第三节测量结果的处理和报告
1、考纲要求
根据数字修约规则，确定测量不确定度和测量结果数据的有效位数；
2、本节重点
测量结果的报告。
知识点：最终报告时测量不确定度的有效位数及数字修约规则
（一）测量不确定度的有效位数
1.什么叫有效数字
某个数左端第一个不是零的数字起到最末一位的全部数字就称为有效数字。
注：我们用近似值表示一个量的数值时，通常规定“近似值修约误差限的绝对值不超过末位的单位量值的一半”。
例如：
3.1415就意味着修约误差限为±0.00005；
3×10-6hz意味着修约误差限为±0.5×10-6hz 。
值得注意的是，数字左边的0不是有效数字，数字中间和右边的0是有效数字。例如：
3.8600为五位有效数字；
0.0038是二位有效数字；
1002为四位有效数字。
什么是修约：
对某一个数字，根据保留数位的要求，将多余位数的数字按照一定规则进行取舍，这一过程称为数值修约。
准确表达测量结果及其测量不确定度必须对有关数据进行修约。
2. 测量不确定度的有效数字位数
在报告测量结果时，不确定度u或u
(y)都只能是1~2位有效数字。也就是说，
c
报告的测量不确定度最多为2位有效数字。
在不确定度计算过程中可以适当多保留几位数字，以避免中间运算过程的修约误差影响到最后报告的不确定度。
最终报告时，测量不确定度有效位数究竟取一位还是两位?这主要取决于修约误差限的绝对值占测量不确定度的比例大小。
什么是修约误差限：
经修约后近似值的误差限称修约误差限，有时简称修约误差。
例如：
u=0.1mm，则修约误差为±0.0 5 mm，修约误差的绝对值占不确定度的比例为50%；取二位有效数字u=0.13 mm，则修约误差限为±0.005 mm，修约误差的绝对值占不确为3.8%，
建议：当第1位有效数字是1或2时，应保留2位有效数字。除此之外，对测量要求不高的情况可以保留1位有效数字。测量要求较高时，一般取二位有效数字。（二）数值修约规则
(1)通用的数值修约规则
通用的修约规则为：
——以保留数字的末位为单位，末位后的数字大于0.5者，末位进一；
——末位后的数字小于0.5者，末位不变(即舍弃末位后的数字)；
——末位后的数字恰为5者，并且其后无数字或全为0时，使末位为偶数(即当末位为奇数时，末位进一)；
——当末位为偶数时，末位不变。
原则：“四舍六入，逢五取偶”。
当末位后的数字恰为5，且其后有非0数字，末位进1。
按通用规则数字修约举例：
u c =0.568mv，应写成u
c
=0.57mv或u
c
=0.6mv;
u
c=0.561 mv ；应写成u
c
=0.56 mv ；
u=10.5mm，应写成u=10mm ；
u=10.5001nm，应写成u=11nm ；
u=11.5×10-5，取二位有效数字，应写成u=12×10-5；
取一位有效数字，应写成u=1×10-4；
u=1235687μa，取一位有效数字，应写成u=1×106μa=1a。
修约的注意事项：
——不可连续修约：
例如：
要将7.691499修约到四位有效数字，应一次修约为7.6915。
若采取7.691499 7.6915 7.692是不对的。
（2)为了保险起见，也可将不确定度的末位后的数字全都进位而不是舍去。
例如：
u c =10.27mω，报告时取二位有效数字，为保险起见可取u
c
=11 mω。
【案例】某计量检定员经测量得到被测量估计值为y=5012.53 mv，u=1.32mv，在报告时，她取不确定度为一位有效数字u=2 mv，测量结果为y±u=5013mv±2mv；核验员检查结果认为她把不确定度写错了，核验员认为不确定度取一位有效数字应该是u=1mv。
【案例分析】依据jjfl059—1999的规定：为了保险起见，可将不确定度的末位后的数字全都进位而不是舍去。该计量检定员采取保险的原则，给出测量不确定度和相应的测量结果是允许的，应该说她的处理是正确的。
而核验员采用通用的数据修约规则处理测量不确定度的有效数字也没有错。这种情况下应该尊重该检定员的意见。
知识点、报告测量结果的最佳估计值的有效位数的确定
测量结果(即被测量的最佳估计值)的末位一般应修约到与其测量不确定度的末位对齐。即同样单位情况下，如果有小数点，则小数点后的位数一样；如果是整数，则末位一致。
例如：
=0.25g，则被测量估计值应写成y=6.32g;
①y=6.3250g，u
c
②y=1039.56mv，u=10mv，则被测量估计值应写成y=1040mv;
③y=1.50005ms，u=100015ns;
首先将y和u变化成相同的计量单位μs，然后对不确定度修约：对u=10.015μs修约，取二位有效数字为u=10μs，然后对被测量的估计值修约：对
y=1.50005ms=1500.05μs修约，使其末位与u的末位相对齐，得最佳估计值
y=1500μs。
则测量结果为y±u=1500μs±10μs。
