第4讲 CHI数据处理

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第四讲:如何报告遗传学关联研究——国际报告规范STREGA解读

第四讲:如何报告遗传学关联研究——国际报告规范STREGA解读

疾病遗传学研究的重要方法 之一 , 随着第 3代遗 传标记单
核苷酸多态性 (N ) S P 检测技术 日趋成 熟 , 遗传学关 联研究 发表的论文数 以惊 人的速 度增 长 , 目前 已发表 3 0 4 00余 篇, 并且从 2 0 0 1至 2 0 0 8年 每 年发 表 的论 文数 均 成倍 增
第四 讲 : 如何 报 告遗 传 学关 联研 究 国 际报 告规 范 S R GA解 读 T E
严卫 丽
遗传学关联研究( eecasc tns d ) gnt soii t y 是复杂性状 i ao u
应 的补 充 和 调 整 。 S R G 是 在 已有 的 S R B TE A T O E声 明 的 基
传分析软件和算法 , 并普遍存在 多重 比较 和研 究对象 的人 群分层 等问题。 本解读在复习了“ 遗传关联性研究 及其 Me 分析 的报 t a
告 规范 ”2后 , Lte等 20 _ 以 il t 09年 2月 提 出 的 “ 强 性 报 加
2 12 人群分层 ( .. 种族混杂) 条 目 1⑧ ) 当组 内亚组的 ( 2
告 遗传 学 关 联 研 究 ( t nteigterprn fgnt seg n h eot go ee c r h n i i
asc tn s de,S R G ) soi i t is T E A :观 察 性 研 究 写 作 规 范 ao u ( T O E ) 明 的扩 展 ” 基 础 , 读 S R G 。 S R G SR B 声 为 解 T E A TE A
进行 , 以及 这 样 做 的理 由 。
因频率在病例组 和对 照组的差异 。然而 , 遗传学关联 分析 具有传统病例对照研究所 没有的特殊性 , 如存在非 常复杂

InSAR系列讲座4InSAR数据处理及关键算法

InSAR系列讲座4InSAR数据处理及关键算法

四川测绘第28卷第1期2005年3月 45 InSAR系列讲座4 InSAR数据处理及关键算法* 刘国祥 (西南交通大学测量工程系,四川 成都 610031) [摘要]作为InSAR系列讲座的第四篇,本文介绍并讨论InSAR数据处理方法和关键算法,并对主要的数据处理流程以数学模型的形式进行了概括。

 [关键词]合成孔径雷达干涉; 数据处理; 算法 [中图分类号]P237 [文献标识码] A [文章编号]1001-8379(2005)01-0045-03 DATA REDUCTION AND KEY ALGORITHMS IN INSARLIU Guo-xiang(Dept. of Surveying Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China ) Abstract: As the fourth part of the tutorial, the paper will introduce and discuss the data reduction procedures andthe key algorithms in InSAR. The primary data processing procedures are also represented in the form of mathematicalmodels.Key words: InSAR; data reduction; algorithms1引言 基于数字信号处理技术,InSAR的数据处理过程可以被高度自动化,以提取地表三维信息和地表形变结果。

