数据处理分析软件JBEAM
JBEAM——数据处理分析软件
新一代数据评估软件JBEAM：
jBEAM可以记录测量数据并同时收集数值，然后展现测量数据及同步记录视频，是业界第一款兼容ASAM-CEA标准，用于基于组件的交互式数据处理分析软件，并提供多个ASAM-ODS数据存储模块。jBEAM开放性架构方便自定义功能模块，甚至将其集成在应用程序中。
jBEAM适用于不同平台（桌面、客户端、服务器），其图形化用户界面，支持全球多种语言（包括中文），除兼容ASAM-CEA及ASAM-ODS标准外，还兼容ISO标准等。
JBEAM特点：
?易用性强
?完全自动化
?完全开放的构架
①可自行开发新功能、算法；保密性好
②利用第三方的功能模块
?大数据文件处理速度快
?兼容ASAM多项标准
①标准数据模型、接口和转换；通用性强
②模块化，涉及被动安全、耐久疲劳、NVH等领域
?下一代Client/Server数据处理模式
①企业通信专利技术来实现高速数据传输同步
②桌面和Web方式
?硬件系统集成接口
①远程在线监控和实时数据传输
②实验室中央控制系统
JBEAM模块：
?发动机、涡轮增压和变速箱(Map、气门控制、匹配标定、热交换、流体、ISO-Torque、Plateau Analysis、燃烧…)
?被动安全(视频同步、CNCAP、NCAP…)
?声音振动、阶次分析(1/3、倍频程、人体振动、ISO2631…)
?应力分析(应变花、钻孔2D/3D、Ringkernel)
?疲劳分析(雨流、分级、PAA、SPC…)
?大地测量学(GPS接收器，四个在线地图，UTM…)
?人机工程(Haptik, …)
?其他模块
此外，软件可集成硬件(DAQ, Bus, Test stand, SCADA等)，以及作为测量数据管理系统的框架等。
监测数据处理指南
“中国天然氧吧”数据监测与处理指南 （试行） 本指南规定了创建“中国天然氧吧”所需各项数据的监测、处理要求，适用于“中国天然氧吧”创建活动所涉及的数据采集与处理。 一、空气负氧离子 1、负氧离子监测区域分类 负氧离子监测区域分为二类：一类区域为城市自然保护区、风景名胜区和其他特殊保护区；二类区域为城市居民居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区。 2、监测点布设要求 监测点的布设应能反应不同类型区域的总体情况，两类区域中保证至少各有 1 个监测点。负氧离子监测一般采用固定式仪器测量，仪器距离地面 1.5m 左右，监测点下垫面尽可能保持一致。监测点位置应四周空旷平坦，与喷泉、瀑布、人群、交通干道等保持合理距离。 3、空气负氧离子的监测记录 申报“中国天然氧吧”地区应提交近一年以上的空气负氧离子监测记录。 4、月均值计算 指每个整月有效数据的算术平均值。
二、环境空气质量 1、以当地环保部门环境空气质量监测数据为准，提交近一年以上的环境空气质量的监测数据（AQI 指数）、环境空气质量统计数据。 2、月均值计算 指当月每日AQI指数的算术平均值。 3、年均值计算 指一年每月AQI指数的算术平均值。 三、人居环境气候舒适度 人居环境气候舒适度指数依据本地区近20年以上气象观测资料计算，计算方法参见《人居环境气候舒适度评价》(GB/T27963-2011)。 四、其它 森林覆盖率采用林业部门最新数据。 地表水环境质量采用当地环保部门最新监测数据（参照《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）），水质等级和相关参数须能客观反映当地水质总体质量状况。
数据录入及处理SOP
编号：HX-DS-001-2016/01 机密 XXXX 的SOP 版本号：2012/01页数：页（包括封面）颁布日期：2016-12-01起效日期：2016-12-01起草人： 2016年 11 月 16 日审核人： 2016 年 11月 16 日批准人：李梅华 2016 年 11 月 16 日版本更新记录版本号起效日期失效日期制(修)订理由简报2012/012016-012-01原始版审查记录审查日期签名审查日期签名 15 263748通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高对全部高中资验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围
