第二章监测数据地处理

第二章监测数据地处理
第二章监测数据地处理

第二章 监测数据的统计处理和结果表述

2.1基本概念

2.1.1误差和偏差

2.1.1.1真值:在某一时刻和某一位置或状态下,某量的效应体现出客观值或实际值。

理论真值

真值包括 约定真值

标准器的相对真值

2.1.1.2误差及其分类

1、由于被测量的数据形式通常不能以有限为数表示,同时由于认识能力和科学技术水平的限制,使测量值与真挚不一致,这种矛盾在数值上表现即为误差。

2、差按其性质和产生原因可分为:

●系统误差(可测误差、恒定误差、偏倚):指测量值的总体均值与真值之间的

差别,是由测量过程中某些恒定因素造成的,在一定条件下具有重现性,并不因增加测量次数而减少系统误差,他的产生可以是方法、仪器、试剂、恒定的操作人员或恒定的环境等所造成。

● 随机误差(偶然误差、不可测误差):是由测量过程中各种随机因素的共同作用所造成的,其遵从正态分布规律。

●过失误差:是由测量过程中犯下不应有的错误所造成,它明显的歪曲了测量结

果,因而一经发现必须及时改正。

3、 误差的表示方法

绝对误差:测量值(x )与真值(x

t )之比。 绝对误差=x-x t 相对误差:指绝对误差与真值之比。 相对误差=

t

t

x x x -×100% 4、偏差:个别测量值与多次测量均值之偏离。分

绝对偏差(d ):测量值与均值(x ’)之差。 d i =x i -x ’

相对偏差:绝对偏差与均值之比。 相对偏差=

'

x d

×100% 平均偏差:是绝对偏差绝对值之和的平均值。 d ’=

n

1di n

i ∑

=1

=

n

1

( )

标准偏差和相对标准偏差

● 差方和(S ):指绝对值的平方之和。 S=

=-n

i i

x x 12

')( ● 样本方差(s 2

或V ) s 2

=11-n ∑=-n i i x x 12

')(=1

1-n S ● 样本标准偏差(s 或s D ) s=2

1

)'(1∑=-n

i i x x n =S n 1 ● 样本相对标准偏差(变异系数):样本标准偏差在样本均值中所占的百分

数 C v =

'

x s

×100% ● 总体方差和总体标准偏差分别以σ2和σ表示

σ2

=

N

1∑

=-n

i i

x 1

2

)(μ σ=∑=-n

i i x 1

2)(N 1

μ=N

N

)x (-

x

2

i i

2

∑∑

式中:N ——总体容量 μ——总体均值

● 级差(R ):一组测量值中最大值与最小值之差,表示误差的范围. R=x max -x min 5、总体、样本和平均数 ● 总体和个体

研究对象的全体称总体,其中一个单位叫个体。 ● (2)样本和样本容量

总体中的一部分叫样本,样本中含有个体的数目叫此样本的样本容量。 ● (3)平均数:平均数代表一组变量的平均水平或集中趋势,样本观测中大多数

测量值靠近平均数。

算术均数:样本均数x ’=n

x i

总体均数μ=

n

x i

∑ n →∞

几何均数:当变量呈等比关系,常需用几何均数. x g ’=( x 1x 2……x n )1/n

● 中位数:将各数据按大小顺序排列,位于中间的数据。若为偶数取中间两数的

平均值。

● 众数:一组数据中出现次数最多的一个数据。

例题:有一氯化物的标准水样,浓度为110mg/l ,以银量法测定5次其值为:112、115、14、113、15mg/l ,求算术均数、几何均数、中位数、绝对误差、相对偏差、平均偏差、极差、样本的差方和、方差、标准偏差和相对标准偏差。 解:算术平均数 x g =(112+115+114+113+115)/5=13.8mg/l 几何均数 x g ’=(112×115×114×113×115)1/5=13.8mg/l 中位数 114mg/l

绝对误差 x i -x t =112-110=2 mg/l(以x i 为112 mg/l ,x t 为112 mg/l 为例) 相对误差 2/110=1.8%

绝对偏差 d i =x i -x ’=112-113.8=-1.8mg/l 平均偏差 d ’=1.04 mg/l 极差 R=115-12=3 mg/l

样本差方和 S=(-1.8)2

+1.22

+1.22

+(-0.8) 2

+1.22

=6.8 mg/l

样本方差 s 2=

1

1

n S=1.70mg/l 样本标准偏差 s=2s =1.3mg/l 样本相对标准偏差 C v =

8

.1133

.1×100%=1.1% 2.1.3 数据的处理和结果表述

2.1.

3.1 数据修约规则

计算的数据需要修约时,应遵守下列规则:

四舍六入五考虑,五后非零则进一,五后皆零视寄偶,五前为偶应舍去,五前为寄则进一。

例题:将下列数据修约到只保留一位小数

修约前: 14.3426 14.2631 14.2501 14.2500 14.0500 14.1500

修越后: 14.3 14.3 14.3 14.2 14.0

14.2

2.1.

