《核数据处理》课程设计报告
在本课程设计中，所要做的是对所给的谱数据进行一系列处理，达到想要的结果。在对所给的数据进行图像成型时，会发现谱线有很多“粗糙”之处，这是由于在实验中得到这些谱数据的时候会有噪声的干扰或统计涨落的影响，造成谱数据的不平滑，而此就会形成谱线中真峰被湮没。在此，我们需对谱线进行平滑处理和寻峰。谱数据的平滑就是以一定的数学方法对谱数据进行处理，减少谱数据的统计涨落，但平滑之后的谱曲线应尽可能的保留平滑前谱曲线中有意义的特征，峰的形状、峰的净面积和峰的位置不应产生很大的变化，在进行平滑处理时，只要选择合适的滤波方法，就能够使平滑后的谱既保留了原始谱中的峰和本底的形状和大小，又得到最佳信噪比。而在能谱数据中进行寻峰是为了找出各个峰的峰位，再根据各个峰的能量来决定被测样品中是否存在某种核素，其寻峰最关键的目的是为了判别是否有峰的存在。在寻峰之后确定峰的峰位和道址，以及峰位的计数。寻峰的方法有很多种，每种方法都有优缺点，但不管哪种方法要从谱中正确的找到全部存在的峰是比较困难的。
2、实验内容
2.1 读取谱数据文件，对原始谱数据作图
2.2 对所给的谱数据进行平滑处理，利用各种方法处理，再对谱线进行平滑前与平滑后的比较
2.3 在平滑后的谱数据的基础上进行寻峰，找出峰位的道址和计数。
3.1 谱平滑处理的方法及原理：
重心法原理：所谓的重心法就是假设光滑后的数据是原来数据的重
心。对某一点的集合体，由于各质点所受到的合外力的大小和方向不同，导致各点质向不同方向运动不同的距离，如果质点系所受的合外力为0，那么该物体的重心不变。对于能谱而言，由于噪声信号的幅度平均值为0，所以谱线上各数据点的重心是不变的。假设噪声对相邻两道计数的干扰相同时，则对于第i 道及第i+1道数据的重心应为此两道数据的平均值。由于能谱中不存在半道，则可以推断重心法的
3点平滑公式： )2(4121+--
++=i i i i y y y y (1)
5点平滑公式： )464(161
2112++---++++=i i i i i i y y y y y y (2)
7点平滑公式： )61520156(64
1
321123+++----++++++=i i i i i i i y y y y y y y y (3)
这种平滑方式的优点是全因子都是正数，平滑之后的谱数据不可能出现负值，从而提高了光滑之后的谱数据的可靠性。这在原始数据中本底很小、峰很高、而且峰的宽度很窄时是非常重要的。 多项式最小二乘移动平滑法原理：其基本思想是，当求得平滑之后谱的第i 点数据时，先在原始谱数据第i 点的左、右各取m 个数据点，形成一个共有w=2m+1数据点的窗口。在这个窗口中用多项式拟合原始谱数据，则拟合多项式在i 点的值就是平滑后的谱在i 点的值。当i 值沿谱数据移动时，就可以得到整个平滑后的谱数据。这种方法就是多项式最小二乘移动平滑法。
采用五点三次多项式拟合得：
)31217123(35
1
2112++---
-+++-=
i i i i i y y y y y y .......(4) 对同一种数字滤波器，光滑所用的窗口越宽（w 越大），噪声减小 就越多。W 大相当于w 小时光滑的次数增多。需要光滑所用的滤波窗口越宽，滤除噪声的效果越好，但同时也会使得特征峰被展平，谱的原始特征受到破坏。一般来说选择比被光滑谱区的值小1-2道的点数进行谱光滑最佳，通常取w=5或7。
七点算术滑动平均法原理：所谓的七点算术滑动平均法就是取一点的左、右各3个点，加上此点本身一共7个点，对此7个点求得平均值，求得的平均值作为处理后此点的值。7点算术滑动平均法的公式为： )7
1
321123+++----
++++++=i i i i i i i i y y y y y y y y （ ......(5) 此方法平滑是最简单的，但是可能会把一些真峰在处理之后给去除，造成了寻峰的误差。
3.2 寻峰
能谱分析对寻峰方法的基本要求如下：
（1）比较高的重峰分辨能力。能确定相互距离很近的峰的峰位 （2）能识别弱峰，特别是位于高本底上的弱峰。 （3）假峰出现的几率要小。
（4）不仅能计算出峰位的整数道址，还能计算出峰位的精确值，在某些情况下要求峰位的误差小于0.1道。
3.2.1简单比较法：是一种最直观又快速的寻峰方法。其基本思想是：在谱数据中，若某一道的数据比邻近的几道大得多，则可以认为该道存在一个峰。连续检索光滑后的谱数据，如果在第m 道同时满
足的下列关系式：
i m y --
-
+-
-
-i
m m m y y y 2 (6)
则在第m 道就有一个峰。式中，k 是寻峰阈值，通常取1；w=2i+1为寻峰窗口的宽度，一般i 取2或3。
该方法适合于寻找很强的单峰，在高本底上寻找弱峰以及分辨重峰的能力都比较差。对分辨率比较好的谱线，效果还好；对分辨率比较低的谱线，寻峰结果较差。但方法简单，运行程序快。 3.2.2一阶倒数法：
寻峰的计算过程：首先计算出待分析道区平滑后的谱数据的一阶倒数值。计算如采用五点三次平滑公式的一阶倒数公式
)(12
1
2112'
++---+++=
i i i i i y y y y y 沿道址i 增加的方向检索一阶倒数值从正到负点，其零值点所对应的道址即为峰位。
一阶倒数法寻峰方法是最常用的一种方法。用这种方法能找出大部分的单峰。计算方法也较简单，运算速度比较快。其主要的缺点是不能分辨相距很近的重叠峰。 4、编程程序及平滑后图形
原始图形：
020040060080010001200
50100150200250300350
400
4.1平滑
4.1.1重心法三点平滑法：
y=data;（导入谱数据） m=4;
plot(y); for j=1:m
for i=2:(1024-j)
Y(i)=1/4*(y(i-1)+2*y(i)+y(i+1));（重心法三点平滑法公式） end y=Y; end
plot(Y)
020040060080010001200
50100150200250300350
4004.1.2重心法五点平滑法：
y=data;（导入谱数据） m=6;
plot(y); for j=2:m
for i=3:(1024-j)
Y(i)=1/16*(y(i-2)+4*y(i-1)+6*y(i)+4*y(i+1)+y(i+2)); （重心法五点平滑法公式） end y=Y; end plot(Y)
0200400
60080010001200
50100150200250
300350
400道址
计数率
4.1.3重心法七点平滑法：
y=data;（导入谱数据） m=8;
plot(y); for j=3:m
for i=4:(1024-j ）
Y(i)=1/64*(y(i-3)+6*y(i-2)+15*y(i-1)+20*y(i)+15*y(i+1)+6*y(i+1)+y(i+3)); （重心法七点平滑法公式） end y=Y; end plot(Y)
0200400
60080010001200
50100150200250
300350
400道址
计数率
4.1.4多项式最小二乘移平滑法：
y=data;（导入谱数据） m=6;
plot(y); for j=2:m
for i=3:(1024-j)
