和你聊聊中考试题中的“四频”

统计图中的"四频"是指频数、频率、频数分布表、频数分布直方图.其中,频数、频率用数据描述;频数分布表用表格表示;频数分布直方图用图形反映.它们既相互独立,又相互联系.现撷取数例如下.一、由频数分布直方图求频数例1(2010年湖北咸宁)某学校为了了解     

2011年高考物理模拟试题(二)

(本卷总分100分,考试时间90分钟)第Ⅰ卷(选择题共34分)一、单项选择题(本题共6小题,每小题3分,共18分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)     

离散型随机变量的综合应用

离散型随机变量的综合应用主要涉及到分布列、期望、方差,其难点是在具体问题中,如何确立随机变量,解题的关键和主要过程是运用已经学过的排列、组合和概率知识,建立起随机变量的分布列,再解决相关的题型.     

怎样识别中考物理试题中的“陷阱”

为了考查学生的思维能力,各地中考命题者往往在物理试卷中精心设计极具迷惑性的"陷阱"题,干扰考生正常的思维过程,稍一疏忽,就会掉进巧布的"陷阱",误入妙设的圈套,酿成谬误.为此,我们必须具备扎实的基础知识,良好的心理素质,严密的思维能力,洞察题中"陷阱",准确运用知识,解后回头检查,确保万无一失.以下就如何识别思维性"陷阱"分类剖析如下.     

2011年高考三角函数考题特点聚焦

纵观2011年各地高考试题,三角函数的考题主要包括三角函数的图象与性质、简单的三角恒等变换、解三角形.一般有两个试题,如果在解答题部分没有涉及到正、余弦定理的考查,会有一个与正余弦定理有关的题目,如果在解答题中涉及到了正、余弦定理,可能是一个和解答题相互补充的三角函数图象、性质、恒等变换的题目,三角函数解答题的主要命题     

准确定位 掌握二项分布题型解题要领

一、二项分布题型定位1.明确二项分布定义在n次独立重复试验中,设事件A发生的次数为X,在每次试验中事件A发生的概率为p,那么在n次独立重复试验中,事件A恰好发生k次的概率为P（X=k）=C_n^kP^k（1-p）^n-k（k=0,1,2,…,n）,此时称随机变量X服从二项分布,记作X～B（n,p）,并称p为成功概率.     

宇宙中有趣的多星模型问题

现代实验观测表明,在天体运动中,将两颗彼此距离较近而绕同一点做圆周运动的行星称为双星模型.类比多星问题又是指彼此相互依存和相互作用而围绕某一点作圆周运动的行星.由于多星间的引力和运动情况相当保持不变,将出现很多有趣的现象.     

浅谈数学课与其他学科的联系和整合

文化或学科知识的发展不是相互隔离、彼此封闭的,而是相互作用、彼此关联的。正如数学课主要是让学生学数学,但绝不等于与其他知识毫无关系。数学知识总是紧紧地依附在实际问题中,渗透在其他学科中,它与其他学科之间是相互开放、相互作用、彼此关联、密切配合的关系。《数学课程标准》也明确提出:数学不应是一门孤立的学科,应融入各学科组成的大知识之中,所以要关注数学与其他学科的综合,要让学生善于应用数学、会学数学和喜欢数学。作     

新课程理念下小学英语合作学习探析

新课程理念下英语课堂有效教学,即有效合作学习,是指学生在尽可能小的小组中展开学习活动,小组成员间相互依赖、相互沟通、相互合作、集思广益、共同负责地学习某些学科性材料,从而达到共同目标的一种教学模式.这样,就为学生积极学习提供有利的条件,使学生尽量多说,大胆开口,不怕讲错.学生在小组内可以随时提问,问同学,问教师,随时把不懂的东西弄懂.本文对英语课堂中合作学习的组织策略进行了以下三方面的探讨.     

Extraction of novel features for emotion recognition

Hilbert-Huang transform method has been widely utilized from its inception because of the superiority in varieties of areas. The Hilbert spectrum thus obtained is able to reflect the distribution of the signal energy in a number of scales accurately. In this paper, a novel feature called ECC is proposed via feature extraction of the Hilbert energy spectrum which describes the distribution of the instantaneous energy. The experimental results conspicuously demonstrate that ECC outperforms the traditional short-term average energy. Combination of the ECC with mel frequency cepstral coefficients (MFCC) delineates the distribution of energy in the time domain and frequency domain, and the features of this group achieve a better recognition effect compared with the feature combination of the short-term average energy, pitch and MFCC. Afterwards, further improvements of ECC are developed. TECC is gained by combining ECC with the teager energy operator, and EFCC is obtained by introducing the instantaneous frequency to the energy. In the experiments, seven status of emotion are selected to be recognized and the highest recognition rate 83.57% is achieved within the classification accuracy of boredom reaching 100%. The numerical results indicate that the proposed features ECC, TECC and EFCC can improve the performance of speech emotion recognition substantially.