前一讲座已经介绍了干涉相位信号的构成、InSAR测高与探测形变的基本原理和方法,本讲将主要讨论InSAR的数据处理流程及关键算法。

这里所涉及的干涉数据处理一般是从单视复数SAR图像开始的,而有关SAR数据处理的方法可参见文献1。

数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程

数据预处理和特征⼯程⽬录数据挖掘的五⼤流程1. 获取数据2. 数据预处理数据预处理是从数据中检测,纠正或删除孙华,不准确或不适⽤于模型的记录的过程⽬的: 让数据适应模型, 匹配模型的需求3. 特征⼯程特征⼯程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在⽆问题的特征的过程, 可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现.⽬的: 降低计算成本,提⾼模型上限4. 建模,测试模型并预测出结果5. 上线,验证模型效果数据预处理(preprocessing)数据归⼀化当数据按照最⼩值中⼼化后,在按照极差(最⼤值-最⼩值)缩放,数据移动了最⼩值个单位,并且会被收敛到[0, 1]之间的过程称为数据归⼀化(Normalization, ⼜称Min-Max Scaling)x*=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}sklearn中的实现⽅法from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()scaler.fit(data)result = scaler.transform(data)# 也可以使⽤fit_transform将结果⼀步达成# result = scaler.fit_transform(data)# 将归⼀化结果逆转scaler.inverse_transform(result)当特征数量特别多的时候,fit会报错,这时需要使⽤partial_fit,与fit⽤法相同数据标准化当数据按均值中⼼化后,再按照标准差进⾏缩放,数据就会服从均值为0,⽅差为1的正态分布,这个过程称为数据标准化(Standardization, ⼜称Z-score normalization)x* = \frac{x-\mu}{\sigma}, \mu为均值,\sigma为标准差sklearn中的实现⽅法from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()scaler.fit(data)# 均值scaler.mean_# ⽅差scaler.var_# 标准化后的结果x_std = scaler.transform(data)# 也可以使⽤fit_transform将结果⼀步达成# x_std = scaler.fit_transform(data)# 将归⼀化结果逆转scaler.inverse_transform(x_std)StandardScaler和MinMaxScaler选哪个⼤多数机器学习算法中,会选择StandardScaler来进⾏特征缩放,因为MinMaxScaler对异常值⾮常敏感.在PCA, 聚类, 逻辑回归, ⽀持向量机, 神经⽹络等算法中,StandardScaler往往会是更好地选择MinMaxScaler在不涉及距离度量,梯度,协⽅差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使⽤⼴泛,如数字图像处理中量化像素强度时.缺失值处理pandas中查看是否存在缺失值以及缺失值数量()填补缺失值的⽅法有均值填补中值填补众数填补也可以使⽤预测等⽅法填补sklearn中的缺失值填补⽅法sklearn.impute.SimpleImputer(missing_values: 缺失值的样⼦,默认为np.nan, strategy: 填补⽅式, 默认为均值("mean": 均值, 'median': 中值, 'most_frequent': 众数, 'constant': fill_value中的值), fill_value: 当strategy为'constant'时填充该值, copy: 是否返也可以直接使⽤pandas提供的fillna直接进⾏填补data.loc[:, 'Age'] = data.loc[:, 'Age'].fillna(data.loc[:, 'Age'].median())也可以直接删除有缺失值的⾏data = data.dropna(axis=0, inplace=False)处理离散型特征和⾮数值型标签将离散型特征数据转换成one-hot(向量)格式, ⾮数值型标签转换为数值型标签sklearn中将离散型⾮数值便签转换为数值型标签belEncoder()可以使⽤inverse_transform⽅法进⾏逆转sklearn中将离散型⾮数值型特征转换为数值型特征sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()⼀般情况下,会将离散型特征转换为One-hot编码格式sklearn中转换为One-hot格式的⽅法sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(categories='auto': 表⽰⾃动指定每个特征的类别数)训练后进⾏transform返回的是⼀个稀疏矩阵,需要使⽤toarray()来转换为array可以使⽤categories_属性查看新的特征索引可以使⽤inverse_transform⽅法进⾏逆转可以使⽤onehot.get_feature_names()获取每个系数矩阵的列名sklearn中将标签转换为one-hot类型belBinarizer()处理连续型特征⼆值化将连续型特征变量,⼤于阈值的映射为1,⼩于阈值的映射为0.sklearn中的⼆值化⽅法from sklearn.preprocessing import Binarizer(threshold: 阈值)分箱将连续型变量进⾏多个划分,每个划分为⼀定的范围sklearn中的分箱⽅法sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins: 每个特征分箱的个数,默认为5,encode: 编码⽅式,默认为"onehot.('onehot'为one-hot编码, 'ordinal'表⽰将每⼀组编码为⼀个整数, 'onehot-dense': 进⾏one-hot编码后返回⼀个密集数组),strategy: 定义箱宽de⽅式,默认为"quantile".