Y(i)=1/35*(-3*y(i-2)+12*y(i-1)+17*y(i)+12*y(i+1)-3*y(i+2)); （五点三次多项式公式） end y=Y; end
plot(Y)
0200400
60080010001200
-50
050100150200250
300350
400道址
计数率
4.1.5七点算术平均法：
y=data;（导入谱数据）
m=8;
plot(y); for j=3:m
for i=4:(1024-j)
Y(i)=1/7*(y(i-3)+y(i-2)+y(i-1)+y(i)+y(i+1)+y(i+2)+y(i+3));
（七点算术滑动平均法公式） end
y=Y; end
plot(Y)（画出平滑后图像）
0200400
60080010001200
50100150200250
300350
400道址
计数率
4.2寻峰 <<见附件>>
5、实验方法比较
方 法
比 较
谱 平 滑 方 法
重心法
三点 相比较而言，七点重心法的平滑度最好
五点 七点
最小二 乘法 五点三次多项式
此方法的平滑度较差 算术平均法 此方法较简单，平滑效果最好 寻
峰 简单比较法
只能找出统计涨落较大的峰 一阶倒数法
寻出的峰较多，可能存在假峰
6、实验心得体会
本次课程设计使我基本掌握了一些谱数据平滑处理的方法和寻峰的方法，了解了这些方法的作用及优点，同时也明白了每种方法在处理的同时都存在各自的缺点，在低次滤波和较宽窗口时，并不能很好的进行平滑处理，也使我更明白了一个道理，谱数据平滑方法都不能适用于所有情况，要根据实际情况，使用在自己需要的范围内的应用最合适的平滑方法。例如算术平均滑动法对谱平滑较为简单，算法也并不复杂，无需进行大量计算，故编程也较为简单；而简单比较法寻峰也较简单，但对于多峰就有自己的缺点。
这次设计最大的体会就是觉得自己的编程能力确实太差，区区几行的小程序却无法写出来，对matlab的程序不了解，导致有些程序频频出错，给自己带来不少麻烦和浪费了自己的时间，此也反应了自己逻辑思维能力极为薄弱，而最关键是写完不会调程序，当程序出错后，不能发现并改正错误是极为致命的弱点。
编程能力确实是一项很实用的技术，但我觉得自己在逻辑思维和编程思想上确实很差，却不知如何改进。即使是很简单的程序也会大脑一片空白。只要我们对编程熟悉和对软件了解，这些编程的程序是非常简单的。以此，我们应该掌握好这门技术对自己的帮助是很大的。
附件：
1. 简单比较法：（数据为七点算术平均法处理后的数据）
1.1.程序：(k=2/3,i=9)
b=Y;（导入数据）
c=0;
for i=10:1015
if b(i)-2/3*sqrt(b(i))>b(i-9)&&b(i)-2/3*sqrt(b(i))>b(i+9)
（简单比较法）
c=c+1;（道址的个数）
y(c)=b(i);（道址对应的计数）
pl(c)=i;（峰区的道址）
end
End
运行结果：
>> c
c = 22
>> pl
pl =
Columns 1 through 16
65 66 67 68 69 70 145 146 147 148 149 150 306 307 308 411
Columns 17 through 22
412 413 414 415 416 417
>> y
y = Columns 1 through 9
381.2041 384.3673 385.2857 384.6531 383.0816 381.3265 160.0204 161.7755 162.5510
Columns 10 through 18
163.7551 164.0816 162.0612 51.0204 50.9592 50.8367 84.8367 86.9796 87.5102
Columns 19 through 22
87.1633 86.2857 85.0612 83.0408
程序运行结果如上；
在此程序中，k=3/2,i=9;寻到有4个峰，第一个峰的峰位在【65,70】，第二
个峰的峰位在【145,150】，第三个峰位在【306,308】，第四个峰的峰位在【411,417】1.2程序（k=2/3,i=6）
b=Y;
C=0；
for i=7:1018
if b(i)-2/3*sqrt(b(i))>b(i-6)&&b(i)-2/3*sqrt(b(i))>b(i+6)
c=c+1;
y(c)=b(i);
pl(c)=i;
end
end
运行结果
>> pl
pl =
67 68 147 148 412 413 414 415
>> y
y =
385.2857 384.6531 162.5510 163.7551 86.9796 87.5102
87.1633 86.2857
在此程序中，k=3/2,i=6;寻到有3个峰，第一个峰的峰位在【67,68】，第二个峰
的峰位在【147,148】，第三个峰位在【412,415】
2.一阶倒数法：
程序：
b=Y;（导入七点平滑后数据）
for i=3:1022
m(i)=1/12*(b(i-2)-8*b(i-1)+8*b(i+1)-b(i+2))（一阶倒数寻峰）
end
b=m;
a=b;（导入一阶倒数后求得的数据）
c=0;
for i=2:1021
if a(i-1)>0&&a(i+1)<0（判别条件）
c=c+1;
y(c)=a(i);
pl(c)=i;
end
end
运行结果：
>> pl
pl =
Columns 1 through 8
67 68 110 148 149 181 182 193
Columns 9 through 16
194 203 207 208 211 212 232 233
Columns 17 through 24
248 249 306 307 345 346 370 371
Columns 25 through 32
413 414 451 452 468 482 483 500
Columns 33 through 40
501 510 513 525 526 539 540 563
Columns 41 through 48
564 568 569 572 573 579 580 596
Columns 49 through 56
597 610 611 623 624 635 636 652
Columns 57 through 64
653 664 665 668 686 687 697 698
Columns 65 through 72
703 718 719 769 778 779 815 816
Columns 73 through 80
825 826 840 841 844 845 859 860
Columns 81 through 88
879 893 894 905 906 920 921 932
Columns 89 through 96
933 944 945 957 958 977 985 986
Columns 97 through 98
1011 1012
>> y
y =
Columns 1 through 9
0.0340 -1.2160 -0.5493 0.9966 -0.8452 0.1514
-0.2840 0.3929 -0.2177
