电脑安装LMSAmesim软件后提示错误启动失败怎么解决

你的问题再具体点？

排列依次是L，M，S。S是英文Small的缩写，意思是小号。M是英文Middle的缩写，意思是中号。L是英文Large的缩写，意思是大号。因此，按照尺码大小来排列依次是L，M，S。

LMS ——Logistics Management System 物流管理信息系统由人员、计算机硬件、软件、网络通信设备及其它办公设备组成的人机交互系统,其主要功能是进行物流信息的收集、存储、传输、加工整理、维护和输出,为物流管理者及其它组织管理人员提供战略、战术及运作决策的支持,以达到组织的战略竞优,提高物流运作的效率与效益.

你搜索有关超声波的名词，你就知道它是什么意思了。

LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。全称 Least mean square 算法。是最小均方算法中文。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hopf在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

LMS算法是智能天线系统基本且重要的方法，基于LMS算法的阵列天线已广泛用于自适应天线系列，在抗多径干扰方面取得较好效果。图4-13为LMS算法原理图。LMS算法是在最小均方误差准则(MMSE)指导下.利用最陡下降法推导出来的。

学习管理系统 Learning Management System

最大实体状态 MMC ，孔、轴具有材料量为最多重量最重的状态。最小实体状态 LMC ，孔、轴具有材料量为最少重量最轻的状态。最大实体尺寸 MMS ，在 MMC 下的尺寸， d 与 D。最小实体尺寸 LMS ，在 LMC 下的尺寸， d D。实效状态所具有的边界尺寸称为实效尺寸。（VS）VS＝MMS±t式中：MMS－最大实体尺寸；t－中心要素的形状公差或定向、定位公差。扩展资料：尺寸公差。指允许尺寸的变动量，等于最大极限尺寸与最小极限尺寸代数差的绝对值。形状公差。指单一实际要素的形状所允许的变动全量，包括直线度、平面度、圆度、圆柱度、线轮廓度和面轮廓度6个项目。位置公差。指关联实际要素的位置对基准所允许的变动全量，它限制零件的两个或两个以上的点、线、面之间的相互位置关系，包括平行度、垂直度、倾斜度、同轴度、对称度、位置度、圆跳动和全跳动8个项目。公差表示了零件的制造精度要求，反映了其加工难易程度。公差等级分为IT01、IT0、IT1、…、IT18共20级，等级依次降低，公差值依次增大。IT表示国际公差。参考资料来源：百度百科-公差测量与配合参考资料来源：百度百科-公差

使用优化工具（比如360，QQ管家，Toolwiz Care等）让ISUSScheduler和ISUSPM Startup 禁止启动就可以了。或者在“我的电脑”上右击选择“管理”，然后选择“服务和应用程序”下的“服务”项目，将 “Intel(R) Management and Security Application Local Management Service” 这个服务停止。

WAP：无线应用协议(Wireless Application Protocol),应用于无线终端的网络通信协议。中国联通wap网络:手机可通过联通WAP接入Internet实现上网功能的手机网络。目前汶利的接入点只有NET与WAP的。是专为联通手机用户提供服务的网络。

1.首先将MAGNiTUDE文件夹中的LMS_INTL.lic复制到你要安装软件的根目录下（你新建的一个文件夹里面，新建的文夹最好是英文名。）2.起动 TLLaunch.exe3.选择"Install FLEXlm License Server11.4 now,先安装许可证，直接点next ,直到出现 A: 那个对话框。 把A:去掉。然后点Browse找到上面你新建的文件夹，确定，再点next 直到安完，点finish4．再安装主程序，点Install Test.Lab now。当出现 license server:时输入7598@your hostname (例如我的是7598@IBM-THINK ）.然后点Next继续。5．当出现一个很小的对话框问你要服务器名时，还是输入7598@your hostname。 点next ,再点finish。6．后面的直接点next 就是，直到完成。由于不可以传图，有些地方不是太清楚，但基本可以装好了。

它和其他同类产品相比较来说，投入市场较早，在国内电声领域已较为普及，是一套性能价格较合理的测试系统。它运用猝发声技术以获得良好的频响曲线；能在短时间内得出扬声器的多项电声参数，更是分频器的调试中的得力助手，应用范围很广泛。基于这个平台的声电测试俗称LMS测试。

　　单反相机的分辨率上的LMS分别是指像素的大小，如佳能60D的LMS参数如下，其中S也分出了三个层次：x0dx0ax0dx0a　　大（L）：约1790万像素（5184×3456）x0dx0a　　中（M）：约800万像素（3456×2304）x0dx0a　　S1 （小1）：约450万像素（2592×1728）x0dx0a　　S2 （小2）：约250万像素（1920×1280）x0dx0a　　S3 （小3）：约35万像素（720×480）x0dx0a　　以上为JPEG格式。x0dx0a　　RAW ：约1790万像素（5184×3456）x0dx0a　　M-RAW ：约1010万像素（3888×2592）x0dx0a　　S-RAW ：约450万像素（2592×1728）x0dx0a　　以上为RAW格式。x0dx0ax0dx0a　　不同的机型具体的数值会有所区别。有些品牌也不采用这种表示方法。x0dx0ax0dx0a提示：x0dx0a　　1，像素越大，占用的空间越多。x0dx0a　　2，一般网络图片，如qq空间等，采用S2级别像素就可以了，在网络传输中都会经过压缩处理，网友能看到的照片实际像素可能更低。x0dx0a　　3，一般日常使用的照片，包括商品照片，S1级别的也已经满足需要。x0dx0a　　4，一般是根据存储卡大小和使用场景来选择像素大小。x0dx0a　　5，RAW格式则尽可能使用最高像素，这样能保存更多元素数据供后期使用。

