高光谱数据处理工具软件使用手册
一数据读取操作
1 读取南京中地仪器公司的光谱数据（单个文件）
[sampleName,lambda,spectrum ]=hyperReadZD(fname)
2 读取北师大波谱库的数据（单条记录）
[metaInfo,lambda,spectrum]=hyperReadSPL(fname,iStart,iEnd,i Step,desPathStr)
参数：如果输入参数iStart,iEnd,iStep则将读取的波谱数据按照以上三个参数进行重采样。三参数的含义分别是：起始波段（nm），终止波段(nm)，采样间隔（nm）；如果输入desPathStr，则将采样后的结果作为zip文件保存在目录desPathStr内。
3 读取Envi波谱库数据（单个文件，多条记录）
[samplename,lambda,spectral]=hyperReadEnvi(fname)
4 读取ASD波谱仪数据
[measured, lambda, reference] = hyperReadAsd(filename)
5 读取高光谱影像数据（AVIRIS格式）
[M, wavelengths_nm] = hyperReadAvirisRfl(filename, height, width, bands)
二数据转换
1 高光谱立方体数据转换为二维数组
[M] = hyperConvert2d(M)
输入：
M - 高光谱立方体数据(m x n x p)
输出：
M –二维矩阵形式(p x N)
2 将二维数组转换为数据立方体
[img] = hyperConvert3d(img, h, w, numBands)
输入：
M –二维数据矩阵 (p x N)
输出：
M –三维数据立方体 (m x n x p)
3 光谱重采样
[ output ] = hyperResample( M, currentWaveLengths, desiredWaveLengths )
输入：
M –二维高光谱数据矩阵 (p x N)
currentWavelengths –数据M的当前波长.(p x 1)
desiredWavelengths –将要转换的目标波长
输出：
M_resampled –将M按照目标波长重新采样的结果。
三光谱变换
1 主成份变换
[M_pct] = hyperPct(M, q)
输入：
M –二维数据矩阵(p x N)
q –保留主成份个数
输出：
M_pct –变换后的二维数据矩阵(q x N) which is result of transform V –转换系数.
2 最小噪声分离技术
M = hyperMnf(M, h, w)
输入
M –二维数据矩阵 (p x N)
h –行数
w –列数
Outputs
M –变换后的二维数据矩阵
H –转换系数
四光谱解混（端元提取）
1 高光谱自动目标提取
[ U, indices ] = hyperAtgp( M, q, Maug )
输入
M -二维数据矩阵(p x N)
q –端元个数
Maug –端元先验光谱（I可选），(p x (# targets))
输出
U –端元光谱矩阵 (p x q)
indices –端元在矩阵M中的位置
2 像元纯度指数法
[U] = hyperPpi(M, q, numSkewers)
输入
M –二维 (p x N)
q –提取端元个数
numSkewers - Number of "skewer" vectors to project data onto. 输出
U - Recovered endmembers (p x N)
五相对含量计算（丰度成图）
[ X ] = hyperFcls( M, U )
输入
M –高光谱数据矩阵(p x N)
U –端元光谱(p x q)
输出
X –含量计算结果 (q x N)
六光谱相似性测量
1 光谱角计算（SAM）
[errRadians] = hyperSam(a, b)
输入：
a –目标光谱.
b –参考光谱.
