数据处理实验报告
数据处理实验报告
吉林大学交通学院
题目：跟驰行为数据处理
类型：课程作业
学号：44120418
姓名：潘昭天
专业班级：交通工程171204班
时间：2014-11-20—2014-12-7 指导教师：陶鹏飞
跟驰行为数据处理
一、数据分析
（1）确定方向
针对车辆行驶数据整理表分析，根据跟驰行为的条件，首先跟驰行为要发生在同向行驶的条件下，因此我们在选择数据时，首先要分清楚车辆的行驶方向。要获取同向行驶的车辆数据。
（2）确定车道
由跟驰理论的环境定义：限制超车的单车道，我们要针对跟驰模型的车道数据进行筛选，即获取相同车道的车辆数据。
（3）确定是否有前后车
由于跟驰模型至少需要有2辆车，因此我们要针对车辆是否有前后车进行识别，即针对前车后车的牌号进行筛选，祛除前后都没有车的单车行为。
（4）约束车头时距和车头间距大小
根据跟驰模型的要求，车头时距和车头间距都不能过大，过大就意味着没有紧紧跟随，更谈不上跟驰，因此要对过大的车头时距和车头间距进行剔除。
二、数值筛选
（1）筛选方向
针对方向进行筛选，选取方向为2的数据，成功的将数据从65535组减少到22793组。
（2）筛选车道
针对车道进行筛选，选取车道为1的数据，成功的将数据从22793组减少到4911组。
（3）筛选前后车牌号
针对前后车牌号进行筛选，去除前后车牌号同时为0的数据，仅将数据从4912组减少到4190组。
（4）筛选车头间距和车头时距
针对车头间距和车头时距进行筛选，剔除车头时距大于等于500和车头间距大于等于100的数据，将数据从4190组减少到2627组。
（5）观察初筛出来的数据
观察初筛的到的数据，从中选取具有跟驰行为的三辆车，在针对这三辆车进行具体的情况分析。
三、跟驰行为的特征对比（以下图中蓝线为86车，绿线为87车，红线为90车）
（1）针对时间相同的数据进行提取，获取其在相应矩阵的位置；
程序如下：
获取停车跟驰行为：
获取启动跟驰行为：
（2）画图对比，跟驰行为下的三车速度变化曲线；
对比图：
获取停车跟驰行为：
获取启动跟驰行为：
程序如下：
停车跟驰行为：
启动跟驰行为：
（3）画图对比，跟驰行为下的三车加速度变化曲线；对比图：
停车跟驰行为：
启动跟驰行为：
程序如下：
停车跟驰行为：
启动跟驰行为：
（4）画图对比，跟驰行为下的三车坐标变化曲线；对比图：
停车跟驰行为：
启动跟驰行为：
程序如下：
停车跟驰行为：
启动跟驰行为：
（5）将所使用数据从原矩阵提取出来，成为一个新矩阵
程序如下:
（6）针对新矩阵将同一时间的三车重新组合为一组分别输出三个表格程序如下：
数据提取分析结束。
四、全新的跟驰行为数据组聚类分析
针对上文所筛选出来的共162组数据进行聚类分析：
程序如下：
图像显示：
用K聚类分析
程序如下：
五、跟驰行为分析总结
通过跟驰行为的数据筛选和分析，再根据加速度、速度和世界坐标位置变化的对比，我们可以分析出在跟驰行为下，后车的运动行为受前车运动行为的影响，并且在时间上具有延迟特性（停车和启动均如此），并且在启动时更为明显，这种跟驰行为也很好地解释了交通波理论和现象。
误差理论与数据处理实验报告
误差理论与数据处理 实验报告 姓名：小叶9101 学号：小叶9101 班级：小叶9101 指导老师：小叶
目录 实验一误差的基本概念 实验二误差的基本性质与处理 实验三误差的合成与分配 实验四线性参数的最小二乘法处理实验五回归分析 实验心得体会
实验一误差的基本概念 一、实验目的 通过实验了解误差的定义及表示法、熟悉误差的来源、误差分类以及有效数字与数据运算。 二、实验原理 1、误差的基本概念：所谓误差就是测量值与真实值之间的差，可以用下式表示 误差=测得值-真值 1、绝对误差：某量值的测得值和真值之差为绝对误差，通常简称为误差。 绝对误差=测得值-真值 2、相对误差：绝对误差与被测量的真值之比称为相对误差，因测得值与 真值接近，故也可以近似用绝对误差与测得值之比值作为相对误差。 相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值 2、精度 反映测量结果与真值接近程度的量，称为精度，它与误差大小相对应，因此可以用误差大小来表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度低。 3、有效数字与数据运算 含有误差的任何近似数，如果其绝对误差界是最末位数的半个单位，那么从这个近似数左方起的第一个非零的数字，称为第一位有效数字。从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字，不论是零或非零的数字，都叫有效数字。 