利用Excel分类统计排序

本文通过对数据表的实际操作过程的详细描述,配合各步骤的界面截图,讲述了一种简单易懂的会计资料分类统计及排序表的生成方法。

一种基于统计排序滤波的图像边缘检测算法

提出一种基于统计排序滤波的新的边缘检测算法OFE。说明了算法原理,给出了算法实现的步骤和方法,通过人造图像和自然图像进行仿真实验,对仿真结果进行主客观对比评价分析,表明该边缘检测算法不仅有效,且效果与Sobel等算子相当,高于LOG算子,在处理含脉冲噪声污染的图像时有一定的优势。

一种基于统计排序的网络流量特征选择方法

利用网络流量的统计特征进行流量的分类识别需要从众多的特征中选取最优特征集合,以避免冗余和不相关特征造成的系统模型复杂度过高、分类准确率和效率下降等问题。针对该问题,提出一种基于统计排序的网络流量特征选择方法。首先利用基于统计方法定义的特征选择系数生成初始特征子集,再将基于分类准确率构建的特征影响系数作为特征评估排序的依据,对初始特征子集进行二次特征选择,生成最优特征子集。实验结果表明,该方法在保证分类整体准确率的同时有效减少了流量统计特征的个数,在分类效果、效率以及稳定性之间实现了较好的平衡。

整型数据的统计排序法

数据的排序问题，是计算中的一个基本问题。本研究提出了一个适用于整型数据的统计排序法，它比经典排序法中最优秀的由Ｃ．Ａ．Ｒ．

从统计排序考察2000年上海行业经济的新发展

2000年是上海工业产业结构调整取得较大的成效一年，工业生产速度加快、效益明显回升。500强工业企业的总销售额从1999年的3552．85亿元上升到2000年的3552．85亿元，增长达21．4％，比上年提高10．6个百分点。位列500强之首的企业依然是宝山金刚股份有限公司，其2000年销售收入达到309．41亿元，比上年增长8．89％。列最后一位（第500位）企业的销售收入也达1．69亿元，比上一年的最后一位企业增长了18．2％。

统计排序对企业意味着什么?

改革开放使上海成为一座具有相当经济实力、充满生机和活力的现代化大都市。这期间，各行各业涌现出一批排头兵企业，他们是上海经济发展的中坚力量，他们的经营状况受到海内外人士的瞩目，“上海行业经济统计排序”已经有8年的历史了，她集中展示了上海经济发展的成就，引起社会上的广泛关注，并使很多企业认识到自己在行业中所处的位置以及和世界一流企业的距离，从而树立起更加明确的发展目标。据了解，每当即将进行“上海行业经济统计排序”时，承办这项工作的上海现代统计产业发展中心就会铃声不断，门庭若市，统计排序资料也将会供不应求，有的单位每年会预订百余份统计排序资料寄给它的相关客户作为宣传资料，甚至有些企业也会在申请贷款时，把统计排序资料作为企业信誉资料向银行提供。那么统计邓对企业到底有什么影响呢？具有代表性的会计如是说。

稳步前进 展示行业排头兵企业风采——2001年度上海行业经济统计排序资料分析

统计排序是对统计资料进行比较分析的一种方法。2001年度上海行业经济统计排序榜涉及到的行业有工业、批发和零售贸易、餐饮业、房地产业、建筑业、物资流通业,以及连锁商业、交易市场等新型商业业态,并首次增加了物业管理这一新兴行业,总计14种分类共排出1376个(次)企业。行业经济统计排序资料向我们展示了上海国民经济众多行业中优秀企业的身影,从一个侧面反映了上海企业规模化进程、所有制结构调整和新兴产业崛起的发展轨迹。

“中国科技论文在线”首发论文统计排序

本刊讯日前,中国科技论文在线(www.paper.edu.cn)首发的论文已超过一万七千篇,且以平均每月约六百篇的幅度快速增加。截至2007年底,中国科技论文在线首次发表了论文统计的排序(前50位),其中北京邮电大学、河海大学、辽宁工程技术大学位居前三名。

基于Hadoop和MapReduce实现词频的统计与排序

在大数据背景下,词频统计是被频繁提及的一个需求。一个词在文档中出现的频率越高就越重要,通过对每个词出现频率的统计而得出质的评价,从而为用户提供大量相关行业的数据信息,最终助力用户简便、快速地找到所需信息,为其做出精确、明智、及时的决策保驾护航。因此,将在Hadoop集群环境下,运用MapReduce计算框架来实现英文单词的统计与排序功能。

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波，并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法．该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在．如果边缘存在，则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度；如果边缘不存在，则考虑进行噪声的平滑．计算机模拟实验表明，基于排序统计的图像边缘增强滤波器在增强边缘的梯度的同时，能较好地消除高斯噪声和脉冲噪声的影响，效果优于其它边缘增强算子．

基于统计比值差值排序滤波器的Sea WiFS图像椒盐噪声检测与消除

由于多种原因 ,部分SeaWiFS卫星图像数据中存在比较严重的椒盐噪声。该文在分析SeaWiFS椒盐噪声特征的基础上提出一种基于窗口内均值与均方差比值序列差值的统计比值差值排序滤波器 (StatisticalRatioRankOrderedDifferencesFilter,SRROD) ,并讨论如何使用该滤波器技术有效地对椒盐噪声进行白点噪声、黑点噪声检测和消除。与常用的中值滤波和其他滤波器比较 ,该方法能在有效消除椒盐噪声的同时 ,保持图像数据中其他位置的点不受影响。通过灵活地调整不同的阈值可以获得不同的滤波效果。最后 ,讨论了如何从有效峰值信噪比 (EffectivePeakSignalNoiseRatio,EPSNR)

基于统计移位排序结构的高速路由器公平队列调度算法实现

高速化和多媒体化是未来网络的主要发展方向 ,为了给用户提供可靠的端到端服务质量保证 ,通常需要在网络的中继节点上引入基于流的队列调度机制 .WF2 Q+队列调度算法即是一种性能优异同时又易于实现的公平队列调度算法 .文中提出了一种基于统计移位排序结构的 WF2 Q +算法高速硬件实现方法 ,该方法充分利用队列的统计信息 ,以相对较少的硬件资源实现了统计意义上的快速完全排序 .FPGA实现的结果表明 ,该结构可以应用于端口速率为 OC- 48的高速

受噪声污染图象中的基于排序统计的非线性边缘检测器

本文主要研究了如何对受混合噪声污染的图象进行边缘检测，并提出了一种基于排序统计的非线性边缘检测算子。该算子将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。子集的划分和输出形式的选择是减少噪声对边缘检测器影响的关键。计算机模拟实验表明，基于排序统计的边缘检测算子能较好地同时消除高斯噪声和脉冲噪声对边缘检测器的影响，并且能精细地提取图象的边缘，效果优于其它边缘检测算子。

基于图像边缘分割的排序统计滤波

对图像噪声的抑制方法很多,就难易程度而言,排序统计滤波是一种相对简单而且对随机噪声相当有用的一种方法,针对图像边缘的特征,即可分割的原理,提出一种基于传统排序统计滤波的方法,它可对图像的平坦区域和边缘、轮廓区域进行不同的中值滤波和过中值滤波。