是马来西亚的意思。和平精英游戏专业术语和平精英各种名词解释1.伏地魔：游戏中 为玩家痛恨的一种战术，不如说是阴术，当然，是个玩家都会采取这样的战术，因为这招真的太阴了!具体操作极其简单，找到一个有草的地方(有吉利服效果加倍)，然后趴下，就完成了，因决赛圈刷在荒野的概率更高，所以伏地魔在比赛中的后期极其常见(伏地魔是著名小说，《哈利波特》里的人物，因中文名字的字面意思，故被绝地求生玩家搞了一波事情，不得不说，中国文化真是博大精深)。2.LYB(会打字的都知道意思)：LYB作为一种不亚于伏地魔的战(yin)术，同样遭到许多玩家的厌恶，常见于屋内，经常在你愉快拾荒的时候突然出现，一般你能看到他时，你就已经死了。3.幻影坦克：该战术与以上两种战术统称绝地求生三大阴术，而幻影坦克能夺得这样的称呼也是有原因的，具体操作是，在平原或上坡等地区寻找一种突出的植被，然后一头扎进去就可以了(周围有草时，结合伏地魔效果更佳)，因其隐蔽性特别的高，常常会让许多玩家与其擦肩而过都不得而知，并常常与伏地魔一同出没与决赛圈(幻影坦克源自游戏《红色警戒》中的一种可以变化为树木躲避攻击的坦克，因与该战术有异曲同工之妙，故被玩家们用于简称此战术)。

Lms赛区确实已经没有存在的必要了，主要还是因为他们的实力太差了，至于为什么会没有回归lpl，最主要的原因就是他们回不到，实力悬殊过大。此外，LPL竞争区域本身有很多地方，但可以与东南亚的一些小竞争区域合并。这样既可以促进原有LMS的发展，又可以促进东南亚地区对电子竞技产业的支持，可以说是一个非常好的选择。S2赛季LMS赢得了世界冠军，但我从来没有想过那是整个LMS历史的巅峰。现在是S9，而LMS部门自S2之后就没有在国际舞台上取得任何进展。随着他们唯一的强队闪电狼的崩溃，整个LMS都被消灭了。闪电狼从管理人员、教练，到大量的球员到LPL部门。注意事项：事实上，长期以来一直有传言说，LMS应该被取消大部门的资格。许多LPL观察者甚至建议LMS可以与LPL或LDL合并，但这个想法是不现实的。在今年的世锦赛上，JT以S2冠军的身份重返世锦赛，这可以说是分区赛的终结。多年来，LMS一直是世界五大联赛之一，享受着与其他五大联赛相似的待遇，但他们的成绩从未与五大联赛相媲美。然而，在LMS被取消之后，他们在世界锦标赛中的地位将受到质疑。

名　称：LMS.exe安全等级：安全英特尔本地管理服务(LMS)可以使程序通过英特尔管理引擎接口(MEI)接入到英特尔主动管理技术固件(AMT FW)。LMS依赖于MEI的驱动。因此MEI的驱动需优先安装。利用英特尔主动管理技术，可以允许网络管理应用执行高级远程功能，即使目标设备已切断电源或操作系统已损坏亦不受影响。该技术技术能够帮助系统管理员远程管理系统，并最大程度地减少高成本的现场服务。一旦LMS运行, 它会监听如下请求呼入连接的端口：· Port 16992 for soap andWS-Managementrequests.· Port 623 forWS-Managementrequests.如果开启使用AMT技术设备的安全连接，那么LMS也会监听如下端口：· Port 16993 for secure soap andWS-Managementrequests.· Port 664 for secure WS-Management requests.

s最小

最陡下降法在迭代过程中与输入信号无关，不具有有对输入信号统计特性变化的自适应性，最陡下降法的互相关向量P和自相关矩阵R都是确定量，所以根据最陡下降法迭代式所得到的权向量w(n)也是确定的向量序列。所以，最陡下降法不是自适应算法。而LMS算法中的u（n）和e（n）都是随机过程，得到的w(n)也是随机过程向量。LMS算法是自适应算法。

移动手机上网，目前接入点有CMWAP和CMNET两种，你说的这个没见过。CMWAP是专门针对手机上网的，以早期2G时代还是不错的，上面的网站都是经过优化的，去掉了一些多余的图片，广告，以最精简的方式，显示网页内容，非常适合早期低速的2G网络。CMNET接入点，主类似电脑上网，显示网页原始内容，加载的数据大，但显示内容完整，适合现在4G的高速上网。目前新出的智能手要，都不需要设置接入点，默认的都是CMNET，上网速度才有保证。

这不是汽车零件的吗，奇怪

先说说谱减法，是通过付利叶变化在频域上实现操作，这就要求噪声和本真声音在频谱上有一定的区分度。LMS算法是一种自适应算法，它的利用价值就是，倘若本真和噪声频谱完全重叠的话，那用频减法是没法实现的，于是它是按照对比匹配来进行滤波。优缺点：谱减法，直接快速，但是频谱重叠部分滤不到LMS，重叠也能滤，缺点是基于逐次匹配，需要一段时间才能实现滤波效果，而且还滤的不完全干净

耳机套LMS，L码最大。耳机附带三个尺寸的耳机套，大中小LMS，L码最大， M号是中号，L码是大号，耳机配备的硅胶套一共有LMS三种规格，佩戴上，稳定耳胶起到了决定性的作用，不仅能让耳朵更加饱满，而且稳固性方面实在出色。耳机套介绍耳机套是一种耳机类电子产品常用配件，具有舒适，贴合耳朵，接近密封式的音乐输出模式等特点。耳机类电子产品常用配件，采用与耳机形状、尺寸相配比的设计，释放耳机音乐效果。可以增加耳机放入耳朵的舒适感，贴合耳朵，接近密封式的音乐输出模式，硅胶耳机套能保护耳机防尘，防震，防摔延长耳机寿命。

