ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2))，这个公式怎么用excel表达

时间: 2024-04-15 19:26:53 浏览: 82
XLS

怎么使用excel公式

在Excel中，你可以使用以下公式来表示 ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2))： =CEILING.LOG2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2) 其中，N_BWP_size 是你要计算的值。这个公式将返回 N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2 的结果向上取整后的二进制对数。 请确保在Excel中使用该公式时，将 N_BWP_size 替换为实际的数值。例如，如果 N_BWP_size 为 10，那么公式将变为： =CEILING.LOG2(10*(10+1)/2) 你可以将这个公式应用到Excel单元格中，以计算 ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2)) 的结果。
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Pytorch maxpool的ceil_mode用法

- **不论 ceil_mode 的值为 True 还是 False**，输出的尺寸均为 (1, 1, 3, 3)，这是因为6能被2整除，因此ceil_mode的效果并不明显。 2. **当 square_size=5 时**： - **ceil_mode=True**：输出尺寸为 ...
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php.zip_mysql 显示

使用mysqli_connect()或PDO_MySQL扩展可以完成这个任务。例如： php $servername = "localhost"; $username = "username"; $password = "password"; $dbname = "database"; // 创建连接 $conn = mysqli_...

使用excel宏实现 ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2))

你可以使用Excel VBA宏来实现 ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2)) 的计算。以下是一个示例VBA宏的代码： vba Function CeilLog2(ByVal N_BWP_size As Double) As Double Dim result As Double result = ...

对于Type1连续的资源分配，则是连续使用一定长度的RB，那么DCI-RIV字段只需指示其分配的RB的起始位置以及长度就可以了。 RIV的计算公式如下： 如果(L_RBs-1)<=floor(N_BWP_size/2)其中L_RBs是分配的连续RB的长度， RIV=N_BWP_size(L_RBs-1)+RB_start 否则RIV=N_BWP_size(N_BWP_size-L_RBs+1)+(N_BWP_size-1-RB_start) 将计算的RIV值转换成ceil(log2(N_BWP_size(N_BWP_size+1)/2))个比特，即为DCI-RIV字段的内容。这段话是什么意思

根据计算得到的RIV值，需要将其转换成ceil(log2(N_BWP_size*(N_BWP_size+1)/2))个比特，作为DCI-RIV字段的内容。这个转换过程确保了RIV字段可以准确地表示资源分配的起始位置和长度。 总之，这段话描述了在Type1...

AA = fft2(w(1*N_h*b_max+i-ceil(N_h*B(i,j)):1*N_h*b_max+i+ceil(N_h*B(i,j)),1*N_h*a_max+j-ceil(N_h*A(i,j)):1*N_h*a_max+j+ceil(N_h*A(i,j))))

首先，1*N_h*b_max i-ceil(N_h*B(i,j)):1*N_h*b_max i ceil(N_h*B(i,j))这个操作是将矩阵B(i,j)的一块子矩阵提取出来，具体提取的范围是在第1个维度的索引范围1*N_h*b_max i-ceil(N_h*B(i,j))到1*N_h*b_max i ...

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。如果参数正确，那么请检查yin()函数的代码第26行，尝试修改为： r = acf_recip./(acf(i:...

min_scale_factor = scale_step ^ ceil(log(max(5./ sz)) / log(scale_step)); max_scale_factor = scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ base_target_sz)) / log(scale_step));详解

- 将尺度步长的这个整数次幂作为最大尺度因子，即 scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ base_target_sz)) / log(scale_step))。 这样，就可以得到一系列尺度因子，用于生成多尺度图像。

将以下代码用javascript的方法实现import sys import math STATION_ICON_SIZE = 90 PILE_ICON_SIZE = 40 PILE_X_OFFSET = 200 ROW_RATE = 3 COL_RATE = 10 def matrix(n): if n < (ROW_RATE * COL_RATE): r = math.ceil(n / COL_RATE) else: r = math.floor(ROW_RATE * ((n / (ROW_RATE * COL_RATE)) ** 0.5)) c = math.ceil(n / r) return r, c def station_pos(r): A = (STATION_ICON_SIZE + PILE_ICON_SIZE) // 2 B = (STATION_ICON_SIZE - PILE_ICON_SIZE) // 2 return (0, (r - 1) * A - B) def pile_pos(c, n): A = STATION_ICON_SIZE + PILE_ICON_SIZE lst = [] for i in range(n): x = (i % c) * A + PILE_X_OFFSET y = (i // c) * A lst.append((x, y)) return lst def link(c, n): lst = [] for i in range(n): lst.append(((i - 1) if i % c != 0 else -1, i)) return lst def main(): if len(sys.argv) < 2: print("test.py <n>") return n = int(sys.argv[1]) r, c = matrix(n) print(station_pos(r)) print(pile_pos(c, n)) print(link(c, n)) if __name__ == '__main__': main()

