012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。
二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：
一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量误差的处理1 各种估计方法的比较 贝塞尔公式法是一种基本的方法，但n很小时其估计的不确定度较大，例如n=9时，由这种方法获得的标准偏差估计值的标准不确定度为25%，而n=3时标准偏差估计值的标准不确定度达50%，因此它适合于测量次数较多的情况： 极差法使用起来比较简便，但当数据的概率分布偏离正态分布较大时，应当以贝塞尔公式法的结果为准。在测量次数较少时常采用极差法： 较差法更适用于频率稳定度测量或天文观测等领域。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:异常值的判别和剔除什么是异常值 异常值(abnormal value)又称离群值(outlier)，指在对一个被测量的重复观测中所获的若干观测结果中，出现了与其他值偏离较远且不符合统计规律的个别值，它们可能属于来自不同的总体，或属于意外的、偶然的测量错误。也称为存在着“粗大误差”。例如：震动、冲击、电源变化、电磁干扰等意外的条件变化、人为的读数或记录错误，仪器内部的偶发故障等，可能是造成异常值的原因。 如果一系列测量值中混有异常值，必然会歪曲测量的结果。这时若能将该值剔除不用，就使结果更符合客观情况。在有些情况下，一组正确测得值的分散性，本来是客观地反映了实际测量的随机波动特性，但若人为地丢掉了一些偏离较远但不属于异常值的数据，由此得到的所谓分散性很小，实际上是虚假的。因为以后在相同条件下再次测量时原有正常的分散性还会显现出来，所以必须正确地判别和剔除异常值。 在测量过程中，记错、读错、仪器突然跳动、突然震动等异常情况引起的已知原因的异常值，应该随时发现，随时剔除，这就是物理判别法。有时，仅仅是怀疑某个值，对于不能确定哪个是异常值时，可采用统计判别法进行判别。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量误差的处理2 算术平均值的应用 由于算术平均值是数学期望的最佳估计值，所以通常用算术平均值作为测量结果。当用算术平均值作为被测量的估计值时，算术平均值的实验标准偏差就是测量结果的A类标准不确定度。 一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:最大允许误差的表示形式1 计量器具又称测量仪器。(测量仪器的)最大允许误差(maIilnn permLsibl eerrors)是由给定测量仪器的规程或规范所允许的示值误差的极限值。它是生产厂规定的测量仪器的技术指标，又称允许误差极限或允许误差限。最大允许误差有上限和下限，通常为对称限，表示时要加±号。 最大允许误差可以用绝对误差、相对误差、引用误差或它们的组合形式表示。 1.用绝对误差表示的最大允许误差 例如，标称值为1Ω的标准电阻，说明书指出其最大允许误差为±0.01Ω。即示值误差的上限为+0.01Ω，示值误差的下限为-0.01Ω，表明该电阻器的阻值允许在0.99Ω～1.01Ω范围内。一级计量师考试（测量数据处理与计量专业实务）复习要点:测量复现性的评定测量复现性是指在改变了的测量条件下，同一被测量的测量结果之间的一致性。改变了的测量条件可以是：测量原理、测量方法、观测者、测量仪器、计量标准、测量地点、环境及使用条件、测量时间。改变的可以是这些条件中的一个或多个。因此，给出复现性时，应明确说明所改变条件的详细情况。 例如在实验室内为了考察计量人员的实际操作能力.实验室主任请每一位计量人员在同样的条件下对同一件被测件进行测量，将测量结果按式(3-13)计算测量结果的复现性。此时
实验二、数据预处理
实习二、数据预处理 一、预处理简介 ERDAS IMAGING数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（Creat New Image）、三维地形表面（Create Surface）、图像分幅裁剪（Subset Image）、图像几何校正（Image Geometric Correction）、图像拼接处理（Mosaic Images）、非监督分类（Unsupervised Classification）、以及图像投影变换（Reprojection Images）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的IMG图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。 数据预处理模块简称Data Preparation或DataPrep，可以通过两种途径启动： ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Data Preparation菜单（图2.1）ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep 图标→Data Preparation菜单（图2.1） 图2.1 Data Preparation菜单 从图2.1可以看出，ERDAS IMAGIMG数据预处理模块包括了7项主要功能，其中第一项
功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。 二、三维地形表面（3D Surfacing） 三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：ASCII码点文件、ArcInfo的Coverage点文件和线文件，ERDAS IMAGING 的注记数据层，以及栅格图像文件IMG。 所有输入数据必须具有X、Y、Z值，三维地形表面工具所应用的TIN插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持Z值不变，而没有Z值的空间点，其输出表面的Z值是基于TIN 其周围的已知点插值计算获得的。 在三维地形表面工具中提供了两种TIN插值方法：线性插值（Linera）与非线性插值（non-linear）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的TIN三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，TIN 三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则分布数据集的非常连续的、圆滑的表面结果。 1.启动三维地形表面（Surfacing Create Surface） ERDAS 图标面板菜单条：Main→Data Preparation菜单 →选择Create Surface→打开3D Surfacing对话框（图2.2）ERDAS 图标面板工具条：点击Data Pre