文件编号：HX-DS-001-2016/01昆明市第一人民医院药物临床试验机构文 件 类 别：标准操作规程版 次：2016/01文 件 名 称：药物临床试验方案设计规范页 码：第1页共6页1目的：为了规范呼吸专业组药物临床试验方案的设计，按照药物管理法、药物注册管理办法、GCP 及其相关规定的要求，特制订本规程。2范围：本规程适用于呼吸专业组各类临床试验方案设计。3职责：呼吸专业组研究人员对本规程实施负责。4修订（制订）理由：原始版。5依据：《GCP》。6定义：7程序内容： 试验数据记录SOP 目的：保证原始资料记录真实、可靠、提高药品研究的质量。 范围：适用于所有药物临床试验。 内容：对临床试验中试验数据记录进行统一规定，保证数据真实可靠。 药物临床试验中的各种数据是科学、客观评价药物有效性和安全性的重要原始文件。应按照国家有关规定妥善保存，并随时备查。 一、 试验数据的质量控制与记录 1. 承担药物临床试验的实验室检测和其他检查的辅助科室必须制定各检测项目质量控制的标准操作规程，保证数据（含图谱）真实、准确、可靠。 2. 各检测项目应有明确、清晰的实验操作步骤，实验条件（含温度湿度）及结果应使用编制的专用科研记录本或实验报告本记录，并由实验者签名、注明实验日期。 3. 人体药代动力学及生物利用度研究中生物样品的测定图谱和积分参数，应在专用计算机上按课题分类记录，所打印的相关数据、图谱必须分类装订成册。 4. 生物样品药物浓度测定需有随行质控记录；其他实验检测项目（包括血常规、生化检查及其他特殊检测指标）应有室内质控记录和定期的全国室间质控考评结果记录。 二、 准确、真实、完整记录试验数据的保证措施 1. 实验室及辅助部门检测人员发出各种检测报告前应检查数据准确无误。 2. 研究者应保证将数据真实、准确、完整、及时、合法地载入病历和记录于病例报告表中。在正常范围内的数据也应具体记录，对显著偏离或在临床可接受范围以外的数据必须加以核实。各检测项目均须注明所采用的计量单位。 、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
最常用生物软件大全介绍讲解
一、基因芯片： 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综 合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。
3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster)分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理，将Zuker的根据RNA
003三维激光数据处理软件
Trimble RealWorks 软件 功能介绍 武汉海德斯路科技有限公司 2013年9月
目录 一、软件简介 (3) 二、点云配准 (4) 1.基于目标的配准工具 (4) 2.基于点云的配准工具 (4) 3.测站坐标与大地坐标的相互转换 (4) 三、办公室测量 (5) 1.分割工具 (5) 2.取样功能 (6) 3. 测量工具 (6) 4.平面切割工 (8) 5.等高线工具 (8) 6.纵切/横切面工具 (9) 7.快捷轮廓曲线工具 (9) 8.多义线绘图工具 (10) 9.二维多义线监测工具 (10) 10.容积计算工具及生产报告 (10) 11.面与面、面与模型监测工具 (11) 12.监测图分析器 (11) 13.三维检测图工具及分析器 (11) 14.三角网创建工具 (11) 15.三角网编辑工具 (12) 16.正射投影工具 (12) 17.多面正射投影工具 (13) 18.图像校准投影工具 (13) 四、建模模块 (14) 1.基于点云的模型生成 (14) 2.工厂建模 (15) 3.EasyPipe全自动建模 (15) 五、其他辅助模块 (16) 1.影像生成器 (16) 2.逆向工程、虚拟安装 (17)
一、软件简介 Trimble RealWorks是美国天宝公司独立开发的一款集三维激光点云的自动配准、办公室测量、三维建模于一体并支持多格式成果输出的三维激光点云高速处理软件。 内业处理成果多形式输出 点云多格式输出、支持多路径开发
二、点云配准 1.基于目标的配准工具 基于目标的配准工具是利用扫描过程中布设的标志点来配准。 2.基于点云的配准工具 基于点云的配准工具是扫描过程中不需要布设任何标志点，根据扫描站之间的重叠部分，自动识别公共点云进行配准，一键实现公共点云的识别、配准，并生成配准报告。 多种配准方式保证配准的效率和质量 3.测站坐标与大地坐标的相互转换 该功能实现外业扫描过程中的独立坐标转换成统一大地坐标系统