('uniform': 等宽分箱,即间隔⼤⼩相同, 'quantile': 等位分箱,即样本数量相同, 'kmeans': 表⽰聚类分箱))可以通过bin_edges_属性查看其分箱边缘(不是列名)特征选择(feature selection)⼀定要先理解数据的含义特征提取(feature extraction)Filter过滤法根据各种统计检验中的各项指标来选择特尔正⽅差过滤通过特征本⾝的⽅差来筛选特征的类.⽐如⼀个特征本⾝的⽅差特别⼩,那么这个特征基本上没有存在的必要(数据之间的该特征基本没什么差别).所以,需要先消除⽅差为0的特征sklearn中的⽅差过滤⽅法sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold: float类型, 要过滤的⽅差⼤⼩,默认为0.0)可以直接使⽤pandas中的var查看⽅差,然后使⽤drop进⾏删除如果特征是伯努利随机变量,可以使⽤p*(1-p)来计算⽅差(p为某⼀类的概率)相关性过滤卡⽅过滤卡⽅过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.在sklearn中,卡⽅检验类feature_selection.chi2计算每个⾮负特征与便签之间的卡⽅统计量,并按照卡⽅统计量由⾼到低为特征排名.再结合feature_selection.SelectKBest这个可以输⼊"评分标准"来选出前k个分数最⾼的特征的类.sklearn中的卡⽅统计量sklearn.feature_selection.chi2(x, y)sklearn中的卡⽅过滤⽅法sklearn.feature_selection.SelectKBest(chi2, k: 选择的特征数)选择k值时可以使⽤p值,当⼩于等于0.05或0.01表⽰相关,⼤于表⽰不相关,p值可以通过pvalues_属性获得,也可以通过chi2获得(返回值是卡⽅值和p值)F检验F检验,⼜称ANOVA,⽅差齐性检验,是⽤来捕捉每个特征与标签之间的线性关系的过滤⽅法.它既可以做回归⼜可以做分类.F检验之前需要先将数据转换成服从正态分布的形式通常会将卡⽅检验和F检验⼀起使⽤sklearn中的F检验⽅法sklearn.feature_selection.f_classif(x, y)sklearn.feature_selection.f_regression(x, y)该⽅法会返回两个数,分别是F值和p值,p值的判断⽅式与卡⽅检验相同判断出k值(特征数量)后,然后使⽤SelectKBest进⾏选取特征,不同的是第⼀个参数为F检验的⽅法sklearn.feature_selection.SelectKBest(f_classif, k: 选择的特征数)sklearn.feature_selection.SelectKBest(f_regression, k: 选择的特征数)互信息法互信息法是⽤来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性关系和⾮线性关系)的过滤⽅法,可以做回归也可以做分类sklearn中的互信息法sklearn.feature_selection.mutual_info_calssif(x, y)sklearn.feature_selection.mutual_indo_regression(x, y)会返回⼀个值表⽰每个特征与⽬标之间的互信息量的估计,0表⽰两个变量独⽴,1表⽰两个变量完全相关,通过该值可以确定k的具体数值其⽤法与F检验和卡⽅检验相同,需要搭配SelectKBest使⽤sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_info_calssif, k: 选择的特征数)sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_indo_regression, k: 选择的特征数)Embedded嵌⼊法嵌⼊法是⼀种让算法⾃⼰决定使⽤哪些特征的⽅法,即特征选择和算法训练同时进⾏.在使⽤嵌⼊法时,我们先使⽤某些机器学习的算法和模型进⾏训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从⼤到⼩选择特征sklearn中的嵌⼊法sklearn.feature_selection.SelectionFromModel(estimator: 模型,只要到feature_importances_或coef_属性或者带惩罚项的模型,threshold: 特征重要性的阈值,低于这个阈值的会被删除,prefit: 默认为False,判断是否将实例化后的模型直接传递给构造函数,若为True,则必须调⽤fit和transform,不能使⽤fit_transform,norm_order: k可输⼊⾮整数,正⽆穷,负⽆穷,默认为1.在模型的coef_属性⾼于⼀维的情况下,⽤于过滤低于阈值的系数的向量的范数的阶数,max_features: 在阈值设定下,要选择的最⼤特征数.要禁⽤阈值并仅根据max_features选择,需要配置threshold=-np.inf)SelectionFromModel可以与任何⼀个在拟合后具有coef_, feature_importances_属性或者参数中具有可惩罚项的模型⼀起使⽤Wrapper包装法包装法也是⼀个特征选择和孙发训练同时进⾏的⽅法,如嵌⼊法⼗分相似,他也是依赖于算法⾃⾝具有coef_, feature_importances_属性来完成特征选择.但是不同的是,我们往往使⽤⼀个⽬标函数作为⿊盒来选取特征.最典型的⽬标函数是递归特征消除法(Recursive feature elimination,简称RFE), 它是⼀种贪婪的优化算法,旨在找到性能最佳的特征⼦集.它反复创建模型,并且在每次迭代时保留最佳特征或剔除最差特征,下⼀次,他会使⽤上⼀次建模中没有被选中的特征来构建下⼀个模型,知道所有特征都耗尽为⽌. 然后,他根据⾃⼰保留或剔除特征的顺序来对特征进⾏排名,最终选出⼀个最佳⼦集.包装法的效果时多有的特征选择⽅法中最有利于提升模型表现的,它可以使⽤很少的特征达到很优秀的效果sklearn中的递归特征消除法(RFE)sklearn.feature_selection.RFE(estimator: 模型,n_features_to_selection: 特征选择的个数,step=1: 每次迭代中希望移除的特征个数,verbose=0: 控制输出的长度)support属性为所有特征的布尔矩阵, ranking属性为特征按次数迭代中综合重要性的排名博客地址:Processing math: 0%。