3.2可疑数据的取舍

离群数据:与正常数据不是来自同一分布总体,明显歪曲试验结果的测量数据。 可疑数据:可能会歪曲试验结果,但尚未经验证断定其实离群数据的测量数据。 测量中发现明显的系统误差和过失误差,由此而产生的数据应随时剔除,而可疑数据的舍取应采用统计方法判别,即离群数据的统计检验。常用的检验方法

(1)狄克逊(Dixon )检验法适用于一组测量值的一致性检验和剔除离群值。

● 将一组测量数据从小到大顺序排列为x 1、x 2…x n ,x 1和x n 分别为最小可疑值和最大可疑值。 ● 按下表计算式求Q 值

● 根据给定的显著性水平(α)和样本容量(n ),从临界值表中查得临界值。

● 若Q ≤Q 0.05则可疑值为正常值。

若Q 0.05<Q ≤Q 0.01则可疑值为偏离值。 若Q >Q 0.01则可疑值为离群值。

狄克逊检验统计量Q 计算公式

例题:一组测量值从小到大顺序排列为:14.65、14.90、14.90、14.92、14.95、14.96、15.00、15.01、15.01、15.02,检验最小值14.65和最大值15.02是否为离群值。

解:检验最小值x 1=14.65,n=10,x 2=14.90,x n-1=15.01 Q=

1

11

2x x x x n ---=0.69

查临界值表知,当n=10,给定显著性水平α=0.01时,Q 0.01=0.597 Q >Q 0.01,故最小值14.65为离群值,应予以剔除。 检验最大值x n =15.02

Q=

2

1

x x x x n n n ---=0.083

查临界值表知,当n=10,给定显著性水平α=0.05时,Q 0.05=0.477 Q ≤Q 0.05,故最大值15.02为正常值

(2)格鲁勃斯(Grubbs )检验法—是用于检验多组测量值的一致性和剔除多组测量值中离群均值。

● 有l 组测定值,每组n 个测定值的均值分别为x 1’、x 2’…x i ’…x l ’,其中最大均值记为x max ’,最小均值记为x min ’。 ● 由l 个均值计算总均值x ’’和标准偏差s x ’

x ’’=l 1∑=l

i i x 1

' s x ’=∑---l i i x x l 12)'''(11 ● 可疑均值为最大值(x max ’)时,按下式计算统计量(T )

T=

'

min '

''x s x x - ● 根据测定值组数和给定的显著性水平从表中查的临界值。 ● 若T ≤T 0.05 则可疑均值为正常均值。

若T 0.05<T ≤T 0.01 则可疑均值为偏离均值。

若T >T 0.01 则可疑均值为离群均值。 例题:p301

2.1.4监测结果的表述

1、 用算术均数(x ’)代表集中趋势

2、 用算术均数和标准偏差表示测定结果的精密度(x ’±s )

3、 用(x ’±s,C v )表示结果

4、 均数置信区和t 值 2.1.5 直线相关和回归 2.1.6 方差分析 2.1.7 模糊聚类分析

2.2 实验室质量保证

2.2 .1有关术语

1、准确度:是用一个特定的分析程序所获得的分析结果与假定的或公认的真值之

间符合程度的度量。反映分析方法或测量系统存在的系统误差和随机误差两个的综合指标,并决定其分析结果的可靠性。用绝对误差和相对误差来表示。

评价准确度的方法有两种

用某一方法分析标准物质,测定其回收率,据其结果确定准确度。

加标回收法:即在样品中加入标准物质,测定其回收率,以确定准确度。计算式为:

回收率=

加标值试样测定值

加标试样测定值

×100%

2、精密度:用一特定的分析程序在受控条件下重复分析均一样品所得测定值得一

致程度。它反映分析方法或测量系统所存在随机误差的大小。

3、平行性:同一实验室中,当分析人员、分析设备和分析时间都相同时,用同一

分析方法对同一样品进行双份或多份平行样测定结果之间的符合程度。4、重复性:在同一实验室内,当分析人员、分析设备和分析时间三因素中至少

有一项不相同时,用同一分析方法对同一样品进行两次或两次以上独立测定结果之间的符合程度。

5、再现性:在不同实验室(分析人员、分析设备、甚至分析时间都不相同),用

同一分析方法对同一样品进行多次测定结果之间的符合程度。

6、灵敏度:指该方法对单位浓度或单位量的待测物质的变化所引起的响应量变

化的程度。

7、空白试验:是用蒸馏水代替试样的测定。其所加试剂和操作与试验测定完全相

同,空白试验应与试样测定同时进行,试样分析时仪器的响应值不仅是试样中待测物质的分析响应值,还包括所有其他因素,如试剂种杂志,环境及操作进程的玷污等的响应值。

8、校准曲线:—用于描述待测物质的浓度或量与相应的测量仪器的相应值或其他

指标之间的定量关系的曲线。

9、检测限:某一分析方法在给定的可靠程度内可以从样品中检测待测物质的最小

浓度或最小量。

10、测定限:分测定上限和测定下限。

2.2.2、实验室内质量控制

1、质量控制图的绘制及应用

质量控制图的基本组成:预期值——图中的中心线

目标值——图中上、下警告线之间区域

实测值的可接受范围——图中上下控制限制间的区域

辅助线——上、下各一线,在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。

2、均数控制图——控制样品的浓度和组成,使其尽量与环境样品相识,用同一

方法在一定时间内重复测定,至少累计20个数据,按公式计算总

均值、标准偏差、平均极差等。

均数—极差控制图

多样控制图

工程测量数据处理系统V50使用手册

路线辅助设计 本程序适用于路线平曲线的单交点平曲线、切基线平曲线、复曲线、S型曲线、凸型曲线、卵型曲线的设计。 单交点平曲线 如图所示,只设一个JD的平曲线称单交点平曲线。平曲线由前缓和曲线LS1、中间圆曲线LY、后缓和曲线LS2、构成。当LS1= LS2 =LS,即前后缓和曲线等长时,称对称基本型平曲线,否则称非对称型平曲线。 确定圆曲线半径和缓和曲线长是平曲线设计的主要任务。考虑地形、地物、设计标准及线形协调要求,半径R和缓和曲线长LS值根据不同情况可分别由外距E、切线长T及曲线上任意一点的支距t0 、y0求得。 本软件的单交点平曲线设计提供由外距控制、切线长控制、支距进行曲线设计。 切换到软件的路线辅助设计模块,选择单交点平曲线,启动设计对话框如图,程序提供两种方式:先拟定缓和曲线长和满足线形协调要求。 切基线平曲线 当路线交点因地形、地物等障碍影响在实地无法钉设时,可选择两个辅助交点JD a、JD b,设置一条基线边,来代替一个交点敷设曲线,称为双交点平曲线。若所定半径使平曲线恰好与基线边相切,即构成图2-8所示的切基线平曲线。 切换到软件的路线辅助设计模块,选择切基线平曲线,启动设计对话框如图,程序提供两种方式:先拟定缓和曲线长和满足线形协调要求。 在相应的编辑框内录入数据,选择计算方式,按计算按钮即可。计算成果在“输出结果”栏显示,如果需要输出到外部文件,请按“输出”按纽,直接输出到文本文件。 复曲线 切基线平曲线可视作前后两个非对称基本型平曲线首尾连接而成,当两个非对称平曲线半径不相等时,即构成图2所示的复曲线。测设时一般由设计人员先拟定约束控制较严一端的圆曲线半径RA,求算另一端圆曲线半径RB。

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

第二章数据的处理 数据是数量生态学的基础,我们对数据的类型和特点应该有所了解。在数量分析之前,根据需要对数据进行一些预处理,也是必要的。本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。 第一节数据的类型 根据不同的标准,数据可以分成不同的类型。下面我们将介绍数据的基本类型,它是从数学的角度,根据数据的性质来划分的;然后叙述生态学数据,它是根据生态意义而定义的,不同的数据含有不同的生态信息。 一、数据的基本类型 1、名称属性数据 有的属性虽然也可以用数值表示,但是数值只代表属性的不同状态,并不代表其量值,这种数据称为名称属性数据,比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的,而且状态之间没有顺序性,根据状态的数目,名称属性数据可分成两类:二元数据和无序多状态数据。 (1)二元数据:是具有两个状态的名称属性数据。如植物种在样方中存在与否,雌、雄同株的植物是雌还是雄,植物具刺与否等等,这种数据往往决定于某种性质的有无,因此也叫定性数据(qualitative data)。对二元数据一般用1和0两个数码表示,1表示某性质的存在,而0表示不存在。 (2)无序多状态数据:是指含有两个以上状态的名称属性数据。比如4个土壤母质的类型,它可以用数字表示为2、1、4、3,同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异,只能表明状态不同,或者说类型不同。比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍,这种数据在数量分析中用得很少,在分析结果表示上有时使用。 2.顺序性数据 这类数据也是包含多个状态,不同的是各状态有大小顺序,也就是它一定程度上反映量的大小,比如将植物种覆盖度划为5级,1=0~20%,2=21%~40%,3=41%~60%,4=61%~80%,5=81%~100%。这里1~5个状态有顺序性,而且表示盖度的大小关系。比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度,但是各级之间的差异又是不等的,比如盖度值分别为80%和81%的两个种,盖度仅差1%,但属于两个等级4和5;而另外两个盖度值分别为41%和60%,相差19%,但属于同一等级。顺序性数据作为数量数据的简化结果在植被研究中有着较广泛的应用,但在数量分析中,这种数据所提供的信息显然不如数量数据。因此,使用并不十分普遍。 3、数量属性数据

《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理

数据采集与预处理教案

通过API获取外部数据,增强电子表格中的内容。 二、任务实施; (1)在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务,如图4-8所示。 图4-8 启动OpenRefine服务 (2)进入其Web操作界面,单击“浏览…”按钮,选择bus_info.csv 文件,单击“打开”按钮,再单击“下一步”按钮,导入数据。 (3)进入一个新界面,在该界面中可以发现上传的CSV文件,如果文件出现乱码,则可以设置字符编码,应选择支持中文的编码,这里选择“GBK”编码,单击界面右上角的“新建项目”按钮。 (4)进入北京公交线路信息显示界面,在其“运行时间”列中有一些多余的信息,可将这些多余信息删除,以使数据更加简洁和直观,如图4-9所示。 图4-9 删除多余信息 (5)在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项,启动转换功能。 (6)弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框,在“表达式”文本框中编写表达式,去除列中“运行时间:”多余信息,编写结束后,根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。清洗结果满意后单击“确定”按钮,完成自定义文本转换操作。 (7)界面上方弹出一个黄色通知框,通知相关操作导致改变的单元格数,再次进行确认操作。在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录,如果不想进行相关操作,则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接,以恢复操作。 同理,可以对其余几列执行类似操作。 (8)操作记录及结果如图4-45所示。 (9)下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。 (10)弹出“基于当前列添加列公司”对话框,设置“新列名称”和数据抽取的表达式。 (11)操作结束后,需要将预处理后的数据导出为文件。在界面右上

GPS工程测量及数据处理研究文献综述

本科毕业论文 文献综述 题目:GPS在工程测量中的应用及数据处理 姓名:赵建平学号2009303200901 专业:地理信息系统 指导教师:苗洁职称讲师 中国·武汉 二○一三年一月 分类号密级

华中农业大学本科毕业论文 文献综述 GPS在工程测量中的应用及数据处理GPS in Engineering Measurement and Data Processing 学生姓名:赵建平 学生学号:2009303200901 学生专业:地理信息系统 指导教师:苗洁讲师 华中农业大学资源与环境学院 二○一三年一月