数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
1 Locus 数据处理软件简介
GPS数据解算实验 上机报告 专业测绘工程 班级测绘06-2班 学生姓名张剑华 学号 0604070224 指导教师隋心
一．概述 1. Locus 数据处理软件简介 Locus processor是一个崭新的自动后处理软件包。它的介面友好，操作简便，对新老用户一样都会感到应用自如。本软件包的功能有： ●选星计划 ●接收机设置 ●数据传输 ●基线向量处理 ●网平差 ●质量分析 ●坐标转换 ●报表生成 ●结果输出 ●Rinex格式转换 Locus processor集快速后处理引擎与优异的粗差探测工具于一体，确保处理无误。一旦启动处理引擎，Locus processor便连续刷新网图显示，最后提供外业实测GPS网图。 1.1获取Locus processor资料的出处 ●Locus processor处理软件 ●Locus接收机及手持控制器（选件）——《Locus 系统操作手册》 ●教学范例——本手册 ●在线帮助 1.2软件对环境的要求： ●PC机的CPU——Pentium 90MHz及以上。 ●操作系统——Windows 95/98/NT。 ●硬盘——安装至少需35 MB。 ●RAM——最小35 MB。 ●具有CD ROM、串口、鼠标等。 1.3 软件安装 1.启动Windows，如果Windows已在运行中，应关闭其他应用运行项目。 2.将CD插入CD ROM驱动器。 3.随即，在大多数电脑中便自行启动安装。 4.如果不能自动安装，便由“开始”菜单中选“运行”菜单项。 5.打入X : \ SETUP并回车（此处X是CD ROM的盘符）。Locus processor在得到认可之后，即便自动安装。
环境监测数据采集传输系统软件简要介绍
环境监测数据采集传输系统软件简要介绍 一、软件功能介绍： 我公司长期专业从事环境自动监测监控系统开发和运营工作，开发的下端数据采集传输软件在实际工作中根据实际使用和管理要求不断地升级改版，目前的软件按照总局制订的《污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准》( HJ/T 212-2005)传输标准要求开发的，且已经过长时间的实际运行考证。 环保数据采集查询传输系统软件基于微软Windows框架开发，采用 Windows XP或 XPE嵌入式操作系统，具有工作稳定性高、开发升级方便、保密性强等特点。 本软件是用于环境监测监控的专业软件，该软件基于工控机模式的下位机程序，实现除现有的数据采集功能外，同时支持ADSL、PSTN、GPRS、CDMA和以太网，便于用户管理现场在线分析仪而开发的一套管理软件，该软件提供以下功能： ↘数据采集：采集来自仪器仪表的模拟量信号和分析仪的各状态信号；模拟信号包括流量、PH、COD等参数。 ↘数据处理：计算采样数据，得到各种测量项的分析结果和需统计数据，提供各种测量项的瞬时值、指定时间段的平均值或排放量。 ↘数据存储：保存原始采样数据和统计数据，可存储10年以上历史数据； ↘数据查询：多种方式查询显示各测量项的瞬时值、统计数据、历史数据；↘数据打印：可根据需要打印数据报表、画面内容、操作记录等； ↘系统操作：简洁的操作界面，系统、网络、监测参数设置方便； ↘通信标准：通信协议符合国家环保部《污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准》( HJ/T 212-2005)传输标准，且可扩展兼容各省市制定通信协议和其他通信协议； ↘数据传输：数据传输至上位监控中心平台，并可通过ADSL、PSTN、GPRS、CDMA和以太网等任意一种网络进行通信； ↘系统扩展：系统可随时增加监测参数，软件开放式构架，可扩展软件功能和进行二次开发； ↘数据安全：分级安全认证密码，以避免误操作并确保数据的安全性；
HGO软件处理数据 上
测绘工程专业选修课程<控制网平差与程序设计> 软件应用-HGO GNSS数据处理软件 辽宁科技大学土木工程学院测绘工程教研室