手套l、m、s码中，l码最大。手套的尺码根据掌宽和长度，将手套的型号划分为s号、m号、l号、xl号。具体的手套尺码对照表为：男款手套s号掌宽10.4cm，长度为24.5cm、m号的掌宽为10.7cm，长度为25cm、l号掌宽为11cm，长度为25.5cm、xl号掌宽为11.3cm，长度为26cm。女款手套的尺码为：s号的手套尺码掌宽为8cm，长度为24cm、m号的手套尺码掌宽为8.5cm，长度为24.5cm、l号的手套尺码掌宽为9cm，长度为25cm、xl号的手套尺码掌宽为9.5cm，长度为25.5cm。因此，手套l、m、s码中，l码最大。选购手套的注意事项：1、防护手套要选择大小合适的手套。手套尺寸要适当，如果手套太紧，限制血液流通，容易造成疲劳，并且不舒适;如果太松，使用不灵活，而且容易脱落。2、防护手套种类繁多，应根据用途来选用。首先要明确防护对象，然后再仔细选用，得误用以免发生意外。3、防护手套绝缘防护手套，在每次使用前必须仔细进行外观检查，并且用吹气法向手套内吹人气体，在手套的袖口部用手捏紧防止漏气，观察手套是否会自行泄漏。如果检查手套无漏气处，即可作卫生手套使用。

MMSE估计就是最小均方误差估计，通过求得一个合适的信道冲击响应（CIR），使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%我上个月刚做过基于块状导频信息的LTE物理层上行信道的频域信道估计以及信道均衡。部分算法如下（以下是基于单载波的）假设循环前缀已经消除了实践弥散信道带来的符号间干扰，保证了子载波之间的正交性。并且信道为慢衰落信道，在一个OFDM符号内，可以认为保持不变。 均衡器接收到的信号可以表示为 y(t)=x(t)*h(t)+n(t) y(t)为均衡器接收到的信号，h(t)为系统等效的冲击响应，x(t)为原始的输入信号，n(t)为系统中的噪声。 信道估计的任务就是在已知发送参考信息的情况下，对接受到的参考信息进行分析，选择合适的算法得到参考信息的信道冲击响应，即h(t),而数据信息的信道冲击响应则可以通过插值得到。1) 最小二乘估计（LS）该算法的目的是 有正交性原理，则可得LS估计 该估计为无偏估计，每估计一个新到衰落系数只需一次乘法，缺点是受噪声影响较大。2) 线性最小均方误差估计（MMSE） LMMSE估计属于统计估计，需要对信道的二阶统计量进行估计，利用信道相关性可以置信道噪声提高估计性能。以最小均方误差（MMSE）为准则，如下式：为了降低计算的复杂度，一般将 用它的期望值 代替，信道性能不会产生明显恶化，则上式可变为 其中 为一个仅与调试的星座的大小有关的值， 为平均信噪比。 该算法的复杂度较高，随着X的改变， 须不断更新。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不知道你的是物理模型和数据结构是什么样的，频域估计还是时域估计，基于导频信息还是盲信道估计？____________________________________________有点悲剧，Word里面的公式我不知道怎么插进来

L画质最好，拍出来的照片文件最大，M中等，S最小，类似买衣服时候的LMS。

clear allclose allN=10; %滤波器阶数sample_N=500; %采样点数A=1; %信号幅度snr=10; %信噪比t=1:sample_N; length_t=100; %期望信号序列长度d=A*sin(2*pi*t/length_t); %期望信号M=length(d); %M为接收数据长度x=awgn(d,snr); %经过信道（加噪声）delta=1/(10*N*(A^2)); %计算能够使LMS算法收敛的deltay=zeros(1,M);h=zeros(1,N); %LMS滤波器系数h_normalized=zeros(1,N); %归一化LMS滤波器系数y1=zeros(1,N);for n=N:M %系数调整LMS算法x1=x(n:-1:n-N+1);%LMS算法y(n)=h*x1";e(n)=d(n)-y(n);h=h+delta*e(n)*x1;%NLMS算法y_normalized(n)=h_normalized*x1";e_normalized(n)=d(n)-y_normalized(n);h_normalized=h_normalized+e_normalized(n)*x1/(x1*x1"); enderror=e.^2; %LMS算法每一步迭代的均方误差error_normalized=e_normalized.^2; %NLMS算法每一步迭代的均方误差for n=N:M %利用求解得到的h，与输入信号x做卷积，得到滤波后结果x2=x(n:-1:n-N+1);y1(n)=h*x2";y2(n)=h_normalized*x2";endsubplot(411)plot(t,d);axis([1,sample_N,-2,2]);subplot(412)plot(t,x);subplot(413)plot(t,y);subplot(414)plot(t,y_normalized);figure(2)plot(t,error,"r",t,error_normalized,"b");

LMS Test.Lab是一整套的振动噪声试验解决方案，是高速多通道数据采集与试验、分析、电子报告工具的完美结合，包括数据采集、数字信号处理、结构试验、旋转机械分析、声学和环境试验。同时它也是一个应用开发平台。LMS Test.Lab是LMS公司20多年的技术和众多LMS Cada-X系统用户的工程经验的总结。LMS Test.Lab不仅仅是新一代的系统，它的开发引入了全新的设计理念，从数据采集、数据诠释，到可用性。LMS Test.Lab是一整套的振动噪声试验解决方案，是高速多通道数据采集与试验、分析、电子报告工具的完美结合，包括数据采集、数字信号处理、结构试验、旋转机械分析、声学和环境试验。同时它也是一个应用开发平台。

奥迪R8 LMS杯是奥迪全球首个单品牌赛事，由奥迪R8 LMS车型组成奥迪单品牌赛事选用的首款赛车——奥迪R8 LMS拥有傲人的战绩，仅用3年就豪取119场胜利和13个冠军头衔，证明着其不容置疑的强大实力。它是奥迪为私人车队量身打造的首款GT3赛车，使更多的客户能受益于其成熟的技术和顶级性能。奥迪R8 LMS应用了为R8原型赛车赢得勒芒24小时耐力赛冠军的FSI发动机科技，超过500牛•米的扭矩和560马力的最大功率尽显奥迪R8 LMS的赛车基因。同时，ultra轻量化、ASF奥迪空间框架结构、LED照明等多项前沿科技在其身上得到了完美的诠释与融合，成为操控性和安全性的有力保障，也为奥迪R8 LMS杯的精彩比赛奠定了坚实的基础。

LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差，再通过最陡下降法，进行与误差成一定步长的迭代运算，从而使结果更趋近于最佳值。LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2，简化了运算。

are few men who know it better than I do.Is

主要原理是通过转速提取模块（Offline RPM-Extratin），选择几个点，然后软件自动计算出转速。网易云课堂里面有一个LMS test.lab的视频教程，里面有一节详细讲解了如何提取转速，可以去看看

我想你~

Large（大） Middle（中） Small（小）即你拍的照片的规格，L即原始大小（如你相机的像素是2000W）那么照片就是2000W，M是中等大小， 会压缩图像，以节约存储空间， 拿到的照片大概有1400W像素S就是小了，压缩的很厉害，一般不用，大概会压到原图的1/3那么大，

可能原因如下：1、手机的USB选项不正确。尝试操作：在手机开机状态下，使用数据线将手机与计算机连接，在手机界面按住往下拉，选择“USB已连接”选项后并按打开“USB存储设备”，即可实现手机和PC之间的U盘连接功能。若操作步骤后还是无法打开，尝试更换主机箱后面USB接口试试看能否正常连接，或者换zd根USB数据线试试。2、若是连接电脑数据同步安装软件等，尝试操作：手机打开USB调试模式，连接电脑。如果没有反映，请打开电脑设备管理器，查看是否有设备驱动是否显示有黄色感叹号或问号回图标。没有的话，说明电脑未能识别到手机，可以换个USB接口或者换台电脑，或者清洁数据线接口，或换根USB数据线试试。若有显示黄色感叹号或问号图标，说明电脑已识别到手机，但未安装正确的驱动程序，使用“360手机助手"，"豌豆夹”同步软件安装驱动，第一次使用会提示自动安装驱动。若不能正常安装的话，建议可以尝试其它同步软件自动安装驱动（如答91手机助手、QQ手机助手等）。3，更换USB连接线，USB选项，驱动等上述操作均无效的话，建议到手机的售后检测下手机。