输出：
errRadians –光谱角（弧度）。
渤海SVC 光谱数据处理 2009.9.9 一．基本原理 水体遥感反射率的计算公式为： /(0)rs w d R L E += 其中，水面入射辐照度比(0)d E +又为： (0)*/d p p E L πρ+= p L 为标准板的反射信号； p ρ为标准板的反射率。 而水面以上水体信号组成可表示为公式： *u w f sky wc g L L L L L ρ=+++ 其中：u L 代表传感器接收到的总信号； w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率，是我们需要得到的量。 f ρ为菲涅尔反射系数， 平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028（唐军武，2004）。 s k y L 是天空光信号，通过实地测量得到； wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息，在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。 具体可参考《环境遥感模型与应用》 二．处理流程： 1.生成moc 文件：将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线： ①安装运行SVC-HR1024软件，选择tools —SIG file overlap ，在browser 中选择要处理的.sig 文件； ②点击process all files 进行处理，生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存：为每一天新建一个以日期命名的文件夹，根据这一天所测的站点数，建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件) 2.制作.meta 文件：根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量（No_water_files ）、天空光测量（No_sky_files ）、灰板测量光谱曲线（No_plaq_files ）及灰板反射率的文件储存路径信息，以辅助反射率的计算。
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。
网上直报系统使用手册 （村级） 北京恒诺思诚科技有限公司
目录 一、用户登陆系统 (3) 二、数据处理操作 (5) 三、常见问题 (5) 四、注意事项 (6)
一、用户登陆系统 1.登陆操作 下载网上直报专用浏览器，或使用IE浏览器，在浏览器地址栏中输入网址： https://www.doczj.com/doc/1410135865.html,按Enter键，进入的网上直系统登陆页面（图2.1.1）。 点击此处登陆系统 图1.1.1 用户登陆窗口 用户在（图2.1.1）登陆帐号输入框中输入帐号，在密码输入框中输入密码，点击“登陆”按钮。如果帐号和密码某一项有误，系统将提示您错误信息；如果帐号和密码均正确，系统将进入直报系统主界面（图2.1.2）。 系统选项快捷报表通道 系 统 菜 单 图1.1.2 直报系统主界面
2.使用前准备 为了使用户操作方便，本系统采用Excel 表格式操作风格，在第一次登陆网站填报时，系统会自动提示您安装报表插件（图2.2.1）,如果自动安装不成功，则关闭当前页面，打开“软件下载”页面，下载并安装“网上直报系统插件安装程序”。 图1.2.1 自动安装报表插件 3.数据处理 用鼠标左键点击“系统菜单-前台操作-数据处理”或“系统选项-前台操作-数据处理” 打开“数据处理”操作页面（图3.2.1）。 系统菜单 点击 类型及性质
图1.2.1 数据处理 在“数据处理”里需要用选择您的所要填报的日期，以报表的类型及性质；当鼠标移动到“报表列表”处，当前报表会高亮显示，然后在当前高亮区域单击鼠标左键操作报表。打开报表即可进行数据录入、计算、审核及上报工作。（图4.1.1）为报表插件安装成功之后显示的页面。 二、数据处理操作 1.录入数据 选择报表之后及可进行数据录入操作（图4.1.1)；默认数字蓝色显示，文本黑色显示，公式区绿色显示；数据手动通过键盘输入，录入数据→数据暂存→表内计算→表内审核→表间审核→上报数据→提示“上报成功”则填报工作就完成了；。 图 2.1.1 报表处理窗口 三、常见问题 1．如何解决在WINDOWSXP+sp2下无法下载报表插件包 答：在Internet 选项/安全/自定义级别,选择允许下载有数字签名的插件; 2．完成统计工作的大致流程是什么？ 点击打开报表 年份