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
实验一数据预处理 一、实验目的 1、熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 2、浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性 等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。 3、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。 4、调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化的 参数。 5、写出实验报告。 二、实验原理 1、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解决不一致来“清理”数据。 3、数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方体。 4、数据变换通过平滑聚集，数据概化，规化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验容和步骤 1、实验容 1、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能，并在实验报告中写出主要的预处理过程和采用的方法。 2、产生清洁的、一致的、集成的数据。 3、在试验报告中写明各主要程序片段的功能和作用。 2、实验步骤 1）仔细研究和审查数据，找出应当包含在你分析中的属性或维，发现数据中的一些错误、不寻常的值、和某些事务记录中的不一致性。 2）进行数据清理，对遗漏值、噪音数据、不一致的数据进行处理。例如：1、日期中的缺失值可以根据统一的流水号来确定。 2、购买的数量不能为负值。 3）进行数据集成和数据变换和数据归约，将多个数据源中的数据集成起来，
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。 2）眼电去除。使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的 EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义 EOG 伪迹。接着构建平均伪迹，将超过 EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为 EOG 脉冲，对识别的 EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均 EOG 脉冲和其它电极之间的 EEG 的传递系数 b: b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1) 其中 cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。 最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用 EEG 减去 EOG： corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2) 实验中设置最小眨眼次数为 20 次，眨眼持续时间 400ms。 3）事件提取与脑电分段。ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的 ERP 应该分别处理。在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。以实验刺激出现的起始点为 0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前 100ms 到刺激后 600ms。对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。 4）基线校正。此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以 0 时刻点前的数据作为基线，假设 0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用 0时刻点后的数据减去 0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑
重庆交通大学信息科学与工程学院 实验报告 班级：曙光1701班 姓名学号： 实验项目名称：透视表编程、股票协方差相关系数实验项目性质：验证性、设计性 实验所属课程：《数据导入与预处理》实验室(中心)：语音楼八楼 指导教师： 实验完成时间： 2019 年 11 月 23 日
一、实验目的 了解和掌握透视表进行数据预处理方法。 了解和掌握协方差和相关系数的计算。 二、实验要求 1.使用python的pandas进行操作。 2.涉及知识包括：1.数据框的增删查改； 2.批量读取数据； 3.变量类型的转换； 4.数据框的重塑与合并； 5.生成数据透视表。 3.提交模块化的实验程序源代码，给出实验结果。 4.简述程序的测试过程，提交实录的输入、输出文件； 三、实验步骤示例（仅供参考） （1）.flu_data数据集 ①读取flu_data2015年的数据，并展示查看数据查看其格式 代码如下： import pandas as pd import numpy as np import os import re os.chdir('C:/Users/11494/Desktop/4flu_data/flu_data') data0=pd.read_csv("by_year/2015.csv",encoding="gbk") data0.head() data0.tail()