以下是将给定代码用JavaScript实现的示例： javascript const STATION_ICON_SIZE = 90; const PILE_ICON_SIZE = 40; const PILE_X_OFFSET = 200; const ROW_RATE = 3; const COL_RATE = 10; function matrix(n)...

t_max = max([2*R1/c, 2*R2/c]); % 最大回波时间 n = ceil(t_max * fs); tau = 1/fs; % 时间间隔 Doppler1 = 2*V1/lambda; % 目标1多普勒频移 Doppler2 = 2*V2/lambda; % 目标2多普勒频移 MTI_filter = exp(1j*2*pi*Doppler1*tau*(-n/2:n/2-1)) ... + exp(1j*2*pi*Doppler2*tau*(-n/2:n/2-1)); % 多普勒滤波器 echo_mti = conv(echo_compressed, MTI_filter, 'same');怎么画出echo_mti

t = linspace(-n/2*tau, n/2*tau, length(echo_mti)); % 画出实部和虚部的图像 figure; subplot(2,1,1); plot(t, real(echo_mti)); title('Real part of echo\_mti'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); ...

char* mid(char* des, int size, char* src, int first, int count) { int len_src,real_ceil_length; int k; char *i,*j; if(src == 0 || des == 0) { return 0; } i = src; len_src = 0; while(*i != '\0') {i++; len_src++; } i = src; if(first > len_src || first <= 0) { return des; } if((count > len_src - first + 1)||(count == -1)) { real_ceil_length = len_src - first + 1; } else { real_ceil_length = count; } if(real_ceil_length + 1 > size) { return des; } i = src + first - 1; j = des; for(k = 1;k <= real_ceil_length;k++) {*j = *i; i++; j++; } *j = '\0'; return des; } /* 体验eTDD(easy TDD)：取得字符串的中间部分 参数: des, 保存结果字符串 size, 用于保存结果字符串的缓冲区长度 src, 源字符串 first, 开始位置 count, 取得的字符数，为-1时表示直到最后 返回: 返回结果字符串指针 */

这是一个函数，用于从源字符串中取出中间部分，然后将结果保存在目标字符串中。函数的参数包括：目标字符串指针、目标字符串缓冲区长度、源字符串指针、开始位置和取得的字符数。函数的返回值是结果字符串指针。 ...

symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行 avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号 averages = floor(temp_time1/avg_temp_time); average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段 for a = 0:(averages-1) subset_ofdm = Tx_data(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%利用循环前缀后缀未叠加的串行加窗信号计算频谱 subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%分段求频谱 average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加 end average_fft_log = 20*log10(average_fft); figure (3) subplot(2,1,2) plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化 0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_time hold on plot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd') grid on axis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)]) ylabel('Magnitude (dB)') xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)') title('加窗的发送信号频谱')

首先根据每个载波上的符号数，计算出每个小段的点数，然后将数据分成若干个小段（这里是5段），对每个小段进行FFT计算，最后将每个小段的频谱取平均值得到整个发送信号的频谱。其中，通过求取20倍对数转化为dB单位，...

原代码为 %% 读取图像 img = rgb2gray(imread('图像拟合/cyy1.png')); imshow(img); title('原始图像'); %% 对图像进行滤波处理 sigma = 2.2; kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; h = fspecial('log', kernel_size, sigma); img_filtered = imfilter(double(img), h, 'replicate'); %% 设置阈值以保留边缘信息 thresh = 0.1; img_edges = img_filtered > thresh; %% 显示结果 figure(); imshow(img_edges); title('检测到的边缘');原代码为 %% 读取图像 img = rgb2gray(imread('图像拟合/cyy1.png')); imshow(img); title('原始图像'); %% 对图像进行滤波处理 sigma = 2.2; kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; h = fspecial('log', kernel_size, sigma); img_filtered = imfilter(double(img), h, 'replicate'); %% 设置阈值以保留边缘信息 thresh = 0.1; img_edges = img_filtered > thresh; %% 显示结果 figure(); imshow(img_edges); title('检测到的边缘');MATLAB APP designer中，想要在Image_2显示图片，应该在其对应按钮的代码如何修改想要在Image_2显示图片，应该在其对应按钮的代码如何修改

