数据处理与特征工程

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XPS数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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1、打开EXCEL,找到XPS谱图的表。 2、用C1s的峰值减去284.6eV(等于 1.11)。 3、把需要分析的峰的数据拷贝到Origin里 面。 4、点击A(X)→点击鼠标右键 →点击Set Column Values →col(A)-1.11 → OK。

5、去除多余的数值(剩下453.04~ 462.09)。 6、作图。 7.点击Analysis→smoothing→FFT Filter→5→OK。

8、 双击左上角的1→移走data1_c→OK。 9、 双击smoothed把出现的数据拷贝到新 建的文本文档中并保存 。 10、打开XPS分峰软件。 11、点击data→import(ASCII)→新建 文本文档→打开。

12、点击background,选背景(一般为 linear),背景范围455~462。 13、add peak,选择Peak type:p。然后 添加合理的峰位、FWHM和L-G值。 14、调节峰位、峰面积、FWHM和L-G值。 使虚拟的峰位和实际峰位基本重合。

15、分别点击Save XPS、 Export(spectrum)和 Export to clipboard保存图。 16、打开画图板复制入图形可以得到想要 的数

812误差理论与数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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西安理工大学研究生招生入学考试 《误差理论与数据处理》考试大纲

科目代码:812

科目名称:误差理论与数据处理

第一部分 课程目标与基本要求 一、课程目标

“误差理论与数据处理”课程是测控技术与仪器、光电信息科学与技术等专业的技术基础课。本课程考察考生对误差理论与数据处理的基本概念、理论与方法的理解,并且能够灵活进行误差分析、测量结果评价和试验数据处理,考查考生对基本知识的运用能力。 二、基本要求

“误差理论与数据处理”课程的任务是使学生掌握误差的基本性质和处理方法、误差的合成与分配方法、测量不确定度的基本理论及评定方法以及常用的测量数据处理方法。通过本课程的学习,学生能合理设计仪器或选用仪器和测量方法,能正确处理测量和实验数据,具有较强的分析问题与解决问题的能力。

第二部分 课程内容与考核目标

第一章 绪论 掌握误差的定义及表示法; 掌握误差来源;

掌握系统误差、随机误差、粗大误差的定义和判别方法; 理解精度概念;

了解数字舍入规则和数据运算规则。

第二章 误差的基本性质与处理 理解随机误

正交试验设计与数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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正交试验设计与数据处理在生产实践中,试制新产品、改革工艺、寻求好的生产条件等, 这些都需要做试验,而试验总是要花费时间,消耗人力、物力。因 此,试验的次数应尽可能少。 全面试验: 如 4 个 3 水平的因素,要做 34=81 次试验; 6 个 5 水平的因素,要做 56=15625次试验。非常困难。 能否减少试验次数,而又不影响试验效果呢? 正交试验 有 4.1 正交表及其用法 正交表的记号:L9(34)——表示 4 个因素,每个因素取 3 个 水平的正交表。格式如表4-1所示。

4.1 正交表及其用法

正交表记为 Ln(mk),m 是各因素的水平,k (列数)是因 素的个数,n 是安排试验的次数(行数)。

L9(34)4因素 3 水平正交试验,共做 9 次试验,而全面试验要 做 34=81 次,减少了72次。L25(56) 6因素5水平正交试验,共做25次试验,而全面试验 要做 56=15625 次,减少了15600次。 正交表的两条重要性质: ( 1)每列中不同数字出现的次数是相等的,如 L9(34),每 列中不同的数字是1,2,3。它们各出现三次。

( 2 )在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时, 每种数对出现的次数是相等的,如如 L

rest - 数据处理

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静息态数据处理

Part1 数据的预处理

1、格式转换 2、去除前 n 个时间点的数据 3、时间层校正(Slice Timing) 4、头动校正(Realign) 5、空间标准化(Normalize) 6、平滑(Smooth) 7、去线性漂移(Detrend) 8、 滤波(Filer)