【案例】某计量检定员在对检定数据处理中，从计算器上读得的测量结果为1235687μa。他觉得这个数据位数显得很多，所以证书上报告时将测量结果简化写成y=1×106μa=1a。
【案例分析】依据jjfl059－1999规定最终报告的测量结果最佳估计值的末位应与其不确定度的末位对齐，而不确定度的有效位数一般应为一位或二位。计量检定员处理数据时应该计算每个测量结果的扩展不确定度，并根据不确定度的位数确定测量结果最佳估计值的有效位数。
案例中的做法是不正确的。
例如上例中，如果u=1μa，则测量结果y=1235687μa，其末位与扩展不确定度的末位已经一致，不需要修约。不能写成1a。
知识点：测量结果的表示和报告
(一)完整的测量结果的报告内容
(1)完整的测量结果应包含：
①被测量的最佳估计值，通常是多次测量的算术平均值或由函数式计算得到的输出量的估计值；
②测量不确定度，说明该测量结果的分散性或测量结果所在的具有一定概率的统计包含区间。
例如：
测量结果表示为：y=y±u(k=2)。
其中：y是被测量的测量结果，y是被测量的最佳估计值，u是测量结果的扩展不确定度，k是包含因子，k=2说明测量结果在y±u区间内的概率约为95%。
(2)在报告测量结果的测量不确定度时，应对测量不确定度有充分详细的说明，以便人们可以正确利用该测量结果。
不确定度的优点是具有可传播性，就是如果第二次测量中使用了第一次测量的测量结果，那么，第一次测量的不确定度可以作为第二次测量的一个不确定度分量。因此给出不确定度时，要求具有充分的信息，以便下一次测量能够评定出其标准不确定度分量。
(2)在报告测量结果的测量不确定度时，应对测量不确定度有充分详细的说明，以便人们可以正确利用该测量结果。
不确定度的优点是具有可传播性，就是如果第二次测量中使用了第一次测量的测量结果，那么，第一次测量的不确定度可以作为第二次测量的一个不确定度分量。因此给出不确定度时，要求具有充分的信息，以便下一次测量能够评定出其标准不确定度分量。
例如：
铯原子频率基准、约瑟夫森电压基准等基准所复现的量值，属于基础计量学研究的结果，它们的测量不确定度可以使用合成标准不确定度表示。
2.带有合成标准不确定度的测量结果报告的表示
(1)要给出被测量y的估计值y及其合成标准不确定度u
c
(y)，必要时还应给出其
有效自由度v
eff ；需要时，可给出相对合成标准不确定度u
crel
(y)。
(2)测量结果及其合成标准不确定度的报告形式：
例如，标准砝码的质量为m
s ，测量结果为100. 02147g，合成标准不确定度u
c
(m
s
)
为0.35mg，则报告形式有：
①m
s =100.02147g；u
c
(m
s
)=0.35mg。
②m
s
=100. 02147(35)g；括号内的数是合成标准不确定度，其末位与前面结果的末位数对齐。这种形式主要在公布常数或常量时使用。
③m
s
=100. 02147(0.00035)g；括号内的数是合成标准不确定度，与前面结果有相同计量单位。
(三)用扩展不确定度报告测量结果
1.什么时候使用扩展不确定度
除上述规定或有关各方约定采用合成标准不确定度外，通常测量结果的不确定度都用扩展不确定度表示。
尤其工业、商业及涉及健康和安全方面的测量时，都是报告扩展不确定度。
因为扩展不确定度可以表明测量结果所在的一个区间，以及用概率表示在此区间内的可信程度，它比较符合人们的习惯用法。
2.带有扩展不确定度的测量结果报告的表示
(1)要给出被测量y的估计值y及其扩展不确定度u(y)或u
p
(y)。
对于u要给出包含因子k值；
对于u
p
要在下标中给出置信水平p值。
例如：p=0.95时的扩展不确定度可以表示为u
95
。
必要时还要说明有效自由度v
eff
，即给出获得扩展不确定度的合成标准不确定度
的有效自由度，以便由p和v
eff 查表得到t值，即k
p
值；另一些情况下可以直接
说明k
p
值。
需要时可给出相对扩展不确定度urel。(2)测量结果及其扩展不确定度的报告形式
扩展不确定度的报告有u或u
p
两种。
①u
p =ku
c
(y)的报告
例如：
标准砝码的质量为m
s ，测量结果为100. 02147g，合成标准不确定度u
c
(m
s
)为
b.35mg，取包含因子k=2，
u p =ku
c
(y)=2×0.35mg=0.70mg。
一般，u可用以下两种形式之一报告：
a. m
s
=l00.02147g；u=0.70mg，k=2。
b. ms =(100.02147±0.00070)g，k=2。
②u=k
p u
c
(y)的报告
标准砝码的质量为m
s ，测量结果为100. 02147g，合成标准不确定度u
c
(m
s
)为
0.35mg，v
eff =9，按p=95%，查t分布值表得k
p
=t
95
(9)=2.26，
u
95
=2.26×0.35mg=0.79mg。
u
p
可用以下四种形式之一报告：
a.m
s =100. 02147；u
95
= 0.79mg，v
eff
=9.