激光显微共焦拉曼光谱系统附件一 一．货物需求： 显微共焦拉曼光谱仪系统一套。 二．详细技术参数： 系统的主要技术指标： 1) 250mm焦长，系统总通光效率大于30%。 2）波长范围：200nm—1050nm。 3）光谱扫描范围： 325nm 激发Raman(200-4000cm-1)，532nm 激发15–8000 cm-1，632.8nm 激发100-6000 cm-1，785nm 激发15-3200cm-1,1064nm激发100-3200 cm-1。 4）光谱分辨率：可见全谱段等于或小于1cm-1, 紫外(325nm)段<3cm-1，红外（1064nm）段<3cm-1。 5）光谱重复性（测量多少次50次）：≤±0.15cm-1。 6）空间分辨率：横向< 0.5微米，光轴方向< 2微米。 7）灵敏度：硅三阶峰信噪比好于 15: 1,并可见四阶峰；(指光谱仪无低波数附件时的灵敏度)。 8）低波数：小于或等于15cm-1(785nm激发)，15cm-1(532nm激发)； 9) CCD探测器：应使用紫外和近红外同时增强深耗散层型CCD探测器，优质芯片，半导体制冷到-70oC,为确保图像质量，避免边缘畸变，芯片尺寸应 < 13×8.5mm，像元尺寸22 m。 10）第二探测器组件（InGaAs探测器）：0.9 um～1.65 um，包含软件包，液氮或半导体制冷。 11）光源及控制系统：632.8nm，≥17毫瓦；785nm, ≥275毫瓦；514.5nm，≥40毫瓦,325nm激光器30毫瓦。 12）可导入脉冲激光光源（405nm）进行瞬态测量，信号光可引入TCSPC，提供TCSPC探测器接口，（需考虑放滤光片位置）。 包含附件： 1.直接二维拉曼成像功能（532/785 nm激发）。 2.大面积快速扫描拉曼成像功能。 3.三维拉曼成像功能。 3.冷热台及控制器（-195 o C to +600 o C） 4.冷热台及控制器（室温 to +1500 o C） 5.催化反应拉曼原位池（室温 to +1000 o C） 6.TCSPC系统 7.自动xyz三维平台。 8.拉曼偏振测量附件。 系统的详细技术规格： 一、显微镜：研究级正置徕卡显微镜。 1、原配物镜：5×、20×、50×和100×物镜，15×和40×紫外物镜. 2、配置50x长焦物镜（WD8.1 mm）和100x长焦物镜（WD3.4mm） 3、彩色摄像头， 4、XY 手动样品台
回弹仪数据处理软件
(V1.0)
用户操作手册
中测科仪（北京）科技有限公司
https://www.doczj.com/doc/1410135865.html,/
回弹仪数据处理软件用户手册 1. 关于本手册 ............................. 错误！未定义书签。
1.1. 本手册的内容 ....................... 错误！未定义书签。 1.2. 本手册的声明和条款 ................. 错误！未定义书签。 1.2.1. 免责声明 ...................... 错误！未定义书签。 1.2.2. 警告及注意事项................. 错误！未定义书签。 2. 概述................................... 错误！未定义书签。
2.1. 软件简介 ........................... 错误！未定义书签。 2.2. 升级服务 ........................... 错误！未定义书签。 2.3. 客户技术服务 ....................... 错误！未定义书签。 3. 安装与卸载 .............................................. 1
3.1. 系统安装要求 ........................................ 1 3.1.1. 硬件环境要求 ................................... 1 3.1.2. 操作系统要求 ................................... 1 3.2. 软件安装步骤 ........................................ 1 3.2.1. 安装向导 ....................................... 1 3.2.2. 欢迎界面 ....................................... 1 3.2.3. 许可证协议 ..................................... 2 3.2.4. 安装路径 ....................................... 2 3.2.5. 安装进度 ....................................... 2 3.2.6. 完成安装 ....................................... 2 3.2.7. 软件升级 ...................... 错误！未定义书签。 3.2.8. 软件卸载 ....................................... 3 4. 软件登录与主要功能介绍 .................................. 4