一、软件简介 中海达GNSS数据处理软件由卫星预报、野外动静态数据采集、数据传输、项目管理、静态基线处理、动态路线处理、闭合差搜索、网平差、成果输出、坐标系管理及坐标转换等模块组成。 HGO(Hi-Target Geomatics Office)软件全名“HGO数据处理软件包”，是中海达在十多年的后处理软件运用与用户体验改进的基础上继HDS2003软件后推出的第二代静态解算软件。该软件用于高精度测量用户的基线数据处理，网平差，坐标转换。 软件的功能及特点包括： 1.该软件设计支持GPS、Glonass、Compass多系统解算，支持静态，动态（走走停停，后处理RTK）等多种作业模式。 2.全新第二代基线处理引擎，能够解算超长时间的静态数据，并能智能剔除粗差数据，用户的基线处理变得前所未有的简单。 3.全新的网平差模块，能进行WGS84系统下约束平差、当地约束平差等工作。 4.全新的用户界面设计，与国际软件接轨。 5.配套完整的解决软件工具，包括全新的Rinex转换软件ConvertRinex、坐标转换软件CoordTool、精密星历下载软件SP3Gate等。 二、软件静态数据处理流程
创建工程项目 导入野外观测数据 GNSS 基线处理 对整网进行平差 检查和打印成果 三、典型算例 1.数据来源 数据为辽宁科技大学测绘工程专业09级《空间定位技术及应用》实验数据，于2011年11 月7日采用中海达V30采集2个时段数据，数据格式为*.ZHD。 点名 仪器高 2.建立一个新的项目 HGO数据处理软件是面向项目进行管理的。因此，不管是进行单点定位，还是进行静态基 线处理、动态路线处理，或者是进行网平差。首先需要建立一个新的项目，或者打开一个
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
数据处理软件介绍.
Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures Chapter T able of Contents 52Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures SAS OnlineDoc?:Version8 Chapter4 Introduction to Analysis-of-Variance Procedures 54Chapter4.Introduction to Analysis-of-Variance Procedures The following section presents an overview of some of the fundamental features of analysis of variance.Subsequent sections describe how this analysis is performed with procedures in SAS/STAT software.For more detail,see the chapters for the individual procedures.Additional sources are described in the“References”section on page61. De?nitions Analysis of variance(ANOV Ais a technique for analyzing experimental data in which one or more response(or dependent or simply Yvariables are measured un-der various conditions identi?ed by one or more classi?cation variables.The com-binations of levels for the classi?cation variables form the cells of the experimental design for the data.For example,an experiment may measure weight change(the dependent variablefor men and women who participated in three different weight-loss programs.The six cells of the design are formed by the six combinations of sex (men,womenand program(A,B,C.