这种执行器的话，两根线接电源线，两根线接反馈线就可以了

择刷新或者重新启动。选中“此电脑”，点击管理，打开服务，找到NXn0，右键选择刷新或者重新启动。一般这样就可以解决了。

基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序是什么？ % RLS算法 randn("seed", 0) ; rand("seed", 0) ; NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training Order = 32 ; % 自适应滤波权数 Lambda = 0.98 ; % 遗忘因子 Delta = 0.001 ; % 相关矩阵R的初始化 x = randn(NoOfData, 1) ;%高斯随机系列 h = rand(Order, 1) ; % 系统随机抽样 d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出 % RLS算法的初始化 P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵 w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化 % RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数 pi_ = u" * P ;%互相关函数 k = Lambda + pi_ * u ; K = pi_"/k;%增益矢量 e(n) = d(n) - w" * u ;%误差函数 w = w + K * e(n) ;%递归公式 PPrime = K * pi_ ; P = ( P - PPrime ) / Lambda ;%误差相关矩阵 w_err(n) = norm(h - w) ;%真实估计误差 end ; % 作图表示结果 figure ; plot(20*log10(abs(e))) ;%| e |的误差曲线 title("学习曲线") ; xlabel("迭代次数") ; ylabel("输出误差估计") ; figure ; semilogy(w_err) ;%作实际估计误差图 title("矢量估计误差") ; xlabel("迭代次数") ; ylabel("误差权矢量") ; %lms 算法 clear all close all hold off%系统信道权数 sysorder = 5 ;%抽头数 N=1000;%总采样次数 inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列 n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,0.25); Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数 h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量 y = lsim(Gz,inp);%加入噪声 n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号 d = y + n;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 y(n)= w" * u;%系统输出 e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 if n < 20 mu=0.32; else mu=0.15; end w = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程 end %检验结果 for n = N+1 : totallength u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w" * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,"r"); title("系统输出") ; xlabel("样本") ylabel("实际输出") figure semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标 title("误差曲线") ; xlabel("样本") ylabel("误差矢量") figure%作图 plot(h, "k+") hold on plot(w, "r*") legend("实际权矢量","估计权矢量") title("比较实际和估计权矢量") ; axis([0 6 0.05 0.35]) 急求:基于RLS算法和LMS算法的正弦信号的自适应滤波器的MATLAB的仿真程序. 数字滤波器在数字信号处理中的应用广泛，是数字信号处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。 自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。 本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。 通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。 求基于LMS自适应滤波器的详细资料 自适应滤波器实际上是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性，它能够在工作过程中逐步“了解” 或估计出所需的统计特性，并以此为依据自动调整自身的参数，以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化，它又能够跟踪这种变化，自动调整参数，使滤波器性能重新达到最佳。 自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适应算法两部分组成，如图7-3所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n)，将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。尽管自适应滤波器具有各种不同的算法和结构，但是，其最本质特征是始终不变的。这种最本质的特征可以概括为：自适应滤波器依据用户可以接受的准则或性能规范，在未知的而且可能是时变的环境中正常运行，而无须人为的干预。本章主要讨论的是基于维纳滤波器理论的最小均方(LMS)算法，可以看到LMS算法的主要优点是算法简单、运算量小、易于实现；其主要缺点是收敛速度较慢，而且与输入信号的统计特性有关。 自适应线性滤波器是一种参数可自适应调整的有限冲激响应(FIR)数字滤波器，具有非递归结构形式。因为它的分析和实现比较简单，所以在大多数自适应信号处理系统中得到了广泛应用。如图7-4所示的是自适应线性滤波器的一般形式。输入信号矢量x(n)的L+1个元素，既可以通过在同一时刻对L+1个不同信号源取样得到，也可以通过对同一信号源在n以前L+1个时刻取样得到。前者称为多输入情况，如图7-5所示，后者称为单输入情况如图7-4所示，这两种情况下输入信号矢量都用x(n)表示，但应注意它们有如下区别。 单输入情况： (7-18) 多输入情况： (7-19) 单输入情况下x(n)是一个时间序列，其元素由一个信号在不同时刻的取样值构成；而多输入情况下x(n)是一个空间序列，其元素由同一时刻的一组取样值构成，相当于并行输入。 对于一组固定的权系数来说，线性滤波器是输出y(n)等于输入矢量x(n)的各元素的线性加权之和。然而实际上权系数是可调的，调整权系数的过程叫做自适应过程。在自适应过程中，各个权系数不仅是误差信号e(n)的函数，而且还可能是输入信号的函数，因此，自适应线性滤波器的输出就不再是输入信号的线性函数。 输入信号和输出信号之间的关系为 单输入情况： (7-20) 多输入情况： (7-21) 如图7-4所示的单输入自适应线性滤波器，实际上是一个时变横向数字滤波器，有时称为自适应横向滤波器。它在信号处理中应用很广泛。自适应线性滤波器的L+1个权系数构成一个权系数矢量，称为权矢量，用w(n)表示，即 (7-22) 这样，输出响应表示为 (7-23) 参考响应与输出响应之差称为误差信号，用e(n)表示，即 (7-24) 自适应线性滤波器按照误差信号均方值(或平均功率)最小的准则，即 (7-25) 来自动调整权矢量。 急求，matlab自适应滤波器的程序 clear all close all %channel system order sysorder = 5 ; % Number of system points N=2000; inp = randn(N,1); n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,0.25); Gz = tf(b,a,-1); %This function is submitted to make inverse Z-transform (Matlab central file exchange) %The first sysorder weight value %h=ldiv(b,a,sysorder)"; % if you use ldiv this will give h :filter weights to be h= [0.0976; 0.2873; 0.3360; 0.2210; 0.0964;]; y = lsim(Gz,inp); %add some noise n = n * std(y)/(10*std(n)); d = y + n; totallength=size(d,1); %Take 60 points for training N=60 ; %begin of algorithm w = zeros ( sysorder , 1 ) ; for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n)= w" * u; e(n) = d(n) - y(n) ; % Start with big mu for speeding the convergence then slow down to reach the correct weights if n < 20 mu=0.32; else mu=0.15; end w = w + mu * u * e(n) ; end %check of results for n = N+1 : totallength u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w" * u ; e(n) = d(n) - y(n) ; end hold on plot(d) plot(y,"r"); title("System output") ; xlabel("Samples") ylabel("True and estimated output") figure semilogy((abs(e))) ; title("Error curve") ; xlabel("Samples") ylabel("Error value") figure plot(h, "k+") hold on plot(w, "r*") legend("Actual weights","Estimated weights") title("Comparison of the actual weights and the estimated weights") ; axis([0 6 0.05 0.35]) % RLS 算法 randn("seed", 0) ; rand("seed", 0) ; NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training Order = 32 ; % Set the adaptive filter order Lambda = 0.98 ; % Set the fetting factor Delta = 0.001 ; % R initialized to Delta*I x = randn(NoOfData, 1) ;% Input assumed to be white h = rand(Order, 1) ; % System picked randomly d = filter(h, 1, x) ; % Generate output (desired signal) % Initialize RLS P = Delta * eye ( Order, Order ) ; w = zeros ( Order, 1 ) ; % RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ; pi_ = u" * P ; k = Lambda + pi_ * u ; K = pi_"/k; e(n) = d(n) - w" * u ; w = w + K * e(n) ; PPrime = K * pi_ ; P = ( P - PPrime ) / Lambda ; w_err(n) = norm(h - w) ; end ; % Plot results figure ; plot(20*log10(abs(e))) ; title("Learning Curve") ; xlabel("Iteration Number") ; ylabel("Output Estimation Error in dB") ; figure ; semilogy(w_err) ; title("Weight Estimation Error") ; xlabel("Iteration Number") ; ylabel("Weight Error in dB") ; 急求基于遗传算法的自适应滤波器matlab仿真程序代码？谢谢 处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。 自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。 本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。 通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。 变步长LMS自适应滤波算法的MATLAB程序, 用Matlab软件实现变长NLMS自适应滤波器算法 clear all close all N=10; %滤波器阶数 sample_N=500; %采样点数 A=1; %信号幅度 snr=10; %信噪比 t=1:sample_N; length_t=100; %期望信号序列长度 d=A*sin(2*pi*t/length_t); %期望信号 M=length(d); %M为接收数据长度 x=awgn(d,snr); %经过信道（加噪声） delta=1/(10*N*(A^2)); %计算能够使LMS算法收敛的delta y=zeros(1,M); h=zeros(1,N); %LMS滤波器系数 h_normalized=zeros(1,N); %归一化LMS滤波器系数 y1=zeros(1,N); for n=N:M %系数调整LMS算法 x1=x(n:-1:n-N+1); %LMS算法 y(n)=h*x1"; e(n)=d(n)-y(n); h=h+delta*e(n)*x1; %NLMS算法 y_normalized(n)=h_normalized*x1"; e_normalized(n)=d(n)-y_normalized(n); h_normalized=h_normalized+e_normalized(n)*x1/(x1*x1"); end error=e.^2; %LMS算法每一步迭代的均方误差 error_normalized=e_normalized.^2; %NLMS算法每一步迭代的均方误差 for n=N:M %利用求解得到的h，与输入信号x做卷积，得到滤波后结果 x2=x(n:-1:n-N+1); y1(n)=h*x2"; y2(n)=h_normalized*x2"; end subplot(411) plot(t,d); axis([1,sample_N,-2,2]); subplot(412) plot(t,x); subplot(413) plot(t,y); subplot(414) plot(t,y_normalized); figure(2) plot(t,error,"r",t,error_normalized,"b"); 自适应滤波器的算法如何用MATLAB去编 帮你在百度文库里找到这个算法，自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真，希望对你有帮助。如有问题，可以再讨论解决。 求基于RLS算法和LMS的自适应均衡系统的MATLAB程序`` 里面有些代码有问题，可以参考，代码还是自己写：！ %基于RLS算法的自适应线性预测 clc; clear all; N=300; M=100;%计算的次数 w1=zeros(N,M);w2=zeros(N,M);I=eye(2);e1=zeros(N,M); for k=1:M %产生白噪声 Pv=0.008;%定义白噪声方差 a1=-0.195;a2=0.95;o=0.02;r=0.95; m=5000;%产生5000个随机数 v=randn(1,m); v=v*sqrt(Pv);%产生均值为0，方差为Pv的白噪声 %m=1:N; v=v(1:N);%取出前1000个 %plot(m,v);title("均值为0，方差为0.0965的白噪声");ylabel("v(n)");xlabel("n"); v=v"; %向量初使化 x=zeros(1,N); x(1)=v(1);%x(0)=v(0) x(2)=v(2)-a1*v(1);%x(1)=v(1)-a1*v(0) w=zeros(2,N); w(:,1)=[0 0]";%w(0)=[0 0]"; X=zeros(2,N); X(:,2)=[v(1) 0]";%X(0)=[0 0]";X(1)=[v(0) 0]" C=zeros(2,2*N); C(:,1:2)=1/o.*I;%C(0)=1/o*I e=zeros(1,N)";%定义误差向量 u=zeros(1,N); g=zeros(2,N); %根据RLS算法进行递推 for n=1:N-2 x(n+2)=v(n+2)-a1*x(n+1)-a2*x(n); X(:,n+2)=[x(n+1) x(n)]"; u(n)=X(:,n+1)"*C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1); g(:,n)=(C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1))./(r+u(n)); w(:,n+1)=w(:,n)+g(:,n)*(x(n+1)-X(:,n+1)"*w(:,n)); C(:,2*n+1:2*(n+1))=1/r.*(C(:,2*n-1:2*n)-g(:,n)*X(:,n+1)"*C(:,2*n-1:2*n)); e(n)=x(n+1)-X(:,n+1)"*w(:,n); w1(:,k)=w(1,:)"; w2(:,k)=w(2,:)";%将每次计算得到的权矢量值储存 e1(:,k)=e(:,1);%将每次计算得到的误差储存 end end %求权矢量和误差的M次的平均值 wa1=zeros(N,1);wa2=zeros(N,1);en=zeros(N,1); for k=1:M wa1(:,1)=wa1(:,1)+w1(:,k); wa2(:,1)=wa2(:,1)+w2(:,k); en(:,1)=en(:,1)+e1(:,k); end n=1:N; subplot(221) plot(n,w(1,n),n,w(2,n));%作出单次计算权矢量的变化曲线 xlabel("n");ylabel("w(n)");title("w1(n)和w2(n)的单次变化曲线(线性预测，RLS)") subplot(222) plot(n,wa1(n,1)./M,n,wa2(n,1)./M);%作出100次计算权矢量的平均变化曲线 xlabel("n");ylabel("w(n)");title("w1(n)和w2(n)的100次平均变化曲线") subplot(223) plot(n,e(n,1).^2);%作出单次计算e^2的变化曲线 xlabel("n");ylabel("e^2");title("单次计算e^2的变化曲线"); subplot(224) plot(n,(en(n,1)/M).^2);%作出M次计算e^2的平均变化曲线 xlabel("n");ylabel("e^2");title("100次计算e^2的平均变化曲线");