②对2015年的数据进行预处理。 代码如下)： data0.drop("Unnamed: 0",axis=1,inplace=True) col_name=data0.iloc[1] data0.columns=col_name data0.drop([0,1,len(data0)-1],axis=0,inplace=True) data0.head(
数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程
数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档
1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理
2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。
天宝DiNi高精度电子水准仪在二等水准测量中的应用 摘要：随着测绘技术的不断发展，精密水准仪在工程测量中的应用越来越广泛，极大的提高了测量精度和工作效率。本文重点对天宝DINI03电子水准仪在二等水准测量中的应用进行研究与分析。 关键词：DiNi电子水准仪；二等水准测量；一体化 1电子水准仪的原理和特点 电子水准仪测量系统主要是由编码标尺、光学望远镜、补偿器、CCD传感器以及微处理控制器和相关的图象处理软件等组成。工作基本原理是标尺上的条码图案经过光反射，一部分光束直接成像在望远镜分划板上，供目视观测，另一部分光束通过分光镜被转折到线阵CCD传感器的像平面上，经光电转换、整形后再经过模数转换，输出的数字信号被送到微处理器进行处理和存储，并将其与仪器内存的标准码(参考信号)按一定方式进行比较，即可获得高度读数和水平距离。 2工程实例 本次工程为辽宁省锦州机场二等水准线路测量。测区主要测量四个GPS 控制点G01、G03、G04、G05，在实测过程中考虑到以后测量的需要在测区内沿线布设七个水准点B5、Q1、17A、M5、D20、D43、Z75，构成14个闭合环，12个结点，31个侧段，线路总长约64.272km，水准线路如图4-1所示。都按照国家二等水准测量规范进行施测。经过踏勘，2个水准点标石保存完好，埋设位置及点位清晰，可以利用并作为高程起算数据。 使用仪器为天宝Dini03型号电子水准仪，精度指标为每公里往返中误差±0.3mm，铟瓦条码尺2m。作业前对水准仪及水准尺进行了检验，检验结果附合《国家一、二等水准测量规范》及《国家三、四等水准测量规范》要求。 水准测量前根据国家一、二等水准测量限差规定对测站主要限差进行了设置：最大视距长度为50m，最小视距为3m；一站前后视距差≤1m，前后视距累计差≤3m；最高视线高度≤2.2m，最低视线高度0.5m；两次读数差≤0.3mm；两次所测高差之差≤0.5mm；检测间歇点高差之差≤1.0mm。 观测时，按后—前—前—后的顺序进行，每一测段为偶数个测站，水准尺侧前贴上标签，标记前尺、后尺，测的过程中后尺落在固定点上。 3 数据平差计算
目录 一、MATLAB简介 二、角度与弧度互换 1.角度转换为弧度 2.弧度转换为角度 三、坐标正反计算 1.坐标正算 2.坐标反算 四、交会定点 1.前方交会 2.后方交会 五、假设检验 1.单个正态总体均值差的检验 2.两个正态总体均值差的检验 3.Χ2检验 4. F检验 六、多元线性回归 七、成绩评定
（一）MATLAB简介 MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的 编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以 后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。MATLAB：统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动 图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行 拟合、预测和绘图的界面system Identification Toolbox：识别连续时间传递函数。 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析 Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++ 语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
第一章测量误差及数据处理的基本知识 物理实验离不开对物理量的测量。由于测量仪器、测量方法、测量条件、测量人员等因素的限制，测量结果不可能绝对准确。所以需要对测量结果的可靠性做出评价，对其误差范围作出估计，并能正确地表达实验结果。 本章主要介绍误差和不确定度的基本概念，测量结果不确定度的计算，实验数据处理和实验结果表达等方面的基本知识。这些知识不仅在每个实验中都要用到，而且是今后从事科学实验工作所必须了解和掌握的。 1.1 测量与误差 1.1.1测量 物理实验不仅要定性的观察物理现象，更重要的是找出有关物理量之间的定量关系。因此就需要进行定量的测量。测量就是借助仪器用某一计量单位把待测量的大小表示出来。根据获得测量结果方法的不同，测量可分为直接测量和间接测量：由仪器或量具可以直接读出测量值的测量称为直接测量。如用米尺测量长度，用天平称质量；另一类需依据待测量和某几个直接测量值的函数关系通过数学运算获得测量结果，这种测量称为间接测量。如用伏安法测电阻，已知电阻两端的电压和流过电阻的电流，依据欧姆定律求出待测电阻的大小。 一个物理量能否直接测量不是绝对的。随着科学技术的发展，测量仪器的改进，很多原来只能间接测量的量，现在可以直接测量了。比如车速的测量，可以直接用测速仪进行直接测量。物理量的测量，大多数是间接测量，但直接测量是一切测量的基础。 一个被测物理量，除了用数值和单位来表征它外，还有一个很重要的表征它的参数，这便是对测量结果可靠性的定量估计。这个重要参数却往往容易为人们所忽视。设想如果得到一个测量结果的可靠性几乎为零，那么这种测量结果还有什么价值呢？因此，从表征被测量这个意义上来说，对测量结果可靠性的定量估计与其数值和单位至少具有同等的重要意义，三者是缺一不可的。 1.1.2 误差 绝对误差在一定条件下，某一物理量所具有的客观大小称为真值。测量的目的就 是力图得到真值。但由于受测量方法、测量仪器、测量条件以及观测者水平等多种因素的限制，测量结果与真值之间总有一定的差异，即总存在测量误差。设测量值为N，相应的真值为N0，测量值与真值之差ΔN ΔN＝N－N0 称为测量误差，又称为绝对误差，简称误差。 误差存在于一切测量之中，测量与误差形影不离，分析测量过程中产生的误差，将