一、DICOM 格式——NIFTI 格式。若数据遗失 NIFTI 格式则不用转,直接在工作

目录下建 立一个子文件夹“FunImg” ,将数据拷入其中即可 二、一般去 10(8——20 之间即可) ,由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定 三、Slice Timing 的设置:以总层数 25 层为例 SPM 中:Slice order:<—x:1:2:25;2:2:24 Reference Slice 参考层一般取中间层,即第 25 层。因为扫描顺序为: 1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 DPARSF 中:1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 四、 头动校正后会在工作目录下生成 Realign Parameter 文件夹, 其中有 spm….ps 这个文件, 用专业版的 Aoboe Reader 打开可查看每个被试头动情况。 或在 Excludesubjects.txt 文件 下可查看头动数据(卡不同值时被排除被试情况) 。对于患有疾病的患者:一般卡 3mm 和 3degre;而对正常人一般卡 1.5mm 和 1.5degere 或取 2. 五、 空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上估计, 以克服不同被试的脑结构之间的差 异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像的空间标准化,有两种方式: a、 使用 EPI 模板进行空间标准化 SPM 中:原始图像 Source Image:mean_***.img 头动校正后生成的文件,为某被试 各个时间点的平均像;Image to write :r*.img 所有头动校正后生成的文件;模板图 像 Template Image: EPI.nii ; Bounding box: -126 -72; 90 108 ; -90 90 Voxel sizes: 3 3 3。 . DPARSF 中类似可设 b、 使用一致分割的 T1 像进行空间标准化 分三部分: 1、 配准 coregister 将结构像与功能像匹配,即把被试的结构像变换到功能像空间 (被试的平均功能像) 2、 分割 转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就 能把功能像弄到标准空间去。

此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换 矩阵。转换矩阵会写入*_seg_sn.mat 文件中。 3、 标准化 把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么从被试的原始空间到标准空间。 SPM 中: coregister—Reference Image: mean_name.image —Source Image: T1.img; Segment—data:

T1_coregiserd.ima—clean up any par

地图数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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地图数据一般处理过程

一 数据裁剪

裁剪是按照多边形进行对空间数据裁剪。不通的数据有不通裁剪工具。我们使用到的数据一般是两种。矢量数据和栅格数据(卫星图片数据)。两种数据的裁剪工具位置:

1 矢量数据裁剪

图1 Geoprocessing 的下拉菜单CLIP菜单里面

以上截图是矢量数据的裁剪。 2 卫星图片数据裁剪。

在ARCTOOLBOX里面的:

图2 卫星图片裁剪的位置

图3 卫星图片裁剪工具条 第一栏:输入卫星图片数据。

第二栏:输入矢量数据(行政多边形边界) 第三栏:必须放在GDB数据库里面

二 数据转换。

公司目前数据转换就是CAD数据转换成ARCGIS的数据。还有是MAPINFO数据转换成ARCGIS的数据。在公司的时候经常遇到就是这两个问题。也是比较麻烦的数据。MAPINFO的数据转换成ARCGIS的数据一般使用MAPIFO9.5里面的通用转换工具条。在下记不得在那里。因为使用期只有30天所以比较麻烦。这里不多説。説下CAD数据转换吧。

CAD数据转换。直接导入到GDB数据库中。

图 5 数据导入GDB

但是导入之后由于坐标系统的不一致。没有办法重叠。所以必须使用投影转换。 注意:

1导入的CAD数据是五个文件。一个线、两个多边、一个点文件、一个标注文件。但

GNSS测量与数据处理试题

标签:文库时间:2024-12-15
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一、判断题

1、GPS接收机的几何中心与相位中心重合,数据处理过程中不需要做任何改正。 答案:错

2、我国自主研制的北斗定位系统目前已具备覆盖亚太地区的定位、导航和授时以及短报文通信服务能力。

答案:对

3、注入站的主要任务是在主控站的控制下,将主控站推算和编制的卫星星历、钟差、导航电文和其它控制指令等,注入到相应卫星的存储系统。

答案:对

4、地球自转不是均匀的,存在着多种短周期变化和长期变化。 答案:对

5、1954年北京坐标系是地心坐标系。 答案:错

6、地面上同一个点在CGCS2000及WGS84坐标系中的坐标存在较大差异,在一般工程测量工作中必须加以区分。

答案:错

7、经高斯投影后,中央子午线是直线,且不存在投影长度变形 答案:对;

8、高斯投影存在长度投影变形,距离中央子午线越近,变形越大。 答案:错;

9、为了控制投影变形,高斯投影必须分带。我国规定按经差6度和3度进行分带。 答案:对

10、GPS系统中以原子时作为时间基准 答案:对

11、电离层对GPS信号有延迟作用,其大小与信号的频率有关。 答案:对

12、对流层对GPS信号有延迟作用,其大小与信号的频率有关。 答案:错

13、GPS系统所使用的测距码,如C/A码等,是伪

正交试验设计与数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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正交试验设计与数据处理在生产实践中,试制新产品、改革工艺、寻求好的生产条件等, 这些都需要做试验,而试验总是要花费时间,消耗人力、物力。因 此,试验的次数应尽可能少。 全面试验: 如 4 个 3 水平的因素,要做 34=81 次试验; 6 个 5 水平的因素,要做 56=15625次试验。非常困难。 能否减少试验次数,而又不影响试验效果呢? 正交试验 有 4.1 正交表及其用法 正交表的记号:L9(34)——表示 4 个因素,每个因素取 3 个 水平的正交表。格式如表4-1所示。

