实验一 数表的文件化处理、图形变换.

实验一 数表的文件化处理、图形变换.
实验一 数表的文件化处理、图形变换.

实验一数表的文件化处理、图形变换

一、实验目的

1.了解和掌握工程数据文件化的处理过程和方法;

2.掌握数据文件的查询方法;

3.熟悉C语言编程并掌握基本的绘图指令;

4.了解和掌握二维图形、三维图形的基本变换技术

5.掌握二维图形复合变换的原理并熟练应用。

二、实验内容

1. 教师讲解工程数据文件化的处理过程和方法;

2. 通过示例演示固定支承钉的文件化处理;

3. 编写、试运行程序完成开槽螺钉数表的文件化;

4. 讲解二维图形、三维图形的基本变换技术、二维图形复合变换的原理;

5.示例演示△ABC的图形变换编程过程;

6. 编写、试运行程序完成图形绕任意点、任意角度的图形变换。

三、实验设备

1.硬件:海信图形工作站(或486以上计算机);

2.软件:操作系统Windows XP或Windows 2000;

Turbo C 2.0编程环境;

四、实验概述

1.数表的文件化处理

1)数表的文件化处理概述

工程数据的计算机处理,可以采用程序化或文件化的方法。所谓程序化,就

是直接将数表以数组的形式编到程序中去;而文件化则是将数表以文件形式保存

在磁盘中。

在需要处理的数表较小或所处理的数表个数较少的情况下,用数组赋值的方

法进行程序化是完全可行的。如果数表很大或涉及的数表很多,若仍采用程序化

的方法,程序将显得非常的庞大、累赘,有时甚至不能实现,这就需要将数表进

行文件化处理。早期的CAD系统很多是采用数据文件来存储数据的。

为便于说明,下面以固定支承钉的数据表的文件化处理来说明:

2)实例:

固定支承钉的数据表的文件化,产品尺寸及参数如实验图1-1,数据表见试验表1-1:

实验图1-1 固定支承钉GB2226-1980

实验表1-1 固定支承钉数据表格

d d1h1d2L

686515

8128720

10161O924

1220121130

1625161540

2030181850

3)建立数据文件(GB2226.TXT)的程序清单:GB2226A.C如下:#include "stdio.h"

#define SIZE 6

struct GB TYPE

{int d; int dl; int hl; int d2; int l;}

GB2226[SIZE];

void save()

{FILE *fp;

int i;

if((fp=fope n(”GB2226.TXT","wb”))==NULL)

{ print("cannot open file\\n:);

return;

}

for(i=0;i

if(fwrite(&GB2226[i],sizeof(struct GB_TYPE),1,fp)!=1)

printf('file write error\n");

}

main()

{int i;

printf(" d, dl, hi, d2, L (PLEASE INPUT ...)ha");

for (i=0;i

scanf("%d,%d,%d,%d,%d",&GB2226[i].d,&GB2226[i].d 1, &GB2226[i].h1, &GB2226[i].d2,&GB2226[i].l);

save();

4)从数据文件中读出数据并绘图,程序清单: GB2226B.C如下:

# include "stdio.h"

# include "graphics.h"

# define SIZE 6

struct GB TYPE

{ int d; int dl; int hl; int d2; int 1; }GB2226[SIZE];

main()

{ int i,dd,scale;

int d,d 1,h 1,r, d2,1,gdriver, gmode;

float p0x=300.0,p0y=200.0;

FILE *fp;

gdriver=VGA;gmode=VGAHI;

printf("\n Please input the diameter ");

scanf("%d",&dd);

printf("\n Input the scale of graph:");

scanf("%d",&scale);

fp=fopen("GBZZZ6.TXT","rb");

for (i=0;i

{ fread(&GB2226[i],sizeof(struct GB_TYPE),1,fp);

printf("%4d %4d %4d %4d %4d \n",GB2226[i].d, GB2226[i].dl,GB2226[i].hl,

GB2226[i].d2, GB2226[i].1);

if (GB2226[i].d==dd)

{ printf(" HA VE FOUND!!");

d=GB2226[i].d*scale; d 1 =GB2226[i].dl*scale;

hl=GB2226[i].hl*scale; d2=GB2226[i].d2*scale; l=GB2226[i].l*scale;

break;

}

else d=0;