b. m
s =(100. 02147±0.00079)g，v
eff
=9，括号内第二项为u
95
的值。
c. m
s =100. 02147(79)g，v
eff
=9，括号内为u
95
的值，其末位与前面结果末位数
对齐。
d. m
s =100. 02147(0.00079)g，v
eff
=9，括号内为u
95
。的值，与前面结果有相
同的计量单位。
另外，给出扩展不确定度u
p
时，为了明确起见，推荐以下说明方式.例如：
m
s
=(100. 02147±0.00079)g
式中，
正负号后的值为扩展不确定度u
95=k
95
u
c
，而合成标准不确定度u
c
(m
s
)=0.35mg，
自由度v
eff =9，包含因子k
95
=t
95
(9)=2.26，从而具有约为95%概率的包含区间。
【案例】元素钾、氧、氢的相对原子质量(a
τ)表示为：aτ(k)=39. 0983(1)，aτ(k)=15.9943(3)，a
τ(k)=1.00794(7)，这样的表示方法正确吗?
【案例分析】这种表示方法是可以的，但缺少了必要的说明，因此不完全正确。
国际上1993年公布的元素相对原子质量(a
τ)表中，就采用了这种表示方法，并说明“括号中的数是元素相对原子质量的标准不确定度，其数字与相对原子质量
的末位一致。”也就是说，a
τ(k)=39. 0983(1)表明：aτ(k)=39. 0983(1)，u(a τ(k))=0.0001。如果没有说明，就可能会误认为是扩展不确定度，会在使用时造成很大的影响。
(3)相对扩展不确定度的表示
①相对扩展不确定度
urel=u/y：
②相对不确定度的报告形式举例
a.m
s
=100.02147g；urel =0.70×10—6，k=2。
b. m
s =l00.02147g；u
95
rel=0.79×10—6。
c.m
s =100. 02147(1±0.79 ×10—6)g;p=95%，v
eff
=9，括号内第二项为相对扩展
不确定度u
95
rel。
(4) 其他注意事项
①测量不确定表述和评定时应采用规定的符号。
②不确定度单独表示时，不需要加“±”号。
例如：u
c ＝0.1mm，或u＝0.2mm，不应该写成u
c
＝±0.1mm，或u＝±0.2mm。
③在给出合成标准不确定度时，不必说明包含因子k或包含概率p。
如写成u
c
＝0.1mm（k=1）是不对的，括号内关于k的说明是不需要的，因为合
成标准不确定度u
c
是标准偏差，它是一个表明分散性的参数。
④扩展不确定度u取k＝2或k＝3时，不必说明p。
西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级：地信111 姓名：杨登贤 学号：2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告
一．设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) （1）三维显示参数 (5) （2）三维视窗信息参数 (6) （3）太阳光源参数 (6) （4）显示详细程度 (6) （5）观测位置参数 (7) 二．（几何纠正几何畸变图像处理）：几何纠正结果图。 (7) （2）选择合适的坐标变换函数（即几何校正数学模型） (8) （3）数据控制点采集表 (9) （4）多项式模型参数 (9) （5）图像重采样参数 (10) （6）结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出)：镶嵌图（根据不同条件做出不同的几张）。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.（图像增强处理）：傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) （1）原图像 (13) （2）卷积增强设置参数 (13) （3）卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) （1）快速傅里叶变换设置参数 (14) （2）低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) （1）参数设置 (18) （2）处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) （1）参数设置 (19) （2）处理图像 (20) 3.指数计算 (20) （1）参数设置 (20) （2）处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) （1）参数设置 (21) （2）处理图像 (22) 六.（非监督分类）：非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)
遥感原理与应用 实验报告 姓名：学号：学院：专业： 年月日 实验一： erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理（data dataprep） 2.图像解译（image interpreter） 主成份变换 色彩变换 3.图像分类（image classification） 非监督分类 4. 空间建模（spatial modeler） 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正 四、实验流程
实验二 基尔霍夫定律和叠加原理的验证 一、实验目的 1. 验证基尔霍夫定律的正确性，加深对基尔霍夫定律的理解。 2. 验证线性电路中叠加原理的正确性及其适用范围，加深对线性电路的叠加 性和齐次性的认识和理解。 3. 进一步掌握仪器仪表的使用方法。 二、实验原理 1．基尔霍夫定律 基尔霍夫定律是电路的基本定律。它包括基尔霍夫电流定律(KCL)和基尔霍 夫电压定律(KVL)。 (1)基尔霍夫电流定律(KCL) 在电路中，对任一结点，各支路电流的代数和恒等于零，即 ΣI ＝0。 (2)基尔霍夫电压定律(KVL) 在电路中，对任一回路，所有支路电压的代数和恒等于零，即 ΣU ＝0。 基尔霍夫定律表达式中的电流和电压都是代数量，运用时，必须预先任意假 定电流和电压的参考方向。当电流和电压的实际方向与参考方向相同时，取值为 正；相反时，取值为负。 基尔霍夫定律与各支路元件的性质无关，无论是线性的或非线性的电路，还 是含源的或无源的电路，它都是普遍适用的。 2．叠加原理 在线性电路中，有多个电源同时作用时，任一支路的电流或电压都是电路中 每个独立电源单独作用时在该支路中所产生的电流或电压的代数和。某独立源单 独作用时，其它独立源均需置零。(电压源用短路代替，电流源用开路代替。) 线性电路的齐次性(又称比例性)，是指当激励信号(某独立源的值)增加 或减小 K 倍时，电路的响应(即在电路其它各电阻元件上所产生的电流和电压 值)也将增加或减小 K 倍。 三、实验设备与器件 1. 直流稳压电源 1 2. 直流数字电压表 1 3. 直流数字毫安表 1 4. 万用表 1 5. 实验电路板 1 四、实验内容 1．基尔霍夫定律实验 按图 2-1 接线。 台块 块 块块