4.1 正交表及其用法

正交表记为 Ln(mk),m 是各因素的水平,k (列数)是因 素的个数,n 是安排试验的次数(行数)。

L9(34)4因素 3 水平正交试验,共做 9 次试验,而全面试验要 做 34=81 次,减少了72次。L25(56) 6因素5水平正交试验,共做25次试验,而全面试验 要做 56=15625 次,减少了15600次。 正交表的两条重要性质: ( 1)每列中不同数字出现的次数是相等的,如 L9(34),每 列中不同的数字是1,2,3。它们各出现三次。

( 2 )在任意两列中,将同一行的两个数字看成有序数对时, 每种数对出现的次数是相等的,如如 L

Excel与数据处理-结课论文

标签:文库时间:2024-12-15
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毕业设计-文献翻译

姓名:樊世克 专业:金属12-1 学号:311206001111 学院:材料学院 指导老师:许磊

EXCEL与数据处理结课论文

1.摘要

Office Excel的功能非常强大,也非常好用,一般的文字排版、表格、计算、函数的应用等都用EXCEL来解决,它能够方便的制作出各种电子表格,使用公式和函数对数据进行复杂的运算;用各种图表来表示数据直观明了;利用超级链接功能,用户可以快速打开局域网或Internet上的文件,与世界上任何位置的互联网用户共享工作薄文件。本文为学习完excel课程后的相关心得体会。

2.关键词

Excel 数据处理 心得体会

3.背景

在知识大爆炸,数据日益庞大的当今时代;在会计电算化日益普及,企业日益发展;交易日益扩大和复杂的今天,传统的手工审计已越来越不能适应现代审计的需要;会计电算化对传统的会计理论和实务产生了重大影响,当然也会影响到为达到有效的内部控制而采取的组织结构和业务程序,必然对传统的审计产生很大的影响。所以,必须制定与新情况相适应的计算机审计准则以及计算机审计方法,以利开展计算机审计工作。与此同时,计算机审计准则的制定和计算机审计工作的开展将会对会计电算化的发展产生积极的推动作

变形监测数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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1.变形的类型(了解):按变形性质可以分为周期性变形和瞬时变形;按变形状态则可分为静态变形和动态变形

静态变形:是指变形监测结果仅表示为时间的函数; 动态变形:是指在外力作用下产生的变形,它是以外力为函数来表示的动态系统对于时间的变化,其观测结果是表示建筑物在某个时刻的瞬时变形。 2.变形监测的主要任务(了解):周期性地对拟定的观测点进行重复观测,求得其在两个观测周期间的变化量;或采用自动遥测记录仪监测建(构)筑物的瞬时变形。 3.变形监测分类(了解):(1)按监测范围分类:全球性变形监测:如监测全球板块运动、地极移动、地球自转速率变化等;区域性变形监测:如地壳形变监测、城市地面沉降等;工程和局部性变形监测:如监测工程建筑物的三维变形、滑坡体的滑动、地下开采使引起的沉陷变形等。(2)按监测地点分类:内部变形监测:内容主要有工程建筑物的内部应力、温度变化的测量,动力特性及其加速度的测定等;外部变形监测:又称变形观测,其主要内容有建(构)筑物的沉降观测、位移观测、倾斜观测、裂缝观测、挠度观测等。(工程建筑物的内外部变形观测之间有着密切的联系,一般应同时进行,以便互相验证和补充) 4.测量点分类:

(1)水准基点:垂直位移监测的基准点。一般3~4

单缝衍射数据处理

标签:文库时间:2024-12-15
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刻度/mm 光强/x10^-7 刻度/mm 33 2.15 -6 33.1 2.05 -5.9 33.2 1.84 -5.8 33.3 1.55 -5.7 33.4 1.16 -5.6 33.5 0.83 -5.5 33.6 0.5 -5.4 33.7 0.37 -5.3 33.8 0.37 -5.2 33.9 0.5 -5.1 34 0.8 -5 34.1 1.26 -4.9 34.2 1.84 -4.8 34.3 2.5 -4.7 34.4 3.16 -4.6 34.5 3.73 -4.5 34.6 4.15 -4.4 34.7 4.26 -4.3 34.8 4.17 -4.2 34.9 3.88 -4.1 35 3.41 -4 35.1 2.77 -3.9 35.2 2.03 -3.8 35.3 1.35 -3.7 35.4 0.85 -3.6 35.5 0.67 -3.5 35.6 0.94 -3.4 35.7 1.78 -3.3 35.8 2.8 -3.2 35.9 4.05 -3.1 36 6.01 -3 36.1 7.47 -2.9 36.2 9.23 -2.8 36.3 10.71 -2.7 36.4 11.75 -2.6 3