}

if (d==0) printf("the value does not find.\n");

if(d>l) { getch0;

initgraph(&gdriver,&gmode,""); setbkcolor(YELLOW); setcolor(BLUE);

rectangle(p0x-(d 1/2),p0y-h 1,p0x+(d 1/2),p0y); rectangle(p0x-(d2/2),p0y, p0x+(d2/2),p0y+2* scale); rectangle(p0x-(d/2),p0y+2 *347 scale,p0x+(d/2),p0y+2* scale+l-h 1 );

getch();

closegraph(); } }

2.二维图形、三维图形的基本变换技术 1)图形变换概述

在计算机绘图中,常常要进行诸如比例、对称、旋转、平移等各种变换,而任何工程图形都可视为点的集合,因而图形变换的实质就是对组成图形的各项点进行坐标变换。为了便于图形的变换计算,需要引用齐次坐标的概念。所谓齐次坐标即将一个n 维向量用n+1维向量表示,如:二维的点坐标(x ,y)可简单地表示为(x ,y ,1)。这样,一个几何图形则可用一齐次坐标矩阵进行表示,图形的变换就可以通过矩阵的运算来实现。根据矩阵运算法则可知,二维图形变换矩阵为:

????

?

?????=s m l q d

c p b a T T 是3×3阶齐次矩阵,各元素取值不同,实现不同的图形变换,其中,左上角的

4个元素(a 、b 、c 、d)实现比例变换、对称变换、旋转变换、错切变换等,右上角的2个元素(p 、q)实现透视变换,左下角的2个元素(l 、m)实现平移变换,右下角的1个元素(s)实现全图的等比例变换。

为了方便读者学习参考,现将二维图形最常见的四种基本变换矩阵列于实验表1-2中。

试验表1-2 二维图形基本变换

实际CAD/CAM系统所要完成的图形变换往往是多种多样的。(如要求图形绕任意坐标点(非坐标原点)旋转、图形对任意直线(直线不通过坐标原点)做对称变换等)。必须采用两种或两种以上的基本变换组合起来才能实现,即组合变换,即将一个复杂的变换,分解为几个基本变换,给出各个基本变换矩阵,然后将这些基本变换矩阵按照分解顺序相乘得到相应的变换矩阵,称之为组合变换矩阵。不管多么复杂的变换,都可以分解为多个基本变换的组合来完成。

2)实例

若有△ABC各项点坐标为A(40,40)、B(90,40)、C(40,60),画出该三角形绕任一点X(20,30)逆时针旋转角度90°的图形。则程序编写如下:

#include

#include

#include

#define PI 3.1415926

void initgr(void)

{int gd=DETECT, gm=0;

initgraph(&gd,&gm,"");

}

void point(int x,int y)

{

line(x-3,y,x+3,y);

line(x,y-3,x,y+3);

main()

{

float degree=90,x[3]={40,90,40},y[3]={40,40,60};

float xl [3],yl [3];

int i,xa=2OO,ya=300;

degree=degree*PI/180;

for(i=O;i<3;i++)

{

xl[i]=x[i]*cos(degree)-y[i]*sin(degree)-xa*cos(degree)+ya*sin(degree)+xa; y1[i]=x[i]*sin(degree)+y[i]*cos(degree)-xa*sin(degree)-ya*cos(degree)+ya;

}

initgrO;

point(xa,ya);

line(x[O],y[O],x[1],y[1]);

line(x[O],y[O],x[2],y[2]);

line(x[1],y[1],x[2],y[2]);

line(x 1 [O],y 1 [O],x 1 [1],y 1[1]);

line(x 1 [O],y 1 [O],xl [2],y 1 [2]);

line(xl [1],yl [1],xl[2],yl [2]);

getch();

closegraph();

}

五、实验操作步骤:

1.有开槽螺钉如实验图1-2所示,试用C语言编程,将试验表1-3中的螺钉的

数据以数据文件的形式存入磁盘;通过主参数直径d,从数据文件中调出相应的系列尺寸,并按此比例绘制对应的图形:

实验图1-2 开槽螺钉(GB/T65-2000)

实验表1-3 开槽螺钉数据表格

2.若有△ABC各项点坐标为A(50,50)、B(65,70)、C(80,60),旋转中心与

旋转角度由用户输入,并画出该三角形绕任该点旋转后的图形。

六、思考题:

1.工程数据文件化,主要解决了什么问题,有何用处?

2.相对二维图形变换,三维图形的图形变换编程,在程序编写及数据处理中有什么区别与联系?