第二章(第三讲): 孟德尔定律—— 遗传学数据的统计处理

第二章(第三讲): 孟德尔定律—— 遗传学数据的统计处理
G. L. ZHOU
28
二、二项式公式与通式及应用
同理,如果是三对基因杂种YyRrCc,其自交的F2群体 的表现型概率,可按二项式展开求得:
( p q)n
3
1 3 4 4
2
3
27 27 9 1 3 3 1 3 1 1 3 3 64 64 64 64 4 4 4 4 4 4
用于分析两对立事件(非此即彼)在多 次试验中每种事件组合发生的概率.
G. L. ZHOU
21
二、二项式公式与通式及应用
设A、B为对立事件,P(A)=p, P(B)=q, 可得: P(A+B)=p+q=1;设:
n为试验次数
r:在n次试验中A事件出现的次数 n-r:在n次试验中B事件出现的次数
n 3 3
n2
1 4
n
2
n(n 1)(n 2) 3 3! 4
G. L. ZHOU
1 1 4 4
27
二、二项式公式与通式及应用
例如,两对基因杂种YyRr自交产生的F2群体, 其表现型个体的概率按上述3/4:1/4的概率代 入二项式展开为: 2
G. L. ZHOU
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二、二项式公式与通式及应用
n代表杂合基因对数,则其二项式展开为: n 3 1 n ( p q) 4 4
3 3 n 4 4
n
n 1
1 n( n 1) 3 2! 4 4
Chaptr 2
G. L. ZHOU
1
B-3 遗传学数据的统计处理
一、概率原理与应用 二、二项式展开与应用 三、 2测验(Chi平方测验)与应用

chi协议讲解

chi协议讲解

chi协议讲解(原创版)目录1.CHI 协议概述2.CHI 协议的工作原理3.CHI 协议的优势与应用4.我国在 CHI 协议方面的发展正文一、CHI 协议概述CHI(China Internet Healthcare Index)协议,即中国互联网医疗指数协议,是我国自主研发的一套医疗信息系统数据传输标准。

该协议主要应用于医疗信息系统、远程医疗服务、电子病历共享等领域,旨在实现医疗信息资源的高效共享和利用,提高医疗服务质量和效率。

二、CHI 协议的工作原理CHI 协议的工作原理主要包括以下几个方面:1.数据标准化:CHI 协议对医疗信息系统中的数据进行标准化处理,使得不同厂商、不同类型的医疗设备和系统之间能够实现数据互通。

