数据分析综合、设计实验报告--用电量问题
(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告
西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级：地信111 姓名：杨登贤 学号：2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告
一．设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) （1）三维显示参数 (5) （2）三维视窗信息参数 (6) （3）太阳光源参数 (6) （4）显示详细程度 (6) （5）观测位置参数 (7) 二．（几何纠正几何畸变图像处理）：几何纠正结果图。 (7) （2）选择合适的坐标变换函数（即几何校正数学模型） (8) （3）数据控制点采集表 (9) （4）多项式模型参数 (9) （5）图像重采样参数 (10) （6）结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出)：镶嵌图（根据不同条件做出不同的几张）。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.（图像增强处理）：傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) （1）原图像 (13) （2）卷积增强设置参数 (13) （3）卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) （1）快速傅里叶变换设置参数 (14) （2）低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) （1）参数设置 (18) （2）处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) （1）参数设置 (19) （2）处理图像 (20) 3.指数计算 (20) （1）参数设置 (20) （2）处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) （1）参数设置 (21) （2）处理图像 (22) 六.（非监督分类）：非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
实验心理学实验报告6
心理学实验报告实验名称：系列位置效应实验 学院： 姓名： 学号：
摘要：本实验以汉字为材料，通过看汉字在系列中所处的位置、回忆延迟的时间和汉字呈现时间对自由联想的影响，称为系列位置效应。立即回忆对渐近部分没有影响，由于首因效应和近因效应正确回忆个数高，延迟回忆对渐近部分没有影响，首因效应正确回忆个数高，近因效应影响下降正确回忆个数降低。汉字材料呈现时长对首因效应回忆没有显著相关。 关键词：系列位置效应首应效应近因效应 一、导言 系列位置效应是指记忆材料在系列位置中所处的位置对记忆效果发生的影响，包括首因效应和近因效应。在系列学习（Serial Learning）中，在一系列处于不同位置的记忆材料回忆效果不同；系列位置效应就是这种接近开头和末尾的记忆材料的记忆效果好于中间部分的记忆效果的趋势。其开头和结尾记忆效果较好，分别叫首位效应（primacy effect）和近因效应（recency effect），而其效果较差的中间部分称为渐近部分。系列位置效应一般在自由回忆中出现，是双重记忆理论的重要证据。 本实验目标是验证系列位置效应，预期是立即回忆处于材料开始和末尾位置的汉字回忆正确比较多，汉字材料呈现时间长则首因效应明显，延迟回忆则会消除近因效应。 二、方法 2.1被试 被试为应用心理大三的学生共25人，9男16女，年龄为20~23岁，智力正常，视力及矫正视力正常，之前没有做过这个实验。 2.2仪器和材料 装载有实验程序的计算机 2.3实验设计 本实验使用了混合设计。自变量有三个分别是，汉字呈现的时间分为1s和2s；回忆的时间分为立即回忆和延迟回忆；汉字材料呈现的位置不相同。因变量为被试对呈现汉字的自由回忆正确率。 被试分为4组：1s立即回忆；1s延迟回忆；2s立即回忆；2s延迟回忆 3.4实验程序 实验开始将呈现20个汉字，需要被试尽量记住，当汉字呈现完成以后，被试需要在系
遥感实验报告
遥感原理与应用 实验报告 姓名：学号：学院：专业： 年月日 实验一： erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理（data dataprep） 2.图像解译（image interpreter） 主成份变换 色彩变换 3.图像分类（image classification） 非监督分类 4. 空间建模（spatial modeler） 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正 四、实验流程