4.1. 软件特点 ............................................ 4 4.1.1. 使用方便 ....................................... 4 4.1.2. 功能齐全 ....................................... 4 4.1.3. 数据安全可靠 ................................... 4 4.1.4. 数据存储 ....................................... 4 4.1.5. 服务相应及时 ................................... 4 4.2. 软件登录及界面介绍 .................................. 4 4.2.1. 开启画面 ....................................... 5 4.2.2. 系统登录 ....................................... 5
对强荧光背景拉曼光谱定量分析的研究 作者：吴正洁， 黄耀熊， 王成， 黎绍发， WU Zheng-jie， HUANG Yao-xiong， WANG Cheng，LI Shao-fa 作者单位：吴正洁,黄耀熊,WU Zheng-jie,HUANG Yao-xiong(暨南大学生物医学工程研究所,广东,广州,510632)， 王成,黎绍发,WANG Cheng,LI Shao-fa(华南理工大学计算机科学与工程学院,广 东,广州,510640) 刊名： 光谱学与光谱分析 英文刊名：SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)：2010，30(7) 被引用次数：0次 参考文献(16条) 1.Carey P R Biochemical Applications of Raman and Resonance Raman Spectroscopies 1982 2.Lyon L A.Keating C D.Fox A P查看详情 1998 3.Kang L L.Huang Y X.Liu W J查看详情 2008(11) 4.Shen C.Peacock A J.Alamo R G查看详情 1992(8) 5.Shaver J M.Christensen K A.Pezzuti J A查看详情 1998(2) 6.Jestel N L.Shaver J M.Morris M D查看详情 1998(1) 7.Andrew J J.Hancewicz T M查看详情 1998(6) 8.Svensson O.Josefson https://www.doczj.com/doc/1410135865.html,ngkilde F W查看详情 1999(1) 9.Sant'Ana A C.Rocha T C R.Santos P S查看详情 2009 10.YU Ge.LU Ai-jun.WANG Bin查看详情 2008(5) 11.Knight D S.White W B查看详情 1989 12.Westad F.Martens H查看详情 1999(1-2) 13.Krizova J.Matejlka P.Budinova G查看详情 1999 14.Allen V.Kalivas J H.Rodriguez R G查看详情 1999(6) 15.Banerjee S.Li D查看详情 1991(6) 16.孙振球医学统计学 2002 本文链接：https://www.doczj.com/doc/1410135865.html,/Periodical_gpxygpfx201007016.aspx 授权使用：无锡市图书馆(wxstsg)，授权号：f3f39dfa-6c2c-48b3-a744-9e6200a00fa5 下载时间：2011年1月5日