七、实验报告

实验名称班级姓名学号

1.实验目的

2.实验内容

3.数表的文件化处理的作用与原理;

4.二、三维图形变换的基本原理与方法;

5.工件图纸、初始数据(表)、C语言源程序

6.实验步骤

7.思考题

实验报告4---图形处理

实验4. 图形处理 一、 实验目的 1. 理解matlab 绘图方法; 2. 掌握绘制二维数据曲线图的方法; 3. 通过练习掌握如plot 、subplot 等绘制二维曲线图常用的函数。 二、 实验环境 1. 计算机 2. matlab7.1 三、 实验说明 1. 熟悉matlab7.1运行环境,正确操作,认真观察; 2. 实验学时:2学时; 3. 自主编写修改程序,必要时参考相关资料; 4. 保存整理实验结果,提交实验报告。 四、 实验内容 练习掌握如下函数: exp,Plot ,Stem ,stair,ploar,bar ,,pie,subplot, hold title , xlable ,ylable text grid legend axis 1. 在一张图形上画出下面三个函数的曲线,要求横坐标轴范围控制在 [-2 ,3]之间,纵坐标控制在[-4, 4]之间,图形要有标题,有图例说明及横纵坐标说明。 A.红色虚线画出)sin(t y π= ,0

t2=0:pi/100:3; f=exp(-t2).*sin(2*pi*t2); t3=-1:0.1:2; y2=2*cos(2*t3)+3*sin(5*t3); plot(t1,y,'r:',t2,f,'g',t3,y2,'db-.'); axis([-2 3 -4 4]); title('函数曲线'); xlabel('Variable T'); ylabel('Variable Y'); legend('曲线A','曲线B','曲线C'); 程序运行结果如上图示: 某企业全年各季度的产值(单位:万元)分别为:2347,1827,2043,3025,试用饼图作统计分析。 程序运行结果如图示: 程序代码如下: pie([2347 1827 2043 3025]); title('饼图(单位''万元'')'); legend('2347','1827', '2043','3025'); 3.已知y1=x 2 ,y2=cos(2x),y3=y1X y2,完成下列操作: (1)在同一坐标系下用不同的颜色和线型绘制三条曲线。 (2)以子图形式绘制三条曲线。 (3)分别用条形图、阶梯图、杆图和填充绘图绘制三条。 程序代码如下: x=1:0.1:10; y1=x.^2; y2=cos(2*x); y3=y1.*y2; plot(x,y1,'g',x,y2,'r:',x,y3,'b--'); 12345678910 22% 饼图(单位'万元')

比对试验数据处理的3种方法

比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义,结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例,介绍比对试验数据处理的3种基本方法,即(:rubbs检验、F检验、t检验,并阐述三者关系。 在实验室工作中,经常遇到比对试验,即按照预先规定的条件,由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力,保证实验室数据准确,检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动,比对试验方法简单实用,广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出,实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多,如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等,但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析,正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例,介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法,即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样,样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样,按顺序编号,单号在实验室A测试,双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987,实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员,严格按照标准方法进行测试,技术人员现场监督复核,确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据

matlab图像处理实验报告

图像处理实验报告 姓名:陈琼暖 班级:07计科一班 学号:20070810104

目录: 实验一:灰度图像处理 (3) 实验二:灰度图像增强 (5) 实验三:二值图像处理 (8) 实验四:图像变换 (13) 大实验:车牌检测 (15)

实验一:灰度图像处理题目:直方图与灰度均衡 基本要求: (1) BMP灰度图像读取、显示、保存; (2)编程实现得出灰度图像的直方图; (3)实现灰度均衡算法. 实验过程: 1、BMP灰度图像读取、显示、保存; ?图像的读写与显示操作:用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕:imshow( ) 。 ?

