MRI数据预处理流程资料讲解
数据处理基本流程
由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱）
本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进
行数据分析。
数据分析的基本流程：
（1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》
（2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析
数据预处理
SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：
1.图像格式转换。
在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下：
点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。
设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加）
在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1
打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）
左上角的窗口代表按钮窗口，用以对数据进行处理分析；左下方的窗口为输入窗口，右边的窗口为图形窗口，用以显示图像结果
图像格式转换：1.点选按钮窗口中Tool boxes菜单中的Dicom选项2.在弹出对话框中选择所有*IMA文件，点done 3.转换完毕，删除原文件夹下的*IMA数据 4.
结果将在该文件夹下生成三个*.img/hdr/mat 文件5.结束
图像格式转换方法二：用MRIcro软件进行格式转换（1）单击convert foreign to
analyze(2)出现第二个窗口，将左边的数据填完后，单击箭头所指“选择”
选择所要转换的文件夹后，单击确定即可生成两个文件"*i.img/hdr" 。（如被试者有n次试验，则需要建立n个文件夹，分别转换图像格式）头动校正：意义：realignment of functional time-series.
○1点击按钮窗口中的Realign下拉菜单中的Realign按钮（将同一被试者不同采样时间点上的3D脑图像对齐
○2number subjects[要处理的被试个数eg:1] ○3number sessions,subj1[第一个被
试者的试验次数eg:1] ○4images,subj1,sess 1[选择文件夹中所有i.img文件],点done ○5which option?[coregister&reslice] ○6create what?【*All images+mean image]
结果SPM 将更新i.mat 文件，并文件夹中生成一个头动参数文件（rp_i.txt ），还在文件夹中生成meani.img/hdr/mat 文件跟ri.img/hdr/mat文件。(如果第一个被试者有n次实验，则头动校正结果为:在每个文件夹中SPM 均更新i.mat 文件，并分别生成一个头动参数文件（rp_i.txt ），还在文件夹中生成meani.img/hdr/mat 文件，并在图像窗口中显示n个试验的的头动曲线图，如下）
注：如试验次数只有一次，就没有上述头动曲线图
Coregister《图像融合（配准）》【头动校正仅对同一被试的同一种成像方法(或成像模态）有效，对于同一被试的不同成像方法所的图像，由于它们之间没有足够的可比性，就需要用图像融合的方法来做空间校正】
基于MRI，健康人的脑组织通常可分为三中组织类型：灰质，白质，脑脊液。SPM软件采用聚类算法中的HARTIGAN混合模型的最大似然方法来分隔这三部分。（这一方法开始只用在T加权MRI上，后来也用到PET等其他脑功能成像方法中的脑组织分割）分割完后，同一种组织不同成像方法所得图像之间就有了足够的可比性。
电磁场复习要点复习资料
电磁场复习要点 主要内容（章节） 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.7.1 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 3.1 3.2 3.3 3.5 4.1 4.2 4.3 4.5 思考题 2.2 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.16 3.2 3.3 3.4 3.9 3.10 3.15 3.17 3.18 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 习题 1.12 1.13 1.15 1.16 1.19 1.20 1.27 1.28 2.7 2.8 2.9 2.11 2.12 2.13 2.15 2.17 2.21 2.23 3.2 3.3 3.4 3.7 3.8 3.9 3.15 3.23 4.4 4.9 4.10 4.11 选择或填空 1. 在相同场源条件下，电介质中的电场强度是真空中电场强度的（ A ）。 A. r ε1倍 B. r ε倍 C. 0 1ε倍 D. 0ε倍 2. 静电场中试验电荷受到的作用力与试验电荷电量成（ A ）关系。 A. 正比 B. 反比 C. 平方 D. 平方根 3. 两点电荷所带电量大小不等，则电量大者所受作用力（ C ） A ．更大 B ．更小 C ．与电量小者相等 D ．大小不定 4. 空间电场的电场强度为z e y e e E z y x 684ρρρρ++= V/m ，点A 的坐标为（0, 2, 0），点B 的坐标为（2, 4, 0）,则A 与B 两点间的电压AB U 为（ B ）。 A. 40 V B. 56 V C. 64 V D. 48 V 5. 平板电容器的电容量与极板面积成( B )，与板间距离成( )。 A. 正比/正比 B. 正比/反比 C. 反比/正比 D. 反比/反比 6. 线性媒质中，电位移矢量的定义为（ A ） A. P E D ρρρ+=0ε B. P E D ρρρ+=ε C. P E D ρρρ+= D. P E D ρρρ0ε+= 7. 静电场保守性的积分表达形式是( C )。 A. 0=????C l d E ρρ B. ??=?S S d E 0ρρ C. ?=?C l d E 0ρρ D. ?=?b a l d E 0ρρ 8. 静电场中以D ρ表示的高斯通量定理，其积分式中的总电荷应该是( C )。 A. 整个场域中的自由电荷 B. 整个场域中的自由电荷和极化电荷 C. 仅由闭合面所包的自由电荷 D. 仅由闭合面所包的自由电荷和极化电荷