变形监测数据处理
变形监测数据处理 第一章引论 变形是自然界的普遍现象，它是指变形体在各种荷载作用下，其形状、大小及位置在时空域中的变化。 变形监测，就是利用测量与专用仪器和方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。其任务是确定在各种荷载和外力作用下，变形体的形状、大小及位置变化的空间状态和时间特征。 变形体的范畴可以大到整个地球，小到一个工程建（构）筑物的块体，它包括自然的和人工的构筑物。根据变形体的研究范围，可将变形监测研究对象划分为这样三类： 1.全球性变形研究，如监测全球板块运动、地极移动、地球自转速率变化、地潮等； 2.区域性变形研究，如地壳形变监测、城市地面沉降等； 3.工程和局部性变形研究，如监测工程建筑物的三维变形、滑坡体的滑动、地下开采使引起的地表移动和下沉等。 变形监测的内容，应根据变形体的性质与地基情况来定。 1）工业与民用建筑物：主要包括基础的沉陷观测与建筑物本身的变形观测。就其基础而言，主要观测内容是建筑物的均匀沉陷与不均匀沉陷。对于建筑物本身来说，则主要是观测倾斜与裂缝。对于高层和高耸建筑物，还应对其动态变形（主要为振动的幅值、频率和扭转）进行观测。对于工业企业、科学试验设施与军事设施中的各种工艺设备、导轨等，其主要观测内容是水平位移和垂直位移。 2）水工建筑物：对于土坝，其观测项目主要为水平位移、垂直位移、渗透以及裂缝观测。对于混凝土坝，以混凝土重力坝为例，由于水压力、外界温度变化、坝体自重等因素的作用，其主要观测项目主要为垂直位移（从而可以求得基础与坝体的转动）、水平位移（从而可以求得坝体的扭曲）以及伸缩缝的观测，这些内容通常称为外部变形观测。此外，为了了解混凝土坝结构内部的情况，还应对混凝土应力、钢筋应力、温度等进行观测，这些内容通常称为内部观测。 3）地面沉降：对于建立在江河下游冲积层上的城市，由于工业用水需要大量地吸取地下水，而影响地下土层的结构，将使地面发生沉降现象。对于地下采矿地区，由于在地下大量的采掘，也会使地表发生沉降现象。这种沉降现象严重的城市地区，暴雨以后将发生大面积的积水，影响仓库的使用与居民的生活。有时甚至造成地下管线的破坏，危及建筑物的安全。因此，必须定期地进行观测，掌握其沉降与回升的规律，以便采取防护措施。对于这些地区主要应进行地表沉降观测。 变形监测所研究的理论和方法主要涉及到这样三个方面：变形信息的获取；变形信息的分析与解释；以及变形预报。 对于工程建筑物，变形监测的意义重点表现在：确保安全、验证设计、灾害防治。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月
一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
中海达GPS数据处理软件包使用手册-9
第九章项目管理 HDS2003 数据处理软件是面向项目进行管理的。因此，不管是进行单点定位，还是进行静态基线处理、动态路线处理，或者是进行网平差。首先需要建立一个新的项目，或者打开一个已建立的项目。 建立一个新的项目可分如下几步： 1、首先建立测区的坐标系统，在坐标系管理里输入坐标参数； 2、建立一个项目工作所在的路径，将观测数据下载或复制到该路径下，并创建一个新的项目。 3、将数据导入到项目中。 完成上述三步之后，就可以进行下一步的工作了。 §9.1 建立坐标系及坐标系管理 §9.1.1项目属性设置 点击“项目菜单”下的“项目属性”子菜单，设置项目属性，如图9-1 项目细节
图9-1 项目属性 项目细节的类容都会显示在网平差报告中，控制网的等级很重要，在数据处理过程中的许多检验都是根据不同的网的精度有不同的设置。详细精度指标请参考《全球定位系统（GPS）测量规范》。 坐标系统如图：
图9-2 坐标系统 如果用户需要添加新的坐标系统，点击“自定义坐标系统”按钮，进入原始参数中的“坐标系统”中，用户可以自己设置。 七参数如图： 图9-3 七参数转换 关于七参数的求解，请参考“坐标转换”软件相应的说明。 原始参数设置 点击“项目”菜单下的“原始参数”子菜单，设置原始参数： 天线
图9-4 天线参数 在设置好天线名称、天线参数后，用户点击增加，就可以添加一个新的天线，用户也可以选择列表中的已有天线，点击“删除“按钮就可以删除当前选中的天线，所有天线的设置参数保存为Bin目录下的HitAnt.ini文件。 坐标系统
图9-5坐标系统 1. 在设置好名称、椭球参数后，用户点击增加，就可以添加一个新的坐标系统，用户也可以选择列表中的已有坐标系统，点击“删除“按钮就可以删除当前选中的坐标系统，所有系统的设置参数保存为Bin目录下的HitDatum.ini文件。 一个项目在工作时，中间会生成一些文件，这些文件会保存在项目路径及其子目录中。我们查看Rinex子目录，如图所示，可以看到在Rinex目录下，共生成了一个项目文件Rinex.hit，以及三个子目录，Mov子目录用来保存动态路线处理的结果，Res用来保存静态基线处理的结果，Rinex用来保存由观测文件转换成的Rinex文件。 图9-6 文件结构