能看懂安好的不多啊，有伏笔，担心侵权？

这要看你u值怎么取，用Wi+1=Wi+2ueiXi的话，u小于最大特征值分之一，用Wi+1=Wi+ueiXi，则u小于最大特征值分之二

LMS服务不能连接到HECT的硬件。你在系统装置里面，选择显示隐藏装置，然后把HECT给删除了，再吧LMS这个服务给禁用，然后重启。

在对整车悬置进行NVH分析的时候，都需要悬置隔振率的数据，以判断悬置隔振效果好坏。 一般来说，测试悬置隔振率主要有两种主要工况，一个是稳态工况，一个加速工况。 稳态工况主要为怠速空调关/开，需要的话可以加上巡航工况。 加速工况主要为空挡加速工况和2/3档半/全油门工况。 悬置隔振率的计算公式为 其中：a主为主动端加速度；a被为被动端加速度。 NVH对悬置隔振率的要求一般为大于20dB即为合格，放宽点可以到15dB.下面以LMS test.lab测试软件为例，介绍如何在软件中直接计算悬置隔振率。 【网易云课堂上有专门的LMS test.lab视频教程，需要学习该软件的可以去看看。 LMS test.lab教程--NVH测试运用： https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004860009#/courseDetail?tab=1 里面有一节就是专门讲如何计算悬置隔振率的。 】说明：前面说隔振率的计算为20lg(X)，这里公式直接输入F1/F2，比值其实就是前面公式里的X，在后面查看图形的时候，看的是dB值，而dB值的计算公式也为20lg(X)，所以这里只需要计算F1/F2的值即可。 按上图输入完后，点击编号6处，即可计算结果。 点击编号7，可以查看计算的图形结果。 默认编号8处不是dB，需要改成dB显示。点击编号9，可以保存计算结果。 在编号10处需要选到具体的地址，然后点击OK保存即可。

1.遇到这个问题，只能通过u盘安装最新版电脑系统，进行解决。优盘要求是8G或者8G以上的，准备好优盘后需要在电脑上下载系统安装程序，打开App Store 搜索 Mojave，点击查看，再点击获取。等待下载完成，下载完成后先不要启动安装，如果下载速度较慢可以到网盘或者其他地方找下载资源。2.系统安装程序下载完之后，将准备好的优盘插到电脑上(桌面会显示优盘的名称)，打开“应用程序—>其他—>磁盘工具”；3.打开磁盘工具之后，将优盘抹掉(格式化)成「Mac OS X 扩展(日志式)」格式、GUID 分区图，并将优盘命名为「Mojave」如下图所示：按照途图中顺序依次检查，检查没问题后点抹掉；4.优盘抹掉之后，打开“应用程序—>其他—>终端”；5.打开终端之后 将下列代码一字不差的粘贴到终端里面去：sudo /Applications/Install macOS Mojave.app/Contents/Resources/createinstallmedia --volume /Volumes/Mojave /Applications/Install macOS Mojave.app --nointeraction6.粘贴进去之后按回车键，会提示你输入密码，这个密码是你电脑的开机密码，输入的过程因为输入密码是加密的所以屏幕不会有任何反应，输完密码回车即可，然后是漫长漫长漫长的等待，等待的时间长短取决于你电脑的配置

