内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿
化探数据处理及图件编制方法
1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区)
⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例
比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100%
⑵作出SSPS数据文件
将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。文件中列出项目为：
①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量
②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量
⑶计算各元素相对误差
重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。
C1为重采样或重分析抽查样的分析含量
C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量
| |为绝对值
RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差）
⑷计算各元素的合格率
η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100%
合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。
⑸列表表示检查或分析质量结果
表××化探重采样抽查各元素的合格率(%)
Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti
2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例)
⑴作出SSPS数据文件
作出下列SSPS数据文件：
①文件1：整个矿区数据文件；
②文件2：矿区地层数据文件；
③文件3：矿区岩浆岩数据文件；
④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件；
⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；
⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件；
⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件；
⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件；
⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件
每一数据文件的内容项目包括：
序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量
⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计
统计的参数包括：
①元素含量平均值；
②最大值；
③最小值；
④标准离差；
⑤变化系数（标准离差/含量平均值）；
⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值）
整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。
⑶整个矿区和各地质单元样品各元素的概率分布特征统计
①标准离差
②峰度
③偏度
④概率分布曲线特征
⑷矿区各地层样品各元素的局域丰度和蚀变-矿化叠加系数特征统计
根据地球化学过程的基本定律(A.B.Vstelius,1960),一个矿区地层中元素的“丰度”应该是沉积岩沉积成岩时的初始平均含量，而不应包括后期岩浆、蚀变、矿化作用等地质作用造成的元素含量的增赢或亏损。而矿区内局部地区地层中元素的“局域丰度”，至少应排除最后蚀变-成矿作用叠加的那一部分元素的含量。若本区各地层中元素概率分布及其偏度和峰度特征表明元素呈偏对数正态分布。这说明地层中多数元素都受到了后期不同程度的蚀变-成矿作用的叠加。据此，剔除了不服从正态分布的超差样品(即含量大
于或等于元素的平均值加上2倍标准离差(c+2δ)的那些样品)后，再求出的元素含量平均数即为本区各地层中元素的“局域丰度”(x)。该局域丰度可被认为是本区各地层在区域沉积作用（包括海底喷气喷流、热水沉积作用等）的元素平均含量。而该区各地层元素的平均值（c）则是在局域丰度的基础上叠加了岩浆、蚀变-矿化作用后的平均含量。用克拉克值除以局域丰度(x/克值)所得的浓集系数称为初始浓集系数（k 0），反映了沉积作用对元素的初步聚集程度；用局域丰度除以平均值(c/x) 所得的浓集系数称为局域蚀变-矿化叠加系数(k)，反映了本区地层形成后遭受的矿化强度。因此k 0和k可作为评价地层含矿性的参数。
统计结果可用下表表示：
表××哈拉街吐矿区下二叠统中微量元素的平均值（c）、
局域丰度(x)、初始浓集系数（k 0）和蚀变-矿化叠加系数(k)
-9-6
表××哈拉街吐矿区下白垩统中微量元素的平均值（c）、
局域丰度(x)、初始浓集系数（k 0）和蚀变-矿化叠加系数(k)
-9-6
⑸整个矿区和各地质单元样品各元素的相关关系特征统计
作出整个矿区和各地质单元样品各元素的相关矩阵
⑹整个矿区和各地质单元样品各元素的聚类特征统计
作出整个矿区和各地质单元样品各元素的R型聚类图
3 矿区单元素地球化学异常的数据处理和成图
⑴背景值和异常下限值的确定
地质地球化学观察法和统计法相结合确定。
①在全区数据表上观察，一般含量的中间值确定为背景值（C0）；
②高于背景值3～5倍的数据确定为异常下限值(C a)；
③统计某一元素≥异常下限值的样品的个数占总样品数的百分数，一般主要成矿元素异常下限值的样品所占的百分数为30%左右。
④根据元素的概率分布曲线特征，若分布曲线为对称对数正态分布，取正态分布曲线的中值作为背景值，取背景值＋2×标准离差(C0＋2δ)作为异常下限；若分布曲线为不对称对数正态分布，则将全区数据去掉大于标准离差的数据后，再作概率分布曲线，直至出现对称对数正态分布，这时再正态分布曲线的中值作为背景值，取背景值＋2×标准离差作为异常下限。
⑤根据地质地球化学观察法和统计法相结合正确确定背景值和异常下限值。
⑵编制全区单元素含量等值线图
等值线间隔按实际情况适宜确定
⑶编制全区单元素异常图
将等值线的间隔设为异常下限值（1 C a）、2倍异常下限值（2 C a）、4倍异常下限值（4 C a），每间隔间充填适当的颜色，即为异常图。
⑷单元素异常图的整饰
每张图可放置2～3个单元素异常图。
4 矿区综合地球化学异常的数据处理和成图
⑴共生元素累加和异常图的编制
①共生累加元素的选择
综合矿区元素相关分析、聚类分析、因子分析等获得的信息及元素地球化学习性，选择有较密切共生关系元素的含量相加，作为综合指标圈定异常图，此时的背景值、异常下限值要重新求取。
②编图方法