遥感图像实验报告 一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：
图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图
（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：
图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图
（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图
《误差理论与数据处理》实验指导书 姓名 学号 机械工程学院 2016年05月
实验一误差的基本性质与处理 一、实验内容 1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。 Matlab程序： l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值 x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值 disp(['1.算术平均值为：',num2str(x1)]); v=l-x1;%求解残余误差 disp(['2.残余误差为：',num2str(v)]); a=sum(v);%求残差和 ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值 bh=ah-(8/2)*0.001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0，故以上计算正确 if bh<0 disp('3.经校核算术平均值及计算正确'); else disp('算术平均值及误差计算有误'); end xt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差（算得差值较小，故不存在系统误差） if xt<0.1 disp(['4.用残余误差法校核，差值为：',num2str(x1),'较小，故不存在系统误差']); else disp('存在系统误差'); end bz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差 disp(['5.单次测量的标准差',num2str(bz)]);
p=sort(l);%用格罗布斯准则判断粗大误差，先将测量值按大小顺序重新排列 g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值 g1=(x1-p(1))/bz; g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较，g1和g8都小于g0，故判断暂不存在粗大误差if g1 实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存 ⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等 测量刚体的转动惯量实验报告及数据处理 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】 实验讲义补充： 1.刚体概念：刚体是指在运动中和受力作用后，形状和大小不变，而且内部各点的相对位置不 变的物体。 2.转动惯量概念：转动惯量是刚体转动中惯性大小的量度。它取决于刚体的总质量，质量分 布、形状大小和转轴位置 3.转动定律：合外力矩=转动惯量×角加速度 4.转动惯量叠加： 空盘：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J1 空盘＋被测物体：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J2 被测物体：J3=J2-J1 5.转动惯量理论公式：圆盘&圆环J=0.5mr2,J=0.5m(r12+r12) 6.转动惯量实验仪器：水准仪；线水平；线与孔不产生摩擦；塔轮选小的半径；至少3个塔轮 半径，3组砝码质量 7.计数器：遮光板半圈π；单电门，多脉冲；空盘15圈，20个值；加上被测物体，8个值； 8.泡沫垫板 9.重力加速度：s^2 10.质量：1次读数，包括砝码，圆盘，圆环，以及两圆柱体； 11.游标卡尺：6次读数，包括圆盘半径，圆环内外半径，塔轮半径，转盘上孔的内外半径（求 平均值） 12.实验目的：测量值与理论值对比 实验计算补充说明： 1.有效数字：质量，故有效数字为3位 2.游标卡尺：，读数最后一位肯定为偶数； 3.误差&不确定度： （1）理论公式计算的误差： 圆盘：J=0.5mR2（注意：直接测量的是直径） 质量m=±；（保留4位有效数字） um=*100%=% 半径R=± 若测6次,x1,x2,x3,x4,x5,x6,i=6，计算x平均值 ， 取n=6时的 ，我们处理为0 C=,仪器允差,δB= 总误差：,ux= m 实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差（或标准差） 像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的 相关系数计算公式为： 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I)) %求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值 篇一：大学物理实验1误差分析 云南大学软件学院实验报告 课程：大学物理实验学期： - 学年第一学期任课教师： 专业： 学号： 姓名： 成绩： 实验1 误差分析 一、实验目的 1. 