excel版本的MK trend test的英文说明及使用方法，包括置信区间等，只要把数据输入进去就可以了

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

CES Trend Watch 2022 - 电子消费展 报告

公司内网电脑安装了亚信安全防毒墙网络版，但在使用中非常不友好，功能差，乱杀文件，流氓气质，每个人都有干掉它的冲动，但卸载需要输入密码（多数人都不知道），面对亚信防毒墙只能望洋兴叹。 那么，有没有办法不需要密码就可以卸载（或退出）亚信安全防毒墙网络版的方法呢？ 导入reg注册表文件后，就可以不需要密码卸载，或者退出该软件。

黄土时间序列的季节性分解 Seasonal-Trend-Loess（STL）算法将时间序列分解为季节，趋势和残差成分。 该算法使用（ 为原始论文）来平滑循环子序列（例如，下例中所示的CO 2数据中的所有January值）。 从信号中去除季节性之后，对余数进行平滑处理（分多个步骤）以找到趋势。 重复此过程，并可能包括利用Loess的加权最小二乘法基础进行的鲁棒性迭代，以消除异常值的影响。 详细信息在进行了描述。 stl-decomp-4j是可从获得的原始Ratfor / Fortran的Java端口（为；也包含在examples/StlPerfTest/fortran_benchmark ），已扩展为支持局部二次插值。 stl-decomp-4j期望间隔均匀的数据且没有缺失值，类似于原始的Fortran版本（以及和版本，它们都在后台使用原始的Fortran版本）。 查看了解TODO等。

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基于matlab做栅格数据的MK趋势分析

利用Sql数据库，将数据库中的分类信息的数据读取，并绘制曲线图，曲线图的数据范围可以根据实时数据进行改变，曲线上的每个点，鼠标移上去可以显示数值....（文件中包含数据库信息） 开发工具：VS2005（.Net2.0) 数据库：Sql2005

Beam-space Multiplexing: Practice, Theory, and Trends–From 4G TD-LTE, 5G, to 6G and Beyond