问题一：请问：给排水的系统图怎么看的哦，请大师指点啊！！！ 就是分管径计算么 一层的加一个层高 立管加层高 水平方向的在平伐图上计算 比例尺量 很简单的 问题二：如何看给排水的系统图纸? 查看方法：1） 系统轴测图对于给水排系统和消防给水系统，一般宜按比例分别绘出各种管道系统轴测图。图中标明管道走向、管径、仪表及阀门、控制点标高和管道坡度（设计说明中已交待者，图中可不标注管道坡度），各系统编号，各楼层卫生设备和工艺用水设备的连接点位置。如各层（或某几层）卫生设备及用水点接管（分支管段）情况完全相同时，在系统轴测图上可只绘一个有代表性楼层的接管图，其他各层注明同该层即可。复杂的连接点就局部放大绘制。在系统轴测图上，应注明建筑楼层标高、层数、室内外建筑平面标高差。卫生间管道应绘制轴测图。2） 展开系统原理图对于用展开系统原理图将设计内容表达清楚的，可绘制展开系统原理图。图中标明立管和横管的管径、立管编号、楼层标高、层数、仪表及阀门、各系统编号、各楼层卫生设备和工艺用水设备的连接，排水管标立管检查口、通风帽等距地（板）高度等。如各层（或某几层）卫生设备及用水点接管的接管图，其他各层注明同该层即可。3） 当自动喷水灭火系统在平面图中已将管道管径、标高、喷头间距和位置标注清楚时，可简化表示从水流批示器至末端试水位置（试水阀）等阀件之间的管道和喷头。 问题三：新手如何看懂给排水系统的图纸 XL 9 是消火栓立管9 给排水一般都是首字母 雨水立管YL 污立WL 给立GL 废水FL等等 平面图就是不管高度的，立管一般放在管道井或者是墙角，在平面图里就是一个圈 系统图就是立体图，斜45度看过去的样子，自己想象下就能有大概轮廓了 给排水设就是在建筑结构基础上布水管，立管位置自己定 具体要求见建筑给排水规范。 问题四：给排水中的给水系统图要怎么看？？？ 10分 系统图主要是结合平面图来看，找准对应的部位，从系统图中就能看出该位置管道的垂直走向、标高等信息，这些是平面图所不能够表示的。换句话说，平面图是俯视图，而系统图是正视图，平面图和系统图相结合才能体现一个三维的效果。 问题五：怎样快速学习看安装给排水图，，系统图平面图怎么联系来看，怎么来算量 要在脑子里呈现出总的系统，知道从哪来，到哪去，这是最基本的。从系统图中可以知道整个系统的大致走向，然后对应到相应的平面图。建议拿到图纸先读说明，帮助对整个系统有个认识，然后熟记图例，至于详细的做法要通过日常的积累和翻阅图集。 问题六：给排水系统图 FL=废水XHL=消防NL=中水WL=污水立管还有其他水管字母标示如下： GL-给水 PL-排水 RL-热水 YL-雨水 XL-消火栓 HL-消防喷洒 问题七：给排水的系统图怎么看的哦 系统图反应的是空间管线的关系，除了平面图中XY轴，还增加了Z轴。有些时候，由于管线遮挡等原因，系统图可以不按照平面图的比例来画。它的主要作用就是表示平面图上不能轻易看出来的管线空间位置关系。 问题八：排水系统图怎么看 系统图表示的是管道走向及节点，没有比例，先看答题思路后对照平面图一一对比，如果想确定长度，可以从平面图中确定。 问题九：给排水图纸系统图怎么看？急？ 分为两种，一种为系统图，一种为系统原理图，系统图是局部给排水的轴测图。表达器具的接管空间位置，有高度，管径。系统原理图是整体表达，反映整个排水或者雨水之类的情况。按照每个人的作图习惯不同，有些人会把两个合起来画，适合一些较小的工程。 问题十：请问给排水的系统图怎么看的哦，请大师指点， 5分 第一张JL是供水立管，YL是雨水立管系统图，有管径大小，标高按照楼层；第二章是污水管道系统图；第3张是鸟瞰图

“背靠背”,源自英文“back to back ”的直译,意思是连续两次。网球中说背靠背冠军就是连续2次冠军，如果是连续2天比赛，也可以叫背靠背比赛`谢谢给分

1.mac电脑自带有截图功能，可以通过按下组合键来截图。截图分为全屏截图和手动截图。操作分别为COMMAND+SHIFT+3，COMMAND+SHIFT+4。非常简单，稳定。2.截图后还可以双击图片，点击工具箱，进行简单的图片处理，都是非常实用的功能。扩展资料Mac它是苹果公司自1984年起以“Macintosh”开始开发的个人消费型计算机，如：iMac、Mac mini、Macbook Air、Macbook Pro、Macbook、Mac Pro等计算机。使用独立的Mac OS系统，最新的macOS系列基于NeXT系统开发，不支持兼容。是一套完备而独立的操作系统。macOS系统是苹果机专用系统，正常情况下在普通PC上无法安装的操作系统。苹果公司不但生产Mac的大部分硬件，连Mac所用的操作系统都是它自行开发的，接下来，我们就来了解一下它的操作系统。苹果机的操作系统已经到了macOS 10.14，代号Mojave，这是Mac电脑诞生以来最大的变化。macOS 10.14系统加入了最新的黑暗模式，新系统非常整洁，它的许多特点和服务都体现了苹果公司的理念。macOS操作系统界面非常独特，突出了形象的图标和人机对话(图形化的人机对话界面最初来自施乐公司的Palo Alto研究中心，苹果借鉴了其成果开发了自己的图形化界面，后来又被微软的Windows所借鉴并在Windows中广泛应用)。苹果公司能够根据自己的技术标准生产电脑、自主开发相对应的操作系统，可见它的技术和实力非同一般。打个比方，苹果公司就像是Dell和微软的联合体，在软硬件方面“才貌双全”。