测量数据的误差分析及其处理。 二、实验内容 1．推导出满足测量要求的表达式，即 0? (?)的表达式； 0= (( * )/ (2*θ)) 2．选择初速度A，从[10，80]的角度范围内选定十个不同的发射角，测量对应的射程， 记入下表中： 3．根据上表计算出字母A 对应的发射初速，注意数据结果的误差表示。 将上表数据保存为A. ,利用以下程序计算A对应的发射初速度，结果为100.1 a =9.8 _ =0 =[] _ = ("A. "," ") _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') a (0,10): .a d( a . ( a ( [ ])* / a . (2.0* a ( [ ])* a . /180.0))) _ += [ ] 0= _ /10.0 0 4．选择速度B、C、D、重复上述实验。 B C 6．实验小结 (1) 对实验结果进行误差分析。 将B表中的数据保存为B. ,利用以下程序对B组数据进行误差分析，结果为 -2.84217094304 -13 a =9.8 _ =0 1=0 =[] _ = ("B. "," ") _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') _ = _ . ad ()[:-1] = _ [:]. ('\ ') a (0,10): .a d( a . ( a ( [ ])* / a . (2.0* a ( [ ])* a . /180.0))) _ += [ ] 0= _ /10.0 a (0,10): 1+= [ ]- 0 1/10.0 1 (2) 举例说明“精密度”、“正确度”“精确度”的概念。 1. 精密度 计量精密度指相同条件测量进行反复测量测值间致(符合)程度测量误差角度说精密度所 反映测值随机误差精密度高定确度(见)高说测值随机误差定其系统误差亦。 2. 正确度 计量正确度系指测量测值与其真值接近程度测量误差角度说正确度所反映测值系统误差 正确度高定精密度高说测值系统误差定其随机误差亦。 3. 精确度 计量精确度亦称准确度指测量测值间致程度及与其真值接近程度即精密度确度综合概念 测量误差角度说精确度(准确度)测值随机误差系统误差综合反映。 比如说系统误差就是秤有问题，称一斤的东西少2两。这个一直恒定的存在，谁来都是 这样的。这就是系统的误差。随机的误差就是在使用秤的方法。 篇二：数据处理及误差分析 物理实验课的基本程序 第三章概念的操作化与测量 第一节概念的具体化和操作化 概念的形成 在社会调查研究的准备阶段，需要做的重要工作之一就是对提出的概念进行具体化和操作化，并且确定测量它们的方式、方法。这项工作主要是在探索性研究的基础上完成的。 社会生活中使用的概念与自然科学的概念不同。由于它们都是人们通过对感性认识的抽象和概括而得到的，所以开始往往是模糊的或含义不清的，并且概念一般都具有综合性，由一些低层次的亚概念、子概念组合而成。一个概念越抽象，它所包涵的信息就越多，也就越难把握。如果不对它们确切定义和具体化，就无法对社会现象和事物进行观察和度量。所以，社会调查研究必须解决的重要问题之一，就是明确所提出概念的定义，分清概念（包括命题和假设）的层次，并将抽象概念一步步化解为具体的和可操作的指标，而且最理想的目标是将概念化解为可测量的指标，以实现社会调查研究的定量化。这一过程就叫做概念的具体化和操作化。目前，人们大都按照美国著名社会学家拉扎斯菲尔德的主张，将这一过程分为四个阶段：概念的形成——概念的界定——选择测量指标——编制综合指标。 概念是在日常生活中通过感性认识和互相交流形成的。概念本身并不是客观实体，而只是人们思维的产物。它是抽象的，无法直接观察的。 概念在形成之初，通常缺乏确切的定义，人们只是对某些事实达成了基本共识，只是根据自己的经验观察或经历大致了解这些概念的意思，以致于对同一概念的理解常常是因人而异和含混不清的。 概念的界定 概念初步形成后，必须通过反复斟酌，对其内涵和外延加以界定，才能成为社会中通用的概念。界定概念的方式有两种，即抽象定义和操作定义。 1．抽象定义 即对一个概念的内涵，也就是性质和特征所作的概括说明。在社会调查研究中，抽象定义的作用是明确在何种范围和何种含义上使用某一概念。 抽象定义有直接定义法和间接定义法之分。直接定义法就是通过直接描述事物的本质而对概念下定义。凡是与可以直接观察到事物的相对应的概念，都可以用直接定义法。间接定义法则是针对那些抽象程度较高、所含变量较多、无法直 社会学研究方法第五章测量与操作化 作为一种认识社会现象的活动，社会研究必然会涉及对社会现象进行测量的问题。社会研究的资料以及社会研究成果的质量，都直接与测量的质量紧密相连，因此社会研究者必须高度重视测量的工作。 第一节测量的概念与层次 一、测量（Measurement）：根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符号表示出来的过程。 作用：确定一个特定分析单位的特定属性的类别或水平。 二、测量的四个要素 1、测量客体：即测量的对象。用数字或符号来进行表达、解释和说明的对象。 桌子“测量谁” 2、测量内容：测量客体的某种属性或特征。 桌子——高度“测量什么” 3、测量法则：用数字和符号表达事物各种属性或特征的操作规则。 将桌子放置在水平的地面上，然后用直尺从地面垂直地靠近桌面的边缘，桌面所对应的直尺上的刻度就是桌子的高度。“怎么测” 4、数字和符号：用来表示测量结果的工具。 120厘米、110厘米“如何表示” 三、社会现象的测量 测量在自然科学研究中应用十分广泛，十分成熟，但在社会科学研究中就相对落后一些，形成这种状况的原因是多方面的，社会现象的特殊性、社会测量的特殊性是其中非常重要的原因。 1、人一方面作为测量的客体或对象，而另一方面又作为测量过程的主体，因而给社会现象的测量带来了无法回避的主客观矛盾。 2、社会测量的内容常常是社会中人们的行为，以及由人们的行为所构成的各种社会现象。 3、在社会科学中，由于测量的对象十分复杂，因而测量的量化程度比较低，可重复性也比较差。 四、测量层次（尺度） 1、定类测量(nominal measurement) ：本质是一种分类体系，将调查对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，以确定其类别。 