以求得的几个元素含量的和成图，方法同单元素成图，可作出综合等值线图或综合异常图。
⑵对抗元素（累加）商异常图的编制
①对抗（累加）商元素的选择
综合矿区元素相关分析、聚类分析、因子分析等获得的信息及元素地球化学习性，选择有明显对抗关系的元素，求其商，作为综合指标圈定异常图，此时的背景值、异常下限值要重新求取。
②编图方法
以求得的元素含量的商成图，方法同单元素成图，可作出综合等值线图或综合异常图。
⑶单元素趋势剩余值异常图的编制
①趋势剩余值数字化处理过程
趋势剩余值数字化及成图方法简述如下：
经趋势分析处理的采样点上元素含量Z将被分解成3个基本分量：趋势分量Z i、异常分量A I和随机分量L i，即
Z = Z i＋T i或Z = Z i＋A I＋L i
趋势分量Z i由区域构造、地层、岩浆岩等因素引起，反映了区域因素引起的元素的含量变化，这种变化往往代表来自多重母体不同背景的起伏变化，实际上反映了元素含
量的背景部分。异常分量A i由局域范围的矿化作用、特殊的岩性或地球化学异常引起。在趋势分析中，用其剩余值（残差值）T i表示局部因素引起的元素含量变化。剩余值T i 和趋势值不同，它的变化是不连续的，代表了元素的异常部分。有时为了进一步突出异常，又将剩余值T i分解为异常分量A I和随机分量L i。随机分量L i有可能由采样、样品加工、分析等偶然误差因素造成。本次处理的数据主要在矿田范围内及其周边，目的是要突出地球化学异常，故采用趋势分析的剩余值成图。
趋势分析通常是在二维空间进行的。每一采样点上元素的含量Z和地理坐标之间存在着函数关系，即
Z = f(x,y)
趋势分析的任务就是导出函数f(x,y)的一个多项式去拟合或逼近元素含量的观察值。函数f(x,y)的一次、二次、三次等多项式（趋势面方程）为：
Z i = a0+a1x i+a2y i+a3x i y i
Z i = a0+a1x i+a2y i+a3x i y i+a4x i2+a5y i2
Z i = a0+a1x i+a2y i+a3x i y i+a4x i2y+a5xy i2+a6x i3+a7y i3
式中，Z i是各采样点或元素含量Z的预测值，或者说用Z i去拟合实际的元素的含量Z，Z i 就是所谓趋势分量。a0、a1、a2、a3、a4、a5……等待定系数须用最小二乘法原理求取，最小二乘法可使多项式中的误差波动达到极小，也就是使趋势值Z i更好地逼近元素的含量Z。求取各采样点元素含量的趋势值Z i后，即可用每点的实际元素含量Z减去该点的趋势值Z i求得每点的剩余值T i。即
T i = Z - Z i
剩余值为负值的，计为零。根据每点所求得的剩余值T i即可绘出剩余值等值线图。
趋势面方程阶数的选择在数学理论上是应以求出的趋势值Z i最为逼近观察值Z，即拟合度最大为宜。拟合度以趋势面上的变差占总变差的百分比来表示。但在实际成图过程中，拟合度的选择要充分考虑化探工作的目的和工作区地质构造及矿化分布等情况，拟合度过高，剩余异常就少了。一般区域化探拟合度选择为20%。由于本次工作的目的是突出矿区的剩余异常，拟合度的选择为15%左右。
②编图方法
以求得的每个元素含量的趋势剩余值T i成图，方法同单元素成图，作出综合等值线图即可。
⑷单元素值因子得分异常图的编制
①因子得分数字化处理过程
因子得分数字化及成图方法简述如下：
化探样品的多元素分析数据（变量）之间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标反映各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此不相关，就是说其所代表的信息不重叠，这种数理统计方法称为因子分析。代表各类信息的综合指标称为因子或主成分。具体的程序是：①通过对原始数据变量（元素含量）的相关分析结果，进行初始因子的提取并获取碎石图信息和因子负荷矩阵；②在此基础上选择一定的方法进行因子旋转并获取旋转后的因子负荷矩阵和因子转换矩阵；③建立起因子得分系数矩阵和回归因子分数的协方差矩阵（以考察旋转后的因子是否仍然正交）；④根据因子得分系数导出每个因子得分的计算方程式；⑤将每一采样点的各个原始变量（元素含量）代入因子得分的计算式，求出每一采样点各因子得分值；⑥根据每一采样点各因子得分值编制因子得分等值线图。
如某矿区次生晕数据因子分析根据原始数据相关分析结果，初始因子采用主成分分析法提取公因子，初始分析结果和因子碎石图（图1）表明：第１初始因子和第２初始因子之间、第６初始因子和第７初始因子之间特征值差值较大，第3、第4、第5、第６初始因子相互之间特征值差值较小，因此可以初步得出提取３个综合因子将能得出概括出各元素数据所反映的大部分的信息的认识。因子旋转使用Varimax法（方差最大旋转法），经３次迭代收敛，得出的旋转后的因子负荷系数矩阵（表1）表明：经旋转后３个综合因子负荷系数对各原始变量（元素）的绝对值有较大的差别。第1因子（F1）对Pb、Zn有绝对值较大的负荷因子，第2因子（F２）对As、F有绝对值较大的负荷因子,第3因子（F3）对Sn有绝对值较大的负荷因子。因此，第1、第2和第3因子实际上也可以命名为Pb-Zn因子As-F因子和Sn因子。因子得分使用Regression法（回归法）计算，其因子得分的均值为０，其方差等于估计因子得分与实际因子得分之间的多元相关的平方。得出的因子得分系数矩阵和估计回归因子分数的协方差矩阵（表2、表3）表明：旋转后的Ｆ1、Ｆ2和Ｆ3是完全不相关的，说明说明正交旋转后因子仍然正交。根据因子得分系数和原始变量（元素含量）的标准化值可以计算出各观测点（采样点）的各因子的得分数：
F1=0.537×C Pb+0.520×C Zn+0.295×C Cu+0.129×C Ag+0.009×C As-0.151×C F+0.038C Sn F2=-0.100×C Pb-0.187×C Zn+0.236×C Cu+0.234×C Ag+0.526×C As+0.668×C F+0.059C Sn F3=0.009×C Pb-0.156×C Zn+0.331×C Cu-0.565×C Ag-0.041×C As-0.045×C F+0.716C Sn
表2 因子得分系数矩阵
以上各式中C Pb、C Zn、C Cu、C Ag、C As、C F、C Sn分别为各采样点各元素的含量（标准化值）。由以上各式可以看出，各元素对每一因子的贡献是有很大不同的。Pb、Zn对第1因子（F1）
的贡献最大，As、F对第2因子（F2）的贡献最大，Sn对第3因子（F3）的贡献最大,Cu 对各因子特别是第3因子均有一定的贡献。
②编图方法
以求得的各采样点的各因子的得分数成图，方法同单元素成图，即作出F1、F2、F3等值线图。