问题一：给排水系统图怎么画呢 ？能和你交流一下吗？ 我的步骤啊：1将需要整理系统图的平面管线复制出来 2接下来打开两个视口。一个放平面，一个放拷贝出的相应管线平面，在后者中参考平面视口把拷贝出的平面管线做相应的45度旋转和加竖向管线，整理出系统图……另：原来画图细致，在画平面图时给管道负相应的标高值（我当初负值不必是精确地，表示出上下关系即可），然后系统图时直接用天正或理正生成，当然生成的图多少别扭些，接下来就开两个视口，用上述伐法系统图参考平面图，给生成的系统图作相应调整（管长位置等），顺眼为止……希望能够帮到你 问题二：初学建筑给排水中系统图怎么画 按照工程制图的斜二测画法将平面图绘制相应的系统图，要是用天正给排水画图，就可以直接生成系统图 问题三：给、排水系统图如何画？ 笨的要死！ 把图正着，倒着拿上看不就上下翻了吗？？ 问题四：给排水施工图系统图怎样画?> 建筑给排水一般都是轴测图，横向竖向和斜45°的线，比例示意，管径高程要标清楚 你找个样子照着画就行，也可以试试天正给排水之类的软件 要是市政管网的系统图，就是画上管段、检查井、流向、管径、长度、坡度，控制点高程 问题五：室内给排水施工图怎么画？ 先做图纸说明 然后画系统草图 根据系统草抚来展开画详图 然后回头修正你的草图 任何图纸都是用一种语言来表述它所代表的工程 只要把空间位置，逻辑布置以及工序实现方法等描述清楚就行了。 你说的斜着画的 那些是轴测系统图 不表示实际的位置 只是表示那根管接那根管 哪个阀在那根管上。我也不是专业做设计的 仅供参考一下吧。 问题六：排水平面图怎么画 要画排水平面图之前，因先布置管位图以及汇水范围图，并根据汇水范围图计算干管和支管的管径坡度，并确定区块和道路标高，以便决定管道埋深和富余标高。最后可用鸿业等市政管线软件制叮cad图。 问题七：给排水系统图怎么确定哪条线画45度 选哪个方向的管为45°没有什么规定，弧管为竖线，水平管为横线和45°线，就是几何里面的X、Y、Z轴线，一般是把洁具级管件多的设为横线，根据制图方便，可随意调整。 问题八：给排水平面图中给水立管怎么画 160分 立管只是用个圈表示，具体大小你是要标注的，所以这个圈你可以适当的画大一点，大小合不合适你可以在打印预览里面看 问题九：建筑给排水系统图是采用什么原理绘制的？ 系统图：其实就是45°轴侧图。由于此种绘制方法相对繁琐，现在大部分已经绘制原理图，亦即展开图工将管道连接关系表达清楚 问题十：屋面排水示意图怎么画 先去找个好点的别人的屋面图过来模拟画下，你就有自己的概念了。立面图你画对就好了，立体感是设计想象出来的，不是你画出来的。画的不对，在有立体感都没用哈。

如果您想将 MacBook Air 从 macOS 7 升级到 macOS 10.14（Mojave），您需要进行多个中间步骤，因为直接从 macOS 7 升级到 macOS 10.14 是不可能的。首先，您需要将 macOS 7 升级到 macOS 8，然后逐步进行多个版本的升级，直到达到 macOS 10.14。请注意，升级操作涉及到数据备份和可能的软件兼容性问题，建议在进行升级前做好备份，并确保您的软件和设备都兼容目标 macOS 版本。以下是大致的步骤：确保您的 MacBook Air 符合 macOS 10.14 的最低系统要求。macOS Mojave 最低要求：macOS 10.8 或更高版本，2 GB 内存，12.5 GB 硬盘空间。备份您的数据：在升级前，务必备份您的重要数据。您可以使用 Time Machine 或其他备份工具来备份文件。下载 macOS 10.8 Mountain Lion：您可以在 App Store 中下载 macOS 10.8 Mountain Lion 安装程序。安装 macOS 10.8 Mountain Lion：运行下载的 macOS 10.8 安装程序，按照提示完成安装。进行逐步升级：接下来，您需要逐步升级 macOS 版本，一般是按顺序进行，直到升级到 macOS 10.14 Mojave。macOS 10.9 MavericksmacOS 10.10 YosemitemacOS 10.11 El CapitanmacOS 10.12 SierramacOS 10.13 High Sierra下载 macOS 10.14 Mojave：在 App Store 中下载 macOS 10.14 Mojave 安装程序。安装 macOS 10.14 Mojave：运行下载的 macOS 10.14 Mojave 安装程序，按照提示完成安装。升级过程可能需要一定时间，请确保您的电源充足并保持网络连接稳定。在升级过程中，可能会需要您输入 Apple ID 和密码，以验证下载和安装。完成升级后，您的 MacBook Air 将运行 macOS 10.14 Mojave，并可以体验最新的功能和改进。需要再次强调，请确保在进行升级前备份您的数据，并在升级过程中注意所有可能的提示和警告。如果不确定操作或有疑问，建议您寻求专业的技术支持。说着很麻烦，建议您去看相关视频以便升级

你可以按照颜色进行接线，例如把灯光接线头的颜色和电线颜色相同的线连接在一起。

1.报警管路上常开阀关闭或未全开2.报警管路上过滤器堵塞3.压力开关电源线断开4.压力开关损坏，5.压力开关动作设定值太高。