如何对市场调研问卷的数据进行预处理
如何对市场调研问卷的数据进行预处理 市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好，就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节，对最终结果产生严重影响。 一、信度检验 1.信度分析简介 信度，即信任度，是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段，严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标，它代指0～1的某个数值，如果α值小于０.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0．９,则说明信度很高,可以用于数据分析；如果位于０．７～0.9，则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好 ＞0.８信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0．7放弃 2．信度分析示例 操作过程 下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为：首先打开信度分析文件，可以看到该文件的结构很简单，一共包含1０个题目，问卷的份数是10２份。然后进入SPSS的“分析”模块，找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。 在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等，为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANＯVA(单音数方差分析）是分析两个变量之间有无关系的重要指标，一般选择要，但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。 结果解读 案例处理汇总后，SPＳS输出的结果如图１所示。
图1 信度分析结果 由图１可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0，说明数据都是有效的，在这里如果某个问卷有缺失值，就会被模型自动删除，然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Aｌpha值是0．881,根据前文的判定标准，这一数值接近0.9，可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpｈａ值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于０．８８1,表明删除这三个题目后整个问卷的Aｌphａ值会上升，为了确保整个调查的严谨性，应当将这三个题目删除。 二、剔除废卷 删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。 １.根据缺失值剔除 缺失值的成因 在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项，这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出，缺失值的占比甚至会达到1０%以上。之所以会出现这种现象，主要有以下原因：一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答，二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。 缺失值的处理 在处理缺失值时，有些人会选择在SＰSS或Excｅl中将其所在的行直接删除。事实上，不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息，将其全部删除就等于损失了这部分信息。 在实际操作中，缺失值的处理主要有以下方式，如图2所示。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
MRI数据预处理流程资料讲解
数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：
1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）
电磁场与电磁波复习资料
