呼吸性粉尘

Matlab代码用于从啮齿动物呼吸容积数据中识别呼吸暂停。此代码可安装Matlab应用程序，从EDF文件中获取啮齿动物大数据，并输出用于呼吸暂停检测的数据。软件由Matlab 2019a构建，可能需要此软件版本才能正常运行。

MATLAB 的心电图工具用过不少，Badheart算是比较让我惊喜的一个，是做 HRV 和呼吸数据的时候，功能还挺全。数据导入支持 ASCII、二进制，load或者textscan随便你挑，格式兼容性也不错。 心电图的数据噪声比较多，像电源干扰啊、肌电信号什么的，用 MATLAB 的滤波器搞搞就能得干干净净。常用的低通、高通、带通滤波器都能用，Badheart在这方面集成得挺方便。 你要是想做心率变异性（HRV），它内置了对 RR 间期的提取和频域、时域指标的计算，像SDNN、LF、HF这些，算起来也挺快。尤其适合搞生理数据研究或者临床的朋友。 心搏检测这块，它支持自动 R 波识别。不管你是

综掘工作面的粉尘问题，一直挺让人头疼的。粉尘浓度的变化规律、颗粒运移路径这些东西，光靠感觉还真不靠谱。这个研究就比较细，专门了割煤高度、司机位置这些关键变量对粉尘浓度的影响，还摸清了横纵断面上粉尘的扩散方式。 割顶煤的时候粉尘最大，这是预料之中的事，但研究里提到“三区”分布不均，除尘点位布设得更讲究点效果会好多。再加上呼吸性粉尘比例高、沉降又慢，不搞点策略真的是白防护。 后面还提了些挺实用的建议，比如根据粉尘扩散路径来布设风流方向，或是针对司机位置加装局部通风装置。如果你刚好在做工作面通风优化，或者在整除尘系统，这篇文章可以说是入门级的参考底稿，少走不少弯路。 想再延伸下去的，可以看看下面这些

哈尔滨的仓储运输公司利用物资管理信息系统。洗衣机体积为0.45米 x 0.6米 = 0.135立方米。系统内记录的数据为45 x 6 = 1350立方米。数据完整性约束的不足导致了这一情况的发生。

这本书详细介绍了Matlab的编程风格，帮助读者更好地学习Matlab编程，使其代码更易于移植和理解。

传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。

域完整性，又称列完整性，用于设定数据集中某列数据的有效性及是否允许为空。其实现方式通常是通过有效性检查，也可以通过限制数据类型、格式或取值范围来实现。例如，可以设置员工入职日期必须晚于员工出生日期。

优秀的书籍，但是用英文编写。

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数据完整性是指数据的正确性和一致性，反映了现实世界实体的真实状态。例如，一个人的身高15米或年龄300岁都是数据完整性受损的例子。为了确保数据完整性，可以采用创建约束、规则和触发器等方法。