你可以在按钮的回调函数中使用 imread 函数读取图片，然后使用 imshow 函数在 Image_2 中显示图片。以下是示例代码： matlab function ShowImageBtnPushed(app, event) % 读取图片 img = imread('path/...

if (pressure_detection) { for (unsigned int i = 0; i < PRESSURE_DATA_ANOMALY_POS_X[0].size(); i++) { nX = 85 + move_x[picclass] * change_x[picclass] + ceil(PRESSURE_DATA_ANOMALY_POS_X[0][i] * 500 /1500 * change_x[picclass]); if (nX > (right - left) - 30)break; nY = 4 * rectPicture.Height() / 4 - 30 + move_y[picclass] - ceil((PRESSURE_DATA_ANOMALY_POS_Y[0][i] - mindata + 300) * 0.025 * change_y[picclass]); for (int by = nY - 4; by < nY + 4; by++) for (int bx = nX - 4; bx < nX + 4; bx++) memDC.SetPixel(bx, by, RGB(255, 0, 255)); } }改为GDI+

使用GDI+来实现相同的功能，你可以将上述代码修改如下： cpp if (pressure_detection) { Graphics graphics(&memDC); Pen pen(Color(255, 0, 255)); // 使用RGB颜色创建画笔 for (unsigned int i = 0; i ...

figure(); hold on; for n = 1:n_cars t_arrival = arrival_time(n); t_departure = departure_time(n); t_start = ceil(t_arrival / time_step) + 1; t_end = floor(t_departure / time_step) + 1; soc_arrival = energy_at_arrival(n) / bat_cap; soc_departure = soc_min; E_idx = round(soc_arrival * length(E)) + 1; step = t_start; while step <= t_end if path(n, step) == 1 if step == t_start soc = soc_arrival; else soc = soc_departure + (charge_power / bat_cap) * (step - k - 1) * time_step / 3600; end t = (step - 1) * time_step / 3600; plot([t, t+time_step/3600], [soc, soc], 'r', 'LineWidth', 2); hold on; plot([t, t], [soc, soc-departure_time(n)+arrival_time(n)], 'r-', 'LineWidth', 2); k = step; end soc_departure = max(soc_min, soc_arrival - charge_demand(n) / bat_cap); step = step + 1; end end xlabel('Time (h)'); ylabel('State of Charge'); title('Charging Schedule'); grid on; hold on;为什么无法生成曲线

根据代码，生成曲线的过程是在一个 for 循环中进行的，循环次数是 n_cars。因此，无法生成曲线可能是由于以下原因之一： 1. 变量 n_cars 的值为 0，即没有车辆需要生成曲线； 2. 变量 E 的值没有被初始化，导致无法...

% Create image filter (Laplacian of Gaussian 'log') flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; % Apply LoG filter im_filt=imfilter(im,-flog,'replicate','same');将这个转为python

flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=ceil(p_size)*2+1, sigma=p_size) flog = -cv2.sepFilter2D(im, -1, flog, flog) # Apply LoG filter im_filt = cv2.filter2D(im, -1, flog, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)...

解释这一段 def generate_keypair(key_size, s=1): p, q = PaillierKeyGenerator._generate_p_q(key_size) n = p * q lam = (p - 1) * (q - 1) // 2 mu = gmpy2.invert(lam, n) x = random.randint(2, min(p, q)) h = -pow(x, 2) n_square = pow(n, 2) hs = gmpy2.powmod(h, n, n_square) max_alpha = pow(2, int(gmpy2.ceil(key_size // 2))) PublicKey = namedtuple("PublicKey", "n hs max_alpha") PrivateKey = namedtuple("PrivateKey", "public_key lam mu") public_key = PublicKey(n=n, hs=hs, max_alpha=max_alpha) private_key = PrivateKey(public_key=public_key, lam=lam, mu=mu) return public_key, private_key

4. 接着，代码使用gmpy2.invert()方法计算μ值，μ的计算公式为λ的逆元，即λ乘以μ再模n等于1。 5. 接着，代码使用random.randint()方法生成一个随机数x，x的范围为2到min(p, q)之间。 6. 然后，代码计算h值，h的...

flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; python怎么写

k = np.ceil(p_size) * 2 + 1 sigma = p_size / np.sqrt(2) kernel = gaussian(k, sigma) # 生成 LoG 算子 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-np.floor(k/2), np.floor(k/2), k), np.linspace(-np.floor(k/2), np....
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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
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资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。