Ⅰ目录 1.GPS和工程测量等相关概念2 1.1GPS相关概念2 1.1.1 GPS概念2 1.1.2 GPS技术2 1.1.3 GPS卫星测量原理3 1.1.4 GPS 测量的技术特点3 1.2 工程测量介绍4 2. GPS 在现代工程测量中的具体应用分析5 2.1实时动态(RTK>定位技术简介5 2.2 静态GPS在工程测量中的应用6 2.3 动态GPS在工程测量中的应用7 3.工程测量及数据处理7 3.1工程控制网数据处理方法7 3.2 GPS基线处理与质量控制8 3.2.1 GPS基线边的解算8 3.2.2 各种检核计算9 3.2.3 平差计算和成果分析9 4.分析与总结10 5.参考文献11 6.致谢11

GPS工程测量及数据处理研究 Ⅱ摘要:GPS测量技术具有测量时间短、技术含量高、精确度高等优点,在工程测量实践中发挥着越来越重要的作用。本文主要通过介绍GPS的系统组成、工作原理、技术特点等基本情况,系统总结了GPS技术在工程测量中的应用情况,及其在工程测量后的数据处理方法。 Ⅲ关键词:全球定位系统; GPS测量技术;工程测量;应用。静态测量;动态测量;数据处理 1.GPS和工程测量等相关概念 1.1GPS相关概念 1.1.1 GPS概念 GPS是英文Navigation SatelliteTiming And Ranging/Global PositioningSystem 卫星测时测距导航/全球定位系统)的简称,而其中文简称为“球位系”。GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统。其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务,并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的,是美国独霸全球战略的重要组成。经过20余年的研究实验,耗资300亿美元,到1994年3月,全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。 1.1.2 GPS技术 GPS定位技术的高度自动化及其所达到的高精度和具有的潜力,也引起了广大测量工作者的极大兴趣。当时GPS定位基本上只有一个作业模式——静态相对定位,两台或若干台GPS接收机安置在待定点上,连续同步观测同一组卫星1-2h或更长一些时间,通过观测数据的后处理,给出各待定点间的基线向量,在采用广播星历的条件下,静态定位可取得5mm+1×10-6D<双频)或10mm+2×10-6D<单频)基线解精度。随着技术的发展,快速静态定位为短基线测量作业闯出了一条新路,大大提高了GPS测量的劳动生产率。一对GPS测量系统<双频)在10km以内的短边上,正常接收4-5颗卫星5min左右,即可获取5-10mm+1×10-6D的基

Microsoft Word - 第二章 数据预处理

由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀(已达 或 数量级),从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整( )、甚至是不一致( )的数据。显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢? 数据预处理主要包括:数据清洗( )、数据集成( )、数据转换( )和数据消减( )。本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。 数据预处理是数据挖掘(知识发现)过程中的一个重要步骤,尤其是在对包含有噪声、不完整,甚至是不一致数据进行数据挖掘时,更需要进行数据的预处理,以提高数据挖掘对象的质量,并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。例如:对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管,他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容,精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度( ),这包括:商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来;甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常( )、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。 所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常(偏离期望值)的数据;不完整( )数据是指感兴趣的属性没有值;而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况(如:作为关键字的同一部门编码出现不同值)。而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误;数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集;数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据;最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。 不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。不完整数据的产生有以下几个原因:( )有些属性的内容有时没有,如:参与销售事务数据中的顾客信息;( )有些数据当时被认为是不必要的;( )由于

测量数据处理与计量专业实务

一级计量师考试(测量数据处理与计量专业实务)复习要点:测量误差的处理1 各种估计方法的比较 贝塞尔公式法是一种基本的方法,但n很小时其估计的不确定度较大,例如n=9时,由这种方法获得的标准偏差估计值的标准不确定度为25%,而n=3时标准偏差估计值的标准不确定度达50%,因此它适合于测量次数较多的情况: 极差法使用起来比较简便,但当数据的概率分布偏离正态分布较大时,应当以贝塞尔公式法的结果为准。在测量次数较少时常采用极差法: 较差法更适用于频率稳定度测量或天文观测等领域。 一级计量师考试(测量数据处理与计量专业实务)复习要点:异常值的判别和剔除什么是异常值 异常值(abnormal value)又称离群值(outlier),指在对一个被测量的重复观测中所获的若干观测结果中,出现了与其他值偏离较远且不符合统计规律的个别值,它们可能属于来自不同的总体,或属于意外的、偶然的测量错误。也称为存在着“粗大误差”。例如:震动、冲击、电源变化、电磁干扰等意外的条件变化、人为的读数或记录错误,仪器内部的偶发故障等,可能是造成异常值的原因。 如果一系列测量值中混有异常值,必然会歪曲测量的结果。这时若能将该值剔除不用,就使结果更符合客观情况。在有些情况下,一组正确测得值的分散性,本来是客观地反映了实际测量的随机波动特性,但若人为地丢掉了一些偏离较远但不属于异常值的数据,由此得到的所谓分散性很小,实际上是虚假的。因为以后在相同条件下再次测量时原有正常的分散性还会显现出来,所以必须正确地判别和剔除异常值。 在测量过程中,记错、读错、仪器突然跳动、突然震动等异常情况引起的已知原因的异常值,应该随时发现,随时剔除,这就是物理判别法。有时,仅仅是怀疑某个值,对于不能确定哪个是异常值时,可采用统计判别法进行判别。 一级计量师考试(测量数据处理与计量专业实务)复习要点:测量误差的处理2 算术平均值的应用 由于算术平均值是数学期望的最佳估计值,所以通常用算术平均值作为测量结果。当用算术平均值作为被测量的估计值时,算术平均值的实验标准偏差就是测量结果的A类标准不确定度。 一级计量师考试(测量数据处理与计量专业实务)复习要点:最大允许误差的表示形式1 计量器具又称测量仪器。(测量仪器的)最大允许误差(maIilnn permLsibl eerrors)是由给定测量仪器的规程或规范所允许的示值误差的极限值。它是生产厂规定的测量仪器的技术指标,又称允许误差极限或允许误差限。最大允许误差有上限和下限,通常为对称限,表示时要加±号。 最大允许误差可以用绝对误差、相对误差、引用误差或它们的组合形式表示。 1.用绝对误差表示的最大允许误差 例如,标称值为1Ω的标准电阻,说明书指出其最大允许误差为±0.01Ω。即示值误差的上限为+0.01Ω,示值误差的下限为-0.01Ω,表明该电阻器的阻值允许在0.99Ω~1.01Ω范围内。一级计量师考试(测量数据处理与计量专业实务)复习要点:测量复现性的评定测量复现性是指在改变了的测量条件下,同一被测量的测量结果之间的一致性。改变了的测量条件可以是:测量原理、测量方法、观测者、测量仪器、计量标准、测量地点、环境及使用条件、测量时间。改变的可以是这些条件中的一个或多个。因此,给出复现性时,应明确说明所改变条件的详细情况。 例如在实验室内为了考察计量人员的实际操作能力.实验室主任请每一位计量人员在同样的条件下对同一件被测件进行测量,将测量结果按式(3-13)计算测量结果的复现性。此时

