好久不用EXCEL了,函数都忘了

本文记录了作者使用Excel处理大量数据时遇到的问题及解决方案,包括如何运用函数、图表样式调整等技巧提升工作效率。
[size=small]最近处理数据,数千条项目列在EXCEL中进行整理。上面给的要求感觉不难,曾经都学过:不过就是用些常用的函数,分类汇总一下,或者筛选一下。
但是开始做起了后,就感觉力不从心了:不少函数忘了,有些直接用java函数代替了……汗;对函数的功能也不是完全了解的,即使看帮助一下子也不能做好;对函数的参数不是太懂;对表格的操作也不是很顺利……
EXCEL作为日常软件,看来有必要重学。拿出大一的课本看了看,嗯,明白。
做好了,上交。问:“不同的折线用了不同的颜色表示,很明白;但是这样的话,打印出来也看不出来的……”于是将折现改成了不同密度的虚线,上交。问:“这样倒也可以;但是图小的话区别不是很明显……应该在线段上做文章”于是改用数据点折线图模式,完成任务。
唉,竟然用了一天才搞好……


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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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