心理学实验报告模板
系列位置效应 摘要：该实验以汉字为材料，以自由回忆任务的实验，考察不同呈现速度和回忆方式下的系列位置效应，实验结果在系列位置曲线中显示了机能的双重分离，支持有关近因效应来自短时记忆而首音效应来自长时记忆的观点。 关键字：系列位置效应、近因效应、首音效应、渐近线 1.导言 由一系列项目组成的学习材料，在学习过程中，每个项目学习的快慢、记忆的巩固程度，都与这个项目在系列中的位置有关。即学习材料在系列中的位置对记忆效果有影响，这种影响就叫做系列位置作用。 Ebbinghaus最早研究了系列位置作用。他用一系列无意义音节作学习材料，发现开始的部分最容易学（首音效应），其次是最末后的部分（近因效应），中间偏后一点的项目最难学（渐近线）。许多许多心理学家进一步的实验中发现迷宫学习中也存在系列位置的作用。L.B.Ward用12个无意义音节做学习材料，得出了一个比较典型的系列位置曲线。 研究证明，影响系列位置作用的因素有：（1）学习的方式。集中学习比分散学习对系列中部的项目更难记些，系列位置作用更明显。（2）材料的长度。材料越长，首末项的错误反应次数越多。（3）材料呈现的时间。呈现时间延长，学习效率提高。（4）再现的方式。若使自由再现，系列位置曲线的尾部上升的较高。 大多数支持短时存储不同于长时存储的证据来自自由回忆任务（free recall task）的实验。这种实验呈现一系列项目（单词居多），呈现完毕要求被试回忆项目（可不按顺序）当把回忆结果以项目呈现顺序为横坐标，以争取回忆率为纵坐标作图，会得到系列位置曲线（serial position curve）。研究者指出，近因效应来自于短时记忆，首音效应来自于长时存储。为证明这一设想，则需在系列位置曲线中实现机能的双重分离（functional double dissociation）：某些自变量影响首音效应和渐近线，但不影响近因效应；另一些变量影响近因效应，但不影响首音效应和渐近线。属于前者的自变量有单词频率、呈现速度、系列长度、以及心理状态；属于后者的主要是系列单词呈现完毕后的干扰活动。 本实验即是基于此设想的实验。由前人的实验推测本实验结果：汉字呈现速度将影响首音效应和渐近线，但不影响近因效应；系列汉字横先完毕后的干扰作用将影响近因作用但不
遥感图像实验报告
遥感图像实验报告 一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：
图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图
（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：
图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图
（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
实验心理学 实验报告1
《两点阈测量》实验报告 夏松（2009105020417） 湖北师范学院教育科学学院0904班 1 引言 维耶罗特（vierordt，1870）最早使用两点阈量规对人体各个部分的两点阈进行了测量，结果发现从局部到指尖，两点阈越来越小，这种身体触觉感受性随运动能力的增高而增高的现象，被称为是维耶罗特定律。除此之外，还有研究发现：两点阈因练习而减小，因疲劳而增大。 1.1 实验逻辑 当两点同时刺激时，只有达到一定的距离（两点阈），被试才有可能分辨出来。而随着这两点距离的缩小，被试越来越觉得此两点而不是一点。实验记录在不同距离下的刺激被试回答两点或一点的次数，求得感觉两点的百分数。 1.2 实验假设 假设所呈现的刺激，即两点距离为自变量，被试的反应为因变量。确定自变量的范围，在自变量的范围内记录被试的反应（一点还是两点）。 1.3 实验预期 用两个刺激物同时刺激皮肤，当刺激间的的间距足够大时，我们可以清晰分辨此为相隔一定距离的两点，当间距逐渐缩小，我们越来越难以分辨此为两点，当间距逐渐缩小到一定程度时，我们只能感觉到一点。 2 方法 2.1 被试 被试2人（互为主试、被试） 2.2 实验材料 两点阈量规：由一个游标卡尺和A、B两个刺激点组成，量脚之间的距离可以调节，并在刻度上读出来。 此外还有遮眼罩和记录纸。 2.3 实验设计 采用被试内设计。自变量为呈现两个刺激之间的距离，因变量为被试的反应。在被试手背或手臂上划好区域B通过预测得出两点阈的范围，再确定五个水平。然后施测，每个水平随机施测八次，记录被试反应（+为两点-为一点） 2.4 实验程序 主试选定被试的B区，只测量手臂的两点阈 在使用两点阈量规时，必须垂直接触皮肤，对两个尖点施力均匀，接触时间不能超过2秒钟，现在自己手上练几次后，再在被试的非实验区练习几次。 实验序列的长度和起点，可以根据初步测验后确定，大致在11-19mm的范围
遥感图像预处理实验报告
实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存
⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
数值分析实验报告
学生实验报告实验课程名称 开课实验室 学院年级专业班 学生姓名学号 开课时间至学年学期
if(A(m,k)~=0) if(m~=k) A([k m],:)=A([m k],:); %换行 end A(k+1:n, k:c)=A(k+1:n, k:c)-(A(k+1:n,k)/ A(k,k))*A(k, k:c); %消去end end x=zeros(length(b),1); %回代求解 x(n)=A(n,c)/A(n,n); for k=n-1:-1:1 x(k)=(A(k,c)-A(k,k+1:n)*x(k+1:n))/A(k,k); end y=x; format short;%设置为默认格式显示,显示5位 （2）建立MATLAB界面 利用MA TLAB的GUI建立如下界面求解线性方程组： 详见程序。 五、计算实例、数据、结果、分析 下面我们对以上的结果进行测试，求解：
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - 7 2 5 10 13 9 14 4 4 3 2 1 13 12 4 3 3 10 2 4 3 2 1 x x x x 输入数据后点击和，得到如下结果： 更改以上数据进行测试，求解如下方程组： 1 2 3 4 43211 34321 23431 12341 x x x x ?? ???? ?? ???? ?? ???? = ?? ???? - ?? ???? - ???? ?? 得到如下结果：
遥感数字图像处理实验报告
实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差（或标准差） 像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的 相关系数计算公式为： 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))
%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值
数据分析实验报告
数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：
方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689
1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00
标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验
数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
一、实验内容和目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基
于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
遥感图像光谱增强处理实验报告
一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。
五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。
数值分析实验(2)word版本
数值分析实验(2)
实验二 插值法 P50 专业班级：信计131班 姓名：段雨博 学号：2013014907 一、实验目的 1、熟悉MATLAB 编程； 2、学习插值方法及程序设计算法。 二、实验题目 1、已知函数在下列各点的值为 试用4次牛顿插值多项式()4P x 及三次样条函数()S x （自然边界条件）对数据进行插值用图给出(){},,0.20.08,0,1,11,10i i i x y x i i =+=，()4P x 及()S x 。 2、在区间[]1,1-上分别取10,20n =用两组等距节点对龙格函数()2 1125f x x = +作多项式插值及三次样条插值，对每个n 值，分别画出插值函数及()f x 的图形。 3、下列数据点的插值 可以得到平方根函数的近似，在区间[]0,64上作图 （1）用这9个点作8次多项式插值()8L x （2）用三次样条（第一边界条件）程序求()S x 从得到结果看在[]0,64上，哪个插值更精确；在区间[]0,1上，两种插值哪个更精确？ 三、实验原理与理论基础