数字舍入规则如下： ①若舍入部分的数值，大于保留部分的末位的半个单位，则末位加1。 ②若舍去部分的数值，小于保留部分的末位的半个单位，则末位加1。 ③若舍去部分的数值，等于保留部分的末位的半个单位，则末位凑成偶数。即当末位为偶数时则末位不变，当末位为奇数时则末位加1。 三、实验内容 1、用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。 2、按照数字舍入规则，用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有效数字进行凑整。 原有数据 3.14159 2.71729 4.51050 3.21551 6.378501 舍入后数据
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：
核型分析实验报告
核型分析 摘要植物核型分析是指对植物细胞染色体的数目、形态、长度、带型和着丝粒位置等内容的分析研究,是植物分类和遗传研究的重要手段。本实验利用Photoshop软件，对栽培四棱大麦的染色体进行核型分析。本方法主要是物理分析法，在本试验中，我们先对大麦的染色体进行配对，再利用Photoshop软件对染色体进行分析，并测量了大麦染色体的臂长和随体长。 1.引言 核型指染色体组在有丝分裂中期的表型，包括染色体数目、大小、形态特征的总和。一个体细胞中的全部染色体，按其大小、形态特征(着丝粒的位置）顺序排列所构成的图像就称为核型。将待测细胞的核型进行染色体数目、形态特性的分析，确定其是否与正常核型完全一致，称为核型分析。以目前的技术水平，已实现使用计算机自动完成核型分析，我们学生也可以利用Adobe Photoshop 很容易地完成染色体的测量、排序等工作，再利用Excel 表格和Photoshop结合做出核型模式图。 2.实验材料 2.1实验材料 栽培四棱大麦的分散良好的有丝分裂中期细胞的显微照片、Adobe Photoshop等软件2.2实验方法 2.2.1绘制核型图 在Photoshop中对照片进行必要的处理。首先是剪裁照片，用套索工具将每条染色体分离出来，对染色体进行配对并将每条染色体的着丝点排在一条线上，并对染色体进行适当的旋转变换。其次是利用标尺工具测量每条染色体的臂长、随体长。再根据测量结果计算出染色体的臂比，总长，随体长，相对长度等数据。 2.2.2写出核型公式 根据上面的测量结果写出四棱大麦的核型公式。 2.2.3画核型模式图 将所测并经过计算后的数据在Excel表格中绘制成堆积柱形图，并在Photoshop里切出着丝点和次缢痕。除此之外，还需将整个图像转换成黑白。 3.结果与讨论 3.1染色体核型分析图 图1 染色体核型分析图
数据库上机实验报告
数据库实验 （第三次） 题目1 实验内容： 1. 检索上海产的零件的工程名称； 2. 检索供应工程J1零件P1的供应商号SNO； 3. 检索供应工程J1零件为红色的供应商号SNO； 4. 检索没有使用天津生产的红色零件的工程号JNO； 5. 检索至少用了供应商S1所供应的全部零件的工程号JNO； 6. 检索购买了零件P1的工程项目号JNO及数量QTY，并要求对查询的结果按数 量QTY降序排列。
1 select jname from j where jno in (select jno from spj where sno in (select sno from s where city ='上海' ) ); 2 select sno from spj where jno ='j1'and pno ='p1' 3
selectdistinct sno from spj where pno in (select pno from p where color='红'and pno in (select pno from spj where jno ='j1' ) ); 4 selectdistinct jno from spj where pno notin (select pno from p where color ='红'and pno in (select pno from spj where sno in (select sno from s where city ='天津' ) ) )