数学特征：等于、不等于 属性：对称性和传递性 举例：性别（男、女） 2、定序测量(ordinal measurement)：按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小，确定其等级及次序。 数学特性：大于、小于 属性：对称性、不对称性、传递性 举例：文盲、半文盲、小学、初中、高中、大专、本科、硕士及以上…… 3、定距测量(interval measurement)：不仅能够将社会现象或事物区分为不同的类别、不同的等级，而且可以确定它们相互之间的间隔距离和数量差别。数学特性：测量结果之间可以进行加减运算 0不具备数学0的含义 一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。 五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。 目录 前言 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验容 (3) 三、实验时间 (3) 四、组织人员 (3) 1.专题概述 (4) 2. 处理流程介绍 (4) 2.1图像获取 (4) 2.2数据读取和定标 (4) 2.3图像配准 (5) 2.4大气校正 (5) 2.5反演模型构建及模型应用 (5) 2.6植被变化 (6) 3.详细处理过程 (7) 3.1数据预处理 (7) 3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7) 3.1.2数据处理和定标 (7) 3.1.3工程区裁剪 (9) 3.1.4图像配准 (14) 3.1.5大气校正 (17) 3.1.6裁剪浑善达克区 (23) 3.2植被覆盖度反演 (27) 3.2.1计算归一化植被指数 (27) 3.2.2计算植被覆盖度 (28) 3.3植被变化监测 (29) 3.3.1植被覆盖区提取 (29) 3.3.2植被变化检测 (31) 3.4成果后期处理与应用 (32) 3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32) 3.4.2植被变化区域制图 (33) 实验心得 (36) 前言 一、实验目的 1、掌握ENVI软件的基本操作。 2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。 3、通过实习，学会自己去处理一些问题。 4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力，增强实践技能，并培养学生勇于 动手、勤于动手、热爱本专业的思想。 5、深刻地理解和巩固基本理论知识, 掌握基本技能和动手操作能力, 提高综合观 察分析问题的能力 二、实习容 1、了解ENVI的基本操作。 2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。 3、掌握ENVI对影像信息的提取 4、了解ENVI的一些应用分析 创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 叠加原理实验报告范文 一、实验目的 验证线性电路叠加原理的正确性，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 二、原理说明 叠加原理指出：在有多个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K倍时，电路的响应（即在电路中各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K倍。 三、实验设备 高性能电工技术实验装置DGJ-01：直流稳压电压、直流数字电压表、直流数字电流表、叠加原理实验电路板DGJ-03。 四、实验步骤 1．用实验装置上的DGJ-03线路,按照实验指导书上的图3-1，将两路稳压电源的输出分别调节为12V和6V，接入图中的U1和U2处。 2．通过调节开关K1和K2，分别将电源同时作用和单独作用在电路中，完成如下表格。 表3-1 3．将U2的数值调到12V，重复以上测量，并记录在表3-1的最后一行中。 4．将R3(330 )换成二极管IN4007，继续测量并填入表3-2中。 表3-2 五、实验数据处理和分析 对图3-1的线性电路进行理论分析，利用回路电流法或节点电压法列出电路方程，借助计算机进行方程求解，或直接用EWB软件对电路分析计算，得出的电压、电流的数据与测量值基本相符。验证了测量数据的准确性。电压表和电流表的测量有一定的误差，都在可允许的误差范围内。 验证叠加定理：以I1为例，U1单独作用时，I1a=8.693mA,，U2单独作用时， I1b=-1.198mA，I1a+I1b=7.495mA，U1和U2共同作用时，测量值为7.556mA，因此叠加性得以验证。2U2单独作用时，测量值为-2.395mA，而2*I1b=-2.396mA，因此齐次性得以验证。其他的支路电流和电压也可类似验证叠加定理的准确性。 对于含有二极管的非线性电路，表2中的数据不符合叠加性和齐次性。 精心整理 一、实验名称 遥感图像的监督分类与非监督分类 二、实验目的 理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理；掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法，初步掌握图像分类后的相关操作；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。 三、 四、 五、 1. 1.1打开并显示影像文件，选择合适的波段组合加载影像 打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，为了更好地区分不同地物以及方便训练样本的选取，选择5、4、3波段进行相关操作，点击Load Band 在主窗口加载影像。 1.2使用感兴趣区（ROI）工具来选择训练样区 1）主影像窗口菜单栏中，选择 Overlay >Region of Interest。