化探数据处理成图的过程 毕武12段新力12黄显义12袁小龙12彭仲秋12李永华12 1?乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐， 830091 2?新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉， 831100 0前言 GeolPAS 软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件 功能 了解不够，有必要分专题将GeolPAS 处理数据及成图过程做一系统总结，下 面就化探数据处理成图的过程做一总结。 数据输入 *数据预处理 I I I II 「图件绘「输出… 图1金维地学信息处理研究应用系统 （GeolPAS ）图件制作流程 1处理步骤 化探处理的成果包括：（1）参数统计表；（2）R 型聚类分析-谱系图；（3）重复 样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；（4）点位数据图；（5）地球化学 图；（6）直方图；（7）组合异常图；（8）综合异常图；（9）远景区划图；（10）单元素 异常参数统计（附表册）；（11）异常剖析（附图册）；（12）综合异常登记卡（附表册）。 在GeolPAS 系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1数据检查 数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2分析处理 重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背 景值分析、R 型聚类分析、因子分析。 1.3数据分析 原测数据 重磁数据处理 电法数据处理 化探数据处理 数学地质数据处理 水文地质数据处理
数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。
1.4网格化 离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5成图 点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6单元素异常参数统计 1.7综合异常登记卡 图2化探数据处理成图流程 2具体处理过程
一、第4题方差分析 1.1 建立数据文件 由题意可知，在同一浓度和温度下各做两次实验，将每一次的实验结果看作一个样本量，共342=24 ??个样本量。 (1) 在“变量视图”下，名称分别输入“factor1”、“factor1”、“result”，类型设为“数值”，小数均为“0”，标签分别为“浓度”、“温度”、“收率”，factor1的值“1=A1，2=A2，3=A3”，factor2的值“1=B1，2=B2，3=B3，4=B4”，对齐选择“居中”。 (2) 在“数据视图”下，根据表中数据输入对应的数据。 数据文件如图1所示，其中“factor1”表示浓度，“factor2”表示温度，“result”表示收率。三种不同浓度分别用1、2、3表示，四种不同温度分别用1、2、3、4表示。 图1.1 SPSS数据文件格式 1.2 基本思路 ，利用单因素方差分析，对 (1) 设“浓度对收率的影响不显著”为零假设H 该假设进行判定。 ，则可 (2) 设“它们间的交互作用对收率没有显著影响”分别依次为假设H 是否成立。 以通过多因素方差分析工具，利用得出的结果即能证明假设H 1.3 操作步骤 (1) 单因素的方差分析操作 ①分析—比较均值—单因素；因变量列表：收率；因子：浓度； ②两两比较：选中“LSD”复选框，定义用LSD法进行多重比较检验；显著性水平：0.05，单击“继续”； ③选项：选中“方差齐次性检验”，单击“继续”； ④单击“确定”。 (2) 有交互作用的两因素方差分析操作
①分析—一般线性模型—单变量；因变量：收率；固定因子：温度、浓度； ②绘制。水平轴：factor1，选择浓度作为均值曲线的横坐标，单图：factor2，选择温度作为曲线的分组变量；单击添加—继续。 ③选项。显示均值：factor1，定义估计因素1的均值；显著性水平：0.05；单击“继续”； ④单击“确定”。 1.4 结果分析 (1) “浓度对收率有无显著影响”结果分析 执行上述操作后，生成下表。 表1.1 方差齐性检验 表1中Levene统计量的取值为0.352，Sig.的值为0.708，大于0.05，所以认为各组的方差齐次。 表1.2 单因素方差分析 从表2可以看出，观测变量收率的总离差平方和为119.58；如果仅考虑浓度单因素的影响，则收率总变差中，浓度可解释的变差为39.083，抽样误差引起的变差为80.875，它们的方差分别为19.542、3.851，相除所得的F统计量的观测值为5.074，对应的概率P值为0.016，小于显著性水平0.05，则应拒绝原假设，认为不同浓度对收率产生了显著影响，它对收率的影响效应不全为0。
数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：
4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。
（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，
内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿 化探数据处理及图件编制方法 1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区) ⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例 比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100% ⑵作出SSPS数据文件 将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。文件中列出项目为： ①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量 ②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量 ⑶计算各元素相对误差 重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。 C1为重采样或重分析抽查样的分析含量 C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量 | |为绝对值 RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差） ⑷计算各元素的合格率 η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100% 合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。 ⑸列表表示检查或分析质量结果 表××化探重采样抽查各元素的合格率(%) Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti 2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例) ⑴作出SSPS数据文件 作出下列SSPS数据文件： ①文件1：整个矿区数据文件； ②文件2：矿区地层数据文件； ③文件3：矿区岩浆岩数据文件； ④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件； ⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；
⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件； ⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件； ⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件； ⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件 每一数据文件的内容项目包括： 序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量 ⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计 统计的参数包括： ①元素含量平均值； ②最大值； ③最小值； ④标准离差； ⑤变化系数（标准离差/含量平均值）； ⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值） 整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。 ⑶整个矿区和各地质单元样品各元素的概率分布特征统计 ①标准离差 ②峰度 ③偏度 ④概率分布曲线特征 ⑷矿区各地层样品各元素的局域丰度和蚀变-矿化叠加系数特征统计 根据地球化学过程的基本定律(A.B.Vstelius,1960),一个矿区地层中元素的“丰度”应该是沉积岩沉积成岩时的初始平均含量，而不应包括后期岩浆、蚀变、矿化作用等地质作用造成的元素含量的增赢或亏损。而矿区内局部地区地层中元素的“局域丰度”，至少应排除最后蚀变-成矿作用叠加的那一部分元素的含量。若本区各地层中元素概率分布及其偏度和峰度特征表明元素呈偏对数正态分布。这说明地层中多数元素都受到了后期不同程度的蚀变-成矿作用的叠加。据此，剔除了不服从正态分布的超差样品(即含量大
￥ 数值分析思考题1 1、讨论绝对误差（限）、相对误差（限）与有效数字之间的关系。 2、相对误差在什么情况下可以用下式代替 3、查阅何谓问题的“病态性”，并区分与“数值稳定性”的不同点。 4、取 ，计算 ，下列方法中哪种最好为什么（1）(3 3-，（2）(2 7-，（3） ()3 1 3+ ，（4） ()6 1 1 ，（5）99- , 数值实验 数值实验综述：线性代数方程组的解法是一切科学计算的基础与核心问题。求解方法大致可分为直接法和迭代法两大类。直接法——指在没有舍入误差的情况下经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法，因此也称为精确法。当系数矩阵是方的、稠密的、无任何特殊结构的中小规模线性方程组时，Gauss消去法是目前最基本和常用的方法。如若系数矩阵具有某种特殊形式，则为了尽可能地减少计算量与存储量，需采用其他专门的方法来求解。 Gauss消去等同于矩阵的三角分解，但它存在潜在的不稳定性，故需要选主元素。对正定对称矩阵，采用平方根方法无需选主元。方程组的性态与方程组的条件数有关，对于病态的方程组必须采用特殊的方法进行求解。 数值计算方法上机题目1 1、实验1. 病态问题 实验目的： 算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”和“坏”之别。所谓坏问题就是问题本身的解对数据变化的比较敏感，反之属于好问题。希望读者通过本实验对此有一个初步的体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 $ r e x x e x x ** * ** - == 141 . ≈)61
《统计与数据分析》 数据分析实验作业 数据来源于大肠杆菌Escherichia coli K-12 MG1655注释的4289个编码蛋白基因的长度l（单位：核苷酸，NT）及其GC含量r（%）。其中，第1列为基因序号，第2列为基因的长度l（单位：核苷酸，NT），第3列为基因的GC含量r（%）。试针对这一组数据完成下列数据分析工作： 一. 将全部4289个基因视为总体Y，请完成如下工作： 1. 严格按照要求（注意：软件自动生成的结果视为无效作业），分别画出基因长度l和基因GC含量r的频率直方图和箱线图，并对这两类数据的异常值进行分析； 2. 分别求出基因长度l和基因GC含量r的均值、标准差、极差、中位数、众数、变异系数，并在k≤10范围内依次、完整地检验Chebyshev定理； 3. 基于总体Y，考察l与GC含量r比值l/r，请设计抽样对l/r进行比值估计与单随机变量估计的抽样效率的比较分析，并以合适的图示表示比较结果； 4. 基于总体Y，根据中心极限定理构造一个基于GC含量r值的模拟总体数据X，并以合适的图示表示，要求总体X为经过显著性水平α=0.01下的K-S检验的标准正态分布，且X的个体数目也为4289，取值可表示为R。（提示：简单随机抽样的样本均值R近似服从正态分布，样本容量n自定。） 二. 基于服从标准正态分布的总体X，请完成如下工作： 1. 从中进行1次简单随机抽样（容量n=277），求出样本均值和样本标准差，并画出这一样本的频率直方图和箱线图；由此估计总体X的正态分布参数（方法不限，需写出具体求解过程），并分别采用自举法（Bootstrap）重复抽样1000次，分别确定该样本均值和该样本标准差是否处于90%的置信区间（以上下5%分位数来定义90%的置信区间），并以合适的图示表示自举法重复抽样1000次以及该置信区间的结果； 2. 进一步地，进行100次容量为n=61的简单随机抽样，分别画出样本均值、样本标准差的频率直方图，考察同样参数估计方法所估计参数的90%置信区间的情况，并以合适的图示表示（提示：（1）相关分布的分位数表可参考本课程讲义；（2）请参考本课程讲义的表示方式。）。 三. 对于总体Y，将全部4289个基因视为从某一总体中进行1次简单随机抽样的样本（容量n=4289），给定显著性水平为10%，试考察基因长度l与GC含量r是否相互独立。要求写出具体的分析过程。（提示：相关分布的分位数表可参考本课程讲义。） 要求： （1）本次数据分析以实验报告形式打印、装订提交，请在第一页注明学号、姓名； （2）请保证独立完成本作业，鼓励自行编程完成上述数据分析，也可使用相关软件（不限）；（3）本作业占课程总成绩15%。
化探数据处理成图的过程 毕武1、2段新力1、2黄显义1、2袁小龙1、2彭仲秋1、2李永华1、2 1.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，830091 2.新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉，831100 0 前言 GeoIPAS软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeoIPAS处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。 1 处理步骤 化探处理的成果包括：(1)参数统计表；(2)R型聚类分析-谱系图；(3)重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；(4)点位数据图；(5)地球化学图；(6)直方图；(7)组合异常图；(8)综合异常图；(9)远景区划图；(10)单元素异常参数统计(附表册)；(11)异常剖析(附图册)；(12)综合异常登记卡(附表册)。 在GeoIPAS系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1 数据检查 数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2 分析处理 重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R型聚类分析、因子分析。 1.3 数据分析 数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。