5 select jno from spj where sno ='s1' 6 select jno,qty from spj where pno ='p1' orderby qty desc 四﹑思考题 1.如何提高数据查询和连接速度。 建立视图 2. 试比较连接查询和嵌套查询 有些嵌套查询是可以用连接来代替的，而且使用连接的方式，性能要比 嵌套查询高出很多 当查询涉及多个关系时，用嵌套查询逐步求解结构层次清楚，易于构造，具有结构化程序设计的优点。但是相比于连接运算，目前商用关系数据库管理系统对嵌套查询的优化做的还不够完善，所以在实际应用中，能够用连接运算表达的查询尽可能采用连接运算。
2.基尔霍夫定律和叠加原理的验证(实验报告答案)含数据处理
实验二 基尔霍夫定律和叠加原理的验证 一、实验目的 1. 验证基尔霍夫定律的正确性，加深对基尔霍夫定律的理解。 2. 验证线性电路中叠加原理的正确性及其适用范围，加深对线性电路的叠加 性和齐次性的认识和理解。 3. 进一步掌握仪器仪表的使用方法。 二、实验原理 1．基尔霍夫定律 基尔霍夫定律是电路的基本定律。它包括基尔霍夫电流定律(KCL)和基尔霍 夫电压定律(KVL)。 (1)基尔霍夫电流定律(KCL) 在电路中，对任一结点，各支路电流的代数和恒等于零，即 ΣI ＝0。 (2)基尔霍夫电压定律(KVL) 在电路中，对任一回路，所有支路电压的代数和恒等于零，即 ΣU ＝0。 基尔霍夫定律表达式中的电流和电压都是代数量，运用时，必须预先任意假 定电流和电压的参考方向。当电流和电压的实际方向与参考方向相同时，取值为 正；相反时，取值为负。 基尔霍夫定律与各支路元件的性质无关，无论是线性的或非线性的电路，还 是含源的或无源的电路，它都是普遍适用的。 2．叠加原理 在线性电路中，有多个电源同时作用时，任一支路的电流或电压都是电路中 每个独立电源单独作用时在该支路中所产生的电流或电压的代数和。某独立源单 独作用时，其它独立源均需置零。(电压源用短路代替，电流源用开路代替。) 线性电路的齐次性(又称比例性)，是指当激励信号(某独立源的值)增加 或减小 K 倍时，电路的响应(即在电路其它各电阻元件上所产生的电流和电压 值)也将增加或减小 K 倍。 三、实验设备与器件 1. 直流稳压电源 1 2. 直流数字电压表 1 3. 直流数字毫安表 1 4. 万用表 1 5. 实验电路板 1 四、实验内容 1．基尔霍夫定律实验 按图 2-1 接线。 台块 块 块块
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.360docs.net/doc/ec16873685.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/ec16873685.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
C上机实验报告实验四
实验四数组、指针与字符串 1.实验目的 1.学习使用数组 2.学习字符串数据的组织和处理 3.学习标准C++库的使用 4.掌握指针的使用方法 5.练习通过Debug观察指针的内容及其所指的对象的内容 6.联系通过动态内存分配实现动态数组，并体会指针在其中的作用 7.分别使用字符数组和标准C++库练习处理字符串的方法 2.实验要求 1.编写并测试3*3矩阵转置函数，使用数组保存3*3矩阵。 2.使用动态内存分配生成动态数组来重新完成上题，使用指针实现函数的功能。 3.编程实现两字符串的连接。要求使用字符数组保存字符串，不要使用系统函数。 4.使用string类定义字符串对象，重新实现上一小题。 5.定义一个Employee类，其中包括姓名、街道地址、城市和邮编等属性，以及change_name()和display()等函数。Display()显示姓名、街道地址、城市和邮编等属性，change_name()改变对象的姓名属性。实现并测试这个类。 6.定义包含5个元素的对象数组，每个元素都是Employee类型的对象。 7. （选做）修改实验4中的选做实验中的people（人员）类。具有的属性如下：姓名char name[11]、编号char number[7]、性别char sex[3]、生日birthday、身份证号char id[16]。其中“出生日期”定义为一个“日期”类内嵌对象。用成员函数实现对人员信息的录入和显示。要求包括：构造函数和析构函数、拷贝构造函数、内联成员函数、聚集。在测试程序中定义people类的对象数组，录入数据并显示。 3.实验内容及实验步骤 1.编写矩阵转置函数，输入参数为3*3整形数组，使用循环语句实现矩阵元素的行列对调，注意在循环语句中究竟需要对哪些元素进行操作，编写main（）函数实现输入、输出。程序名：lab6_1.cpp。 2.改写矩阵转置函数，参数为整型指针，使用指针对数组元素进行操作，在main（）函数中使用new操作符分配内存生成动态数组。