一、名词解释 1.通量、散度、高斯散度定理 通量：矢量穿过曲面的矢量线总数。（矢量线也叫通量线，穿出的为正，穿入的为负） 散度：矢量场中任意一点处通量对体积的变化率。 高斯散度定理：任意矢量函数A的散度在场中任意一个体积内的体积分，等于该矢量函在限定该体积的闭合面的法线分量沿闭合面的面积分。 2.环量、旋度、斯托克斯定理 环量：矢量A沿空间有向闭合曲线C的线积分称为矢量A沿闭合曲线l的环量。其物理意义随 A 所代表的场而定，当 A 为电场强度时，其环量是围绕闭合路径的电动势；在重力场中，环量是重力所做的功。 旋度：面元与所指矢量场f之矢量积对一个闭合面S的积分除以该闭合面所包容的体积之商，当该体积所有尺寸趋于无穷小时极限的一个矢量。 斯托克斯定理:一个矢量函数的环量等于该矢量函数的旋度对该闭合曲线所包围的任意曲面的积分。 3.亥姆霍兹定理 在有限区域 V 内的任一矢量场，由他的散度，旋度和边界条件（即限定区域 V 的闭合 面S 上矢量场的分布）唯一的确定。 说明的问题是要确定一个矢量或一个矢量描述的场，须同时确定其散度和旋度 4.电场力、磁场力、洛仑兹力电场力： 电场力：电场对电荷的作用称为电力。 磁场力：运动的电荷，即电流之间的作用力，称为磁场力。 洛伦兹力：电场力与磁场力的合力称为洛伦兹力。 5.电偶极子、磁偶极子 电偶极子：一对极性相反但非常靠近的等量电荷称为电偶极子。 磁偶极子：尺寸远远小于回路与场点之间距离的小电流回路（电流环）称为磁偶极子。 6.传导电流、位移电流 传导电流：自由电荷在导电媒质中作有规则运动而形成的电流。 位移电流：电场的变化引起电介质内部的电量变化而产生的电流。 7.全电流定律、电流连续性方程 全电流定律（电流连续性原理）：任意一个闭合回线上的总磁压等于被这个闭合回线所包围的面内穿过的全部电流的代数和。
[数据分析] 教你一文掌握数据预处理
数据分析一定少不了数据预处理，预处理的好坏决定了后续的模型效果，今天我们就来看看预处理有哪些方法呢？ 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍： ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)
用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days
ENVI预处理
本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍 （一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选
点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。 （2）建立几何校正模型 地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上的坐标（X，Y），这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差（RMS） 根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内，即RMS<1。 （3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。 2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。 3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。 一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。 （二）数字图像镶嵌与裁剪 镶嵌 当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。 在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但
Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
河南理工大学2011电磁场与电磁波考试复习资料
1. 写出非限定情况下麦克斯韦方程组的微分形式，并简要说明其物理意义。 2.答非限定情况下麦克斯韦方程组的微分形式为,,0,D B H J E B D t t ρ????=+ ??=-??=??=??，(3分)（表明了电磁场和它们的源之间的全部关系除了真实电流外，变化的电场（位移电流）也是磁场的源；除电荷外，变化的磁 场也是电场的源。 1. 写出时变电磁场在1为理想导体与2为理想介质分界面时的边界条件。 2. 时变场的一般边界条件 2n D σ=、20t E =、2t s H J =、20n B =。 (或矢量式2n D σ=、20n E ?=、 2s n H J ?=、20n B =) 1. 写出矢量位、动态矢量位与动态标量位的表达式,并简要说明库仑规范与洛仑兹规范的意义。 2. 答矢量位,0B A A =????=；动态矢量位A E t ??=-?- ?或A E t ??+=-??。库仑规范与洛仑兹规范的作用都 是限制A 的散度，从而使A 的取值具有唯一性；库仑规范用在静态场，洛仑兹规范用在时变场。 1. 简述穿过闭合曲面的通量及其物理定义 2. s A ds φ=??? 是矢量A 穿过闭合曲面S 的通量或发散量。若Ф> 0，流出S 面的通量大于流入的通量，即通 量由S 面内向外扩散，说明S 面内有正源若Ф< 0，则流入S 面的通量大于流出的通量，即通量向S 面内汇集，说明S 面内有负源。若Ф=0，则流入S 面的通量等于流出的通量，说明S 面内无源。 1. 证明位置矢量x y z r e x e y e z =++ 的散度，并由此说明矢量场的散度与坐标的选择无关。 2. 证明在直角坐标系里计算 ，则有 ()()x y z x y z r r e e e e x e y e z x y z ? ? ?????=++?++ ?????? 3x y z x y z ???= ++=??? 若在球坐标系里计算，则 23 2211()()()3r r r r r r r r r ????===??由此说明了矢量场的散度与坐标的选择无关。 1. 在直角坐标系证明 0A ????= 2. ()[()()()]()()()0y x x x z z x y z x y z y y x x z z A A A A A A A e e e e e e x y z y z z x x y A A A A A A x y z y z x z x y ????????????? =++?-+-+-??????????????????=-+-+-=????????? 1. 简述亥姆霍兹定理并举例说明。 2. 亥姆霍兹定理研究一个矢量场，必须研究它的散度和旋度，才能确定该矢量场的性质。 例静电场 s D ds q ?=∑?? 0D ρ??= 有源 0l E dl ?=? 0E ??= 无旋 1. 已知 R r r '=-，证明R R R R e R ' '?=-?==。 2. 证明 x y z x y z R R R x x y y z z R e e e e e e x y z R R R ''' ???---?=++=++??? R '?= …… R =-? 1. 试写出一般电流连续性方程的积分与微分形式 ，恒定电流的呢？