Columns 10 through 18
-0.6667 0.4660 -0.1037 0.0221 -0.6054 0.2313
-0.4150 0.0357 -0.3571
Columns 19 through 27
0.0918 -0.0714 0.1429 -0.1633 0.0578 -0.0272
0.0017 -0.6565 0.2619
Columns 28 through 36
-0.0952 -0.0578 0.0238 -0.0527 0.1803 -0.3418 0.0119 -0.1003 0.0068
Columns 37 through 45
-0.2466 0.0935 -0.0085 0.2364 -0.0782 0.0629 -0.0000 0.1548 -0.1207
Columns 46 through 54
0.0782 -0.0119 0.0442 -0.0595 0.0867 -0.2007 0.0731 -0.0680 0.0850
Columns 55 through 63
-0.1105 0.0391 -0.2687 0.0544 -0.0136 -0.0153 0.0221 -0.0952 0.1667
Columns 64 through 72
-0.0085 -0.1190 0.0204 -0.0272 0.0204 0.1820 -0.0272 0.0544 -0.0221
Columns 73 through 81
0.0102 -0.0510 0.0238 -0.0153 0.0017 -0.0068 0.0000 -0.0476 0
Columns 82 through 90
0.0017 -0.0442 0.0000 -0.0238 0.0000 -0.0238 0.0000 -0.0493 0.0238
Columns 91 through 98
-0.0000 0.0000 -0.0238 0.0068 0.0255 -0.0170 0.0000 -0.0238
由一阶倒数法可找出56个峰，这其中应该存在假峰或统计涨落引起的误差
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当
前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变
数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据：用户数据的保护比系统数据更具有挑战性，用户数据的丢失或泄露则是致命的，比如银行业务λ 1.2.系统数据：系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据：应用数据在企业中是最不能轻视的，大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期：分类存储（打包归档还是直接存储）λ 2.3.数据的访问方法和频率：是只读的还是可读写的？是应用程序的数据，还是可以直接访问的数据？是一个网络配置文件，还是为为了安全的配置？λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿：不应该是数据跟不上来，而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障（SPOF：single points of failur）λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC（High Performance）：高性能集群，追求性能，大型的运算，λ 1.2. HA（High Availability）：高可用，追求稳定，主要是为了防止单点故障，为了实现的是24小时不间断的工作，并不要求有多快λ 1.3. LBC（Load Balancing）：负载均衡集群，基本不用（现大多数利用硬件LBC设备）λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS（Redhat cluster suite）：红帽集群套件，在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS（Global File system）：全局文件系统，GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM （Clusterd logical volume manager）:集群级的逻辑卷，的LVM 只是单机版的逻辑卷，在一个节点做了LVM，只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM，做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha：LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案，LVS是基于IP 的负载均衡技术，由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑
EI : 美国工程索引(The Engineering Index)收录文献几乎涉及工程技术各个领域。例如： 动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、土建、水利等。它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。旗下有两个数据库，核心数据库EI Compendex 和非核心数据库EI Page One。目前，高校和科研机构多认可核心数据库。 SCI:科学引文索引》(Science Citation Index)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出 版的引文数据库，其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物，尤其能反映自然科学研究的学术水平，是目前国际上三大检索系统中最著名的一种，也是我国高校和科研机构认可度最高的检索类别。 CA:美国《化学文摘》（Chemical Abstracts）1907年创刊,由美国化学会所属化学文摘服务社(CAS)编辑出版, 现为世界上收录化学化工及其相关学科文献最全面,应用最广泛的一种文献检索工具。属于专业性很强的特色型检索种类。 CSCD:《中国科学引文数据库。（Chinese Science Citation Database）创建于1989年， 1999年起作为中国科学文献计量评价系列数据库之A辑，由中国科学院文献情报中心与中国学术期刊（光盘版）电子杂志社联合主办，并由清华同方光盘电子出版社正式出版。中国科学引文数据库分为核心库和扩展库。核心库的来源期刊经过严格的评选,是各学科领域中具有权威性和代表性的核心期刊。扩展库的来源期刊也经过大范围的遴选，是我国各学科领域较优秀的期刊。 CSSCI:《中文社会科学引文索引》(Chinese Social Science Citation Index)，是由南京大 学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。简言之，CSSCI就是在人文社科类北大中文核心中经过影响因子分析之后，将影响力更显著的期刊入选其数据库之中。CSSCI是核心中的核心！目前在人文社科中文期刊评价体系中处于最高地位。