2.数据传输:通过 CHI 协议,医疗信息系统可以实现点对点的数据传输,提高了数据传输的效率和安全性。

3.数据安全:CHI 协议采用加密技术,确保医疗信息在传输过程中的安全性和隐私保护。

4.数据监管:CHI 协议支持对医疗信息的实时监管,有利于提高医疗服务质量和监管效率。

三、CHI 协议的优势与应用CHI 协议具有以下优势:1.提高医疗信息系统的互联互通水平,实现数据资源共享。

2.提高医疗服务质量和效率,降低医疗成本。

3.保障医疗数据的安全性和隐私性。

4.促进医疗行业的创新和发展。

CHI 协议在以下领域得到了广泛应用:1.远程医疗服务:通过 CHI 协议,医疗资源得以更好地整合,实现远程会诊、远程诊断等远程医疗服务。

2.电子病历共享:CHI 协议可以实现患者电子病历的共享和交换,方便患者在不同医疗机构之间就诊。

3.医疗大数据:CHI 协议为医疗大数据的采集、分析和应用提供了有力支持。

四、我国在 CHI 协议方面的发展我国高度重视 CHI 协议的研发和推广应用。

近年来,我国在 CHI 协议方面取得了一系列重要成果:1.制定了一系列 CHI 协议相关的技术标准和规范。

2.建立了 CHI 协议的测试和认证体系,保障了协议的实施质量。

第四讲 面板数据变系数模型

第四讲  面板数据变系数模型

(4.1)
其中, uimt = μim + vimt ,即单因素误差的联立模型。
( ) ( ) 设 μ m = μ1m " μNm ' , vm = v1m1 " v1mT v2m1 " v2mT " vNm1 " vNmT ' ,且
( ) ( ) μ' = μ1' " μ M ' , ν' = v1' " vM ' ,于是,
SUR 模型的检验 Breusch 和 Pagan(1980)基于 Lagrange 乘数(Lagrange multiplier)方法提出了检验零 假设
H0: Ω 是对角矩阵
的 LM 统计量。
不含截距选
SUR 模型的 Stata 估计
以 Grunfeld(1958)数据的前 5 家公司数据为例。 Stata 命令:
假设 3:对每个个体 i,误差向量 Ui 是均值为零、具有协方差矩阵为 σi2 IT 的独立同分布
( ) 随机向量,即, E (ui ) = 0 , E
ui u'j
=
⎧σ ⎨
2 i
IT
⎩0
(i = j) (i ≠ j) .
假设 4:模型(5.3)的系数向量 βi 是均值 β 和协方差矩阵 Σ 的独立同分布随机向量,
0.36 0.719 -.0308242 .0446818
_c ons
25.00319 6.239317
4.01 0.000
12.77435 37.23202
面板数据计量分析 白仲林
2 面板数据随机系数模型
自 Swamy(1970、1973 和 1978 等)应用面板数据的随机系数模型研究美国各州汽油需 求函数等问题以来,面板数据的随机系数模型得到了一些应用。然而,由于该类模型的参数 估计计算比较复杂,制约了它的广泛应用,经验研究主要集中于随机效应模型的使用。但是 这并不意味着随机系数模型不重要,实际上,在研究经济增长收敛理论(Durlauf,2001) 等许多经济问题时,建立面板数据随机系数模型是解决问题的合理方法(Canova,1999)。 本节主要介绍两种面板数据随机系数模型,一种是 Swamy 随机系数模型,另一种是 Hsiao 随机系数模型。