1、拉格朗日差值公式 )()(111k k k k k k x x x x y y y x L ---+ =++ 点斜式 k k k k k k k k x x x x y x x x x y x L --+--=++++11111)( 两点式 2、n 次插值基函数 ....,2,1,0,)()(0n j y x l y x L i j n k k k j n ===∑= n k x x x x x x x x x x x x x l n k n k k k k k ,...,1,0,) () (... ) () (... ) () ()(1100=------= -- 3、牛顿插值多项式 ...))(](,,[)](,[)()(102100100+--+++=x x x x x x x f x x x x f x f x P n ))...(](,...,[100---+n n x x x x x x f )(],...,,[)()()(10x x x x f x P x f x R n n n n +=-=ω 4、三次样条函数 若函数],,[)(2b a C x S ∈且在每个小区间],[1+j j x x 上是三次多项式，其中， b x x x a n =<<<=...10是给定节点，则称)(x S 是节点n x x x ,...,,10上的三次样条函数。若在节点j x 上给定函数值),,...,2,1,0)((n j x f y j i ==并成立,,...,2,1,0,)(n j y x S i j ==则称)(x S 为三次样条插值函数。 5、三次样条函数的边界条件 （1）0)()(''''''00''====n n f x S f x S （2）'''00')(,)(n n f x S f x S == 四、实验内容 1、M 文件： function [p]=Newton_Polyfit(X,Y) format long g r=size(X); n=r(2); M=ones(n,n); M(:,1)=Y'; for i=2:n
遥感ENVI实验报告
目录 前言 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验容 (3) 三、实验时间 (3) 四、组织人员 (3) 1.专题概述 (4) 2. 处理流程介绍 (4) 2.1图像获取 (4) 2.2数据读取和定标 (4) 2.3图像配准 (5) 2.4大气校正 (5) 2.5反演模型构建及模型应用 (5) 2.6植被变化 (6) 3.详细处理过程 (7) 3.1数据预处理 (7) 3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7) 3.1.2数据处理和定标 (7) 3.1.3工程区裁剪 (9) 3.1.4图像配准 (14) 3.1.5大气校正 (17) 3.1.6裁剪浑善达克区 (23) 3.2植被覆盖度反演 (27) 3.2.1计算归一化植被指数 (27) 3.2.2计算植被覆盖度 (28) 3.3植被变化监测 (29)
3.3.1植被覆盖区提取 (29) 3.3.2植被变化检测 (31) 3.4成果后期处理与应用 (32) 3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32) 3.4.2植被变化区域制图 (33) 实验心得 (36)
前言 一、实验目的 1、掌握ENVI软件的基本操作。 2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。 3、通过实习，学会自己去处理一些问题。 4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力，增强实践技能，并培养学生勇于 动手、勤于动手、热爱本专业的思想。 5、深刻地理解和巩固基本理论知识, 掌握基本技能和动手操作能力, 提高综合观 察分析问题的能力 二、实习容 1、了解ENVI的基本操作。 2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。 3、掌握ENVI对影像信息的提取 4、了解ENVI的一些应用分析
《实验心理学实验》实验报告 刘明明
实验心理学实验 实验名称：群体实验演示：画线的准确性 一、 问题（1分） “知道结果”（反馈）的信息对画线准确性有何影响 二、 假设（1分） H 0：如果“知道结果”（反馈）的信息对画线的准确性无影响，那么有反馈和无反馈两种情况下画线的成绩无明显差异。 H 1：如果“知道结果”（反馈）的信息对画线的准确性有影响，那么有反馈和无反馈两种情况下画线的成绩有明显差异。 三、 预期（1分） “知道结果”（反馈）的信息，有反馈和无反馈两种情况下画线的成绩有明显差异。 四、 方法（4分） 2、 仪器设备（0.5分） 铅笔、直尺、橡皮、白纸 3、 变量（1分） 3.1自变量：有无反馈 3.2因变量：画线的准确性 3.3控制变量：纸张、直尺完全相同 4、 实验设计（1分） 单因素组间设计 5、 实验任务和流程（1分） a. 让全班同学分成两组，两两组合，对坐在桌旁。桌上放好画有黑色线段的白纸， 每人一张，两张完全相同。 b. 让B 组同学用纸或挡板遮住A 组作者的视线，使他看不到自己的画线的手和 画出的线。 c. B 组同学念指示语：“请你用平时写字的手那好铅笔。眼睛看着这张白纸上的 班级：15应用心理学1班 姓名：刘明明 学号：2015326670025 实验日期：9.23 指导老师：胡信奎