导数法在γ射线能谱寻峰、边界道的确定、峰面积计算中的应用 摘要：本文导数法对平滑后的能谱数据进行寻峰，并比较各阶导数法寻峰、导数法对于能谱数据寻峰、以及比较不同的拟合公式求导后对寻峰以及峰面积结果分析。 关键词：能谱、峰面积、导数法、寻峰、边界道、拟合Abstract:This method of derivative spectroscopy data after smoothing peak search, and compare order derivative France to find the peak derivative method for the spectroscopy data the peak search and compare different fitting formula derivation on the peak search and peak areaanalysis of results. Keywords: spectroscopy, peak area, the derivative method, peak search, boundary Road, fitting. 导数是一条光沿曲线上数值的微商或微商函数,在数学上称它为曲线上各点的斜率。在导数光谱术中导数吸收光谱是指光强度或吸光强度对波长的变化率曲线。当将原吸收曲线进行一阶、二阶直至四阶求导时,便可得到各阶导数光谱。导数光谱的基本特征(1)对原曲线的极值求一、二阶导数时通过原点,求二阶导数时为极小值,四阶导数为极大值,并恢复至原位置。据此特征可以准确的测定最大的吸收峰位。（2）极值数目随求导阶数的增加而增加。如当原曲线有一个极大值时 ,求n阶导数就有n+1个极大值和极小值,而原曲线有
. .. . .. .. 文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司
目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)
5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。
数据库考试重点——Access 复习资料 一、Access的一些基本概念 1.简述Access数据库中7个子对象的功能和它们之间的关系 表：表是数据库的核心与基础，存放数据库中的全部数据 查询：查询是数据库中检索数据的对象，用于从一个或多个表中找出用户所需要的记录或统计结果。查询对象必须基于表对象来建立 窗体：窗体是用户与数据库应用系统进行人机交互的界面，用户可以通过窗体方便而直观地查看、输入或更改表中的数据 报表：报表用于数据的打印输出，它可以按用户要求的格式和内容打印数据库中的各种信息。窗体和报表的数据来源可以是表，也可以是查询 宏：宏是Access数据库中一个或多个操作（命令）的集合，每个操作实现特定的功能。利用宏可以使大量的重复性操作自动完成，使管理和维护Access数据库更加方便。如果要引用宏组中的宏，采用的语法是宏组名.宏名。 模块：模块是Access数据库中存放VBA代码的对象。宏和模块是强化Access数据库功能的有力工具，可以在窗体或报表中被调用页：页也称数据访问页，它是一个独立的.htm文件，用于在浏览器中查看和处理Access 数据库中的数据，以支持数据库应用系统的Web访问方式 2.Access的基本数据类型 数据是ACCESS2010中必不可少的内容，是基本的东西。
ACCESS2010中的基本数据类型包括文本、备注、数字、日期和时间、货币、是否、OLE对象、计算字段、超链接、附件、查阅等类型。每一类型都有不同的作用。 认识ACCESS2010中的基本数据类型 ●“文本”：用于文字或义字和数字的组合，文字如姓名，地址等。还 包括不需要计算的数字，如电话号码等。文本类型最多可以存储255个字符。 ●“备注”：用于较长的文本或数字，比如文章的正文等。备注型最多 可存储65535个字符。 ●“数字”：主要是用于需要进行算术计算的数值数据，数据包含值的 大小可以自己设定，通过使用“字段大小”属性来设置包含多少个字节。 ●“日期和时间”：用于日期和时间格式的字段。 ●“货币”：用于货币值，还能够在计算时禁止四舍五入。 ●“是/否”：就是布尔类型，用于字段只包含两个可能值中的一个。 “-1”表示“是”值，“0”表示“否”值。 ●“OLE对象”：用于存储来自于Office或各种应用程序的图像、文 档、图形、电子表格和其他对象。OLE对象是Object Linking and Embedding，对象连接与嵌入，简称OLE技术。在Access数据表中插入Excel表格，该字段的类型就是ole对象数据类型） ●“计算字段”：用于计算的结果。计算时必须引用同一张表中的其他 字段。
第一章：能谱数据的获取 什么是核辐射探测器 核辐射探测器是将入射射线的信息(能量、强度、种类等)转换成电信号或者其它易测量信号(光、热、色或径迹)的转换器，即传感器或换能器。 利用辐射在气体、液体或固体中引起的电离、激发效应或其它物理、化学变化进行辐射探测的器件称为辐射探测器 核辐射探测器的工作原理 ? 基于粒子与物质的相互作用。 ? 带电粒子：与物质中原子的轨道电子直接相互作用； ? γ/X射线：光电效应，康普顿效应，电子对效应 ? 中子：核反应产生带电粒子 核辐射探测器的分类 按工作原理分类： ? 利用射线通过物质产生的电离现象做成的辐射探测器 ? 利用射线通过物质产生的荧光现象做成的辐射探测器。闪 烁体探测器 N aI(Ti) C sI(Ti/Na) BGO LaBr3 ? 利用辐射损伤现象做成的探测器。径迹探测器CR-39径迹片。 ? 利用射线与物质的核反应或相互碰撞产生易于探测的次级。自给能探测器 利用射线与物质的相互作用的其它原理制成的辐射探测器切伦琴科夫探测器。热释光探测器谱仪中为什么需要前置放大器： 1.由于探测器输出的信号比较小，提高信号的差异匹配后续电路，必须对信号进行放大。 2.直接将两者连接在一起，系统笨重，且可能受周围环境（空间太小，辐射太强）的影响。 3.同时为减少探测器输出端到放大器间的分布电容、匹配传输线阻抗，减少外界干扰，提 高信噪比。 前置放大器的作用： 1.提高系统的信噪比 2.减少信号传输过程中外界干扰的相对影响 3.合理布局，便于调节和使用 4.实现阻抗转换与匹配 模拟式谱仪采集一个信号的过程 数字化谱仪与模拟式谱仪的区别与联系 数字化谱仪：对探测器输出脉冲信号进行采样 模拟式谱仪： 第二章：能谱数据的特征 线状谱转变成类高斯峰的原因 a)探测器产生离子对的统计涨落 b)探测器的边缘效应 c)电子线路的弹道亏损d)脉冲堆积效应