1.4 网格化 离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5 成图 点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6 单元素异常参数统计 1.7 综合异常登记卡 图2 化探数据处理成图流程
2 具体处理过程 2.1 数据检查 我们的数据处理工作从化验室提供的样品分析报告开始，项目要提供坐标和样品对应的分析数据，坐标我们一般取实际工作中的米单位，系统中默认东西向横坐标为X坐标，不加带号，南北向纵坐标为Y坐标，需要时还要提供样品对应的地质编码，我们拿到这个数据后首先进行数据检查，以确保数据中不出现写错、漏填、负数、0、>等字符，如果有这样的情况要找实验室给予纠正。数据准备好后，我们要把数据转换成TXT后缀的文本文件，这就做好了处理前的准备数据工作。 2.2 分析处理 2.2.1 重复样三层套合方差分析 一般是从分析样品的结果中挑出来重复样的分析值，每组四个样品，按如下顺序排列： 11 第一次采样第一次分析 12 第一次采样第二次分析 21 第二次采样第一次分析 22 第二次采样第二次分析 结果： 三层套合方差分析成果--元素:Cu 三层套合方差分析成果--元素:Au 查表：Fa0.05(18,19)=1.35 Fb0.05(19,38)=1.22 Cu：11.152 > 1.35 1.482 > 1.22 即：F1>Fa F2>Fb Au：10.781 > 1.35 0.483 < 1.22 即：F1>Fa F2 枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析 1.实验数据背景叙述。 一：实验关于枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析。酚类物质是植物体内重要的次生代谢产物，主要通过莽草酸和丙二酸途径合成，广泛分布于植物界。许多的酚类物质具有营养保健功效。现代流行病学研究证明，经常食用富含酚类物质的果蔬能够预防由活性氧导致的相关疾病如癌症、糖尿病、肥胖症等的发生。 二：实验问题：为提高枣果皮中的酚类物质的提取效率，该文以马牙枣为试验材料，对枣果皮中酚类物质提取条件进行了优化。同时分析枣果皮提取物中酚类物质的抗氧化活性。 三：实验目的：要通过实验得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件。并对提取物中酚类物质清除DPPH，2，2'－连氮基双（3－乙基苯并噻唑啉）－6－磺酸(ABTS)自由基及铁还原能力进行探讨，同时与合成抗氧化剂2，6-二叔丁基对甲酚（BHT）的抗氧化能力进行比较。 2. 实验数据处理方法选择及论述。 一：单因素试验（获得数据，将数据输入excel中，使用excel绘制图表，以便直观感受影响因素对实验的影响趋势。） 以冻干枣果皮为材料，分别以甲醇浓度、提取温度、提取料液比和提取时 间作为因素，分析不同的提取条件对枣果皮中酚类物质提取效果的影响，检测 指标为提取物中总酚含量。 二：正交试验（设计正交试验以便获得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件， 用excel进行结果直观分析，见表2。） 以冻干枣果皮为材料，以提取溶剂浓度（A）、提取温度（B）、料液比（C）、和浸提时间（D）作4 因素3水平的L9（34）正交设计（见表1），检测指标为 提取物中总酚含量。 表1 枣果皮中酚类物质提取因素水平表 三：统计分析 所有提取试验均重复3 次，每次提取液的测定均重复3 次。结果表示为平 均值±标准偏差。应用excel软件对所有数据进行方差分析。 3. 实验数据的处理的过程叙述。 一：在单因素试验中，将每次试验结果输入excel中，选中表格，点击“插入”柱形图。 化探数据处理及图件编制 第二节分析方法及质量评述 一、分析方法 本次扫面和异常查证的全部样品均交由四川省地矿局华阳地矿检测中心测试，根据任务书要求共分析测试元素14种。 样品从加工到测试到质量监控均按中华人民共和国地质矿产行业标准DZ0130-1994《地质矿产实验室测试质量管理规范》、ISSN-1870《1?5万区域地质调查及地球化学样品分析方法及质量管理指导性规程》和2002年新疆地勘局试验管理科《1?5万化探样品分析质量过程管理规则报告》进行。14种元素的分析方法见表3,3。 二、技术要求 1、报出率 十四种元素的总报出率应大于95%。 2、外检样 对已测试样品，测试单位按照3%的比率进行外检。 3、分析质量检查及质量监控方案 为了有重点地监控元素的分析质量，实验室在送样单位确定的分析元素中，要再选择若干种主要监控元素并根据这些元素在本省制备的全部GRS二级标样中选择四个在元素含量范围及基体组成均为合适的GRD二级标样作为本图幅质量检查监控之用。主要监控元素和二级标样的选择均应和送样单位协商进行。每一大批样品测定完毕后，应将数据交给质量管理人员，对每一小批中插入的四个二级标样及四个重复分析(内部检查)样进行统计计算，并及时绘制日常质量监控图，在日常金的分析工作中，必须进行不小于10%的内检抽查。为满足在一个较大范围的成矿远景区 带内的1?5万图幅的拼接，应对分析的准确度进行检查和考核，为此实验室应在每一个1?5万普查化探项目完成后，分析8个GSD一级标样一次，痕金分析也应用金标样作准确度检查。准确度和精密度计算结果应符合表3,2的要求。 4、微量金 由于金元素在自然界中的均匀度和赋存状态对分析检测影响比较大，为确保金元素的分析质量，化验室特采用两种监控措施: 第一，在每一分析批次的50个样品中插入两个国家?级标准物质GBW系列，用以计算实测值与推荐值之间的对数偏差: ΔlgC,lgC,lgC; 定值实测值 第二，该地区样品分析结果结束或阶段性结束后，再对高、低异常点进行随机抽样检查约20%. 5、?级标样 为严格监控各元素的分析质量，实验室选取了四个不同含量的GRD系列监控样，每批次50个样品密码插入一组，与样品同时分析。然后计算四个监控样实际测定值与监控样定值之间的平均对数偏差X和对数标准差λ(统计结果见表3,2)，其计算公式如下: L n ,lgC,i,1 ΔlgC,lg C-lgCX,L定值测定值 n n22(,lgC)-nX,L,1iλ, n,1 6、重复分析样编码 重复采样及重复分析样的编码，两个二级监控样的密码空号均由野外采样单位确定。同时野外采样单位负责重复采样和重复分析结果的方差分析。 