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。

工程测量数据处理系统的研制与开发

工程测量数据处理系统的研制与开发 在科学技术的推动下,先进的工程测量设备不断被运用到工程测量工作中,极大程度上推动我国测绘工作的开展。测量数据处理在工程测量与大地测量中占据重要作用,为此,本文将针对工程测量数据处理系统进行研究与探讨,分析工程测量数据处理系统的应用价值与意义。 标签:工程测量数据处理系统研究与开放 随着社会的不断发展,地质工程对测量数据处理提出更高、更新的要求与标准,实现测量数据处理的自动化、一体化与现代化,是工程测量数据处理工作的必然发展方向。 一、工程测量数据处理系统的关键技术 1.近似坐标解算 工程测量数据处理工作中,控制网平差时应运用附加条件对其进行计算,根据特定点的近似坐标确定平差的误差方程式,并对测量数据实施自动化处理。判断近似坐标时,应通过精度评定与平差计算,从而计算出待定点的近似坐标。 2.网平差设计 测量数据处理的核心是平差,应确保处理过程具有足够的清晰度,确保工程测量数据处理系统具有扩展性。工程测量数据量加大,需要通过间接平差计算方法,根据平差的性质从中选择出一个独立的量作为应用参数,使每一个观测量平差值代表相应的参数函数,如果参数函数属于非线性函数,需要先对其进行线性化,然后列出相应的误差方程;法方程是由自由项、误差方程系数共同组成,参数的个数直接决定着法方程的个数;通过计算法方程,从中推算出相应的参数;通过计算误差方程,从中求解出观测量的平差值。通过对网平差进行分步计算,得出水准网平差、平面网平差以及GPS网平差。 二、工程测量数据处理系统的开发工具与技术 1.面向对象的分析与设计 软件系统项目具有复杂性,需要根据软件的功能与构成,将复杂的问题分解成多个易于管理与控制的小模块。从面向对象的角度分析,分析与设计主要是发现问题中的主要对象,按照用户对事物的认知与理解,处理好对象的内部结构与外部关系,构建一套具有准确性与简洁性的軟件系统对象模型。对问题进行分析时,还应根据事物的实际特征、交会方式以及事物之间的联系,对其进行深入研究与探讨;设计面向对象时,应将逻辑对象作为面向对象程序的设计原因,根据对象属性,设计出相应的内部构建。

第二章 监测数据的处理

第二章 监测数据的统计处理和结果表述 2.1基本概念 2.1.1误差和偏差 2.1.1.1真值:在某一时刻和某一位置或状态下,某量的效应体现出客观值或实际值。 理论真值 真值包括 约定真值 标准器的相对真值 2.1.1.2误差及其分类 1、由于被测量的数据形式通常不能以有限为数表示,同时由于认识能力和科学技术水平的限制,使测量值与真挚不一致,这种矛盾在数值上表现即为误差。 2、差按其性质和产生原因可分为: ●系统误差(可测误差、恒定误差、偏倚):指测量值的总体均值与真值之间的 差别,是由测量过程中某些恒定因素造成的,在一定条件下具有重现性,并不因增加测量次数而减少系统误差,他的产生可以是方法、仪器、试剂、恒定的操作人员或恒定的环境等所造成。 ● 随机误差(偶然误差、不可测误差):是由测量过程中各种随机因素的共同作用所造成的,其遵从正态分布规律。 ●过失误差:是由测量过程中犯下不应有的错误所造成,它明显的歪曲了测量结 果,因而一经发现必须及时改正。 3、 误差的表示方法 绝对误差:测量值(x )与真值(x t )之比。 绝对误差=x-x t 相对误差:指绝对误差与真值之比。 相对误差= t t x x x -×100% 4、偏差:个别测量值与多次测量均值之偏离。分 绝对偏差(d ):测量值与均值(x ’)之差。 d i =x i -x ’ 相对偏差:绝对偏差与均值之比。 相对偏差= 'x d ×100% 平均偏差:是绝对偏差绝对值之和的平均值。 d ’= n 1di n i ∑ =1 = n 1 ( )