％本次课程设计采用的谱数据为ｉaｅa－199５文件夹下ｉａearｆnw?TSＴSPEC %里面的数据。首先来看看CＡLIB.ASC。RＥAD_ME.TＸT中说明了这个谱数据包含的部分峰的峰位与对应能量如下： % Ｃhａnnｅl Ｅnergy(kｅV) ％?３0112２.06 % 1281 ５１1.00 %?16６1 6６1.66 % ２０9７834.8４ ％?2９５1 １173．24 % ３207 1２74.54 %?33５3 1332.50 %运行程序,其中参数选择为:选择傅里叶变换法平滑输入3,选择高斯滤波器输入2，然后Ａ=1,FＷHM=4,对称零面积法的参数是K＝2,H＝3,b＝1寻出来 %的峰与RＥAD＿ＭE．TXT中说明的部分峰的峰位与对应能量数据相吻合。 clｃ； cleａr； [Fiｌenamｅ，Pathｎame］=uigetfiｌｅ('*．*'，'选择谱数据'); fid＝foｐｅｎ(［Pathnaｍe Fｉlenamｅ]，'r＇）%fid为文件指针，r表示读操作 [ａrｒay,counｔ]=fsｃanf(fid,'％d',[1 inf])；%指定格式转换后返回给矩阵arｒay，同时返回成功的读出的数据数量count,１表示读出一个元素到一个列向量,inf表示读到文件结束返回一个与文件数据元素相同的列向量 fｃlose(fid)； %％%％下面开始能谱平滑%%%%％％％ pinghuaｘuａnze=iｎｐuｔ('请选择平滑方法:＼n输入１选择重心法平滑\ｎ输入2选择多项式最小二乘移动平滑法＼ｎ输入3选择傅里叶变换法\n输入4选择小波变换：\ｎ'）; %********＊*************＊*重心法平滑＊＊****＊***＊＊*****＊**＊******＊ iｆ(pｉnghuaxuａnｚe＝=1) ｂｉaoji=1; for i=1:coｕnｔ array＿ｚ(i)＝arｒay(i)； ｅnd ｗ=ｉnｐut（'ｉnpｕt tｈe widtｈｏf the fｉlter ｗｉndoｗ:＇); %w表示w 点平滑公式 while ｍoｄ（w,2)==0 %判断输入的数是否是奇数,不是则重新输入。 w=ｉnput(＇inｐut odｄnuｍbｅｒ:'); eｎｄ m＝flooｒ(w/２）; for j=1:m fｏr ｉ=１:cｏunｔ ｉｆ(i=＝1) array_sｍooth（ｉ)＝０.5*（aｒray＿z(ｉ)+arraｙ_z(i＋1)）; %能谱左边界做对称镜像处理
细数Google核心数据库技术 https://www.doczj.com/doc/c918021958.html, 2010-08-13 09:58 榆钱沽酒博客园我要评论(0) ?摘要：在这里我们将细数Google的核心数据库技术，包括大规模数据处理，分布式数据库技术和数据中心方案等等。 ?标签：Gooele ? 限时报名参加“甲骨文全球大会·2010·北京”及“JavaOne和甲骨文开发者大会2010” 分布式大规模数据处理 MapReduce 首先，在Google数据中心会有大规模数据需要处理，比如被网络爬虫（Web Crawler）抓取的大量网页等。由于这些数据很多都是PB级别，导致处理工作不得不尽可能的并行化，而Google为了解决这个问题，引入了MapReduce这个编程模型，MapReduce是源自函数式语言，主要通过"Map（映射）"和"Reduce（化简）"这两个步骤来并行处理大规模的数据集。Map会先对由很多独立元素组成的逻辑列表中的每一个元素进行指定的操作，且原始列表不会被更改，会创建多个新的列表来保存Map的处理结果。也就意味着，Map操作是高度并行的。当Map工作完成之后，系统会先对新生成的多个列表进行清理（Shuffle）和排序，之后会这些新创建的列表进行Reduce操作，也就是对一个列表中的元素根据Key值进行适当的合并。 下图为MapReduce的运行机制：
图2. MapReduce的运行机制（参[19]）点击查看大图接下来，将根据上图来举一个MapReduce的例子：比如，通过搜索Spider将海量的Web页面抓取到本地的GFS 集群中，然后Index系统将会对这个GFS集群中多个数据Chunk 进行平行的Map处理，生成多个Key为URL，value为html页面的键值对（Key-Value Map），接着系统会对这些刚生成的键值对进行Shuffle（清理），之后系统会通过Reduce操作来根据相同的key值（也就是URL）合并这些键值对。 最后，通过MapReduce这么简单的编程模型，不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，比如自动并行化，负载均衡和机器宕机处理等，这样将极大地简化程序员的开发工作。MapReduce可用于包括“分布grep，分布排序，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类，机器学习，基于统计的机器翻译，生成Google的整个搜索的索引“等大规模数据处理工作。Yahoo也推出MapReduce的开源版本Hadoop，而且Hadoop在业界也已经被大规模使用。 Sawzall Sawzall可以被认为是构建在MapReduce之上的采用类似Java语法的DSL （Domain-Specific Language），也可以认为它是分布式的AWK。它主要用于对大规模分布 式数据进行筛选和聚合等高级数据处理操作，在实现方面，是通过解释器将其转化为相对应
核数据处理课程设计报告 核数据处理课程设计报告姓名：学号：班级：2012年月日目录一、设计目的和要求二、设计原理1、探测原理。2、核数据处理的分析方法：谱光滑、寻峰、求峰面积。三、任务实现1、计算器2、写数据到文件中3、按钮实现数据的读写4、显示图谱5、寻峰及道址换算6、求峰面积一、设计目的和要求1、掌握核辐射探测的原理及核数据处理的方法； 2、了解图形程序的编写技能与技巧； 3、掌握文件读写函数的使用； 4、理解整个谱数据处理的流程； 5、进一步掌握对常用核数据处理的基本方法。二、设计原理1、探测原理。什么是核辐射和核辐射探测？
所谓核辐射是指在各种核跃迁中，从原子核中释放出来中子、质子、α粒子、β粒子、X射线、γ射线等。于它们本身具有波粒二象性，所以也将它们称为粒子或射线。而核辐射探测主要是用各种类型和规格的核辐射探测器记录粒子数目，测定放射源的活度，确定粒子的质量、电荷、寿命、能量以及动量等。在核辐射探测原理中，最基本的是利用带电粒子在物质中对物质原子产生的电离和激发效应或快速轻带电粒子穿过物质时的电磁效应。X射线和γ射线在物质中没有直接电离和激发效应，因此，不能直接被探测到。只有利用它们在物质中的光电效应、康普顿散射和电子对产生效应等产生的次级电子再引起的电离和激发才能探测到。射线与物质的相互作用主要有三个过程：光电效应、康普顿效应、电子对效应光电效应光子通过物质时和物质原子相互作用，光子被原子吸收后发射轨道电子的现象，称为光电效应，也称