高光谱数据处理工具软件使用手册 一数据读取操作 1 读取南京中地仪器公司的光谱数据（单个文件） [sampleName,lambda,spectrum ]=hyperReadZD(fname) 2 读取北师大波谱库的数据（单条记录） [metaInfo,lambda,spectrum]=hyperReadSPL(fname,iStart,iEnd,i Step,desPathStr) 参数：如果输入参数iStart,iEnd,iStep则将读取的波谱数据按照以上三个参数进行重采样。三参数的含义分别是：起始波段（nm），终止波段(nm)，采样间隔（nm）；如果输入desPathStr，则将采样后的结果作为zip文件保存在目录desPathStr内。 3 读取Envi波谱库数据（单个文件，多条记录） [samplename,lambda,spectral]=hyperReadEnvi(fname) 4 读取ASD波谱仪数据 [measured, lambda, reference] = hyperReadAsd(filename) 5 读取高光谱影像数据（AVIRIS格式） [M, wavelengths_nm] = hyperReadAvirisRfl(filename, height, width, bands) 二数据转换 1 高光谱立方体数据转换为二维数组 [M] = hyperConvert2d(M) 输入： M - 高光谱立方体数据(m x n x p) 输出： M –二维矩阵形式(p x N) 2 将二维数组转换为数据立方体 [img] = hyperConvert3d(img, h, w, numBands) 输入： M –二维数据矩阵 (p x N) 输出： M –三维数据立方体 (m x n x p) 3 光谱重采样 [ output ] = hyperResample( M, currentWaveLengths, desiredWaveLengths ) 输入： M –二维高光谱数据矩阵 (p x N)
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
【实验数据处理部分】 一．由实验测得的数据可以得到以下几个谱图： 1.苯蒸气的紫外吸收光谱： 左图中，苯的K吸 收带大约在214nm处， B吸收带在256nm左右。 并且，苯蒸气的精细结 构（主要指苯分子的振 动能级）清晰可见。 另外，由于滴加到 比色皿中的苯过多导致 浓度偏大，A值偏大。 （超过了1.0）。 2.不同取代基对苯的紫外吸收带的影响： （1）、苯甲酸与苯乙烯： 左图中，①②标示的 是苯蒸气的K带和B带； ③表示的是苯甲酸的K 吸收带；而④⑤表示的是 苯乙烯的E2带和K带。 （其中为了使谱图便于 比对，将苯蒸气的吸光度 值成比例地缩小了一定 的数值。） 读图可知： 与苯比较，羧基(吸 电子基)取代的苯环，其K 吸收带发生了红移，B吸 收带也有一定程度的红 移，但强度变弱了； 而对于苯乙烯，由于乙烯基双键的存在，增大了苯环的共轭体系，使得价电子跃迁所需要的能量变低，因而发生了很大程度的红移，E2带和K带分别红移至210nm和245nm处。 (2)、苯酚和苯胺：
图中，①②标示的是 苯蒸气的K带和B带； ③④表示的是苯酚的K 吸收带和B吸收带；而 ⑤⑥⑦则表示苯胺的E2 带、K带和B带。 读图可知： 苯酚的E2吸收带与 K吸收带合并了，原因是 酚羟基的助色作用使得 吸收带发生红移，同样 地，与苯相比，苯酚的B 吸收带也发生了红移； 苯胺的氮原子上含 有孤对电子，也和酚羟基一样具有助色效应，因此苯胺的各个吸收带也发生了一定程度的红移（相比较于苯而言）。 二、溶液性质对取代苯紫外吸收的影响： 1.苯酚与其碱性溶液： 图中：①②③分别标 示的是苯酚在碱性溶液 中的E2吸收带、K吸收 带和B吸收带的大致位 置；而④⑤则分别标示苯 酚在中性溶液中的K吸 收带和B吸收带的位置。 读图可知： 由于碱性溶液中的 酚羟基以氧负离子形式 存在，使得酚羟基的助色 作用大大增强，因而苯环 的吸收带均发生较大的 红移。 例如：原本在苯酚的 紫外吸收图谱中未能读出的E1、E2吸收带，此时可以大致从图中读出；另外，碱性溶液中，苯酚的K带红移至245nm左右，B带红移至290nm左右。 苯酚在碱性溶液中的变化见下图：
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
第六次全国人口普查数据处理软件 使用手册(二) 第7章数据查询 数据查询包括以下功能: 基层数据查询、进度查询及业务日志查询。 7.1 基层数据查询 基层数据查询是针对基层表的查询功能。该功能能够进行单指标或多指标的组合查询, 并能够将查询结果导出。 点击下的, 进入”基层数据查询”页面, 如图7.1-1所示:
图7.1-1 点击报表名称后, 即进入该报表的查询页面。用户能够经过点击左侧的地区树来查询相应的地区数据。如图7.1-2所示: 图7.1-2 在基层数据查询页面的查询结果列表中点击条当前的”查看”按钮, 即可查看对应报表的详细数据, 如图7.1-3所示:
图7.1-3 对于包含有不定长二维表的数据表, 进行查询的时候还能够经过”选择子表”对相应的子表进行查询。以”第六次全国人口普查表短表”为例, 点击数据查询-基层数据查询-第六次全国人口普查表短表, 即可看到”选择子表”下拉列表, 默认的子表为子表1, 如图7.1-4所示: 图7.1-4 7.1.1录入统计 在基层数据查询页面, 点击按钮, 即出现如图7.1-5所