计数资料描述和χ2检验

计数资料描述和χ2检验

四、动态数列及其分析指标
动态数列是一系列按时间顺序排列起来的 统计指标(指标可以是绝对数、相对数或平 均数),用以观察和比较该事物在时间上的 变化和发展趋势。
表5-9 某医院1991-2019年日门诊量
年份 1991 1992 1993 1994
日门诊人次 指标符号(ai)
1200
a0
1500
a1
例5-6 经研究表明,女性原发行性骨质疏松随年龄 增长患病率增高。2019年某省在城市和农村分别 抽样调查了50岁以上的老年妇女776例和789例, 这些人中患有原发性骨质疏松症者城市为322例, 农村为335例,总患病率分别为41.5%和42.5%。 由于本次调查的城乡老年妇女的年龄构成不同,请 对总患病率进行标准化,然后比较。
动态数列的分析不仅可以总结过去,而且可以 进行预测,即根据平均发展速度的公式,计算几 年后达到的指标值。
如:预测2019年的日门诊量
根据资料可知2019年的日门诊量为a10,平均 发展速度为:n an a0 1.141
1 0a 1 01 2 0 01 .1 4 1 a 1 04 4 8 8
第二节 χ2检验
计数资料的描述和χ2检验
第一节 计数资料的统计描述
一、常用相对数
相对数:两个有关联的数值之比就称为相对数, 用以说明事物的相对水平。
常用的相对数: 强度相对数(率)、结构相对数(构成比)、相对比
表5-2 已婚育龄妇女不同情况下放环失败率的比较
放环情况 放环人数 失败人数 失败人数比(%) 失败率(%)
二、四格表资料的确切概率法
Fisher确切概率法的理论依据是超几何分布,
三、率的标准化
表5-4 甲乙两种疗法治疗某病的治愈率比较

【2024版】食品实验数据处理与分析-第四章

【2024版】食品实验数据处理与分析-第四章

可编辑修改精选全文完整版一、单个样本平均数的u 检验 1. u 检验u 检验(u -test ),就是在假设检验中利用标准正态分布来进行统计量的概率计算的检验方法。

Excel 中统计函数(Ztest )。

有两种情况的资料可以用u 检验方法进行分析:✓ 样本资料服从正态分布 N (μ,σ2),并且总体方差σ2已知;✓ 总体方差虽然未知,但样本平均数来自于大样本(n ≥30)。

【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头,其自动装罐机在正常工作时每罐净重服从正态分布N (500,64)(单位,g )。

某日随机抽查10瓶罐头,得净重为:505,512,497,493,508,515,502,495,490,510。

问装罐机当日工作是否正常?(1) 提出假设无效假设H 0:μ=μ0=500g ,即当日装罐机每罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。

备择假设H A :μ≠μ0,即罐装机工作不正常。

(2)确定显著水平α=0.05(两尾概率)(3)构造统计量,并计算样本统计量值样本平均数:均数标准误:统计量u 值:(4)统计推断 由显著水平α=0.05,查附表,得临界值u 0.05=1.96概率P>0.05,故不能否定H 0 ,所以,当日装罐机工作正常。

2.t 检验 t 检验(t -test )是利用t 分布来进行统计量的概率计算的假设检验方法。

它主要应用于总体方差未知时的小样本资料(n<30)。

其中, 为样本平均数,为样本标准差,n 为样本容量。

[例4-2]用山楂加工果冻,传统工艺平均每100g 加工500g 果冻,采用新工艺后,测定了16次,得知每100g 山楂可出果冻平均为520g ,标准差12g 。

问新工艺与老工艺在每100g 加工果冻的量上有无显著差异?(1)提出无效假设与备择假设 ,即新老工艺没有差异。

,即新老工艺有差异。

(2)确定显著水平 α=0.01(3=520g所以(4)查临界t 值,作出统计推断 由df =15,查t 值表(附表3)得t 0.01(15)=2.947,因为|t |>t 0.01, P <0.01, 故应否定H 0,接受H A , 表明新老工艺的每100g 加工出的果冻量差异极显著。