光电吸收。光电效应发出来的电子叫做光电子。光电效应、特征X 射线和俄歇电的发射示意图光电子可以从原子的K、L、M等各壳层中发射出来。在光电效应过程中，因为动量守恒要求，除入射光子和光电外，还必需有第三者参加，即原子核，严格的讲是发射光电子之后余下的整个原子。所以自电子不能产生光电效应，而且原子的内层电子于受到原子核的强束缚更容易满足动量守恒而更容易发射光电子。一般的说，如果入射光子的能量超过K层电子结合能，那么，大约80%的光电吸收发生在K层电子上。光电子的能量入射光电子的能量原子发射光电子，从内壳层打出电子，便处于激发状态。退激有两种形式，一种是外层电子向内层跃迁伴随着放射特征X射线，其能量为两个壳层结合能之差另一种是原子的激发能直接交给外壳层的其它电子，使外壳层电子从原子中发射出来，即发射俄歇电子，其能量也仅
程序设计课程设计(论文) 设计（论文）题目 谱的显示、谱光滑、定量分析（峰面积）程序学院名称核技术与自动化工程学院 专业名称辐射防护与环境工程 学生姓名袁子程 学生学号201106080112 任课教师马永红 设计（论文）成绩 教务处制 2015年 1 月10 日
一、实习目的 学习使用各种编程软件，利用计算机工具开展专业信息处理工作。 使用面向对象编程思想实现谱数据处理功能以及谱显示功能。二、人员组成及分工 本人题目为：谱的显示、谱光滑、定量分析（峰面积）程序 具体要求： 多项式最小二乘拟合实现谱光滑 对称零面积法实现寻峰 Wasson（瓦森、沃森）峰面积法实现峰面积计算 寻峰应在5、7、9、11之间可选，讨论最佳参数 三、实习计划 1.首先进行MFC绘图区域的学习和了解，实现基本绘图功能 2.建立单文档MFC程序，设计一个合理美观的工作区 3.实现文件打开读取功能，并能打开不同文件 4.进行谱数据处理的算法编写 5.编写成谱图形功能并给出处理结论 四、主要工作介绍（详细介绍实习中各功能的实现方法、理论公式和计 算原理，程序流程图和程序运行界面截图等成果信息） 1.建立单文档类MFC可执行程序
2.建立绘图区函数，初始化绘图设备 3.添加文件打开虚函数
4.编写读取文件及初步寻峰代码 5.添加绘制谱图代码
6. 尝试读取mca 文件 7. 添加谱数据处理代码 ①多项式最小二乘拟合法： ∑-=+= m m j j i j b i data A K data 1 ，b=2m+1，为平滑宽度。
实际代码： //多项式最小二乘法谱光滑（参数为5） for( i=2;i<1023;i++) { data[i]=1/35*((-3)*data[i-2]+12*data[i-1]+17*data[i]+12*data[i+1]+(-3)*d ata[i+2]); } ②零面积对称法： 基本思想：面积为零的“窗”函数与实验谱数据进行褶积变换，且要求“窗”函数为对称函数。 数学表达式：j j m m j j m m j j i j i C C C data C y --=-=+===∑∑0 ~ 其中，i y ~为变换后的谱数据，data i+j 为原始实验谱数据，C j 为对称零面积变换函数，W=2m +1为窗宽（变换宽度）。 对称零面积变换函数：∑-== -=m m j j j j G W d d G C 1 G j ：[] ?? ???????==+=-=)634.2(sec ))2(cos )4))(2ln 4exp )22 2 2 2H j h G d H j G c j H H G b H j G a j j j j 双曲正割函数： 余弦平方函数：柯西函数：高斯函数：π 实际代码：
环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能，规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度： 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施，严格执行环境技术规范，确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度，即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核，发现问题及时解决，不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室，由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等，并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章（监测报告还需加盖资质章、齐缝章等），例行监测统计报表按规定要求份数上报，存档一份。监测报告一式二份，一份外发，一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档，每季度第一个月15日之前，必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记，交方
提出交接数据明细，收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时，一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理，不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告，没有外发的报告要妥善保存，到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理，按监测档案管理办法，做好建档工作，对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导，协调解决。 6、建立监测数据保密制度，要执行《监测数据资料保密制度》，档案管理人员负责数据存档、借阅等工作，使用数据施行备案和审批制度，经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。
Excel 数据管理与图表分析 公式概述 在Excel 中，公式是一种可以自动完成计算的工具。通常情况下，公式由常数、变量、函数、名称以及运算符组成的一个表达式。 1．公式的结构 公式的结构主要有两种，一种为以等号开头，即在一个空白单元格中输入一个等号，Excel 就默认为用户输入了一个公式（公式一般都是以等号“=”开头）。在等号之后需要输入计算元素（操作数）。其中，各操作数之间均以运算符进行分隔，如图2-1所示为一个典型公式的语法结构： 图2-1 公式的结构 提 示 该公式的含义为：首先计算B1至E5单元格区域中的数据之和，即B1+C1+D1+E 1+B2+C2+D2+E2+B3+C3+D3+E3+B4+C4+D4+E4+B5+C5+D5+E5；然后，将B1单元格中的数值加上12；最后，将第一次计算的结果除以第二次计算的结果。 另一种方法是尊重Excel 以前Lotus 1-2-3 的用户操作习惯，允许用户使用以@符号作为公式的起始符号，然后，后面紧跟函数，其语法结构如图2-2所示。 图2-2 公式结构 提 示 Lotus 1-2-3是1983年Lotus 公司（该公司现已被IBM 公司收购）推出的1-2-3电 子表格系统，可以称得上是个人计算机软件的杰出代表。 这两个公式在结构上，除了开头的符号不同外，另外以@符号开头的公式必须后面紧随函数，而前一种结构则无此要求。下面来介绍一下这两种结构中的各元素的功能： ● 等号或@符号 为了区分公式与字符型的常数，Excel 规定公式的最前面必须加一个“=”等号或者“@”符号，然后再输入计算的各元素。 ● 单元格引用 通过指定单元格地址，来引用某个单元格或者单元格区域中的数据进行计算。 ● 运算符 包括一些符号，例如“+”加号和“*”乘号。 数字常量 等号 单元格引用 加法运算符 函数 除法运算符 @符号 函数