示的录入统计页面。 图7.1-5 从图中能够看到各个调查对象录入的情况( 其中"1"为已填报, 空为未填报) 。用户能够在调查对象列表中切换不同的报表来查看, 如图7.1-6所示: 图7.1-6 按过滤条件进行查询: 点击按钮, 如图所示7.1-7, 用户能够经过设置过滤条件来进行查询。
图7.1-7 导出EXCEL操作: 点击”导出Excel”按钮, 能够将查询结果以Excel文件导出, 如图7.1-8所示: 图7.1-8 点击导出Excel按钮, 如图7.1-9所示:
人工智能头皮AI系统 使用说明 注：在操作之前请仔细阅读本手册
一.简介 三光谱头皮AI 系统由多光谱冷光照明系统、光学放大系统、影像传感器、DSP 处理器、控制系统、电源系统、信号处理传输系统等组成，再搭配计算机和头皮AI 软件处理系统，实现图像采集、图像处理、自动分析检测、产品推荐、客户管理等各项功能。 根据检测需求，控制系统通过控制照明系统选择发出不同光谱，经光学系统放大滤波处理后，由影像采集芯片接收光信号，经影像采集芯片转换成数字光电信号，该光电信号传递给 DSP 处理器进一步进行处理和编码，形成上位机需求的标准USB 信号。该USB 信号通过USB 接口传输到计算机，由软件系统接收，通过运算、解码、数据处理形成实时的视频图像，最后由软件处理系统进行数据检测和数据分析,进而根据检测结果进行产品推荐。同时该软件处理系统还具有客户管理，云端数据处理等其他功能。 二 .仪器介绍 一体机正面 一体机背面 18.5寸宽屏显示器 头皮AI 系统 折叠底座 三光谱手柄 手柄托架 USB 数据连接线
三光谱头皮检测手柄 70X 光学镜头 手柄logo 三光谱手柄 光源指示灯 自动/拍照键 光源切换键
四.三光谱检测仪原理说明 三光谱检测仪它是通过标准白光、交叉偏振光、UV光这三个光谱对皮肤或头皮的表层、真皮层、毛囊、毛孔进行扫描检测。特别是UV光用于毛囊检测时可准确判断毛囊底层程度。 ●标准白光：通过放大局部头皮，观察头皮的纹理，皮沟和皮脊的分布特点，角质的代谢， 头皮的油性，以及对照鉴别各种头皮病态的特征。还可通过放大局部毛发，观察毛发的生长和分布特征，毛发的密集度和直径等情况。 标准白光检测原理：控制系统通过控制光学系统选择发出标准白光光谱，经光学系统放大滤波处理后，由影像采集芯片接收光信号过DSP 处理输出标准USB 信号，形成实时的表皮层视频图像。最后由软件处理系统进行数据检测和数据分析。 ●交叉偏振光：用于观察头皮真皮层的局部炎症表现，毛细血管扩张情况，血液渗出情况， 以及分布形态和消长情况，使用护肤品后皮肤是否呈现正常、敏感或发红的状态。 偏振光检测原理：控制系统通过控制照明系统选择发出交叉偏振光谱，经偏振光学系统进行放大滤波处理后，滤除掉了表皮层其它方向的杂波，只允许真皮层的影像经过镜头传输给影像采集芯片，由影像采集芯片接收光信号，再经过DSP 处理输出标准USB 信号，形成实时的真皮层视频图像。最后，由软件处理系统进行数据检测和数据分析。 ●UV光：也称为紫外光，用于观察毛孔堵塞情况和头皮的毛囊堵塞情况，痤疮的分布、数 量和密集度。其原理是痤疮丙酸杆菌生活在我们毛孔里的脂肪酸上，当毛孔被堵塞时，它们就会迅速生长，分解饱和脂肪酸，产生大量的游离脂肪酸，这些脂肪酸通过毛孔渗入皮肤，引起皮肤应激反应，产生粉刺、红肿等。痤疮丙酸杆菌能产生原卟啉，其在特定波长的紫外线照射下产生砖红色荧光反应。 UV光检测原理：控制系统通过控制照明系统选择发出模拟伍氏灯的紫外光谱，经光学系统进行滤波处理滤除掉杂波，抑制白光图像，突出特定波长影像后，由光学镜头放大传输给影像采集芯片，影像采集芯片接收光信号，再经过DSP 处理输出标准USB 信号，形成实时的视频图像。最后，由软件处理系统进行数据检测和数据分析。
高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库
ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理：
气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处 理 首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分， 在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意： 当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试） 第二步： 将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）
第三步：spss处理 将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。
即：台站号，字符串，5位； 经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位海拔：浮点型，8位，2个小数位 日均温：浮点型，8位，2个小数位 2.数据重组，将个案重组成变量： 后几步都默认就行：
