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《SYSTAT全系列軟件》(SYSTAT_Software)[ISO],行業軟件、資源下載
下載分級 软件资源
資源類別 行業軟件
發布時間 2017/7/12
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《SYSTAT全系列軟件》(SYSTAT_Software)[ISO],行業軟件、資源下載 簡介: 簡介: 聲明:該資源已經殺毒 並安裝測試 殺毒軟件:卡巴斯基反病毒personal版本:5.0.391 共享服務器:DonkeyServer No1,Byte Devils 做源時間:19:00--7:30 通過安裝測試,系統是中文版.Microsoft.Windows.XP.Professional.SP2 軟件版權歸原作者及原軟件公司所有,如果你喜歡,請購買正版軟件 ******
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"《SYSTAT全系列軟件》(SYSTAT_Software)[ISO],行業軟件、資源下載"介紹
簡介:
IPB Image

聲明:該資源已經殺毒 並安裝測試
殺毒軟件:卡巴斯基反病毒personal版本:5.0.391
共享服務器:DonkeyServer No1,Byte Devils
做源時間:19:00--7:30
通過安裝測試,系統是中文版.Microsoft.Windows.XP.Professional.SP2
軟件版權歸原作者及原軟件公司所有,如果你喜歡,請購買正版軟件
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以前有人發過SigmaStat和SigmaPlot,最近找到一個包括SYSTAT公司出品的共8個軟件的鏡像.
光盤內附有注冊機或注冊碼.
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SYSTAT系列IPB Image

SYSTAT介紹 IPB Image

結合高等統計與交談繪圖探索與分析資料.圖形直接與資料相連增加資料探索的能力,可同時顯示2D/3D圖形, 如果您不是統計專家,您的研究有需要用到統計分析,您想要買一統計軟件,而且要像Excel一樣的操作方式直覺好用. 而且常用的統計功能都要含在軟件內,不想購買額外之模塊, 那 SYSTAT 應該就是您要的東西了 您可以馬上免費試用看看
SYSTAT將常用統計功能都含在軟件內,所以您不需購買額外之模塊. SYSTAT發展超過20年,從大計算機到個人計算機,所以性能十分專業成熟, 國內外有相當多的使用者,美國500大的必備統計軟件工具.
非常適合教學及研究使用,使用的對象涵蓋了所有理工農醫法商各科系 是美國許多大學指定的統計教學研究工具 它的特色是:
1.More Statistics 更多統計 基本到中階到高等的統計都內涵其中.
2.More Graphs 更多繪圖 可同時顯示2D/3D圖形,資料探索
3.Less Effort 少做苦工 圖形直接可與資料相連增加資料探索的能力
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SigmaPlot介紹 IPB Image

SigmaPlot軟件幫助你迅速建立精確的圖表
SYSTAT 科技造就的 SigmaPlot圖表軟件幫助你清楚地、精確地展示你的工作,超越以前你所用過的簡單的電子表格。有了SigmaPlot,你不用坐在電腦前花費好幾個小時就能制作出優質的圖表。 SigmaPlot與Microsoft Office系列全面兼容因此你能從Microsoft Excel容易地存取數據並且在Microsoft PowerPoint中展示你的結果。
圖表軟件使數據更加直觀、容易理解
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SigmaScan介紹 IPB Image
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SigmaScan Pro結合32位高性能提供您影像分析與量測最佳的解決方案,新版的SigmaScan Pro可在Windows 98、 NT上執行,支持的影像格式有TIFF、TGA、BMP、PCX及GIF,可以直接從掃瞄器、數字相機或CD-ROM等輸入,新的功能:色階格式有16-bit、24-bit、32-bit,可以做飽和(Saturation)、門檻(thresholding)等校正之影像處理、移除及過濾不必要的對象,計算44種影像量測功能,如面積、周邊長、長軸、短軸等,提供數學轉換語言共有50余種函數。
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SigmaStat介紹IPB Image
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SigmaStat軟件與Office完全相容,也可以與Excel,SigmaPlot系列產品直接互動、3-way ANOVA多重回歸(Multiple logistic regression)、繪圖能力增強。SigmaStat是第一個也是唯一的內附專家系統之統計軟件,引導您做統計分析,就像有一個專業顧問在您身邊一樣。
操作簡單,並附有范例檔、及使用操作手冊,適合對統計知識了解不多的人使用。
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TableCurve2D,3D介紹
TableCurve 2D/3D為復雜數據的模型化提供了強力解決方案, 內建的方程組為各種應用提供了線性和非線性模型!
第一名的2D曲線套配軟件 IPB Image
IPB Image