局用程控交换机数据预处理系统C 语言版本 项目描述:本项目主要完成对局用程控交换机的二进制磁带卸载数据，按照一定的格式要求，转化成标准ASCII 码格式并以文本形式输出，然后再经过内存排序后，提供给后续计费模块进行批价处理。 1. 码制转换 局用程控交换机为了减少数据存储量，通常数据以BCD 码的形式进行存储。BCD (Binary-Cod ed Decimal ，二进码十进数，简称BCD)用4位二进制数来表示1位十进制数中的0-9这10个数码，简称BCD 码。但为了方便后续工作的进行，通常需要将其转换成我们常见的ASCII 码。我们所使用的BCD 数据被存放在后缀名为bs1、bs2、bs3文件中，具体文件格式见附录一。转换后生成的文件请保存在同名ASC 文件中。 BCD 文件在 Data\Raw_Data 文件夹中 转换后的ASCII 文件请放在 Data\ASC_Data 文件夹中 2. 数据校验 码制转换完成后，我们要对转换后的数据进行校验，其目的是为了检查数据的合法性，删除非法数据。如出现以下数据，则应该删除： a. 主叫号码少于7位 b. 被叫号码少于3位 c. 结束时间小于开始时间 d. 文件结尾的残缺数据 3. 排序 局用程控交换机中的数据是以时间为序存储的，但是后续计费模块中的数据要求以主叫号码为序才能进行处理。因此我们需要对转换后的ASCII 数据进行排序，排序第一关键字为主叫号码，第二关键字为日期，第三关键字为呼出时间。请将排序后的文件保存在同名STD 文件中。 排序后的文件请放在 Data\STD_Data 文件夹中 4. 日志处理 日志一般是指存储软件程序、服务或操作系统产生的消息记录的文件。本功能主要对用户进行的所有操作进行记录并显示。每条日志需要有操作类型、结果、开始时间、结束时间等内容。 生成的日志文件请存放在 Data\LOG 文件夹中 局用程控交换机数据预处理系统 用户界面 码制转换 数据校验 数据排序 日志处理
矿井测量与矿图单元教学设计（六） 一、教案头 课题水准测量数据处理授课日期 授课班级12煤矿开采高职课时：2学时上课地点 教学目标 能力（技能）目标知识目标素质目标 ①能正确地记录闭合水准测量的数据 ②能正确地对闭合水准测量的数据进行处 理 ①掌握闭合水准测量的数据进 行处理的方法 ①能吃苦，能 忍受，甘于奉 献，具备优秀 意志品质； ②拥有良好 的自学能力， 安全生产。 能力训练 任务及案例能力训练项目： 1、将闭合水准测量的数据进行计算 作业 课后总结
二、教学过程设计 步骤教学内容教学方法教学手段学生活动时间分配 告知 （教学内容、目的）本节课主要内容教师介绍图示讲解 学生可提问 并讨论 10分钟 引入 （任务项目） 数据处理的目的教师讲解图示讲解设置情景15分钟 操练 （掌握初步或基本能力） 闭合水准测量数据处理的 的过程 教师讲解图示讲解学生观看20分钟 深化 （加深对基本能力的体会）学生对自己测的的数据进行数 据处理 教师组织分组操作 分组进行数 据计算 20分钟 归纳 (知识和能力) 教师点评教师讲解讲述 学生参与总 结。 10分钟 训练 巩固拓展检验组织学生分组讨论，练习教师组织分组训练 学生画出简 图 10分钟 总结教师总结，布置预习内容教师总结讲述学生参与。5分钟三、教学内容设计 序号教学内容（知识点） 或训练点 What 教学目的（为什么教） 或训练目的 Why 教学思路（怎么教） 或训练方法 How 备注 1 闭合水准测量数据 处理的目的 了解数据处理的意义图示、说明、举例 2 闭合水准测量数据 处理的过程掌握闭合水准测量数 据处理的过程 图示、说明 四、讲义 一、闭合水准测量 （1）闭合水准路线的布设方法如图2-18所示，从已知高程的水准点BM.A出发，沿各待定高
淮海工学院 09 - 10 学年第 1 学期测量数据处理试卷(A闭卷) 一、填空题（本大题共17小题，每空1分，共 25分） 1.由一组观测数据去估计待定参数时，首先要建立一个描述观测数据与待定参数之间关系的，包括描述观测值期望的和描述观测值随机性质的。 2.稳健估计一般可分为三类：、和。 3.回归分析的主要任务就是 ________________________________________________________________。 4.对回归方程的估计应包括对_______________________________________, 对_______________________________________,以及分析_______________ ________________.而对回归方程的检验，包括________________________ ________________________。 5.线性回归分析采用的估计准则是____________________________________。 6．最优回归模型的选择准则是_______________________________________。 7.第一类非线性回归是指那些________________________________________ ______________________________________。 8.稳健估计的目标之一是在采用假定模型下，所估计的参数应具性 9．高斯-牛顿法解算非线性回归的实质是_________________________________ ____________________________________________________________。 10.对于数值逼近问题，常用的逼近方式有两种：___________与______________. 11.插值与最小二乘拟合的根本区别在于_________________________________ ____________________________________________________________________ 12.对牛顿插值而言，差商和差分使用的前提条件分别是__________ __________________________________________________________. 13.不但要求插值函数与) (x f在插值节点上的函数值相等，而且还要求其 在插值节点处的导数值也相等，这种插值问题就是________________. 14.分段低次插值可以保证各段曲线在连接点处的连续性，但不能保证其光滑 性，这也就不能满足某些工程技术要求，为此我们还要学习或研究________ ______________________________. 15.稳健估计的研究对象是__________________________________________. 16.经典最小二乘估计和稳健估计的根本区别在于_____________________ ________________________________________________. 17. 稳健估计的任务是____________________________________________ _____________________________________________________________. 二、名词解释。（本大题共4小题，每题4分，共16分） 1.插值逼近 2.截断误差 3.稳健估计 4.影响函数 １