核数据处理 一、实习目的 1、掌握图形程序的编写技能与技巧； 2、掌握文件读写函数的使用； 3、理解整个谱数据处理的流程； 4、进一步掌握对常用核数据处理的基本方法 5、掌握软件设计所需的基本动手能力，解决实际问题。 二、实习内容 1、读谱数据文件、保存光滑后的谱数据文件，文件名可选 2、显示谱数据，各算法要以函数方式实现 3、显示分析谱段范围内，寻得的各峰位道址、能量、对应的元素名称 4、显示寻峰及峰面积计算结果 5、光滑、寻峰宽度2k+1应在5、7之间可选，讨论最佳参数。 三、需求分析 1、输入、输出的内容和形式 （1）输入： a、打开应用软件，弹出要求输入谱数据文件名对话框。 b、需要刻度谱线时，分别按e键和c键输入元素文件名和能量刻度文件名。 c、人机交互时，采用键盘按键方式将命令传给程序（具体操作：在运行程序后按h键 即可弹出操作说明对话框）。 （2）输出： a、屏幕显示谱线；光标位置及光标处的道址、能量和计数；屏幕上方显示“Software instructions please input 'h'”。 b、当谱线被刻度好后，按n键会弹出相应元素对应的能量、面积和净峰面积。 c、按h键弹出应用程序操作说明对话框。 2、预期功能、界面 （1）显示输入谱文件名对话框；在文件名输入正确时，能够正确读取文件中的数据。 （2）正确显示谱线以及在刻度后显示道址、能量及计数。 （3）显示相应元素对应的能量、面积和净峰面积对话框。 （4）达到谱数据光滑的效果。 （5）采用键盘输入命令，使屏幕： a、即时显示光标的位置以及对应的道址、能量及计数。 b、即时显示不同幅度放大倍数时的谱线形状。 c、即时显示不同光滑次数处理后的谱线微细结构（只有在幅度放大倍数很大时光滑效 果才明显）。 d、即时显示谱线的点和线的切换。 3、测试数据 （1）文件读入是否正确。 （2）谱数据段的选择功能是否实现。 （3）move和curse的边界值是否设置妥当。
文件编号：RHD-QB-K3799 （解决方案范本系列） 编辑：XXXXXX 查核：XXXXXX 时间：XXXXXX 防止安全监测监控系统管理数据中断措施标准 版本
防止安全监测监控系统管理数据中 断措施标准版本 操作指导：该解决方案文件为日常单位或公司为保证的工作、生产能够安全稳定地有效运转而制定的，并由相关人员在办理业务或操作时进行更好的判断与管理。，其中条款可根据自己现实基础上调整，请仔细浏览后进行编辑与保存。 第一条地面监控设备 （一）加强中心站供电管理。中心站必须采用双路电源供电，并定期检查供电路线及UPS备用电源性能，减少因供电原因而造成的数据中断。 （二）减少因更换监控主机而产生的数据中断时间。定期切换中心站监控主机时，要预先做好切换设备的准备工作，并指定业务熟练的人员进行设施的切换。在切换过程中应尽量减少数据中断时间，保证监控数据的连续性。 （三）做好计算机防病毒工作。运行的主机在受
到病毒侵害时，应首先查明原因，受病毒侵害的主机上数据文件不得拷贝到备用主机上，以防备用主机再次受病毒感染，而影响正常使用。 中心站计算机严禁用与监控系统无关的事，以防止病毒及操作不当而造成的数据中断。 监控系统网络终端的使用单位及有关人员，不得随意从网上下载信息，防止网上病毒侵害到监控系统中心站主机及各网络终端。否则追究责任。 （四）防止因定义与实际不符而造成的数据中断。增加或修改测点配置定义时，必须严格按传感器类型及技术指标要求定义，并指定专人进行操作。 （五）做好防雷击工作。为防止监控系统通讯接口，在雷雨季节受雷击而中断监控数据，必须使用系统防雷装置。即在地面中心站调制解调器的前端、地面分站传输电缆的端口，及井口传输电缆的接头处安
1. 基本概念 (1) 数据库(DB):是一个以一定的组织形式长期存储在计算机内的，有组织的可共享的相关数据概念(2) 数据库管理系统(DBMS)；是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，是数据库系统的核心(3) 数据库系统(DBS)；计算机系统中引入数据库后的系统构成(4) 实体；凡是现实世界中存在的可以相互区别开，并可以被我们所识别的事物.概念等对象均可认为是实体(5) 属性；是实体所具有的某些特征,通过属性对实体进行刻画.实体由属性组成(6) 码；唯一标识实体的属性集称为码(7) 域；属性的取值范围称为该属性的域 (8) 实体型；具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。用实体名和属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。(9) 实体集；同一类型实体的集合。(10) 1 :1联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“1:1联系”。1:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那么E1和E2的联系是“1:N联系”。M:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“M:N联系”。（11）现实世界(现实世界是指我们要管理的客户存在的各种事物.事物之间的发生.变化过程)、观念世界（信息世界）、数据世界 2.数据管理技术的发展阶段 人工管理阶段(数据不保存,系统没有专用的软件对数据进行管理,数据不共享,数据不具有独立性)、文件系统阶段(数据以文件形式可长期保存下来,文件系统可对数据的存取进行管理,文件组织多样化,程序与数据之间有一定独立性)、数据库系统阶段(数据结构化,数据共享性高,冗余少于且易扩充,数据独立性高,有统一的数据控制功能) 3. 数据库系统的特点 (1) 数据结构化 (2) 共享性高，冗余度低，易扩充 (3) 独立性高 (4) 由DBMS统一管理和控制 4. DBMS的数据控制功能 (1) 数据的安全性保护 (2) 数据的完整性检查 (3) 并发控制 (4) 数据库恢复 5. 数据模型的组成要素 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合，是刻画一个数据模型性质最重要的方 面，是对系统静态特性的描述。 数据操作数据操作是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集 合，包括操作及有关的操作规则。是对系统动态特性的描述。 数据的约束条件数据的约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据 模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，以保证数据的正确、有效、相容。 6. 最常用的数据模型 层次、网状、关系、面向对象模型 7. 关系模型 关系: 一张表 元组: 表中的一行 属性: 表中的一列 主码: 表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组 域: 属性的取值范围 分量: 元组中的一个属性值 关系模式: 对关系的描述。 表示为：关系名（属性1，属性2,…属性n)