通过Debug观察指针的内容及其所指的对象中的内容。程序名：lab6_2.cpp。 3.编程实现两字符串的连接。定义字符数组保存字符串，在程序中提示用户输入两个字符串，实现两个字符串的连接，最后用cout语句显示输出。程序名：lab6_3.cpp。用cin实现输入，注意，字符串的结束标志是ASCII码0，使用循环语句进行字符串间的字符拷贝。 4.使用string类定义字符串对象，编程实现两字符串的连接。在string类中已重载了运算符“+=”实现字符串的连接，可以使用这个功能。程序名：lab6_4.cpp。 5.在employee.h文件中定义Employee类。Employee类具有姓名、街道地址、城市和邮编等私有数据成员，在成员函数中，构造函数用来初始化所有数据成员;display()中使用cout显示
误差理论与数据处理 实验报告
《误差理论与数据处理》实验指导书 姓名 学号 机械工程学院 2016年05月
实验一误差的基本性质与处理 一、实验内容 1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。 Matlab程序： l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值 x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值 disp(['1.算术平均值为：',num2str(x1)]); v=l-x1;%求解残余误差 disp(['2.残余误差为：',num2str(v)]); a=sum(v);%求残差和 ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值 bh=ah-(8/2)*0.001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0，故以上计算正确 if bh<0 disp('3.经校核算术平均值及计算正确'); else disp('算术平均值及误差计算有误'); end xt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差（算得差值较小，故不存在系统误差） if xt<0.1 disp(['4.用残余误差法校核，差值为：',num2str(x1),'较小，故不存在系统误差']); else disp('存在系统误差'); end bz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差 disp(['5.单次测量的标准差',num2str(bz)]);
p=sort(l);%用格罗布斯准则判断粗大误差，先将测量值按大小顺序重新排列 g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值 g1=(x1-p(1))/bz; g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较，g1和g8都小于g0，故判断暂不存在粗大误差if g1 篇一：大学物理实验1误差分析 云南大学软件学院实验报告 课程：大学物理实验学期： - 学年第一学期任课教师： 专业： 学号： 姓名： 成绩： 实验1 误差分析 一、实验目的 1. 测量数据的误差分析及其处理。 二、实验内容 1．推导出满足测量要求的表达式，即 0? (?)的表达式； 0= (( * )/ (2*θ)) 2．选择初速度A，从[10，80]的角度范围内选定十个不同的发射角，测量对应的射程， 记入下表中： 3．根据上表计算出字母A 对应的发射初速，注意数据结果的误差表示。 将上表数据保存为A. ,利用以下程序计算A对应的发射初速度，结果为100.1 a =9.8 _ =0 =[] _ = ("A. "," ") _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') a (0,10): .a d( a . ( a ( [ ])* / a . (2.0* a ( [ ])* a . /180.0))) _ += [ ] 0= _ /10.0 0 4．选择速度B、C、D、重复上述实验。 B C 6．实验小结 (1) 对实验结果进行误差分析。 