出现ROI Tool对话框， 2）根据不同的地物光谱特征，在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域，建立相应的感兴趣区域，输入对应的地物名称，更改感兴趣区对应的显示色彩。 由于该地区为山西省北部，地物相对单一，故分为以下几类：裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层，阴影。 1.3选择分类方法进行分类 1）主菜单中，选择Classification>Supervised，在对应的选项菜单中选择分类方法，对影像进行分类。 以最小距离法（Minimum Distance）为例进行说明。选择Minimum Distance选项，出现Classification Input File对话框，在该对话框中选择待分类图像。 2）在出现的Minimum Distance Parameters对话框中，select Ttems选择训练样本，定义相关参数，选择 点击 2. 1 2 3. 。 1 选择Mode :polygon delete from class将错误点剔除。 2）主菜单classification->Post classification->sieve classes打开sieve parameters对话框，选择训练样本，及最小剔除像素，选择输出位置，完成操作。图为采用八联通域将像素小于5的点删除。 3.3混淆矩阵精度验证 1）选取验证样本，与监督分类操作类似，选择不同的感兴趣区域，保存ROI,作为选择训练样本。 2）进行精度验证，主菜单classification->Post classification->Using Ground Truth ROI，选择分类图像。 大连海事大学实验报告 专业班级：环境工程2011-1 学号：2220113199 姓名：陈凡 课程名称：数据采集与处理技术 实验时间：6月18号 指导教师：刘明（电航101） 实验名称：实验三 金属箔式应变片——全桥性能实验 一、实验目的：了解全桥测量电路的优点。 二、基本原理：全桥测量电路中，将受力方向相同的两应变片接入电桥对边，相反的应变片接入电桥邻边。当应变片初始阻值：R 1＝R 2＝R 3＝R 4，其变化值ΔR 1＝ΔR 2＝ΔR 3＝ΔR 4时，其桥路输出电压U 03＝KEε。其输出灵敏度比半桥又提高了一倍，非线性误差和温度误差均得到改善。 三、需用器件和单元：同实验二。 四、实验步骤： 1、将托盘安装到应变传感器的托盘支点上。将实验模板差动放大器调零：用导线将实验模板上的±15v 、⊥插口与主机箱电源±15v 、⊥分别相连，再将实验模板中的放大器的两输入口短接(V i ＝0)；调节放大器的增益电位器R W3大约到中间位置(先逆时针旋转到底，再顺时针旋转2圈)；将主机箱电压表的量程切换开关打到2V 档，合上主机箱电源开关；调节实验模板放大器的调零电位器R W4，使电压表显示为零。 图3—1 全桥性能实验接线图 2、2、拆去放大器输入端口的短接线，根据图3—1接线。实验方法与实验二相同，将实验数据填入 表3画出实验曲线；进行灵敏度和非线性误差计算。实验完毕，关闭电源。 表2 五、实验数据处理 1、根据表2画出实验U-W 曲线 取图中点(20,0.015)、(200,0.157)得曲线斜K=S 2=ΔU/ΔW=(0.157-0.015)/(200-20)=0.000789v/g Δm 在点(60,0.047)处取得，Δm=0.001，δ=Δm/y FS ×100％=0.001/200×100％=0.0005％ 六、思考题： 1、测量中，当两组对边（R 1、R 3为对边）电阻值R 相同时，即R 1＝R 3，R 2＝R 4，而R 1≠R 2时，是否可以组成全桥：（1）可以（2）不可以。 2、某工程技术人员在进行材料拉力测试时在棒材上贴了两组应变片，如图3—2，如何利用这四片应变片组成电桥，是否需要外加电阻。 图3－2应变式传感器受拉时传感器圆周面展开图 定量遥感实验报告 班级：地信1302 姓名：高永康学号：2013303200212 实验一:辐射信息获取与大气校正 一实验目的与意义 1.初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS，ENVI的主要功能模块。 2.掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段。掌握Erdas 遥感影像辐射信息获取。 3.加深对遥感理论知识理解，掌握遥感大气校正方法。 二实验内容与遥感影像数据 LE71230392003097EDC00 2003年4月7日Landsat EMT+影像 对其进行大气校正处理 三实验步骤 准备阶段： 对遥感图像先定标，Basic Tools-Preprocessing–Calibration Utilities –Landset Calibration 并编辑头文件 然后因为要对多幅影象进行处理，所以为了方便，最好进行波段合成，一起处理。 最后，进行格式转换 完成后，就可以进行大气校正了 3.1简化黑暗象元法大气校正 （1）打开待校正图像文件。 （2）在主菜单中，选择Basic Tools->Preprocessing->General Purpose Utilities-> Dark Subtract，在文件选择对话框中选择待校正图像文件，单击OK按钮，打开Dark Subtraction Parameters面板。 （3）在Dark Subtraction Parameters面板中，确定黑暗像素值包括三种方法（Subtraction Method）： 波段最小值(Band Minimum) ROI的平均值(Region Of Interest) 自定义值（User Value） 遥感ENVI实验报告 学号： 姓名： 班级： 专业： 2016年10月14日 实验一：ENVI软件认识与操作基础 一，实验内容 1，学习如何将多波段遥感图像进行波段组合； 2，掌握在ENVI系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。 二， ENVI5.1简介 自ENVI5.0版本开始，ENVI采用了全新的软件界面，从整体上增强了用户体验，ENVI5.1延续了ENVI5的界面风格，对图标做了更现代化的设计。启动ENVI5.1，如下图所示，包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。 