利用互相关系数序列匹配 excel一对多匹配

表格数据比对，客户对账，数据较多，没办法一个个核对，利用公式快速查找比对相关数值。经验留下来自己以后忘记了还可以看看。下图是两个需要核对的对账单表格如何求序列的自相关系数和互相关系数 首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t)，y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效.事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把。生命与经历有什么关系呢？利用比喻和拟人的手法来写100字左右的句子 生命历程理论来自芝加哥学派对移民的研究，是国际上正在兴起的一种跨学科理论，它侧重于研究剧烈的社会变迁对个人生活与发展的显著影响，将个体的生命历程看做是更大的社会力量和社会结构的产物.生命历程理论的基本分析范式，是将个体的生命历程理解为一个由多个生命事件构成的序列，同样一组生命事件，若排序不同，对一个人人生的影响也会截然不同.生命历程理论范例：例如这样一组生命事件：1）上学；2）丧父；3）就业 生命历程理论的基本原理大致可概括为四个方面：一是，“一定时空中的生活”原理.即个体在哪一年出生(出生组效应)，属于哪一同龄群体，以及在什么地方出生(地理效应)，基本上将人与某种历史力量联系起来；二是，“相互联系的生活”原理.人总是生活在由亲戚和朋友所构成的社会关系之中，个人正是通过一定的社会关系，才被整合入特定的群体的，每代人注定要受到在别人的生命历程中所发生的生活事件的巨大影响；三是，“生活的时间性”原理.生活的时间性指的是在生命历程中变迁所发生的社会性时间(social timing)，他还指个体与个体之间生命历程的协调发展.这一原理认为，某一生活事件发生的时间甚至比事件本身更具意义，强调了人与环境的匹配；四是，“个人能动性”原理.人总是在。如何区分时间序列数据和面板数据？ 这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在。