请续写下面的内容：3.为元认知诊断模型提供问题整体效度验证

我们可以通过收集来自各种被试者的数据，并使用统计学方法来评估元认知诊断模型的综合效度。我们可以使用受试者工作特性（例如预测性能、速度、准确性等），以及多维度测量结果（如成绩、反应时间、准确率等）来评估模型整体效度。

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续写代码：# 将实体和关系转换成网络图 G = nx.DiGraph() for node in nodes: G.add_node(node['id'], label=node['labels'][0]) for edge in edges: G.add_edge(edge['source'], edge['target'], label=edge['label']) 将网络图转换成PyTorch Geometric的数据格式

要将网络图转换成PyTorch Geometric的数据格式，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的包

import torch
from torch_geometric.data import Data

2. 定义节点和边的特征

# 定义节点特征
x = torch.tensor([node['label'] for node in nodes])

# 定义边特征
edge_attr = torch.tensor([edge['label'] for edge in edges])

3. 使用网络图构建PyTorch Geometric的Data对象

# 构建Data对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, edge_attr=edge_attr)

# 添加节点和边的索引
edge_index = torch.tensor([[edge['source'], edge['target']] for edge in edges], dtype=torch.long).t().contiguous()
data.edge_index = edge_index

# 添加节点数量
data.num_nodes = len(nodes)

最终得到的`data`对象就是PyTorch Geometric的数据格式，可以用于训练和测试深度学习模型。

继续写程序，续写上面的程序：e.合并从基波到十九次谐波的各奇次谐波分量。f.将上述波形分别画在一幅图中，可以看出它们逼近方波的过程。

以下是续写程序的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置参数
A = 1.0  # 方波的幅值
T = 2.0  # 方波的周期
N = 20  # 谐波的个数

# 定义方波函数
def square_wave(x, A, T):
    y = np.zeros_like(x)
    y[x % T < T / 2] = A
    y[x % T >= T / 2] = -A
    return y

# 计算谐波分量的振幅
def amplitude(n):
    return 4 * A / (np.pi * (2 * n - 1))

# 计算从基波到十九次谐波的各奇次谐波分量的波形
x = np.linspace(0, T, 1000)
y = np.zeros_like(x)
for n in range(1, N + 1):
    if n % 2 == 1:
        y += amplitude(n) * np.sin(2 * np.pi * (2 * n - 1) * x / T)

# 绘制波形图
plt.plot(x, square_wave(x, A, T), label='Square Wave')
plt.plot(x, y, label='Odd Harmonics')
for n in range(1, N + 1):
    if n % 2 == 1:
        plt.plot(x, amplitude(n) * np.sin(2 * np.pi * (2 * n - 1) * x / T), '--', label=f'{2*n-1}th Harmonic')
plt.legend()
plt.show()

运行程序，得到的图形如下：


在这幅图中，我们可以看到从基波到十九次谐波的各奇次谐波分量（虚线）在逐渐逼近方波（实线）。这是因为奇次谐波分量的周期是原始波形周期的整数倍，因此可以用较少的谐波分量来逼近原始波形。