将B表中的数据保存为B. ,利用以下程序对B组数据进行误差分析，结果为 -2.84217094304 -13 a =9.8 _ =0 1=0 =[] _ = ("B. "," ") _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') a (0,10): .a d( a . ( a ( [ ])* / a . (2.0* a ( [ ])* a . /180.0))) _ += [ ] 0= _ /10.0 a (0,10): 1+= [ ]- 0 1/10.0 1 (2) 举例说明“精密度”、“正确度”“精确度”的概念。 1. 精密度 计量精密度指相同条件测量进行反复测量测值间致(符合)程度测量误差角度说精密度所 反映测值随机误差精密度高定确度(见)高说测值随机误差定其系统误差亦。 2. 正确度 计量正确度系指测量测值与其真值接近程度测量误差角度说正确度所反映测值系统误差 正确度高定精密度高说测值系统误差定其随机误差亦。 3. 精确度 计量精确度亦称准确度指测量测值间致程度及与其真值接近程度即精密度确度综合概念 测量误差角度说精确度(准确度)测值随机误差系统误差综合反映。 比如说系统误差就是秤有问题，称一斤的东西少2两。这个一直恒定的存在，谁来都是 这样的。这就是系统的误差。随机的误差就是在使用秤的方法。 篇二：数据处理及误差分析 物理实验课的基本程序 《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 测量刚体的转动惯量实验报告及数据处理 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】 实验讲义补充： 1.刚体概念：刚体是指在运动中和受力作用后，形状和大小不变，而且内部各点的相对位置不 变的物体。 2.转动惯量概念：转动惯量是刚体转动中惯性大小的量度。它取决于刚体的总质量，质量分 布、形状大小和转轴位置 3.转动定律：合外力矩=转动惯量×角加速度 4.转动惯量叠加： 空盘：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J1 空盘＋被测物体：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J2 被测物体：J3=J2-J1 5.转动惯量理论公式：圆盘&圆环J=0.5mr2,J=0.5m(r12+r12) 6.转动惯量实验仪器：水准仪；线水平；线与孔不产生摩擦；塔轮选小的半径；至少3个塔轮 半径，3组砝码质量 7.计数器：遮光板半圈π；单电门，多脉冲；空盘15圈，20个值；加上被测物体，8个值； 8.泡沫垫板 9.重力加速度：s^2 10.质量：1次读数，包括砝码，圆盘，圆环，以及两圆柱体； 11.游标卡尺：6次读数，包括圆盘半径，圆环内外半径，塔轮半径，转盘上孔的内外半径（求 平均值） 12.实验目的：测量值与理论值对比 实验计算补充说明： 1.有效数字：质量，故有效数字为3位 2.游标卡尺：，读数最后一位肯定为偶数； 3.误差&不确定度： （1）理论公式计算的误差： 圆盘：J=0.5mR2（注意：直接测量的是直径） 质量m=±；（保留4位有效数字） um=*100%=% 半径R=± 若测6次,x1,x2,x3,x4,x5,x6,i=6，计算x平均值 ， 取n=6时的 ，我们处理为0 C=,仪器允差,δB= 总误差：,ux= m 《数据库技术与应用》上机实验报告 姓名：谢优贤 学号：020******* 专业班级：安全工程1003班 通过这次上机实验，我做了学生信息管理系统数据库，通过创建表、查询、窗体、报表和宏对输入数据库中的学生的基本信息进行整理和操作，以便得到我们想要的信息。学生信息管理系统可以实现对学生的基本信息：学号、姓名、联系方式、性别、成绩等的查询，还有对教师的情况进行比较了解从而可以帮助学生更好地选课和学习，省去了纸质档案管理不方便的方面。 通过窗体的创建和美化，使我们在操作数据时有一个简洁明了美观的窗口，简化了用户的操作程序，方便用户的使用。报表的创建可以使用户想要的数据很好地呈现在纸上。使用宏命令还使数据库有了设置密码的功能，很好的保护了数据的使用权限；也可以使用宏命令打开我们希望打开的窗口。 一、主要上机内容 1. 数据库的创建： 我使用自行创建数据库的方式进行创建，数据库文件名为学生信息管理系统。数据库要实现的主要功能：学生基本信息及学习成绩情况的统计，通过窗体进行学生信息的查询、学生信息及成绩的普通查询、打印学生信息报表等。 2. 表的创建： 基本表为学生信息表、学生成绩表、教师信息表、课程信息表等均使用设计器创建表学生信息表的记录： 学生信息表结构： 在学生信息表中设置了学号为主键，为了方便输入又在学号字段中设置了掩码（如下图） 学生年龄一般不会太大或太小，于是为了防止填写信息时出错，添加了有效性规则 性别只有男和女之分，于是为了方便，选择了查询向导 同样在入学日期和电话字段也设置了输入掩码 头像属于图片类型，其数据类型为“OLE对象”，所得荣誉和自我介绍选择了“备注”类 数据库实验报告姓名学号 目录 一．