三、质量评述 1、报出率 第三章 误差和分析数据的处理 作业及答案 一、选择题(每题只有1个正确答案) 1. 用加热挥发法测定BaCl 2·2H 2O 中结晶水的质量分数时，使用万分之一的分析天平称样0.5000g ，问测定结果应以几位有效数字报出？( D ) [ D ] A. 一位 B. 二位 C .三位 D. 四位 2. 按照有效数字修约规则25.4507保留三位有效数字应为( B )。 [ B ] A. 25.4 B. 25.5 C. 25.0 D. 25.6 3. 在定量分析中，精密度与准确度之间的关系是( C )。 [ C ] A. 精密度高，准确度必然高 B. 准确度高，精密度不一定高 C. 精密度是保证准确度的前提 D. 准确度是保证精密度的前提 4. 以下关于随机误差的叙述正确的是( B )。 [ B ] A. 大小误差出现的概率相等 B. 正负误差出现的概率相等 C. 正误差出现的概率大于负误差 D. 负误差出现的概率大于正误差 5. 可用下列何种方法减免分析测试中的随机误差( D )。 [ D ] A. 对照实验 B. 空白实验 C. 仪器校正 D. 增加平行实验的次数 6. 在进行样品称量时，由于汽车经过天平室附近引起天平震动产生的误差属于( B )。 [ B ] A. 系统误差 B. 随机误差 C. 过失误差 D. 操作误差 7. 下列表述中，最能说明随机误差小的是( A )。 [ A ] A. 高精密度 B. 与已知含量的试样多次分析结果的平均值一致 C. 标准偏差大 D. 仔细校正所用砝码和容量仪器 8. 对置信区间的正确理解是( B )。 [ B ] A. 一定置信度下以真值为中心包括测定平均值的区间 B. 一定置信度下以测定平均值为中心包括真值的范围 C. 真值落在某一可靠区间的概率 D. 一定置信度下以真值为中心的可靠范围 9. 有一组测定数据，其总体标准偏差σ未知，要检验得到这组分析数据的分析方法是否准确可靠，应该用( C )。 [ C ] A. Q 检验法 B. G(格鲁布斯)检验法 C. t 检验法 D. F 检验法 答：t 检验法用于测量平均值与标准值之间是否存在显著性差异的检验------准确度检验 F 检验法用于两组测量内部是否存在显著性差异的检验-----精密度检验 10 某组分的质量分数按下式计算：10 ???= m M V c w 样，若c =0.1020±0.0001，V=30.02±0.02， M=50.00±0.01，m =0.2020±0.0001，则对w 样的误差来说( A )。 [ A ] A. 由“c ”项引入的最大 B. 由“V ”项引入的最大 Answer of Homework 2 1.6 计算下列各式的卷积： （a ）()e (),()e (),at bt x t u t h t u t a b --==≠ Answer: （a ）通过卷积定义()0()()()d e e d ,0t at b t y t x h t t τττττ∞----∞=-=≥??，因此 ()[(e e )/(b )]()at bt y t a u t --=-- 1.7 计算下列各式的卷积，并画出结果曲线。 （b ）21()(2),()(2)2n x n u n h n u n -??=-=+ ??? Answer: 定义信号11()()2n x n u n ??= ??? 和1()()h n u n = ，可以发现1()(2)x n x n =-，1()(2)h n h n =+，因此, 1111()()()(2)(2)(2)(2)k y n x n h n x n h n x k h n k ∞ =-∞=*=-*+=--+∑ 用2m + 代替k 得到: 111011()()()21()22m n n m m y n x m h n m u n +∞=-∞=??????=-==-?? ? ?????????∑∑ 2n 1.9 一因果LTI 系统，其输入输出关系由1()(1)()4 y n y n x n = -+给出，若()(1)x n n δ=-，试求()y n 。 Answer: 由于该系统为一因果系统，因而()0,1y n n =<从而得到 1 1(1)(0)(1)0114 111(2)(1)(2)0444 111(3)(2)(3)0416161()()4 m y y x y y x y y x y m -= +=+==+=+==+=+== 因此， 11()()(1)4 n y n u n -=- 1.12 给定()(2),()e (1)t x t u t h t u t =-=--。试计算卷积()()()y t x t h t =*。 Answer: 试验设计及数据分析第一次作业习题答案 习题答案 1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下： 试求它们的加权平均值。 解：根据数据的绝对误差计算权重： 因为 所以 2．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。 答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。如 3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为，试求其相对误差。解： 4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg 维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。 解：，所以 所以m的范围为 或依据公式 5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。 求最大绝对误差和相对误差。 解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa， 则 2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa， 所以 3）1mm水柱代表的大气压：，其中，通常取 则 6．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。样本测定值为3.48，3.37，3.47，3.38，3.40，3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s、标准差、样本方差、总体方差、算术平均误差和极差。 解： 数据计算公式计算结果3.48 算术平均值 3.421667 7．A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（）分别为： 分析人员A：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析人员B：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（） 解：依题意，检验A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异，采用F双侧检验。