图1.1 ENVI软件界面 为了方便老用户的使用，ENVI 5.1 还保留了经典的菜单+三视窗的操作界面，也就是在安装ENVI5.1 时候，自动会把 ENVI Classic 版本安装。其实 ENVI Classic 就是一个完整的 ENVI4.8 或更早期的版本。习惯这种界面风格的用户，可以选择使用 ENVI Classic 界面操作。 图1.2 经典ENVI操作界面 三， ENVI安装目录结构 一般情况下ENVI 5.1安装在Exelis文件夹下，完全版本包括IDL、License等文件夹。ENVI5.1的所有文件及文件夹保存在HOME\Program Files\Exelis\ENVI51下。 四， ENVI数据输入 4.1 常见数据的打开 在ENVI5.1中，使用File –> Open菜单打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件： ······· 4.2 特定数据的打开 虽然上述的Open 功能可以打开大多数文件类型，但对于特定的已知文件类型，我们需要打开图像文件外，还需要打开图像文件附带的其他文件，比如RPC文件等。 使用File > Open AS 菜单，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。ENVI 从内部头文件读取必要的参数，因此不必在Header Information对话框中输入任何信息。 如下为打开一个多波段Landsat Fast格式的过程： （1）选择主菜单>File > Open AS>Landsat >FAST （2）对于Fast TM 格式数据，选择header.dat文件。 对于Landsat 7 FAST 全色波段数据，选择.hpn头文件。 对于VNIR/SWIR Landsat 7 FAST 数据6个波段，选择.hrf头文件。 对于Landsat 7 FAST 热红外波段，选择.htm 头文件。 （3）点击Open打开。ENVI同时自动从头文件中读取包括：gains 和bias，太阳高度角和方位角，成像时间等信息。对于普通的单波段二进制文件，用Open As方式找不到对应选项，可以在Toolbox选择/Raster Management/Edit ENVI Header。或者直接选择File > Open打开普通二进制文件。 实验讲义补充： 1.刚体概念：刚体是指在运动中和受力作用后，形状和大小不变，而且内部各点的相对位置不变的物体。 2.转动惯量概念：转动惯量是刚体转动中惯性大小的量度。它取决于刚体的总质量，质量分布、形状大小 和转轴位置 3.转动定律：合外力矩=转动惯量×角加速度 4.转动惯量叠加： 空盘：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J1 空盘＋被测物体：（1）阻力矩（2）阻力矩＋砝码外力→J2 被测物体：J3=J2-J1 5.转动惯量理论公式：圆盘&圆环 6.转动惯量实验仪器：水准仪；线水平；线与孔不产生摩擦；塔轮选小的半径；至少3个塔轮半径，3组 砝码质量 7.计数器：遮光板半圈π；单电门，多脉冲；空盘15圈，20个值；加上被测物体，8个值； 8.泡沫垫板 9.重力加速度：s^2 10.质量：1次读数，包括砝码，圆盘，圆环，以及两圆柱体； 11.游标卡尺：6次读数，包括圆盘半径，圆环内外半径，塔轮半径，转盘上孔的内外半径（求平均值） 12.实验目的：测量值与理论值对比 实验计算补充说明： 1.有效数字：质量，故有效数字为3位 2.游标卡尺：，读数最后一位肯定为偶数； 3.误差&不确定度： （1）理论公式计算的误差： 圆盘：（注意：直接测量的是直径） 质量m=±；（保留4位有效数字） um=*100%=% 半径R=± 若测6次,x1,x2,x3,x4,x5,x6,i=6，计算x平均值 ， 取n=6时的 ，我们处理为0 C=,仪器允差,δB= 总误差：,ux= m ,u rx==% R=± urx=% 计算转动惯量的结果表示： ，总误差：uJ=，相对不确定=uJ/J 圆环：，同上. （2）实验测量计算的误差： 根据，，对R（塔轮半径），m（砝码质量）,β2和β1求导， 《遥感数字图像处理》实验报告 《遥感技术原理与应用》期末报告 研究生《遥感技术原理与应用》 期末考试报告 题目：利用TM遥感数据进行土地覆盖分类和制图 专业：地图学与地理信息系统 2015．12 一、研究方法 缨帽变换：也称K-T变换，是一种特殊的主成分变换。但与主成分不同，其旋转轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向，特别是与植物生长过程和土壤有关。传统的NDVI植被信息提取方法受到影像空间分辨率的限制，对影像上信息量少的植被（如道路两旁的行道树、居民小区中的绿地等）提取效果不佳。缨帽变换对区分不同类型植被类型如树、灌木、草地、农作物等非常有效，此次试验具有较好的应用。 支持向量机分类法：是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力。 最大似然分类法：假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。 二、研究内容及数据 对富民县散旦乡TM影像进行信息挖掘后突出植被和水体等地物信息；结合二调数据，选择样本，分别用最大似然和支持向量机（SVM）分类法对散旦乡进行分类，通过对比分类精度，比较两种分类方法的优缺点。 数据：对富民县进行裁剪后得到的散旦乡Landsat TM影像；富民县二类调查小班数据；富民县县行政区数据。 三、研究过程 1.裁剪研究区域 将富民县行政区数据导入ArcGIS软件中，根据属性表查找得到散旦乡数据，导入ENVI，再利用ENVI提供的不规则裁剪工具进行裁剪得到散旦乡TM影像（4，3，2假彩色合成），见图1、2。遥感图像预处理实验报告
测量刚体的转动惯量实验报告及数据处理
遥感数字图像处理实验报告
大学物理实验报告数据处理及误差分析
第三章 概念的操作化与测量
社会学研究方法 第五章 测量与操作化 精心整理
遥感图像光谱增强处理实验报告
遥感ENVI实验报告
叠加原理 实验报告范文(含数据处理)
遥感图像的分类实验报告
数据采集与处理实验报告3
康哥定量遥感实验报告
遥感ENVI实验报告
测量刚体的转动惯量实验报告及数据处理
《遥感数字图像处理》实验报告
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