标准偏差和相对标准偏差 ● 差方和(S ):指绝对值的平方之和。 S= ∑ =-n i i x x 12 ')( ● 样本方差(s 2 或V ) s 2 =11-n ∑=-n i i x x 12 ')(=1 1-n S ● 样本标准偏差(s 或s D ) s=2 1 )'(1∑=-n i i x x n =S n 1 ● 样本相对标准偏差(变异系数):样本标准偏差在样本均值中所占的百分 数 C v = ' x s ×100% ● 总体方差和总体标准偏差分别以σ2和σ表示 σ2 = N 1∑ =-n i i x 1 2 )(μ σ=∑=-n i i x 1 2)(N 1 μ=N N )x (- x 2 i i 2 ∑∑ 式中:N ——总体容量 μ——总体均值 ● 级差(R ):一组测量值中最大值与最小值之差,表示误差的范围. R=x max -x min 5、总体、样本和平均数 ● 总体和个体 研究对象的全体称总体,其中一个单位叫个体。 ● (2)样本和样本容量 总体中的一部分叫样本,样本中含有个体的数目叫此样本的样本容量。 ● (3)平均数:平均数代表一组变量的平均水平或集中趋势,样本观测中大多数 测量值靠近平均数。 算术均数:样本均数x ’=n x i ∑ 总体均数μ= n x i ∑ n →∞

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大数据地预处理过程(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。 (4) Border Resize 选项,选择此项,会对检测结果边缘中的无效值,进而重新计算输出图像的大小。这里不选择。 (5) 输出路径会依据软件默认参数设置自动添加或自行修改,单击Start 按钮执行。 (6) 计算完之后在Display 中显示结果,可以看到图像的斑点噪声得到的抑制,但是降低了空间分辨率

数据导入和预处理系统设计与实现

数据导入和预处理系统设计与实现 传统数据仓库随着Hadoop技术的发展受到巨大挑战,Hadoop从最初解决海量数据的存储难题,到现在被越来越多的企业用来解决大数据处理问题,其应用广泛性越来越高。本文主要研究基于Hadoop系统对传统数据库数据和文本数据进行迁移,帮助传统数据仓库解决在大数据存储处理等方面遇到的难题,同时依靠Hadoop的扩展性提升数据存储和处理的性能。论文中系统根据现今传统数据仓库的应用情况及Hadoop大数据平台的前景预测,针对传统数据仓库已无法满足用户需求的问题,设计出传统数据仓库与基于Hadoop的hdfs文件系统协作进行数据存储与处理的架构,同时解决企业用户数据控制权限的要求。系统分为四个部分,数据管理、数据预处理、系统管理和发布管理提供从数据导入到数据控制,数据预处理最终实现数据发布共享的功能。 系统的主要功能是采集数据和对采集到的数据进行预处理,系统设计成能够对多种类型的数据进行采集和预处理,同时系统能够实现很好的扩展功能,为系统中增加机器学习算法节点对数据进一步挖掘处理提供了可能。系统采用当下流行的Hadoop基本架构,同时结合Haddoop生态圈中的数据仓库Hive和数据迁移工具Sqoop进行数据的迁移和处理。在一定程度上能够满足企业的基本需求。系统以Web系统的方式实现,方便用户使用,在实现Web系统时采用成熟的ssm框架进行开发,保证系统的稳定性。 系统从企业的实际需求出发,同时充分考虑传统数据库在企业中的应用,设计实现基于Hadoop的数据管理平台原型,为企业提供实际应用指导。本论文从系统实现的背景、系统系统需求、系统设计、系统实现以及系统测试五大模块对系统进行了全面详细的论述,全面阐述了系统实现的意义,有一定的实际应用指导意义。

数据预处理实验1

重庆交通大学信息科学与工程学院 实验报告 班级:曙光1701班 姓名学号: 实验项目名称:数据导入与预处理实验一 实验项目性质:验证性、设计性 实验所属课程:《数据导入与预处理》实验室(中心):语音楼八楼 指导教师: 实验完成时间: 2019 年 11 月 1 日

一.实验目的 1.了解和掌握数据库的恢复,数据库数据的变换,数据的统计以及可视化;掌握Json数据集的API下载方法,数据提取,以及导入其他数据结构的方法。 2.了解和掌握不同数据格式之间的转换方法;掌握用计算机编程语言实现数据的格式转换以及数据信息的提取。 二.实验要求 1.安装Mysql数据库,以及mysql workbench客户端, 2.下载对公众开放的安然(Enron)公司的电子邮件数据集。 下载地址: 3.在mysql中恢复Enron数据库。 4.数据统计每一天和每一周发邮件的数量,并用可视化软件实现可视化。 5.采用iTunes API做个小实验,利用关键词来生成JSON数据结果集。iTunes是由Apple公司提供的一个音乐服务,任何人都可以利用iTunes服务来查找歌曲、艺术家和专辑。在查找的时候需要把搜索关键词添加到iTunes API URL的后面。URL中,=后面的是搜索关键词,是一个乐队的名字,the Growlers。注意:URL中用+代替空格字符,URL不允许包含空格字符。

iTunes API 会根据提供的关键词从音乐库中返回50个结果。整个结果集形成一个JSON文件,每一条音乐信息中的元素,以名字-值的格式存放在JSON文件中。 The Growlers Apple iTunes的开发文档: 6.使用一种熟悉的语言,编写程序,将下载下来的the Growlers的所有音乐的歌名提取出来,并可视化显示。 三、需求分析 1.提取出安然公司数据集中的每天的阅读量和每周的阅读量,并画出趋势图 2.提取出iTunes中的trackname数据 四、实验过程 1.安装好Mysql和Mysql Workbench