根据试验值计算出两种方法的方差以及F值： 3.37 几何平均值 3.421407 3.47 调和平均值 或 3.421148 3.38 标准样本差 0.046224 3.40 总体标准差 0.042197 3.43 样本方差0.002137 总体方差0.001781 算术平均误差0.038333 极差0.11 Mapgis处理化探数据程序与步骤 一、安装系统 （一）软件拷贝 将Mapgis65版以及模拟狗拷贝到计算机某个硬盘中 （二）装模拟狗 在控制面板界面中通过添加新硬件的方式装好模拟狗，注意不同的示窗操作系统用不同的版本。 （三）装Mapgis65 系统 打开硬盘中的Mapgis65文件夹，点击Setup按钮，计算机会自动安装，安装过程根据提示进行即可。 二、数据预处理 （一）数据分类 将各元素含量与其对应采样点的坐标分别用Excel表格程序整理好，并按元素分别建立不同的文件夹。 （二）数据格式转换 1、将Excel文本格式另存为纯文本格式 2、在Word界面打开某某元素的纯文本数据文件，在编辑菜单下点替换按钮，后将所有数据间的空格在英文状态下用逗号替换。然后将第一行（即元素符号及x、y坐标符号行）改写为“notgrid”，再将数据另存为det文件。 三、数据处理与成图 （一）高程点标注 1、打开Mapgis 主菜单，选择空间分析下拉菜单的DTM分析。 2、在“文件”下拉菜单中点击“打开三角剖分文件”，后打开某元素数据的det文件。 3、在“模型应用”菜单中选择“高程点标注制图”。 4、在高程点标注显示界面中，分别选择：标注符号及其尺寸大小，标注数据位置、字体大小、颜色、小数位数等。确认后，在“文件”菜单中选择“存数据于点数据文件”保存处理好的高程点数据。 （二）离散数据网格化 1、在空间分析下拉菜单的DTM窗口中，在“文件”菜单中选择“打开数据文件”打开前面保存的某元素高程点数据文件。 2、在Grd模型菜单中，选择“离散数据网格化”按钮。 3、在离散数据网格化界面中选择：X、Y坐标的起点、终点、网格间距、网格化方法（一般用距离幂函数反比加权网格化），修改文件换名，后确定。计算机将自动进行数据网格化处理。 4、保存网格化后的数据。 （三）无效化处理 1、在DTM窗口中打开已经进行的网格化Grd数据文件。 2、在“文件”菜单中选择“打开数据文件”，打开对应元素的点数据文件。 3、在在Grd模型菜单中，选择“规则网无效化处理”按钮。 4、在裁剪区域选区方式中选择“鼠标选取任意区域”，确认后，用鼠标选取需要勾绘等值线的区域，注意：在最后一个选择点封闭时，通 第一章数据描述分析 （一）目的与要求： 掌握利用统计软件求样本的数据特征、数据的分布，并理解所求各统计值的实际意义及作用，能把数据特征及数据分布用以解决实际问题。 掌握正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等几种常见分布的拟合检验方法。 理解相关的本质含义，并会判断几个变量的相关性，掌握几种不同相关性的差别方法；能利用软件输出的结果判断变量的相关性。 （二）重点与难点： 掌握求数据的数字特征的程序结构,并能看懂程序输出的结果。区别不同的程序过程能求得一些相同的结果，但它们的功能上的区别；掌握几种描述数据分布软件处理方法、意义、实际应用；掌握平均数与中位数的区别与优劣；理解并能利用程序计算结果计算上、下截断点，会利用上、下截断点判别一组数据中是否有截断点，会处理异常值。 掌握多元数据的数字特征及相关性的判断，并会应用程序结果。 1.1 某小学60名11岁学生的身高（单位：cm）数据如下： (1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度； (2)计算中位数、下和上四分位数、四分位极差、三均值； (3)作出直方图； (4)作出茎叶图； α=）； (5)进行正态W检验（0.05 (6)进行经验分布函数的2χ检验。 126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 1.2 1949－1980年全国历年人口（单位：亿人）如下： (1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度； (2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差、三均值； (3)作出直方图； (4)作出茎叶图； (5)找出异常值。 α=）； (6)进行正态W检验（0.05 (7)进行经验分布函数的2χ检验。 5.4167 5.5196 5.6300 5.7482 5.8796 6.0266 6.1465 6.2828 6.4653 6.5994 6.7207 6.6207 6.5859 6.7295 6.9172 7.0499 7.2538 7.4542 7.6368 7.8534 8.0671 8.2992 8.5229 8.7177 8.9211 9.0859 9.2420 9.3717 9.4974 9.6259 9.7542 9.8705 10.0072 10.1541 10.2495 MAPG IS 数字高程模拟系统在化探数据处理中的应用 何明华 (甘肃省地勘局第一地质矿产勘查院,甘肃天水 741020) 摘要:地球化学普查水系沉积物测量和土壤测量数据具有三维特征。利用MAPGIS 数字高程模拟系统绘制普查区金、银、铜等元素的点位图、原始数据图、地球化学图,不仅缩短了数据处理的周期,而且保证了空间数据的精确性,具有较强的实用性。关键词:数据高程系统;处理;化探;数据 中图分类号:P 208 文献标识码:B 文章编号:1001-358X(2005)02-0013-03 随着计算机数据处理能力的不断提高,自动测量仪器广泛使用以及制图技术的发展,一种全新的数字描述地理现象的方法)))数字高程模型(DT M )日渐普及。数字高程模型(DT M )是利用已有的观测数据经过专业处理产生,利用计算机自动产生各类专业地学图件并进行专业分析。MAPGIS 地理信息系统是集数字制图、数据库管理及空间分析为一体的空间信息系统。随着该系统在地质勘查部门的进一步推广和应用,地质找矿和地质勘查技术方法和手段有了进一步的提高。在地球化学普查中,利用MAPG I S 数字地面高程模拟系统绘制普查区金、银、铜等金属元素的点位图、原始数据图、地球化学图,不仅提高了地质工作人员的工作效率,缩短了工作时间,而且保证了空间数据的精确性。1 化探数据的特征 地球化学普查的主要目的是在勘查区域内查明成矿有利地段以及与找矿有关的地球化学特征,圈出 各类区域性异常及成矿有利的远景区,寻找目标靶区,为进一步开展其它地质勘查工作提供依据。通常采用的化探方法主要有:水系沉积物测量和土壤测 量,工作精度为1:5万,采样密度一般为4-8个点/km 2 。采样点在勘查区分布比较均匀(图1) [1] 。 图1 设计采样点分布图 水系沉积物测量和土壤测量数据具有三维特征,即采样点平面坐标及每一个采样点样品经过化验得出的金、银、铜、铅、锌等金属元素的含量,平面坐标由地质人员利用GPS 全球定位系统采集。