实验标题：2 二．实验目的：2 三．实验内容：2 四．上机软件：3 五．实验步骤：3 （一）SQL Server 2016简介3（二）创建数据库 4 （三）创建数据库表 7（四）添加数据17 六．分析与讨论： 19 一．实验标题： 创建数据库和数据表 二．实验目的： 1.理解数据库、数据表、约束等相关概念； 2.掌握创建数据库的T-SQL命令； 3.掌握创建和修改数据表的T-SQL命令； 4.掌握创建数据表中约束的T-SQL命令和方法； 5.掌握向数据表中添加数据的T-SQL命令和方法三．实验内容： 1.打开“我的电脑”或“资源管理器”，在磁盘空间以自己的姓名或学号建立文件夹； 2.在SQL Server Management Studio中，使用create database命令建立“学生-选课”数据库，数据库文件存储在步骤1建立的文件夹下，数据库文件名称自由定义； 3.在建立的“学生-选课”数据库中建立学生、课程和选课三张表，其结构及约束条件如表所示，要求为属性选择合适的数据长度； 4.添加具体数据； 四．上机软件： SQL Server 2016 五．实验步骤： （一）SQL Server 2016简介 1.SQL Server 2016的界面 2.启动和退出SQL Server 2016 1)双击图标，即出现SQL Server2016的初始界 2)选择“文件”菜单中的“退出”命令，或单击控制按钮中的“×”即可 注意事项： 1.在退出SQL Server 2016之前，应先将已经打开的数据库进行保存， 2.如果没有执行保存命令，系统会自动出现保存提示框，根据需要选择相应的操作 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从 创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 叠加原理实验报告范文 一、实验目的 验证线性电路叠加原理的正确性，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 二、原理说明 叠加原理指出：在有多个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K倍时，电路的响应（即在电路中各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K倍。 三、实验设备 高性能电工技术实验装置DGJ-01：直流稳压电压、直流数字电压表、直流数字电流表、叠加原理实验电路板DGJ-03。 四、实验步骤 1．用实验装置上的DGJ-03线路,按照实验指导书上的图3-1，将两路稳压电源的输出分别调节为12V和6V，接入图中的U1和U2处。 2．通过调节开关K1和K2，分别将电源同时作用和单独作用在电路中，完成如下表格。 表3-1 3．将U2的数值调到12V，重复以上测量，并记录在表3-1的最后一行中。 4．将R3(330 )换成二极管IN4007，继续测量并填入表3-2中。 表3-2 五、实验数据处理和分析 对图3-1的线性电路进行理论分析，利用回路电流法或节点电压法列出电路方程，借助计算机进行方程求解，或直接用EWB软件对电路分析计算，得出的电压、电流的数据与测量值基本相符。验证了测量数据的准确性。电压表和电流表的测量有一定的误差，都在可允许的误差范围内。 验证叠加定理：以I1为例，U1单独作用时，I1a=8.693mA,，U2单独作用时， I1b=-1.198mA，I1a+I1b=7.495mA，U1和U2共同作用时，测量值为7.556mA，因此叠加性得以验证。2U2单独作用时，测量值为-2.395mA，而2*I1b=-2.396mA，因此齐次性得以验证。其他的支路电流和电压也可类似验证叠加定理的准确性。 对于含有二极管的非线性电路，表2中的数据不符合叠加性和齐次性。 核磁共振实验报告及数据核磁共振实验报告及数据 2011年04月20日核磁共振1了解核磁共振的基本原理教学目的2学习利用核磁共振校准磁场和测量g因子的方法3理解驰豫过程并计算出驰豫时间。重难点1核磁共振的基本原理2磁场强度和驰豫时间的计算。教学方法讲授、讨论、实验演示相结合。学时3个学时一、前言核磁共振是重要的物理现象。核磁共振技术在物理、化学、生物、医学和临床诊断、计量科学、石油分析与勘探等许多领域得到重要应用。自旋角动量P不为零的原子核具有相应的磁距μ而且其中称为原子核的旋磁比是表征原子核的重要物理量之一。