2、编程实现得出灰度图像的直方图; 3、实现灰度均衡算法; ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像,imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像,imhist使用两bins。 实验总结: Matlab 语言是一种简洁,可读性较强的高效率编程软件,通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰,均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。

实验二:灰度图像增强 题目:图像平滑与锐化 基本要求: (1)使用邻域平均法实现平滑运算; (2)使用中值滤波实现平滑运算; (3)使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程: 1、 使用邻域平均法实现平滑运算; 步骤:对图像添加噪声,对带噪声的图像数据进行平滑处理; ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)

图像显示与处理实验报告

图像显示与处理实验报告 班级:信息123班 姓名:杨阳 学号: 201227073

图像显示与处理 一、实验目的 1、掌握BMP文件格式,熟悉各参数和图像数据的存放方式; 2、通过编程实现对图像内容的读取(到内存中); 3、完成图像的显示,掌握设备环境上下文(DC)的使用方式。 4、对图像进行二值化、求边缘、增强等简单处理。 二、实验仪器设备、工具及材料 设备:多媒体计算机。 软件:Visual Studio 6.0及以上版本。 材料:灰度图像,24位真彩色图像(均为非压缩BMP格式)等。 三、实验内容及步骤 1、BMP文件格式 BMP是Bitmap(位图)的简写,是Windows操作系统中的标准图像文件格式。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关,称为设备相关位图DDB文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关,因此称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式。 BMP文件由4部分组成:位图文件头(BITMAPFILEHEADER)、位图信息头(BITMAPINFOHEADER)、彩色表(RGBQUAD)和图像数据阵列。对应的数据结构定义如下(来自MSDN)。 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; // file type, must be BM DWORD bfSize; // size (bytes) of the bitmap file WORD bfReserved1; WORD bfReserved2; DWORD bfOffBits; // offset (bytes) from this structure to the bitmap bits } BITMAPFILEHEADER; typedef struct tagBITMAPINFO { BITMAPINFOHEADER bmiHeader; RGBQUAD bmiColors[1]; } BITMAPINFO, *PBITMAPINFO; typedef struct tagRGBQUAD { BYTE rgbBlue; BYTE rgbGreen; BYTE rgbRed; BYTE rgbReserved; } RGBQUAD; typedef struct tagBITMAPINFOHEADER { DWORD biSize; // bytes required by the structure LONG biWidth; LONG biHeight; WORD biPlanes; // number of planes, must be 1 WORD biBitCount; // number of bits-per-pixel DWORD biCompression; // BI_RGB: uncompressed DWORD biSizeImage; // size(bytes) of image, set to 0 for BI_RGB

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread, imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出,用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围, 如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换: s = c log(1 + r ),c 为常数,r ≥ 0 3) 幂次变换: 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸: 其对应的数学表达式为:

实验数据处理的基本方法

实验数据处理的基本方法 数据处理是物理实验报告的重要组成部分,其包含的容十分丰富,例如数据的记录、函数图线的描绘,从实验数据中提取测量结果的不确定度信息,验证和寻找物理规律等。本节介绍物理实验中一些常用的数据处理方法。 1列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考,有一些实验的数据表格需要自己设计,表1.7—1是一个数据表格的实例,供参考。 表1.7—1数据表格实例 氏模量实验增减砝码时,相应的镜尺读数

2作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等),读出没有进行观测的对应点(插法),或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量围以外的对应点(外推法)。此外,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为,取对数后得到 ,若用半对数坐标纸,以lgR为纵轴,以1/T为横轴画图,则为一条直线。 要特别注意的是,实验作图不是示意图,而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系,同 时还要反映出测量的准确程度,所以必须满足一定的作图要求。 1)作图要求 (1)作图必须用坐标纸。按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号:04211734 姓名:付永钦 日期:2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理:灰度直方图是将数字图像的所有像素,按照灰度值的大小,统计其所出现的频度。 通常,灰度直方图的横坐标表示灰度值,纵坐标为半个像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法: clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果:

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析:由图可以看出,原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理:直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主 要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法: clear all %一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二,绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

图像处理实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期

实验(一)图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱,掌握常用的一些图像处理命令;通过编程实现几种简单的图像增强算法,加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助,学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能;题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用: imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b,函数形式为:imstrech(I, a, b); 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理,并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1).基本图像处理函数的使用: I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像

matlab实验 数据可视化方法

实验四数据可视化方法 [实验内容] 一.仿照运行,体会数据可视化方法。 1已知n=0,1,……,12,y=,运行下面程序,体会离散数据可视化方法。 说明: ·plot与stem指令均可以实现离散数据的可视化,但通常plot更常用于连续函数中特殊点的标记;而stem广泛运行与数字信号处理中离散点的图示。 ·用户在运行上面例程时会发现在命令窗口出现警告:Warning: Divide by zero!即警告程序中出现非零数除以0的指令。MATLAB对于这种情况并不中止程序,只就是给该项赋值为inf以做标记。 2.下面时用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t),仿照运行,分析表现形式不同 的原因。 二.编程实现。 1.用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t),过零点及其包络线,如下图所示。