电磁场与电磁波复习材料(填空题答案)
电磁场与电磁波复习材料 填空 1．在均匀各向同性线性媒质中，设媒质的介电常数为，则电位移矢量D和电场E满足的方程为：D=εE。 2．设线性各向同性的均匀媒质中电位为，媒质的介电常数为，电荷体密度为V，电位 所满足的方程为▽2?=ρV/ε。 V/ε。 3．时变电磁场中，坡印廷矢量的数学表达式为S=E╳H。 4．在理想导体的表面，电场强度的切向分量等于零。 5．矢量场A(r)穿过闭合曲面S的通量的表达式为：。 6．电磁波从一种媒质入射到理想导体表面时，电磁波将发生全反射。 7．静电场是保守场，故电场强度沿任一条闭合路径的积分等于零。 8．如果两个不等于零的矢量的点积等于零，则此两个矢量必然相互垂直。 9．对平面电磁波而言，其电场、磁场和波的传播方向三者符合右手螺旋关 系。 10．由恒定电流产生的磁场称为恒定磁场，恒定磁场是无散场，因此，它可用磁失位函数的旋度来表示。 11．在均匀各向同性线性媒质中，设媒质的导磁率为，则磁感应强度B和磁场H满足的方程为：B=μH。 2 12．设线性各向同性的均匀媒质中，0 称为拉普莱斯方程。 13．时变电磁场中，数学表达式SEH称为坡印延矢量。 14．在理想导体的表面，电场强度的切向分量等于零。 15．表达式 ArdS S称为矢量场A(r)穿过闭合曲面S的通量。 16．电磁波从一种媒质入射到理想导体表面时，电磁波将发生全反射。 17．静电场是无旋场，故电场强度沿任一条闭合路径的积分等于零。 18．如果两个不等于零的矢量的点积等于零，则此两个矢量必然相互垂直。19．对横电磁波而言，在波的传播方向上电场、磁场分量为零。 20．由恒定电流产生的磁场称为恒定磁场，恒定磁场是无散场，因此，它可用 磁矢位函数的旋度来表示。 21．静电场中，在给定的边界条件下，拉普拉斯方程或泊松方程的解是唯一的，这
数据挖掘过程中的预处理阶段
数据挖掘过程中的预处理阶段 整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右[1]。经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。 一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见下图： 1 初始源数据的获取 研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。
2 数据清理 数据清理 数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理： 1）含噪声数据。处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年，Pyle系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：①分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。 对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。很可能孤立点的数据正是实验要找出的异常数据。因此，对于孤立点应先进入数据库，而不进行任何处理。当然，如果结合专业知识分析，确信无用则可进行删除处理。 2）错误数据。对有些带有错误的数据元组，结合数据所反映的实际问题进行分析进行更改或删除或忽略。同时也可以结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数，根据前一段历史趋势数据对当前数据进行修正。 3）缺失数据。①若数据属于时间局部性的缺失，则可采用近阶段数据的线性插值法进行补缺；若时间段较长，则应该采用该时间段的历史数据恢复丢失数据。若属于数据的空间缺损则用其周围数据点的信息来代替，且对相关数据作备注说明，以备查用。②使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。③使用回归的方法或使用基于推导的贝叶斯方法或判定树等来对数据的部分属性进行修复④忽略元组。 4）冗余数据。包括属性冗余和属性数据的冗余。若通过因子分析或经验等方法确信部分属性的相关数据足以对信息进行挖掘和决策，可通过用相关数学方法找出具有最大影响属性因子的属性数据即可，其余属性则可删除。若某属性的部分数据足以反映该问题的信息，则其余的可删除。若经过分析，这部分冗余数据可能还有他用则先保留并作备注说明。
气象数据处理流程
气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率（1公里）减少投影变换次数，先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 （注意：数据库存储为DBF3格式，个字段均为数值型坐标需设置小数位数） 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6
For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度（X）和纬度（Y）作为自变量，采用二次趋势面模型（f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2）进行回归，回归方法采用强迫引入法。 如图，在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值
[整理]年电磁场与电磁波复习资料.
