上升沿/下降沿识别与周期信号提取
上升沿/下降沿识别与周期信号提取在数字信号处理领域，上升沿和下降沿的识别是对信号进行分析的重要步骤，尤其在时序信号或者脉冲信号处理中。本文将讨论上升沿和下降沿的概念及其识别方法，同时结合周期信号的提取进行实例说明。1. 概念上升沿：指信号从低电平（逻辑0）跳变到高电平（逻辑1）的瞬间。下降
数学建模
【数模】ARIMA时间序列预测模型（python代码）
ARIMA时间序列预测模型介绍及Python实现时间序列分析是数据分析的重要组成部分。在众多的时间序列分析方法中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型由于其简洁性和有效性，广泛应用于经济、气象、金融等多个领域。本文将介绍ARIMA模型的基本原理，并提供Python实现示例。ARIMA模型简介A
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 第三问详细python代码
在2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中，C题的第三问涉及农作物的种植策略，目的是通过数学建模来为农作物的种植提供一个优化方案。在这里，我们将讨论如何使用Python编写相关代码以求解这一问题。首先，我们需要明确农作物种植策略的几个关键要素，包括作物类型、种植面积、产量以及成本等。在建模之前，
![[已更新问题二三matlab+python]2024数学建模国赛高教社杯C题:农作物的种植策略 思路代码文章助攻手把手保姆级](http://img.makehui.com/302.jpg)
[已更新问题二三matlab+python]2024数学建模国赛高教社杯C题:农作物的种植策略 思路代码文章助攻手把手保姆级
在2024年数学建模国赛高教社杯C题中，我们需要研究农作物的种植策略，以便在给定的条件和限制下，实现最大的经济效益。这一问题涉及到多个变量，包括种植作物的种类、耕作面积、施肥策略以及天气等因素。本文将从建模思路、模型建立、优化求解以及Python与MATLAB实现这几方面进行详细阐述，并给出相应的代
Python 基本库用法：数学建模
在数学建模中，Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的库，在数据处理、数值计算和可视化等方面得到了广泛应用。本文将介绍一些Python基本库的使用方法，以及如何将它们运用到数学建模中。一、NumPy：数值计算的基础NumPy是Python的一个基本库，专注于数值计算。它提供了支持大规模、
数学建模：运筹优化类——线性规划
数学建模：运筹优化类—线性规划线性规划（Linear Programming, LP）是一种数学优化技术，主要用于在给定的约束条件下，寻找一个线性目标函数的最优解。广泛应用于资源分配、生产调度、运输问题等领域，线性规划可以帮助决策者高效利用资源，最大化利润或最小化成本。线性规划的基本构成一个线
Python 数学建模——方差分析
方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）是一种统计方法，主要用于比较三个或以上样本均值之间的差异是否显著。在数学建模中，方差分析可以帮助我们理解不同因素对结果变量的影响，进而在诸多领域（如医药、农业、工程等）进行决策。方差分析的基本概念方差分析的基本思想是将总的变异（总方
数学建模运筹优化——规划问题Python版（线性、非线性、整数、0/1）
数学建模与运筹优化是现代科学研究和工程实践中不可或缺的工具。通过合理的数学模型，我们可以有效地解决许多实际问题，尤其是在资源配置、生产调度、运输物流等领域。Python作为一种强大的编程语言，因其丰富的库和简洁的语法，成为了运筹优化领域的热门选择。本文将介绍几种常见的线性规划、非线性规划、整数规划和
时间序列模型(ARIMA) — — 预测未来(含 python 和 Matlab 的完整代码)
时间序列分析是统计学中的一个重要领域，它通过分析数据随时间变化的模式来进行预测。自回归积分滑动平均模型（ARIMA）是一种广泛使用的时间序列预测模型，它能够处理非平稳数据，通过差分转换为平稳数据后进行建模。本文将介绍ARIMA模型的基本原理，并提供Python和Matlab的代码示例。ARIMA模
【Python】求解常微分方程的符号解+数值解例题
在科学与工程领域中，常微分方程（Ordinary Differential Equations, ODEs）是描述系统动态行为的重要工具。我们可以通过符号解和数值解这两种方式来求解常微分方程。本文将通过一个具体例子来演示这两种方法，并用Python实现相关代码。例题考虑一个简单的常微分方程：[