第二章 SPSS数据文件的建立和管理

第二章 SPSS数据文件的建立与管理 2.1 SPSS数据文件 2.1.1 SPSS数据文件的特点: SPSS是一个有别于其他文件的特殊格式的文件,SPSS数据文件是一种有结构的数据文件,它由数据结构和内容两部分组成,其中的数据结构记录数据变量的名称、类型、变量宽度、小数位数、变量名标签、变量值标签、缺失值、显示宽度、对齐方式和度量尺度等必要信息,数据的内容才是那些待分析的具体数据。 基于上述特点,建立SPSS数据文件时应完成两项任务,即描述数据的结构和录入编辑数据。 2.1.2 SPSS数据的组织方式 (1)原始数据的组织方式 数据编辑窗口中的一行称为一个个案或记录(Case),所有个案组成SPSS数据文件的内容。数据编辑窗口的一列称为一个变量(Variable),每个变量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析SPSS每个变量的唯一标志。 SPSS数据文件的结构就是对每个变量及相关特征的描述。 (2)频数数据的组织方式 例: 职称年龄段 35岁以下(1)36-49岁 (2) 50岁以上 (3) 教授(1)0158副教授(2)10202讲师(3)20101助教(4)3520 频数数据的组织方式 职称年龄段人数 110 1215 138

2110 2220 232 3120 3210 331 4135 422 430 2.2 SPSS数据的结构和定义方法 SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其相关属性的描述,主要包括变量名、数据类型、变量宽度、变量名标签、变量值标签、显示宽度、缺失值、对齐方式、度量尺度等信息。 变量名(Variable name) 变量名是变量访问和分析的唯一标志。在定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量的变量名。变量的命名规则如下: 1.首字符应以英文字母开头,后面可以跟除了!、?、*之外的字母或数字。下划线、圆点不能为变量名的最后一个字符。SPSS允许用汉字作为变量名。 2.变量名的字符个数最好不多于8个;变量名不区分大小写字母。 3. SPSS有默认的变量名,以字母“VAR”开头,后面补足5位数字,如VAR00001,VAR00012等。变量名不能与SPSS内部特有的具有特定含义的保留字同名,如ALL,BY,AND,NOT,OR等。 4.变量名最好与其代表的数据含义相对应,每个变量名必须具有唯一性。 数据类型(Type) 数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS中有三种基本数据类型:数值型、字符型和日期型。 数值型 (1)标准型(Numeric) (2)科学记数法型(Scientific Notation) (3)逗号型(Comma)

测量数据处理基本方法

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。 一、列表法 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 ?mm 004 = ± .0 从表中,可计算出

林子雨大数据技术原理与应用第二章课后题答案

| 大数据第二章课后题答案 黎狸 1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 ①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed File System,HDFS )和MapReduce。 ②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现,是面 向普通硬件环境的分布式文件系统,具有较高的读写速度、很好的容错 性和可伸缩性,支持大规模数据的分布式存储,其冗余数据存储的方式 很好地保证了数据的安全性。 ③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现,允许用户在不了解分布 式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分 布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效性。 2.试述Hadoop具有哪些特性。 . Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,它具有以下几个方面的特性。 ①高可靠性。采用冗余数据存储方式,即使一个副本发生故障,其他副本 也可以保证正常对外提供服务。 ②高效性。作为并行分布式计算平台,Hadoop采用分布式存储和分布式处 理两大核心技术,能够高效地处理PB级数据。 ③高可扩展性。 Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算机 集群上,可以扩展到数以千计的计算机节点。 ④高容错性。采用冗余数据存储方式,自动保存数据的多个副本,并且能 够自动将失败的任务进行重新分配。 ⑤成本低。 Hadoop采用廉价的计算机集群,成本比较低,普通用户也很容 易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。 ⑥运行在 Linux平台上。Hadoop是基于Java语言开发的,可以较好地运 行在Linux平台上。 ⑦支持多种编程语言。 Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写, 如C++。 3.、 4.试述Hadoop在各个领域的应用情况。 互联网领域是Hadoop应用的主要阵地。 ①雅虎将Hadoop主要用于支持广告系统与网页搜索。 ②Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。 ③淘宝Hadoop集群服务于阿里巴巴集团各部门,数据来源于各部门产品的 线上数据库( Oracle、MySQL)备份、系统日志以及爬虫数据,每天在 Hadoop集群运行各种MapReduce任务,如数据魔方、量子统计、推荐系统、 排行榜等。 ④百度选择Hadoop主要用于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、

第二章_Excel数据处理与分析

第2章Excel数据处理与分析 Excle2003是微软公司office2003系列办公软件的组件之一,它是一个功能强大的电子表格程序。Excle不仅可以将整齐而美观的表格呈现给用户,还可以用来进行数据的分析和预测,完成许多复杂的数据运算,帮助使用者做出更加有根据的决策。同时它还可以将表格中的数据通过各种各样的图形、图表的形式表现出来,增强表格的表达力和感染力。本章中通过员工工资表、公司销售统计表这两个案例,讲解了日常工作中Excle的常用功能,使学生能够掌握响应的Excle使用方法和使用技巧,提高表格的制作水平,从而提高工作效率。 本章内容将通过大量的实例来学习Excel数据处理的基本操作。 2.1数据输入 工作簿是指在Excel 2003环境中用来存储并处理工作数据的文件,它是由若干个工作表组成的。在Excel 2003中,可以说一个文件就是一个工作簿,工作簿窗口下方有若干个标签,单击其中一个标签就会切换到该工作表。 打开Excel 2003时,映入眼帘的工作界面就是工作表。它由众多的行和列中的单元格排列在一起构成。工作表能存储包含字符串、数字、公式、图表和声音等丰富的信息或数据,并能够对这些信息或数据进行各种处理,同时能将工作表打印出来。 当工作簿建立之后,就可以在工作簿的每一个工作表中输入数据了。在Excel 工作表的单元格中可以输入的数据有文本、数字、日期、时间和公式等。 一、输入文本 单元格中的文本包括任何字母、数字和键盘符号的组合。每个单元格最多可包含32000个字符,如果单元格列宽容不下文本字符串,就要占用相邻的单元格。如果相邻单元格中已有数据,就会截断显示。 二、输入数字 在Excel中,数字可用逗号、科学计数法或某种格式表示。输入数字时,只要选中需要输入数字的单元格,按键盘上的数字键即可。