重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标，在重组完的基础上，将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。 方法1：直接复制粘贴即可 方法二：用合并文件，添加变量功能
激光拉曼光谱实验报告 摘要：本实验研究了用半导体激光器泵浦的3Nd + ：4YVO 晶体并倍频后得到的532nm 激 光作为激发光源照射液体样品的4CCL 分子而得到的拉曼光谱，谱线很好地吻合了理论分析的4CCL 分子4种振动模式，且频率的实验值与标准值比误差低于2%。又利用偏振片及半波片获得与入射光偏振方向垂直及平行的出射光，确定了各振动的退偏度，分别为0.013、0.853、0.869、0.940，和标准值0和0.75比较偏大。 关键词:拉曼散射、分子振动、退偏 一， 引言 1928年，印度物理学家拉曼（C.V.Raman ）和克利希南（K.S.Krisman ）实验发现，当光穿过液体苯时被分子散射的光发生频率变化，这种现象称为拉曼散射。几乎与此同时，苏联物理学家兰斯别而格（https://www.doczj.com/doc/1410135865.html,ndsberg ）和曼杰尔斯达姆（L.Mandelstamm ）也在晶体石英样品中发现了类似现象。在散射光谱中，频率与入射光频率0υ相同的成分称为瑞利散射，频率对称分布在0υ两侧的谱线或谱带01υυ±即为拉曼光谱，其中频率较小的成分01υυ-又称为斯托克斯线，频率较大的成分01υυ+又称为反斯托克斯线。这种新的散射谱线与散射体中分子的震动和转动，或晶格的振动等有关。 拉曼效应是单色光与分子或晶体物质作用时产生的一种非弹性散射现象。拉曼谱线的数目，位移的大小，谱线的长度直接与试样分子振动或转动能级有关。因此，与红外吸收光谱类似，对拉曼光谱的研究，也可以得到有关分子振动或转动的信息。目前拉曼光谱分析技术已广泛应用于物质的鉴定，分子结构的研究谱线特征。 20世纪60年代激光的问世促进了拉曼光谱学的发展。由于激光极高的单色亮度，它很快被用到拉曼光谱中作为激发光源。而且基于新激光技术在拉曼光谱学中的使用，发展了共振拉曼、受激拉曼散射和番斯托克斯拉曼散射等新的实验技术和手段。 拉曼光谱分析技术是以拉曼效应为基础建立起来的分子结构表征技术,其信号来源于分子的振动和转动。它提供快速、简单、可重复、且更重要的是无损伤的定性定量分析，无需样品准备，样品可直接通过光纤探头或者通过玻璃、石英、和光纤测量。拉曼光谱的分析方向有定性分析、结构分析和定量分析。
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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。
Vista 5.5的基本使用方法 数据输入 地震分析窗口 一维频谱 二维频波谱 观测系统 工作流 一、数据输入 1.1 把数据文件加入Project 首先选择File/New Project，新建一个Project，按住不放，出现按钮组合，可以选择不同类型 的数据集，选择，向Project中增加一个新的2-D数据集，按住不放，出现按钮组合， 可以选择加入不同类型的地震数据，选择，选择一个SEG-Y数据，即可将该数据文件加入新建的数据集。 1.2 命令流中数据的输入 双击进入如下界面 1.2.1 Input Data List 数据输入列表，选择已加入到Project的数据集，下面的文本框中会显示选择的数据的基本信息。 1.2.2 Data Order 选择输入数据的排列方式，对不同的处理步骤可以选择不同的数据排列方式 Sort Order a. NO SORT ORDER 输入数据原始排列方式 b. SHOT_POINT_NO 输入数据按炮点排列方式 c. FIELD_STATION_NUMBER d. CMP_NO 输入数据按共中心点排列方式 e. FIELD_STATION_NUMBER 1.2.3 Data Input Control 数据输入控制 右键-->Data Input Control a. Data Input 进入Flow Input Command（见上） b. Data Sort List 查看数据排列方式的种类 c. Data/header Selection 输入数据的选择，可以控制输入数据的道数和CMP道集 查看所有已经选择的数据 如果没有定义任何可选的数据信息，则如下图所示： 可以选择一种选择方式，单击并设置选择信息。定义有可选的数据信息后，在查看，则如下图所示，会显示选择的信息。 选择共炮点集 单击后，会弹出如下界面：
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。