2、编写函数[x,n]=stepseq(n0,n1,n2),实现: u(n)=, n为整数 并编写脚本文件实现: x(n)=n·[u(n)-u(n-10)]+10[u(n-10)-u(n-20)], 0≤n≤20要求在脚本文件中调用stepseq 函数,最后绘出序列x(n)在给定区间的波形图。 3. 编写一个函数文件[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2),实现两个对应样本之间的 相加,其中x1就是长度为n1的序列,x2就是长度为n2的序列,n1、n2分别就是x1、x2的位置信息(n1、n2均为整数),如: n1={ -3,-2,-1,0,1,2,3,4},对应的 x1={ 2, 3, 1,4,1,3,1,2}; n2={-4,-3,-2,-1,0,1,2},对应的 x2={ 1, 3, 2, 5,1,3,4}。 当调用函数[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)时,我们应该得到: n={-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4},对应的 y={ 1, 5, 5, 6,5,4,7,1,2}。 仔细观察 sigadd 函数的功能。编好函数文件程序后,请在命令窗口调用,验证正确性,记录验证结果。

程序化参数优化问题

如何解决在程序化交易中参数优化的问题程序化交易的书籍在市面上层出不穷,大多数打算进行程序化交易的朋友都会去阅读一两本或者更多。我敢肯定通过阅读大家会发现,这些书里面每一本都会提到交易模型的参数优化的问题。这是由于现代的计算机处理技术发展的同时也带来了一些困惑,程序化交易可以说是建立在计算机和通讯技术的基础之上的一种交易手段,如果没有这些基础设施,那么程序化交易也就不能存在。正是有了可以高速运行的CPU才使我们可以对参数进行优化。光凭技术手段并不足以解决所有交易的问题,这就是为什么说交易是一门艺术之所在,而我们使用机械的交易方法是为了尽可能的避免人为的判断和情绪对交易的不良影响,在我们没有形成自己的一套交易体系之前通过机械的方法来进行交易无疑可以少走很多弯路,把时间和金钱留给我们用来积累更多的经验,让我们首先确保在市场中生存,再去追求如何使交易变成艺术。因此作为一个力求以科学和规律的方法解决交易的问题的人,我试图通过本文来解决大家在程序化交易中参数优化这个矛盾的问题。 什么是参数优化 在这里首先我们介绍一下什么是参数优化,以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文,已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。 对于一些模型来说会有一些参数,这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期,举个例子来说象n日均线上穿N日均线(n为短周期均线参数,N为长周期均线参数,一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快,所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划),n和N参数的意义就是指定周期,一般来说参数的意义都与时间有关系(周期),但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。 一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则:

(1) 栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中,可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

研究生数字图像处理实验内容及要求(新)

《数字图像处理》实验内容及要求 实验内容 一、灰度图像的快速傅立叶变换 1、 实验任务 对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换(DFT ),得到并显示出其频谱图,观察图像傅立叶变换的一些重要性质。 2、 实验条件 微机一台、vc++6.0集成开发环境。 3、实验原理 傅立叶变换是一种常见的图像正交变换,通过变换可以减少图像数据的相关性,获取图像的整体特点,有利于用较少的数据量表示原始图像。 二维离散傅立叶变换的定义如下: 11 2( )00 (,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e π---+=== ∑∑ 傅立叶反变换为: 112( )00 1 (,)(,)ux vy M N j M N u v f x y F u v e MN π--+=== ∑∑ 式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。图像大小为M ×N 。随着计算机技术和数字电路的迅速发展,离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和

图像处理的一种重要手段。但是,离散傅立叶变换需要的计算量太大,运算时间长。库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减少了计算量和存储空间,因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。 快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列,并与系数矩阵元素巧妙结合起来计算离散傅立叶变换。若按照奇偶序列将X(n)进行划分,设: ()(2) ()(21)g n x n h n x n =??=+? (n=0,1,2,…,12N -) 则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式: 1 0()()N mn N n X m x n W -==∑ 11220 ()()N N mn mn N N n n g n W h n W --===+∑∑ 1122(2)(21) (2)(21)N N m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑

机械CAD中数表的C语言程序化处理

机械CAD中数表的C语言程序化处理 【摘要】在机械设计的过程中,数表查询在其中有着十分重要的意义,因此我们保障数据出处理的效果,我们就将采用C语言程序来对其进行处理,从而实现人们对机械CAD系统中数据信息的自动化查询。本文通过对机械CAD 中数表分类和处理方法的相关内容进行简要的介绍,讨论了数表的C语言程序化处理方法,在机械CAD中的实际应用,以供参考。 【关键词】机械CAD系统;数表;C语言程序 目前人们在机械设计的时候,一般都是采用机械CAD系统来对其进行处理,这不仅使得机械设计的效果得到很好的保障,还有利于人们对机械设计的相关信息数据进行全面的分析了解。而且随着社会的不断发展,人们也将许多先进的科学技术应用到其中,这就使得机械CAD系统的应用效果得到进一步的提升。而且为了实现数据信息的自动化查询,人们就将C语言程序化处理的方法应用到机械CAD系统当中,从而对其数表信息进行优化处理,满足机械设计的相关要求。下面我们就对机械CAD中数表C语言程序化处理的相关内容和方法进行介绍。 1.机械CAD的概述 所谓的CAD系统其实就是工程技术人员通过计算机网络技术,来对整个设计活动内容中所设计到的数据资料、工程信息以及技术文件等数据进行设计管理的一个活动体系。而机械CAD就是通过CAD技术应用系统,来对整个机械产品设计的相关内容和数据信息尽在统计的管理。 目前我们在机械产品设计的过程中,时常会涉及到设计计算公式、数据信息、图像等数据信息的查询工作。然而,在传统的机械设计工作中,人们一般都是采用人工查询的方法,来对机械CAD进行数表查询,这样不仅使得人们数据查阅工作量增大,浪费了大量的人力资源,还使得数表查询的准确性无法得到有效的保障,因此我们就要将计算机网络技术应用到其中,从而实现机械CAD中数表信息的自动化查询。 2.数表分类和处理方法 目前我们在机械CAD技术应用的过程中,已经将计算机网络技术应用到其中,从而对机械CAD系统中的数表进行程序化的管理,也就是桌将机械CAD 系统的数据信息,直接通过计算机技术编写到计算机应用程序当中,从而使得人们在对数据信息进行查询的过程中,实现自动化查询。 而数表程序化应用程序在实际应用的过程中,主要是用来对机械CAD数表及线图进行查表处理或计算。机械设计中的数表是多种多样的,一般根据表中的数据有无函数关系和表格的维数这两种方法进行分类。按数据间有无函数关系分

数字图像处理实验报告92184

数字图像处理试验报告 实验二:数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26 日1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同 一图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果, 要求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时,分别采用不同的填充方法(或边界选项,如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后 的图像。 4) 运用for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行10 次,20 次均值滤波,查看其特点, 显示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤 波器)。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理, 要求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像,采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子,如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5,9×9,15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif

实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法 数据处理是指从获得数据开始到得出最后结论的整个加工过程,包括数据记录、整理、计算、分析和绘制图表等。数据处理是实验工作的重要内容,涉及的内容很多,这里介绍一些基本的数据处理方法。 一.列表法 对一个物理量进行多次测量或研究几个量之间的关系时,往往借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是,使大量数据表达清晰醒目,条理化,易于检查数据和发现问题,避免差错,同时有助于反映出物理量之间的对应关系。所以,设计一个简明醒目、合理美观的数据表格,是每一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式,但所设计的表格要能充分反映上述优点,应注意以下几点: 1.各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号)和单位; 2.栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序,力求简明、齐全、有条理; 3.表中的原始测量数据应正确反映有效数字,数据不应随便涂改,确实要修改数据时,应将原来数据画条杠以备随时查验; 4.对于函数关系的数据表格,应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列,以便于判断和处理。 二. 图解法 图线能够直观地表示实验数据间的关系,找出物理规律,因此图解法是数据处理的重要方法之一。图解法处理数据,首先要画出合乎规范的图线,其要点如下: 1.选择图纸 作图纸有直角坐标纸(即毫米方格纸)、对数坐标纸和极坐标纸等,根据作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸。 2.曲线改直 由于直线最易描绘,且直线方程的两个参数(斜率和截距)也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形,在用图解法时应尽可能通过变量代换将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 (1)c xy =(c 为常数)。令x z 1 = ,则cz y =,即y 与z 为线性关系。 (2)y c x =(c 为常数)。令2x z =,则z c y 21 =,即y 与z 为线性关系。 (3)b ax y =(a 和b 为常数)。等式两边取对数得,x b a y lg lg lg +=。于是,y lg 与x lg 为线性关系,b 为斜率,a lg 为截距。 (4)bx ae y =(a 和b 为常数)。等式两边取自然对数得,bx a y +=ln ln 。于是,y ln 与 x 为线性关系,b 为斜率,a ln 为截距。 3.确定坐标比例与标度 合理选择坐标比例是作图法的关键所在。作图时通常以自变量作横坐标(x 轴),因变量作纵坐标(y 轴)。坐标轴确定后,用粗实线在坐标纸上描出坐