数据结构见(表1) 表1 水系沉积物测量数据一览表 采样点号 样品编号 采样点坐标Au Ag Cu Pb X Y w(10-6)w(10-6)w(10-2)w(10-2)88c 13821650440470117010812511261588d 23821080440530114010342114241289c 33821300440721110010772317221289d 43822078440789117010872415231490c 53821850440920313010492211311290d 63822230440500018011352512221589a 73822800440850110010662219211888b 83822330441240113010962517221680c 938219504412502011012582513261789b 103822870441280119010902414321890a 11 3822650 441680 113 01158 2516 3513 13 第2期2005年6月 矿 山 测 量M I NE SURVEYI NG No 12 June 12005 1.（P24,课后习题1.5（a,c,e ））试确定下列系统的（1）记忆性；（2）时不变性；（3）线性；（4）因果性；（5）稳定性。 （a ）(t)(t -2)+(1-t)y x x = （c ）()(t)sin 2(t)y t x =???? （e ）()(1)()y n n x n =+ 解： （a ）记忆，时变，线性，非因果性，稳定性； （c ）无记忆，时变，线性，因果性，稳定性； （e ）无记忆，时变，线性，因果性，不稳定性； 备注：本题中关于时变与时不变系统的判定，错误率较高，故特以（a ）为例，时变性质解答如下： 设：()0g (t )t x t =-，且有()T (t 2)+(1t)x t x x ??=--??，则： ()()()()()0000T (t 2)+(1t)t 2+1t =(t 2)+(1t )g t g g x t x t x t x t ??=--=--------?? 又：()()()()00000(t )t 2+1t =(t 2)+1t +y t x t x t x t x t -=------- 显然：()0T (t )g t y t ??≠-??，故为时变系统。 又注：对于()T g t ????，信号先经过系统再做时移；0(t )y t -，信号先做时移动再经过系统。 如果还不理解，做题可以这样判断：只要信号(t)x 中t 的系数不为1，则该系统必定为时变系 统，如本题中(1-t)x ，t 的系数为-1，不是1，时变系统。此外，若信号(t)x 的系数含有t ，该系统也为时变系统，如()sin 2(t)t x ????，系数为()sin 2t 含有t ，为时变系统。这是我做题自己积累的经验，大家选择性使用。 2.（P24,课后习题1.7）计算卷积并画出结果曲线 -1()(1),()(1)3n x n u n h n u n ?? =--=- ??? 解：利用定义可知， 1 1 ()()()()() 1 () (1)(1) 31 ()(1)31 ()(1) 3k k k k k k k y n x n h n x k h n k u k u n k u n k u n k ∞ =-∞ ∞ -=-∞--=-∞∞ =-=*= -= ----=--= +-∑∑∑∑ 用p 代替-1k 则， 101 ()()()3 p p y n u n p ∞ +==+∑ 地球化学数据 处理与图件编制方法流程 编写人:刘红杰 QQ:498236930 内蒙古第三地质矿产勘查开发院 一、指导思想 成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发，借助已建立的地球化学信息提取技术，充分利用地球化学调查所获得的海量数据信息，提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息，并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件，为资源潜力评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学支撑。 二、工作内容 （一）基础图件 成矿地质背景条件的地球化学信息提取首先是要编制有关基础地球化学图件。主要有： 1. 39种元素（化合物）地球化学图 2. 地球化学组合异常图 3. 地球化学综合异常图 （二）解释推断图件 地球化学解释推断图件，内容包括： 1. 地球化学推断解译地质图 2. 地球化学找矿预测图 三、工作方法 （一）数据校正处理 由于区域地球化学数据受地理景观、采样介质、分析手段的影响，不可避免的产生明显的系统误差，尤其是涉及到区域性的化探数据，这种误差更为突出。因此，在各省进行数据处理与专题地球化学图编制之前，有必要分别对各元素进行系统误差的处理，以便能更好地反映地质现象和矿产信息。误差处理主要针对图幅间（包括分析批次）明显的系统分析误差（必须处理）和地质景观环境差异影响解释的效果（根据解释的需要确定）。 1. 系统误差特征及处理原则 （1）分析误差源，所展示的数据误差与周边数据值具有明显的台阶状。 （2）数据误差在空间上具有区域性特点，区域、图幅或分析批次。 （3）在数据值的分布上，掩盖了地球化学特征和地质特征展布的延续性和规律性。 （4）在数据处理方法上，尽可能地选择线性校正，通过简单的计算可以复原数据。 2. 系统误差处理步骤 （1）按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图，分级方法采用累计频率方式。 （2）通过校正图示窗浏览原始数据全图，确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域－＞图幅－＞批次；采用图形编辑工具，在图上直接圈定要处理的区域（用面的方式表示）。 （3）确定局部图幅和分析批次范围产生的系统误差，校正单元由系统提供的工具直接在显示窗中勾绘，确定完所有需要校正单元，各校正单元的ID需设定为唯一。 （4）建立校正单元与处理数据表空间位置索引关系。 （5）确定各单元的校正值或校正系数，主要方法是与单元周边数据进行对比分析，部分规律性较复杂的单元可以通过统计规律确定，同时还需考虑地球化学分布的整体空间分布趋势和地质背景； 计算方法推荐采用：V ai=A V i+B 其中：V ai为校正点校正后数据，A为校正系数，V i为校正点原始数据，B 校正常数。A与B值的确定参照校正单元周边数据单元（正常的数据单元）确定，可以由经验判断，也可通过统计规律确定。 （6）数据校正，可采用SQL语言操作模式或应用软件系统提供的专用工具，按确定的校正值对各校正单元逐一进行计算。 元。 （5）单元校正计算，以基准单元为基础，应用归一化方法调整其他单元的数据值。计算方法推荐采用： V aij=V ij×(V j/V r)实验设计与数据处理分析大作业(正交试验)
化探数据处理及图件编制
第三章 误差和分析数据的处理作业及答案(1)
信号处理与数据分析第一章作业答案(B).邱天爽.
试验设计及数据分析第一次作业习题答案知识分享
Mapgis处理化探数据程序与步骤
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信号处理与数据分析 邱天爽作业答案 Part
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