核数据处理理论知识 核辐射测量数据特征：随机性（被测对象测量过程）局限性混合型空间性 数据分类：测量型计数型级序型状态型名义型 精度：精密度正确度准确度 统计误差：核辐射测量中，待测物理量本身就是一个随机变量。准确值为无限次测量的平均值，实际测量为有限次，把样本的平均值作为真平均值，因此存在误差。 变量分类：（原始组合变换）变量 误差来源：（设备方法人员环境被测对象）误差 误差分类：系统误差随机误差统计误差粗大误差 放射性测量统计误差的规律答：各次测量值围绕平均值涨落二项分布泊松分布高斯分布 精度的计算，提高测量精度的方法？答：采用灵敏度高的探测器增加放射源强度增加测量次数延长测量时间减少测量时本底计数 放射性测量中的统计误差与一般测量的误差的异同点？答：不同点：测量对象是随机的，核衰变本身具有统计性，放射性测量数据间相差可能很大。测量过程中存在各种随机因素影响。相同点：测量都存在误差。 样本的集中性统计量？答：算术平均值几何平均值中位数众数（最大频数） 样本的离散性统计量？答：极差方差变异系数或然系数算术平均误差 单变量的线性变换方法？答：1.标准化变换 2.极差变换 3.均匀化变换 4.均方差变换 单变量的正态化变换方法？答：标准化变化角度变换平方根变换对数变换 数据网格化变换的目的？答：1.把不规则的网点变为规则网点 2.网格加密 数据网格变换的方法？答：1.插值法（拉格朗日插值三次样条插值距离导数法方位法）2.曲面拟合法（趋势面拟合法趋势面和残差叠加法加权最小二乘拟合法） 边界扩充的方法有哪些？答：拉格朗日外推法余弦尖灭法偶开拓法直接扩充法补零法 核数据检验目的：1.帮助检查测量系统的工作和测量条件是否正常和稳定，判断测量除统计误差外是否存在其它的随机误差或系统误差2.确定测量数据之间的差异是统计涨落引起的，还是测量对象或条件确实发生了变化引起的 变量选择的数学方法：几何作图法（点聚图数轴）相关法（简单相关系数逐步回归分析秩相关系数）秩和检验法 谱数据处理—问答题谱的两大特点？答：1.放射性核素与辐射的能量间存在一一对应关系2.放射性核素含量和辐射强度成正比 谱光滑的意义是什么？方法有哪些？答：意义1.由于核衰变及测量的统计性，当计数较小时，计数的统计涨落比较大，计数最多的一道不一定是高斯分布的期望，真正峰被湮没在统计涨落中2.为了在统计涨落的影响下，能可靠的识别峰的存在，并准确确定峰的位置和能量，从而完成定性分析，就需要谱光滑3.由于散射的影响，峰边界受统计涨落较大，需要谱光滑方法算术滑动平均法重心法多项式最小二乘法其他（傅里叶变换法） 寻峰的方法有哪些？答：简单比较法导数法对称零面积变换法二阶插值多项式计算峰位法重心法拟合二次多项式计算峰位法 峰面积计算的意义和方法？答：1）峰面积的计算是定量分析的基础。2）知道了特征峰的净峰面积，就可以计算目标元素的含量线性本底法（科沃尔沃森Sterlinski）峰面积法单峰曲面拟合法 谱的定性分析、定量分析的内容？答：定性：确定产生放射性的核素或元素定量：峰边界的确定峰面积计算重锋分析含量计算 核辐射测量特点：核辐射是核衰变的产物核辐射的能量具有特征性核素的含量与特征辐射的
1）数据访问层核心代码 数据库连接是程序与数据库之间的桥梁，可以说没有数据库连接就不可能实现程序与数据库之间的数据交换。数据库连接属于数据访问层的内容，下面给出了数据库连接的关键代码。 public class DataBase { public SqlConnection GetConnection() { //初始化数据库链接字符串 string myStr = ConfigurationManager.ConnectionStrings["Mispersonalconn"].ToString(); SqlConnection myConn = new SqlConnection(myStr); return myConn; } 读写数据库是软件最常见的操作。在更新数据库表的记录时，需要返回此次操作所影响的记录数。在数据访问层中，将这样的操作写成一个固定的函数，在业务逻辑层中，通过调用该函数实现对数据库的操作，代码如下：public void ExecNonQuery(SqlCommand myCmd) { try { if (myCmd.Connection.State != ConnectionState.Open) { myCmd.Connection.Open(); //打开与数据库的连接 } //使用SqlCommand对象的ExecuteNonQuery方法执行SQL语句，并返回受影响的行数 myCmd.ExecuteNonQuery(); } catch (Exception ex) { throw new Exception(ex.Message, ex); }finally {if (myCmd.Connection.State == ConnectionState.Open)
大数据核心课程排行榜？ 当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到快速发展。然而大数据的核心技术你都了解哪些呢？千锋教育大数据培训讲师分享大数据的核心技术。 1、大数据采集与预处理 在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量控制工具，例如，美国SAS公司的Data Flux、美国IBM 公司的Data Stage、美国Informatica 公司的Informatica Power Center。 2、大数据存储与管理 传统的数据存储和管理以结构化数据为主，因此关系数据库系统(RDBMS)可以一统天下满足各类应用需求。大数据往往是半结构化和非结构化数据为主，
结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点，在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。一方面，用MPP 来管理计算高质量的结构化数据，提供强大的SQL 和OLTP型服务;另一方面，用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理，以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。 3、大数据分析与可视化 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为