的黑色竖线，用笔在旁边的白纸上画一根相同长度的竖线。请你按照你看到的 长度来画，一直画到和看到的线一样长。画的时候，你不能看自己的画线的手 和画好的线。一共20次。从左到右。我会帮助你移动白纸，你手臂不要移动， 尽量画准确。” d.被试明白后开始实验。A组同学完成20 条竖线后结束。 e.两组对换。A组同学年指导语：“现在请你用相同的方法画线。这次你每完成 一条线，我会告诉你结果。但是，我只告诉你画的线是长了、短了还是刚好。 （误差<5%为刚好）。请你注意自己画线的感觉，并记住这种感觉。如果我告 诉你这次画长了，那么下次就画短一点。一共画10次，我会帮助你移动白纸， 你手臂不要移动，尽量画准确。” f.每当B组被试画好一条线，主试尽快良好，立刻告诉被试结果。移动白纸， 直到20条线画完。 g.A组重复无反馈的实验。 h.B组重复有反馈的实验 6、统计方法（可以体现在结果分析里） 用平均数、标准差和方差分析来进行统计分析 五、结果 1、单个被试的数据分析（数据+统计+分析：1.5分） 表1 单组被试画线长度与标准长度的误差（单位，n=40） 自变量 A（李夏涵）B（刘明明） 因变量 2.47±0.77 0.87±0.46 （mean±sd） *配对t检验，无反馈（A）vs有反馈(B) 由表1可见，在无反馈的情况下，被试误差的平均数相对与有反馈组的误差平均数更大，说明在无反馈的情况下，所画线与标准普遍相差较大；同样的，A组被试标准差相对与B组的标准差更大，说明在无反馈组所画线的长度更加不确定。 2、全组数据的比较分析（数据+统计+分析：1.5分） 表2 全组被试画线长度与标准长度的误差（cm，mean±sd） 自变量 A（无反馈）B（有反馈） 因变量 2.11±1.23 0.87±0.39 （mean±sd） SSt=∑∑（Xij—Xt）^2=92.38 SSb=n*∑(Xj—Xt)^2=26.52 SSw=∑∑(Xij—Xj)^2=66.86 dft=nk-1=33 dfb=k-1=1 dfw=n(k-1)=32 MSb=SSb/dfb=26.52
遥感图像的分类实验报告
精心整理 一、实验名称 遥感图像的监督分类与非监督分类 二、实验目的 理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理；掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法，初步掌握图像分类后的相关操作；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。 三、 四、 五、 1. 1.1打开并显示影像文件，选择合适的波段组合加载影像 打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，为了更好地区分不同地物以及方便训练样本的选取，选择5、4、3波段进行相关操作，点击Load Band 在主窗口加载影像。 1.2使用感兴趣区（ROI）工具来选择训练样区 1）主影像窗口菜单栏中，选择 Overlay >Region of Interest。出现ROI Tool对话框， 2）根据不同的地物光谱特征，在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域，建立相应的感兴趣区域，输入对应的地物名称，更改感兴趣区对应的显示色彩。
由于该地区为山西省北部，地物相对单一，故分为以下几类：裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层，阴影。 1.3选择分类方法进行分类 1）主菜单中，选择Classification>Supervised，在对应的选项菜单中选择分类方法，对影像进行分类。 以最小距离法（Minimum Distance）为例进行说明。选择Minimum Distance选项，出现Classification Input File对话框，在该对话框中选择待分类图像。 2）在出现的Minimum Distance Parameters对话框中，select Ttems选择训练样本，定义相关参数，选择 点击 2. 1 2 3. 。 1 选择Mode :polygon delete from class将错误点剔除。 2）主菜单classification->Post classification->sieve classes打开sieve parameters对话框，选择训练样本，及最小剔除像素，选择输出位置，完成操作。图为采用八联通域将像素小于5的点删除。 3.3混淆矩阵精度验证 1）选取验证样本，与监督分类操作类似，选择不同的感兴趣区域，保存ROI,作为选择训练样本。 2）进行精度验证，主菜单classification->Post classification->Using Ground Truth ROI，选择分类图像。