一、名词解释 通量、散度、高斯散度定理环量、旋度、斯托克斯定理亥姆霍兹定理 电场力、磁场力、洛仑兹力电偶极子、磁偶极子 传导电流、位移电流 全电流定律、电流连续性方程电介质的极化、极化矢量 磁介质的磁化、磁化矢量
介质中的三个物态方程 静态场、静电场、恒定电场、恒定磁场 静电场的位函数满足的泊松方程、拉普拉斯方程对偶定理、叠加原理、唯一性定理 电磁波、平面电磁波、均匀平面电磁波 电磁波的极化 损耗正切 正常色散介质、非正常色散介质 相速、群速
色散介质、耗散介质 趋肤效应、趋肤深度 全反射、全折射 二、简答题 1.散度和旋度均是用来描述矢量场的，它们之间有什么不同？ 2.写出直角坐标系下的散度、旋度和梯度公式 3.亥姆霍兹定理的描述及其物理意义是什么？ 4.分别叙述麦克斯韦方程组微分形式的物理意义 5.解释坡印廷矢量及其物理意义、坡印廷定理及其物理意义 6.试写出静电场基本方程的微分形式，并说明其物理意义。
7.请说明镜像法、分离变量法、有限差分法 8.叙述什么是镜像法？其关键和理论依据各是什么？ 9.举例说明电磁波的极化的工程应用 10.试写出波的极化方式的分类，并说明它们各自有什么样的特点。 11.简述唯一性定理，并说明其物理意义 12.说明自由空间中均匀平面电磁波的传播特性 13.说明平面电磁波在非理想介质中的传播特性 14.试论述介质在不同损耗正切取值时的特性 15.说明复数折射率的实部/虚部对电磁波传播的影响
16.试论述介质的色散带来电磁波传播和电磁波接收的影响，在通信系统中一般采取哪些有效的措施 17.两正交接地导体板构成的角形区域内有点电荷5 q (c),如图示。若拟用“镜像法”求解该角形区域内的电场分布，试正确标出镜像电荷的位置和电荷量大小。 18.如图所示，一个点电荷q 放在 60的接地导体角域内的点)0 ,1,1(处。请画出所有镜像电荷的位置和 大小？ 19. 用有限差分法求图中各个节点的电位，请列出各个节点电位的方程组。 0V 0V 100V 20、如图所示的矩形截面的长导体槽，宽为4h，高为3h，顶板与两侧绝缘，顶板的电位为10V，其余的
如何做好数据预处理(一)
数据分析中，需要先挖掘数据，然后对数据进行处理，而数据预处理的字面意思就是对于数据的预先处理，而数据预处理的作用是为了提高数据的质量以及使用数据分析软件，对于数据的预处理的具体步骤就是数据清洗、数据集成、数据变换、数据规范等工作，数据预处理是数据分析工作很重要的组成部分，所以大家一定要重视这个工作。 首先说一下数据清洗就是清理脏数据以及净化数据的环境，说到这里大家可能不知道什么是脏数据，一般来说，脏数据就是数据分析中数据存在乱码，无意义的字符，以及含有噪音的数据。脏数据具体表现在形式上和内容上的脏。就目前而言，脏数据在形式上就是缺失值和特殊符号，形式上的脏数据有缺失值、带有特殊符号的数据，内容上的脏数据上有异常值。 那么什么是缺失值呢？缺失值包括缺失值的识别和缺失值的处理。一般来说缺失值处理方法有删除、替换和插补。先来说说删除法吧。删除法根据删除的不同角度又可以分为删除观测样本和变量，删除观测样本，这就相当于减少样本量来换取信息的完整度，但当变量有较大缺失并且对研究目标影响不大时，可以直接删除。接着说一下替换法，所谓替换法就是将缺失值进行替换，根据变量的不同又有不同的替换规则，缺失值的所在变量是数值型用该变量下其他数的均值来替换缺失值；变量为非数值变量时则用该变量下其他观测值的中位数或众数替换。最后说说插补法，插补法分为回归插补和多重插补；回归插补指的是将插补的变量转变成替换法，然后根据替换法进行替换即可。
刚刚说到的缺失值，其实异常值也是需要处理的，那么什么是异常值呢？异常值跟缺失值一样，包括异常值的识别和异常值的处理。对于异常值的处理我们一般使用单变量散点图或箱形图来处理，在图形中，把远离正常范围的点当作异常值。异常值的的处理有删除含有异常值的观测、当作缺失值、平均值修正、不处理。在进行异常值处理时要先复习异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃。 大家在进行清洗数据的时候需要注意缺失数据的填补以及对异常数值的修正，这样才能够做好数据分析工作，由于篇幅的关系，如何做好数据预处理工作就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
脑电数据预处理步骤讲解学习
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
数据采集和数据预处理
数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程
ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)资料
E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)
一、数据的导入： (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。
二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。