实习二、数据预处理 一、预处理简介 数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（）、三维地形表面（）、图像分幅裁剪（）、图像几何校正（）、图像拼接处理（）、非监督分类（）、以及图像投影变换（）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客 观需要，对数据输入模块中获取的图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。 数据预处理模块简称或，可以通过两种途径启动： 图标面板菜单条：→→菜单（图） 图标面板工具条：点击图标→菜单（图） 图菜单 从图可以看出，数据预处理模块包括了项主要功能，其中第一项功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项 功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展 的基本工作过程。 二、三维地形表面（） 三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：码点文件、的点文件和线文件，的注记数据层，以及栅格图像文件。 所有输入数据必须具有、、值，三维地形表面工具所应用的插值方法，所输出的是一个 连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持值不变，而没有值的空间点，其输出表面的值是基于其周围的已知点插值计算获得的。 在三维地形表面工具中提供了两种插值方法：线性插值（）与非线性插值（）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，三角面不是一个平面， 而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则
实验一、数据预处理 学院计算机科学与软件学院 ?实验目的： （1）熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 （2）浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致 性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。（3）用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功 能。 （4）调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化 的参数。 ?实验原理： 1 、数据预处理 现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为 提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2 、数据清理 数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解 决不一致来“清理”数据。 3 、数据集成数据集成 数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方 体。 4 、数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5 、数据归约 使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几 乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验内容： 1 、主要代码及注释 头文件 #include
数据导入和预处理系统设计与实现 传统数据仓库随着Hadoop技术的发展受到巨大挑战,Hadoop从最初解决海量数据的存储难题,到现在被越来越多的企业用来解决大数据处理问题,其应用广泛性越来越高。本文主要研究基于Hadoop系统对传统数据库数据和文本数据进行迁移,帮助传统数据仓库解决在大数据存储处理等方面遇到的难题,同时依靠Hadoop的扩展性提升数据存储和处理的性能。论文中系统根据现今传统数据仓库的应用情况及Hadoop大数据平台的前景预测,针对传统数据仓库已无法满足用户需求的问题,设计出传统数据仓库与基于Hadoop的hdfs文件系统协作进行数据存储与处理的架构,同时解决企业用户数据控制权限的要求。系统分为四个部分,数据管理、数据预处理、系统管理和发布管理提供从数据导入到数据控制,数据预处理最终实现数据发布共享的功能。 系统的主要功能是采集数据和对采集到的数据进行预处理,系统设计成能够对多种类型的数据进行采集和预处理,同时系统能够实现很好的扩展功能,为系统中增加机器学习算法节点对数据进一步挖掘处理提供了可能。系统采用当下流行的Hadoop基本架构,同时结合Haddoop生态圈中的数据仓库Hive和数据迁移工具Sqoop进行数据的迁移和处理。在一定程度上能够满足企业的基本需求。系统以Web系统的方式实现,方便用户使用,在实现Web系统时采用成熟的ssm框架进行开发,保证系统的稳定性。 系统从企业的实际需求出发,同时充分考虑传统数据库在企业中的应用,设计实现基于Hadoop的数据管理平台原型,为企业提供实际应用指导。本论文从系统实现的背景、系统系统需求、系统设计、系统实现以及系统测试五大模块对系统进行了全面详细的论述,全面阐述了系统实现的意义,有一定的实际应用指导意义。