当存在外磁场B时核磁矩和外磁场的相互作用使磁能级发生塞曼分裂相邻能级的能量差为其中hh/2πh为普朗克常数。如果在与B垂直的平面内加一个频率为ν的射频场当时就发生共振现象。通常称y/2π为原子核的回旋频率一些核素的回旋频率数值见附录。核磁共振实验是理科高等学校近代物理实验课程中的必做实验之一如今许多理科 院校的非物理类专业和许多工科、医学院校的基础物理实验课程也安排了核磁共振实验或演示实验。利用本装置和用户自备的通用示波器可以用扫场的方式观察核磁共振现象 并测量共振频率适合于高等学校近代物理实验基础实验教 学使用。二、实验仪器永久磁铁含扫场线圈、可调变阻器、探头两个样品分别为、和、数字频率计、示波器。三、实 验原理一核磁共振的稳态吸收核磁共振是重要的物理现象核磁共振实验技术在物理、化学、生物、临床诊断、计量科学和石油分析勘探等许多领域得到重要应用。1945年发现核磁共振现象的美国科学家Purcell和Bloch1952年获诺贝尔物理学奖。在改进核磁共振技术方面作出重要贡献的瑞士科学家Ernst1991年获得诺贝尔化学奖。大家知道氢原子中电子的能量不能连续变化只能取分立的数值在微观世界中物理量只能取分立数值的现象很普通本实验涉及到的原子核自旋角动量也不能连续变化只能取分立值其中I称为自旋量子数只能取0123?6?7等整数值或1/23/25/2?6?7等半整数值公式中的h/2π而h为普朗克常数对不同的核素I分别有不同的确定数值本实验涉及质子和氟核F19的自旋量子数I 都等于1/2类似地原子核的自旋角动量在空间某一方向例如z方向的分量也不能连续变化只能取分立的数值Pzm 。其中量子数m只能取II-1?6?7-II-I等2I1个数值。自旋角动量不为零的原子核具有与之相联系的核自旋磁矩其大小为 1 其中e为质子的电荷M为质子的质量g是一个由原子核结构决定的因子对不同种类的原子核g的数值不同g称为原子核的g因子值得注意的是g可能是正数也可能是负数因此核磁矩的方向可能与核自旋动量方向相同也可能相反。由于核自旋角动量在任意给定z方向只能取2I1个分立的数值因此核磁矩在z方向也只能取2I1个分立的数值。2 原子核的磁 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组 大连海事大学实验报告 专业班级：环境工程2011-1 学号：2220113199 姓名：陈凡 课程名称：数据采集与处理技术 实验时间：6月18号 指导教师：刘明（电航101） 实验名称：实验三 金属箔式应变片——全桥性能实验 一、实验目的：了解全桥测量电路的优点。 二、基本原理：全桥测量电路中，将受力方向相同的两应变片接入电桥对边，相反的应变片接入电桥邻边。当应变片初始阻值：R 1＝R 2＝R 3＝R 4，其变化值ΔR 1＝ΔR 2＝ΔR 3＝ΔR 4时，其桥路输出电压U 03＝KEε。其输出灵敏度比半桥又提高了一倍，非线性误差和温度误差均得到改善。 三、需用器件和单元：同实验二。 四、实验步骤： 1、将托盘安装到应变传感器的托盘支点上。将实验模板差动放大器调零：用导线将实验模板上的±15v 、⊥插口与主机箱电源±15v 、⊥分别相连，再将实验模板中的放大器的两输入口短接(V i ＝0)；调节放大器的增益电位器R W3大约到中间位置(先逆时针旋转到底，再顺时针旋转2圈)；将主机箱电压表的量程切换开关打到2V 档，合上主机箱电源开关；调节实验模板放大器的调零电位器R W4，使电压表显示为零。 图3—1 全桥性能实验接线图 2、2、拆去放大器输入端口的短接线，根据图3—1接线。实验方法与实验二相同，将实验数据填入 表3画出实验曲线；进行灵敏度和非线性误差计算。实验完毕，关闭电源。 表2 五、实验数据处理 1、根据表2画出实验U-W 曲线 取图中点(20,0.015)、(200,0.157)得曲线斜K=S 2=ΔU/ΔW=(0.157-0.015)/(200-20)=0.000789v/g Δm 在点(60,0.047)处取得，Δm=0.001，δ=Δm/y FS ×100％=0.001/200×100％=0.0005％ 六、思考题： 1、测量中，当两组对边（R 1、R 3为对边）电阻值R 相同时，即R 1＝R 3，R 2＝R 4，而R 1≠R 2时，是否可以组成全桥：（1）可以（2）不可以。 2、某工程技术人员在进行材料拉力测试时在棒材上贴了两组应变片，如图3—2，如何利用这四片应变片组成电桥，是否需要外加电阻。 图3－2应变式传感器受拉时传感器圆周面展开图大学物理实验报告数据处理及误差分析
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