GPS在工程测量的应用与静态数据处理 邓秀丽

GPS在工程测量的应用与静态数据处理邓秀丽 发表时间:2017-10-17T19:37:18.170Z 来源:《基层建设》2017年第18期作者:邓秀丽[导读] 摘要: GPS(Global Positioning System)全球定位系统是美国研制并在1994年投入使用的卫星导航与定位系统。其应用技术已遍及国民经济的各个领域。 44012519771222xxxx 摘要: GPS(Global Positioning System)全球定位系统是美国研制并在1994年投入使用的卫星导航与定位系统。其应用技术已遍及国民经济的各个领域。在测量领域,GPS系统已广泛用于大地测量、工程测量、航空摄影测量以及地形测量等各个方面。本文将以宜兴市城市天然气利用工程(二期)为例,论述GPS静态相对定位和网络RTK技术与天然气工程的有效结合方法,该方法可有效保证工程的精度和进度。 关键词:GPS技术;公路测设;应用 一 GPS技术概述 GPS定位系统不仅可以用于各种工程领域的测量,还可以用于导航、测速、测时等。测速的精度可达0.1m/s,测时的速度可达几十毫秒。GPS技术可以对三维坐标实现高精度的测量,具有动态测量与静态测量两种应用形式。以往很多测量方法都需要在人工解算的基础上才能使精度得到一定的保证,GPS与常规方法相比,具有精度高、速度快、操作简单、自动化程度高等优点,由此带来了很好的经济和社会效益。在发达国家,GPS技术已经开始应用于交通运输和道路工程之中。GPS技术在我国道路工程和交通管理中的应用还刚刚起步,所以,有必要加强GPS技术应用,以推进技术进步。 1 GPS在公路工程测量中的应用具备以下几个优点: 1.1 GPS操作简便、重量轻、体积小。而传统测量体系中程序复杂,仪器笨重。使用GPS可以很大程度上减轻测量人员的劳动强度。 1.2 观测站之间不需要通视。在山区进行公路测量时常因山区植被茂密,观测点之间通视困难而延误工期,给生产单位造成经济损失,使用GPS既能解决通视问题,也能使选点的位,变得十分灵活便于测量人员实地操作。 1.3 使用GPS能大幅提高定位精度。在小于50km的基线上,其相对精度可以达到1ppm一2ppm,随着基线的加长,其定位相对精度就越高。而普通的测量随着路线的加长误差的累计,这样的精度是很难达到的。 1.4 GPS观测成果同时提供了三维坐标。GPS在精确提供测站点平面位,的同时,可以精确测定测站点的大地高程。在公路工程测量中可不必再配量专门测量高程的人员,节省了人力物力。由于有了三维坐标,亦能使内业人员在后续的数据处理中更方便、更快捷。 1.5 GPS能全天候作业。GPS在任何地点任何时间均可以连续观测,一般不受天气条件限制。而常规测量仪器通常不能在雨雪天气观测。 二公路工程控制测量发展现状 人们将GPS技术引用到了公路项目的控制测量环节中来,在实施前期的设计的阶段的时候,需要由专业的人员进行现场的勘探,为后续的环节提供必要的准备。我国这几年在公路道路施工修建领域有巨大成效,其中路线的勘测起着很大作用,而且我国在公路建造方面规模很大、施工时间长的特征,熟悉线路状况有利于恰当设计公路项目动工图,使用一般的技术措施不能达到高精度标准。在公路项目掌控测量中应用GPS,可以处理布网问题、准确度高的情况,20世纪以来,中国很多公路项目单位使用GPS科技展开道路展开测试,比如江苏徐连道路和宁通道路、云南元磨道路等,还有广东某家道路项目企业在高程掌控测试里使用GPS展开水准测试。在日常的工程测量中,主要通过GPS技术来完成,现阶段测量领域中已通过此技术已建成了一个测量控制网络,并在京昆高速、成绵高速、成遂高速等施工中取得了骄人战绩。 三 GPS在公路测设中的应用形式 3.1静态GPS测量技术 静态GPS测量技术应用于公路测量主要是建立公路首级控制网,再用其他的测量办法做加密的附合导线测量工作。建立控制网程序:(1)勘察路线、GPS点选址 接外业测量任务之后,组织人员初步勘察路线走向,查看沿线可以当作GPS点的实地情况。调察此路线周边的高等级GPS点情况,以方便联测。 (2)GPS点控制网设计 控制网布设应参考公路等级、公路沿线地貌、卫星状况、相应精度要求等进行综合设计。GPS控制网作公路首级控制网需以其他测量办法加密处理。沿路两侧隔5~10千米距离布设一对可通视GPS点。GPS点观测只要在3个点上架设GPS仪进行同步观测就可确定这3点坐标。如果条件允许可设置4点,可以提高效率。 (3)GPS、埋石选点 按技术要求选点,注意要方便其他测量方法的扩展和联测作业。 (4)架设GPS仪 2个GPS点要求共同观测时间与有效的观测卫星数量应满足相应要求。外业观测中观测时间不少于半小时,有效卫星观测数不小于4颗。 (5)观测数据处理 待观测结束后将观测获得数据传入计算机,采用分析软件及时处理数据并进行质量分析,基线解算检核、控制网的平差计算。(6)控制网加密 以全站仪测量附合导线法做首级GPS控制网加密工作。路线依据GPS分布为参考分成若干段,每段单独做附合导线测量工作,务必保证每段附合导线起始与终点都在GPS点上。 (7)导线点座标和平差计算 把每段附合导线所得测量所得数据上传至计算机,做角度、距离平差,得出结果。 四 GPS在工程测量的静态数据处理步骤

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