fda文件怎么打开‘’

时间: 2023-06-23 13:07:12 浏览: 102
FDA文件通常是指美国食品药品监督管理局(FDA)发布的文档或报告。这些文件通常以PDF格式发布,并且可以使用Adobe Acrobat Reader等PDF阅读器来打开。你可以在Adobe官网上下载免费的Acrobat Reader软件,并使用该软件打开FDA文件。另外,一些FDA文件也可能以Microsoft Word或Excel等格式发布,你可以使用相应的软件打开这些文件。请注意,某些FDA文件可能需要特殊的软件或权限才能访问,具体取决于文件的类型和内容。
相关问题

matlab怎么打开fda文件

FDA文件是MATLAB中用于存储滤波器设计和特性的文件格式。要在MATLAB中打开FDA文件,请按照以下步骤操作: 1. 打开MATLAB软件并进入工作空间。 2. 选择“File”菜单,然后选择“Open”选项。 3. 在打开对话框中,选择FDA文件所在的文件夹。 4. 选择要打开的FDA文件并单击“打开”按钮。 5. FDA文件将被加载到MATLAB中,并且您可以使用它来分析和修改滤波器设计。 另外,如果您想在MATLAB中导入FDA文件中的数据,请使用load命令。例如,如果您的FDA文件名为“myfilter.fda”,则可以使用以下命令导入数据: ```matlab load('myfilter.fda', '-mat'); ``` 这将加载FDA文件中的所有数据,并将其存储在MATLAB的工作空间中。

simulink 如何导入fda文件

在Simulink中,可以使用Signal Builder块导入FDA文件。具体步骤如下: 1. 打开您希望导入FDA文件的Simulink模型。 2. 在Simulink库浏览器中,找到Signal Builder块并将其拖动到模型中。 3. 右键单击Signal Builder块并选择“Import From File”。 4. 浏览到您的FDA文件并选择它。 5. 您将看到FDA文件的数据出现在Signal Builder块中。您可以使用Signal Builder块来编辑和操作这些数据。 请注意,Signal Builder块只能导入FDA文件中的一维数据。如果您需要导入多维数据,请考虑使用MATLAB Function块或S-Function块来实现。

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if(my_rank==0) { fdA=fopen("dataIn.txt","r"); fscanf(fdA,"%d %d",&size,&N); if(size !=N-1) { printf("the input is wrong\n"); exit(1); } A=(float*)malloc(floatsize*size*size); B=(float*)malloc(floatsize*size); V=(float*)malloc(floatsize*size); for(i=0;i<size;i++) { for(j=0;j<size;j++) fscanf(fdA,"%f",A+i*size+j); fscanf(fdA,"%f",B+i); } for(i=0;i<size;i++) fscanf(fdA,"%f",V+i); fclose(fdA); printf("input of file\"dataIn.txt\"\n"); printf("%d\t%d\n",size,N); for(i=0;i<size;i++) { for(j=0;j<size;j++) printf("%f\t",A(i,j)); printf("%f\n",B(i)); } printf("\n"); for(i=0;i<size;i++) printf("%f\t",V(i)); printf("\n\n"); printf("\nOutput of result"); } MPI_Bcast(&size,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD); m=size/p;if(size%p!=0)m++; v=(float*)malloc(floatsize*size); a=(float*)malloc(floatsize*m*size); b=(float*)malloc(floatsize*m); sum=(float*)malloc(floatsize*m); if(a==NULL||b==NULL||v==NULL) printf("allocate space fail!"); if(my_rank==0) { for(i=0;i<size;i++) v(i)=V(i); } MPI_Bcast(v,size,MPI_FLOAT,0,MPI_COMM_WORLD); if(my_rank==0) { for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<size;j++) a(i,j)=A(i,j); for(i=0;i<m;i++) b(i)=B(i); for(i=1;i(my_rank*m+i)) sum[i]=sum[i]+a(i,j)*v(j); } while(total<size) { iteration=0; total=0; for(j=0;j<size;j++) { r=j%m;q=j/m; if(my_rank==q) { temp=v(my_rank*m+r); for(i=0;i<r;i++) sum[r]=sum[r]+a(r,my_rank*m+i)*v(my_rank*m+i); v(my_rank*m+r)=(b(r)-sum[r])/a(r,my_rank*m+r); if(fabs(v(my_rank*m+r)-temp)<E) iteration++; MPI_Bcast(&v(my_rank*m+r),1,MPI_FLOAT,my_rank,MPI_COMM_WORLD); sum[r]=0.0; for(i=0;i<r;i++) sum[i]=sum[i]+a(i,my_rank*m+r)*v(my_rank*m+r); } else { MPI_Bcast(&v(q*m+r),1,MPI_FLOAT,q,MPI_COMM_WORLD); for(i=0;i<m;i++) sum[i]=sum[i]+a(i,q*m+r)*v(q*m+r); } } MPI_Allreduce(&iteration,&total,1,MPI_FLOAT,MPI_SUM,MPI_COMM_WORLD); loop++; if(my_rank==0) printf("in the %d times total vaule=%d\n",loop,total); } if(my_rank==0) { for(i=0;i<size;i++) printf("x[%d]=%f\n",i,v(i)); printf("\n"); } printf("Iteration num=%a\n",loop); MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); Environment_Finalize(a,b,v); return 0; }

library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类,不需要 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据;M:B样条基个数;H:主成分个数;param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参#定义B样条和平滑参数 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度(原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基(原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) #平滑每个函数并进行主成分分析 knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) kneescoefs=kn.pcastr$harmonics$coefs #获取基展开系数 kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 #计算马氏距离 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行,两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量,维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } return(Mdis) }

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