图像处理实验报告模板

桂林电子科技大学 实验报告 一、实验目的 1、掌握基本的图像处理方法,包括读取、写入、显示、剪切、运算以及快操作 等等。 2、掌握常用的图像变换方法,分析变换结果。 二、实验内容 编写程序,在Matlab下调试运行,并注意观察分析结果。 1、使用imread函数分别读入图象cameraman.tif 、canoe.tif,并使用subplot 和imshow函数进行显示。再使用imcrop对第一幅图片进行剪切,并保存成文件。 2、申明向量X和矩阵A,使用二维傅立叶变换和fftshift函数进行处理,观察向量和矩阵结果。 3、创建一个1000*1000的全0图像,其中选择某矩形区域设置其象素为1(350:649,475:524),对该二值图逆时针旋转45°角,比较旋转前后的图像和傅里叶变换频谱。 三、实验设备、环境 计算机 四、实验原理 1、图像平滑算法 (1) 简单平均法:

设某像素的灰度值为,迭加噪声后,一幅含噪声的图像可表示为 现取以为中心的邻域S ——NN 方形窗口,在S 域内进行局部平均,得 式中,N 的平方为窗口内像素总数。令 ,则 式中,加权函数 (2)中值滤波: 中值滤波是一种非线性的信号处理方法。中值滤波器在1971 年由J.w.Jukey 首先提出并应用在一维信号处理技术(时间序列分析)中,后来被二维图象信号处理技术所引用。中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均直滤波等带来的图象细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效。由于在实际运算过程中不需要图象的统计特征,因此这也带来不少方便。但是对于一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图象不宜采用中值滤波。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代值定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值;对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。 一般选用3*3或5*5窗口,形状可分为方形或十字形,如下图所示。 (a) 方形 (b) 十字形 图2-1 二维中值滤波窗口形状 二维中值滤波可表示为

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的:通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容: 掌握基本的灰度变换:图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1.图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换,γ=2.5'); 2.图象二值化 方法一:

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二: I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化(阈值为128)'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

数字图像处理实验报告实验三

中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用

实验三 数学形态学及其应用 一.实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二.实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换,数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域,给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀:[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀:[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀: []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀: []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层(皮) 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:= 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层(漆) 3.开运算open :

B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close :∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T :物体,2T :背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质: (1)φ=2T 时,1T X T X Θ=? (2))()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化(Thin ) C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=, i B 是1-i B 旋转的结果(90?,180?,270?)共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化(Thick ) )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时,X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

图像处理实验报告

实验报告 实验课程名称:数字图像处理 班级:学号:姓名: 注:1、每个实验中各项成绩按照10分制评定,每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日

实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像,在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵, 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换,将原始图像及变换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置,再进行变换,将原始图像及变换图像(三维、中 心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸(40?40,4?4),再进行变换,将原始图像及变 换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具,因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统,并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号,x 和y 是离散实变量,u 和v 为离散频率变量,则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …,M-1;y=0,1,…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …,M-1;y=0,1,…N-1 在图像处理中,有事为了讨论上的方便,取M=N ,这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …,N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ,…,N-1 其中,]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核,]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱,记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果: 1、实验步骤: (1)、编写程序建立输入图像; (2)、对上述图像进行二维傅立叶变换,观察其频谱 (3)、改变输入图像中白框的位置,在进行二维傅里叶变换,观察频谱;

实验设计与数据处理心得

实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这是门难懂的课程,却也是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析和处理,获得研究观测对象的变化规律,是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就是是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验,是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法,也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理, 由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计方法

及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差是进行实验设计和数据评价最关键的一个概念,是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了他们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解: 方差分析是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方和的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种是无交互作用的方差分析,另一种是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但是总体步骤都和单因素实验的方差分析一样。

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