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• 一、 **cv.bin→**cv.txt
• 打开CHI660C.EXE,显示如下界面:
1、单击File,打开要处理的目标文件,确认 图形是否符合要求
2、单击File,然后单击Convert to text,将数据转换为text格式
3、选中需要处理的文件,如 循环伏安曲线CV.bin
4、选中CV.bin后,单击“打 开”
CHI数据处理
• I、CV数据处理 • 目的:将原图像的数据导出,用origin8专业作图 软件重新绘制,使之更专业化 • 采用软件:CHI660、Word、Excel 、 origin8 • II、EIS数据处理 • 目的、软件:同上 • III、EIS等效电路解析 • 目的:求出相应各元器件的数值 • 采用软件:Zsimple
17、将鼠标光标移至 最左边的电压列 ,单 击 右 键 —— 左 键 单 击 “插入”,表格中将 自动增加一列
18 、 在 单 数 segment 空白列的第一格里输 入“1”,然后将光标 移至这一格的右下方, 待光标变为“黑色十 字架”时,用左手同 时按下“ctrl”键,然 后右手按住鼠标左键 顺次往下拉,将得到 “”自动递增的数字 编号。拉到“5”时停 止,然后将1-5行数据 选中,重复刚才的操 作注意:拉到一个 segment 完 毕 后 即 可 新建一个工作表,命 名 为 “ CV 第 一 周 ” ( 若 是 segment3\4 , 则 为 CV 第 二 周 … ) , 将处理好的数据拷过 去
29、oringin8.0作图的操作 此处不讲解。
30、如果要做成几周的数 据,则以同一电压为横坐 标,将几周的数据复制在 同一表格中,然后将数据 拷贝到oringin中作图
CHI数据处理
• CV数据处理 • EIS数据处理
• 一、将CHI660C自动生成的“**cv.bin”文件导成 文本文件“**cv.txt”; • 二、将“**EIS.txt”文件中的内容拷贝到word中, 并将其转换为表格,然后将表格数据拷贝到Excel 里,存为文件名“XT-110322#-4#EIS”的Excel文 件,原word文档可删除; • 三、在Excel中对数据进行处理,此处与CV不同! (步骤详见后面); • 四、将处理好的数据导入origin8.0软件中,作图, 并将图处理成规范格式,保存原文件备用。写论 文时拷贝到相应的word文档中。
15、赶紧保存数据!注意路径与文件名,保存在毕业论文撰写的 同 一 文 件 夹 中 。 格 式 为 : E : 06 杨 毓 横 毕 业 论 文 \ 数 据 处 理 \090729#\4#\\YYH-090729#-4#cv.xls (路径名比较长,感觉比较麻烦,但会为后续的数据统计、处理 工作带来方便,请大家务必按此规律操作!)
3、将多余部分(含多余 空白行)删去,把内容调 整为如图所示内容,然后 “全选——表格——文字 转换为表格——文字分隔 位 置 —“ 逗 号 ” , 此 时 “列数”将自动变为“5”, 然后单击“确定”。
4、得到如图所示的表格数 据,将最后两列删去,然 后将第一行删去
5、得到这个数据,注意看 红框中的数据。再将这些 数据全部选择,拷到一个 新的记事本中,保存为
电 流 /( 活 性 物 质 质 量 *100)
21、将得到的四列数据全 部选择好,然后复制
22、在旁边的空白表中单击 右键,点击“选择性粘贴”
23、选择“数值”,然后 单击“确定”
24、将第3列的原电流数据 删掉,得到经过处理之后 的“电压-电流”数据
25 、 然 后 选 中全 部 数据 , 在 数 据 —— 筛 选 —— 自 动筛选
5、然后会发现多出一个 “CV.txt”的 文 本文件 , 这就 是导出来的原始数据 6、打开这个文本文件
7、这就是打开后的文本文件,前面是对实验数 据的总述,处理数据时关键要用后面的数据, 把文本往下拉
8 、 会 看 到 各 个 segment 的 数 据 , 单 击 “ 编 辑”——全选——复制,然后粘贴到word中
19、偶数segment因为 对应于负扫描,故先 输入“5、4、3、2、1” 将其编好, 然后按与 奇数列同样的操作方 法往下拉重复此编号 (此步骤同前页,不 再重复),得到右图 所示表格后,将其复 制,拷在“CV第一周” 中segmen池,计算公式如左 图所示:
