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1)  interactive data dependence analysis
交互式数据相关性分析
2)  data dependence analysis
数据相关性分析
1.
Data dependence analysis is one of the most important techniques for the exploitation of the inherent parallelism in sequential programs, but traditional automatic data dependence analysis can not manipulate the complexities of real applications.
数据相关性分析是开发程序并行性最重要的技术之一 ,但是传统的自动数据相关性分析难以处理实际应用程序的复杂情况 ,而且 ,程序中固有的语义信息也无法为并行化工具所理解。
2.
The dependence difference inequality test for analyzing data dependencies of multi-dimensional arrays in software pipelining field is more efficient and accurate than other traditional data dependence analysis methods by using more strict inequality limitations.
体差不等式测试为适用于软件流水领域的高维数组数据相关性分析算法,通过使用更严格的限制条件,该算法可以获得比传统数据相关性分析方法更精确的结果。
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3)  spatial exploratory data analysis
空间数据相关性分析
4)  cross-correlation analysis
互相关分析
1.
The Application of Cross-Correlation Analysis in Near Infrared Spectrum Pretreatment;
互相关分析在近红外光谱预处理中的应用
2.
Application of Hartley transform to cross-correlation analysis;
Hartley变换在互相关分析中应用研究
3.
The effect of cross-correlation analysis in the quantitative analysis based on partial least squares(PLS) to improve the precision of the model had been proved.
研究采用近红外(NIR)光谱技术快速检测纺织原料中桑蚕丝含量的方法,在用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型过程中,探讨互相关分析法对提高建模精度的作用。
5)  cross correlation analysis
互相关分析
1.
Johnson Noise Thermometry Research Based on Cross Correlation Analysis;
基于互相关分析的约翰逊噪声测温法研究
2.
Cross correlation analysis based on soft measurement techniques offers a shortcut for contactless measurement of the velocity of solid surfaces.
本文介绍基于互相关分析的软测量技术应用 ,在构成固体表面速度软测量系统的基础上就该系统的结构、数学模型和关键技术进行简要论述。
6)  cross coherence
互相关分析
1.
In this paper,the simulated experiment were designed and carried out,the leakage points were detected by the estimated time delay with cross coherence and artificial nervous networks(ANN)model,the validities of two methods were demonstrated,especially the fruit results was given by the single sensor method based on ANN.
本文根据管网泄漏的实际情况设计并进行了管网水泄漏的模拟实验 ,对泄漏产生的信号进行了测试分析 ,采用互相关分析估计时间延迟来检测泄漏点位置 ,根据泄漏信号特征构造了人工神经网络模型 ,并用于泄漏点的检测 ,实验研究表明水管泄漏互相关法检测技术是适用可行的 ,但需要两个以上的传感器 ,而神经网络模型则只需一个传感器即可实现泄漏点的检测 ,体现了单传感器实现定位检测的良好前
2.
In this paper, the principle of the pipes leakage detection technique with cross coherence is described systematically first, then the simulated experiment is designed and carried out, the leakage points are detected by the estimated time delay with cross coherence and the validities of this technique demonstrated.
系统介绍了互相关法检测泄漏的基本原理 ,设计了水管泄漏的模拟实验 ,通过对模拟实验测试信号的互相关分析估计时间延迟、检测泄漏点位置 。
补充资料：pro/e关系式、函数的相关说明数据

关系中使用的函数
数学函数
下列运算符可用于关系（包括等式和条件语句）中。
关系中也可以包括下列数学函数：


cos ()
余弦


tan ()
正切


sin ()
正弦


sqrt ()
平方根


asin ()
反正弦


acos ()
反余弦


atan ()
反正切


sinh ()
双曲线正弦


cosh ()
双曲线余弦


tanh ()
双曲线正切


注释：所有三角函数都使用单位度。


log()
以10为底的对数


ln()
自然对数


exp()
e的幂


abs()
绝对值


ceil()
不小于其值的最小整数


floor()
不超过其值的最大整数


可以给函数ceil和floor加一个可选的自变量，用它指定要圆整的小数位数。


带有圆整参数的这些函数的语法是：


ceil(parameter_name或number, number_of_dec_places)


floor (parameter_name 或 number, number_of_dec_places)


其中number_of_dec_places是可选值：


·可以被表示为一个数或一个使用者自定义参数。如果该参数值是一个实数，则被截尾成为一个整数。


·它的最大值是8。如果超过8，则不会舍入要舍入的数（第一个自变量），并使用其初值。


·如果不指定它，则功能同前期版本一样。


使用不指定小数部分位数的ceil和floor函数，其举例如下：


ceil (10.2) 值为11
floor (10.2) 值为 11


使用指定小数部分位数的ceil和floor函数，其举例如下：


ceil (10.255, 2) 等于10.26
ceil (10.255, 0) 等于11 [ 与ceil (10.255)相同 ]
floor (10.255, 1) 等于10.2
floor (10.255, 2) 等于10.26


曲线表计算


曲线表计算使使用者能用曲线表特征，通过关系来驱动尺寸。尺寸可以是草绘器、零件或组件尺寸。格式如下：


evalgraph("graph_name", x)


，其中graph_name是曲线表的名称，x是沿曲线表x-轴的值，返回y值。


对于混合特征，可以指定轨线参数trajpar作为该函数的第二个自变量。


注释：曲线表特征通常是用于计算x-轴上所定义范围内x值对应的y值。当超出范围时，y值是通过外推的方法来计算的。对于小于初始值的x值，系统通过从初始点延长切线的方法计算外推值。同样，对于大于终点值的x值，系统通过将切线从终点往外延伸计算外推值。


复合曲线轨道函数


说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条