读取 data.txt 文件中的学生信息，姓名,性别,专业,身高(cm),体重(kg) 张德,男,国际经济与贸易,169,67 赵雨,女,国际经济与贸易,157,49 周远航,男,经济学,166,71 胡凯,男,国际经济与贸易,170,75 孙思思,女,国际经济与贸易,150,42 钱行,男,计算机科学与技术,163,56 吴齐,女,国际经济与贸易,173,51 刘芝,女,经济学,164,55 郑良,男,计算机科学与技术,163,60 蔡玲,女,经济学,165,57 黄珊珊,女,经济学,170,50 范童书,男,计算机科学与技术,180,75 胡甜娜,女,计算机科学与技术,155,45 董佳佳,女,国际经济与贸易,157,47 解晨娜,女,计算机科学与技术,172,50 梁明明,男,计算机科学与技术,178,75 谢牧,男,经济学,172,73 杨海,男,经济学,168,78 方燕,女,经济学,160,50，然后统计女生的平均身高，输出结果如下： 女生平均身高：162.30

可以使用以下 Python 代码来实现：

# 读取文件
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 统计女生的身高总和和人数
female_height_sum = 0
female_count = 0
for line in lines:
    info = line.strip().split(',')
    if info[1] == '女':
        female_height_sum += int(info[3])
        female_count += 1

# 计算平均身高
if female_count > 0:
    female_height_avg = female_height_sum / female_count
    print('女生平均身高：{:.2f}'.format(female_height_avg))
else:
    print('没有女生的信息')

这段代码首先读取文件中的内容，然后遍历每一行，判断性别是否为女，如果是，则累加身高总和和人数。最后，如果有女生信息，则计算平均身高并输出结果，否则输出“没有女生的信息”。

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张德丰等. matlab/ simulink建模与仿真实例精讲

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这本书是关于使用Matlab/Simulink进行建模与仿真的实例精讲。书中作者张德丰等教授详细介绍了如何使用Matlab/Simulink进行各种建模和仿真操作，从基本概念到高级技术，还提供了许多实际应用案例进行演示和分析。此书从用户实际的需求出发，为读者提供了大量的实用技巧和实验指导，使读者能够快速上手、应用到实际工程中。

该书包含了四个章节，分别是Matlab/Simulink芯片设计、Simulink建模、Matlab数据处理和Signal Processing工具箱应用，每个章节都按照一定的逻辑顺序进行，且包含了大量的应用实例，方便读者理解和掌握。

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首先，本书的前两章主要是介绍Matlab和Simulink的基础知识，包括Matlab语言基础、Simulink仿真环境等。第三章则介绍了如何使用Matlab进行数据预处理，这在实际工程中十分常见。

接下来的几章详细讲解了建模的不同方法，如常微分方程建模、矩阵建模等等。这些章节主要讲解了如何使用Matlab和Simulink进行建模，不同方法的优缺点和适用范围等。

在实际建模中，会遇到模型参数的识别和估计问题。第7章和第8章讲述了如何使用最小二乘法进行参数识别和使用Kalman滤波器进行参数估计的方法。这对于模型建立和仿真的准确性具有十分重要的作用。

模型建立完成后的仿真与评估也是必不可少的一步。第9章和第10章主要讲解如何使用Simulink进行仿真和评估。第11章则讲解了如何进行状态控制，使模型更好地控制和实现。

总之，《张德丰等. Matlab/ Simulink建模与仿真实例精讲》是一本十分实用的工程教材，将Matlab和Simulink的理论知识融入到实际应用中，对于学习Matlab和Simulink建模仿真的人来说，具有十分重要的参考价值。

matlab小波分析 张德丰

Matlab小波分析是一种信号处理方法，可以用于分析和处理不同类型的信号。小波分析将信号表示为一组基函数，这些基函数是由一个母小波经过平移和缩放得到的。在Matlab中，我们可以使用波尔兹曼小波包分析函数（bpfl）和离散小波分析函数（dwt）来进行小波分析。

波尔兹曼小波包分析函数（bpfl）能够计算信号的小波包系数和小波包频谱。它可以帮助我们了解信号在不同频段上的能量分布情况。利用该函数，我们可以选择不同的小波包基函数和深度来进行分析，从而获得更详细的频谱信息。

离散小波分析函数（dwt）通过对信号进行多级分解，获取信号的近似系数和细节系数。近似系数反映了信号的低频信息，而细节系数反映了信号的高频信息。使用该函数，我们可以选择不同的小波基函数和分解级别来获得不同频段上的细节信息。

在Matlab中，通过对信号进行小波分解和重构，我们可以实现多种应用，例如信号去噪、图像处理、模式识别等。小波分析具有良好的时频局部性质，能够适应非平稳信号的分析需求。因此，在很多领域内，小波分析都被广泛应用。

总之，Matlab小波分析是一种有效的信号处理方法，可以通过分解信号以及计算其小波系数来分析信号的特征。通过选择不同的小波基函数和分解级别，我们可以获得信号在不同频段上的详细信息，进而进行各种信号处理和分析应用。