12、将From-450 To 50 改为: From 50 To -450 ,然后确 定
13、现在图就正过来了,大 家还可对坐标的刻度、边框 等进行操作
III、EIS的等效电路模拟
1 用Powersuit将数据打开,全选右边窗口数据。然后点击Edit的copy Z data,如图。
2 打开Zview,点击Paste Z data,再点击右边的paste,粘贴上数据。如 图。如果是别的电化学软件采集得数据,也可以使用Zsimpwin。只需将 采集的数据导出到excel或者origin或前面得到的**eis改.txt,按“频率 实 部 虚部”三列数复制即可,其余同。
三、 excel中的数据处理
14、将工作表 命 名 为 “ segment1” 、 “ segment2” 、 “ segment3” …… , 并 将 对 应的数据拷到 表格中
13、这就是拷到Excel中的数据, 将当前数据表保存为“原始数据”
16、三列数据依次为电 压、容量、电量。电量 的数据一般不用,将其 删去
I、循环伏安数据处理
• 一、将CHI660C自动生成的“**cv.bin”文件导成 文本文件“**cv.txt”; • 二、将“**cv.txt”文件中的内容拷贝到word中, 并将其转换为表格,然后将表格数据拷贝到Excel 里,存为文件名“XT-110322#-4#cv”的Excel文 件,原word文档可删除; • 三、在Excel中对数据进行筛分(数据太多难于处 理),按周次进行组合(每两个segment为一 周),处理好数据(步骤详见后面); • 四、将处理好的数据导入origin8.0软件中,作图, 并将图处理成规范格式,保存原文件备用。写论 文时拷贝到相应的word文档中。
26、选择自动筛选的条件为自定义——等于——1 或者直接选择下拉对话框中的“1” 此步骤的目的是将编号为“1”的数据全部筛选出来。
27、将全部显示出编号为1的数据,选中——复制,然后 在A那一列单击下拉三角后,选择“全部”
28、将刚才复制的数据拷 贝到旁边的空白表中!复 制“电压-电流”数据。拷 到oringin8.0数据表中作图
误差
然后点击工具栏上的按钮Edit paremeters and run 查看参数。
结果对应电路码中得各个等效元件
R(Q(R(CR)))
点击ok,后Paste Z data 窗口自动隐藏,回到zsimpwin窗口
点击 select model and run mode,从左边选择合适的等效电路,然后点 击OK。等效电路的电路码也可以自己编写
右上角有模拟进度标志,如果想中断模拟,点击即可
计算机自动模拟,结束后提示你是否存盘。
结束后的界面如图所示。红色的为原始数据,绿色得是模拟数据。可以 通过点击工具栏上得N B R/1 A等查看形象的模拟结果。误差在又下角。
II、EIS实验数据处理
一、**eis.bin文件转换为**eis.txt
1、转化方法同CV处理(见前面),选择全部数据,复制(到 word中),注意观察此图中最下一行的数据,各项对应的含义分 别是:频率、实部阻抗、虚部阻抗、复阻抗、相位角
• 二、 在word中转换为表格,拷到 excel中
2、删除前面的统计信息
**eis改.txt,此文件用 于EIS的拟合
6、EIS作图则只用后两列 数据,将该两列数据拷贝 到oringin的数据表中
8、利用下拉箭头选择两列 数据
7、这就是拷好的数据
9、作图:按如下顺序选择 即可作图: plot——line+symbol—— line+symbol
10、得到这个图,这个图是 反的,双击纵坐标,出现右 图所示的对话框。 11、当前是对Y轴的操作。
• 二、 在word中转换为表格,拷到 excel中
9、删除前面的统计信息
10、按“全选”——表格——转换—文本转换 为表格,将出现如上对话框
11、“文字分隔位置”选 择“逗号”,此时“列数” 将自动变为“3”,然后单 击“确定”。(此时word 将运行较长时间)
12、数据被自动分为三列,单击表格——选择表 格——复制,将数据拷贝到Excel中(由于数据很多, 等待时间会比较长)
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