩具（貌似也叫猪爪）将字按你想说的话的顺序写在东南西北上，同时记好横开竖开的次数，这些次数就是你的数字暗号。

⑦ 数字图像处理与分析方法有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

⑧ 数字电路的分析方法

数字电路主要研究对象是电路的输出与输入之间的逻辑关系，因而在数字电路中不能采用模拟电路的分析方法，例如，小信号模型分析法。由于数字电路中的器件主要工作在开关状态，因而采用的分析工具主要是逻辑代数，用功能表、真值表、逻辑表达式、波形图等来表达电路的主要功能。
随着计算技术的发展，为了分析、仿真与设计数字电路或数字系统，还可以采用硬件描述语言，使用如ABEL语言等软件，借助计算机来分析、仿真与设计数字系统。

⑨ 福彩中的数字分析法

在3D游戏中奇偶有多种形态。
组选（4种形态）：全偶、2偶1奇、1偶2奇、全奇
单选奇偶（8种形态）：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单选3个号码的位置由百位、十位和个位来表示
如开奖号为：070 ，百位：0（偶） 十位：7（奇）个位：0（偶）
从上面的例子可以看出070的单选奇偶是偶奇偶