TableCurve 2D,3D 曲線套配軟件
經常做實驗的人請照過來
問題一:Curve Fitting曲線套配?
如果您有一堆X,Y數據資料,雖然大概知道應該是屬於某種曲線函數.但無法找出其正確的系數,如
Y=a+bX+cX*X a,b,c=?
如何找出a,b,c您該怎麼辦?
用TableCurve 2D就對了.
問題二:Surface Fitting曲面套配?
如果您有一堆X,Y,Z數據資料,雖然大概知道應該是屬於某種曲面函數.但無法找出其正確的系數,如
Z=a+bX+cY+d*X*Y a,b,c,d=?
如何找出a,b,c,d您該怎麼辦?
用TableCurve 3D就對了.
基本上Equation Discovery的問題我們可以利用統計方法.將實驗數據轉成數學方程式y=f(x)或z=f(x,y)
找出研究對象的數學模型後,就很容易地預測將來的反應行為.不必每次都要做實驗,大家都知道實驗是很昂貴也很累人的.所以您需要曲線套配軟件 TableCurve 2D,3D.
能自動曲線套配與找出最合適的方程式是TableCurve獨一無二之處,
2D方面 y=f(x)能從3665的方程式中,搜尋出最符合2D資料的方程式。
3D方面 z=f(x,y)能從453,697,490的方程式中,搜尋出最符合3D資料的方程式,且精度高的小數以下38位數.
如果沒有合適您的方程式,你也能自訂方程式.
可讓您的論文實驗無往不利.
是各研究計劃指定的曲線套配軟件,
安裝加保證教到會ㄡ
第一名的3D曲線套配軟件 IPB Image
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擁有453,697,387 個方程式。唯有本軟件能從數以萬計的方程式中,搜尋出任一符合3D資料的正確方程式。如無合適的方程式,能增加15個使用者自身定義的函數,並與TableCurve本身提供的方程式相結合,並可產生C、FORTRAN、Pascal及BASIC的函數供您測試使用。
問題一:Curve Fitting
如果有一堆X,Y數據數據,雖然大概知道應該是屬於某種曲線函數
但無法找出其正確的系數 例如 y=a+bX+cX*X a,b,c=?
如何找出a,b,c 您該怎麼辦? 用Curve Fitting Suite-TableCurve 2D
問題二:Surface Fitting
如果有一堆X,Y,Z數據資料,雖然大概知道應該是屬於某種曲面函數
但無法找出其正確的系數如 y=a+bX+cY+d*X*Y a,b,c,d=?
如何找出a,b,c,d您該怎麼辦? 用Curve Fitting Suite-TableCurve 3D
基本上Equation Discovery的問題我們可以利用統計方法
將實驗數據轉成數學方程式y=f(x)
找出了研究對象的數學模型,就很容易地預測將來的反應行為.
不必每次都要做實驗,大家都知道實驗是很昂貴也很累人的.
所以您需要曲線套配軟件 Curve Fitting Suite
TableCurve 2D 和 TableCurve 3D
Curve Fitting Suite會自動地套配與找出最合適的方程式
2D方面 y=f(x)能從3665的方程式中,搜尋出最符合2D資料的方程式。
3D方面 z=f(x,y)能從453,697,490的方程式中,搜尋出最符合3D資料的方程式
且精度高的小數以下38位數.
如果沒有合適您的方程式,你也能自訂方程式.
客戶的說法:
我真的實驗做的很累,我想要看看數據是以何種函數來分配,以前還可以用Fortran來做Curve Fitting,不過對於新的程序設計方法我實在拿它沒辦法,我的研究生說TableCurve應該可以勝任,果然連非線性函數都可以Curve Fitting的出來.省了我很多的時間,把我的憂慮都消除了
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PeakFit介紹IPB Image
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Peakfit 色層分析及光譜研究軟件使用非線性曲線的適當峰值可讓您偵測、測定及分析隱藏在未解決峰值數據中的峰值,使用可在屏幕上管控的圖形分析方式,省略復雜的數學積分技巧,以前要花許多時間的資料分析工作,現在只要幾分鐘即可,不管是復雜或噪聲多的資料,都有辦法幫您處理。
第一名的非線性尖峰曲線套配軟件
使用非線性尖峰曲線的套配可讓您分離出重迭隱藏的尖峰,省略復雜的數學積分技巧,以前要花許多時間的資料分析工作,現在只要幾分鐘即可,不管是復雜或噪聲多的資料,都有辦法幫您處理。在光譜,層析,電泳分析時,我們常需要非線性曲線套配,以找出合理的峰值.
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AutoSignal介紹IPB Image
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最專業的信號處理分析軟件之一
包括以下:
傅立葉變換 FFT
自動回歸 AutoRegressive
移動平均回歸 Moving Average
自回歸移動平均模型分析 ARMA
復數指數模型 Complex exponential modeling
最小變異數 Minimum variance methods
特征分析 Eigen analysis frequency estimation
小波分析 Wavelets
相關資源:

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