海洋观测数据预处理系统设计与实现

监测数据处理指南

“中国天然氧吧”数据监测与处理指南 （试行） 本指南规定了创建“中国天然氧吧”所需各项数据的监测、处理要求，适用于“中国天然氧吧”创建活动所涉及的数据采集与处理。 一、空气负氧离子 1、负氧离子监测区域分类 负氧离子监测区域分为二类：一类区域为城市自然保护区、风景名胜区和其他特殊保护区；二类区域为城市居民居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区。 2、监测点布设要求 监测点的布设应能反应不同类型区域的总体情况，两类区域中保证至少各有 1 个监测点。负氧离子监测一般采用固定式仪器测量，仪器距离地面 1.5m 左右，监测点下垫面尽可能保持一致。监测点位置应四周空旷平坦，与喷泉、瀑布、人群、交通干道等保持合理距离。 3、空气负氧离子的监测记录 申报“中国天然氧吧”地区应提交近一年以上的空气负氧离子监测记录。 4、月均值计算 指每个整月有效数据的算术平均值。

二、环境空气质量 1、以当地环保部门环境空气质量监测数据为准，提交近一年以上的环境空气质量的监测数据（AQI 指数）、环境空气质量统计数据。 2、月均值计算 指当月每日AQI指数的算术平均值。 3、年均值计算 指一年每月AQI指数的算术平均值。 三、人居环境气候舒适度 人居环境气候舒适度指数依据本地区近20年以上气象观测资料计算，计算方法参见《人居环境气候舒适度评价》(GB/T27963-2011)。 四、其它 森林覆盖率采用林业部门最新数据。 地表水环境质量采用当地环保部门最新监测数据（参照《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）），水质等级和相关参数须能客观反映当地水质总体质量状况。

Matlab笔记——数据预处理——剔除异常值及平滑处理

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：

环保在线监测系统解决方案

环保在线监测系统解决方案 上海领萃环保科技公司一、方案概况

污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测数据，编制报告 与图表，并可输入中心数据库或上网查询； 3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10、气象参数。 系统特点 系统集成优势 核心仪表采用该领域内国际先进水平的厂商产品，具有多项认证，如USEPA，TUV，CE，CPA等；

误差理论及数据处理-复习题及答案

《误差理论与数据处理》 一、填空题（每空1分，共20分） 1．测量误差按性质分为_____误差、_____误差和_____误差，相应的处理手段为_____、_____和_____。 答案：系统，粗大，随机，消除或减小，剔除，统计的手段 2．随机误差的统计特性为________、________、________和________。 答案：对称性、单峰性、有界性、抵偿性 3. 用测角仪测得某矩形的四个角内角和为360°00′04″，则测量的绝对误差为________，相对误差________。 答案：04″，3.1*10-5 4．在实际测量中通常以被测量的、、 作为约定真值。 答案：高一等级精度的标准给出值、最佳估计值、参考值 5．测量结果的重复性条件包括：、、 、、。 测量人员，测量仪器、测量方法、测量材料、测量环境 6. 一个标称值为5g的砝码，经高一等标准砝码检定，知其误差为0.1mg，问该砝码的实际质量是________。 5g-0.1mg 7．置信度是表征测量数据或结果可信赖程度的一个参数，可用_________和

_________来表示。 标准差 极限误差 8．指针式仪表的准确度等级是根据_______误差划分的。 引用 9．对某电阻进行无系差等精度重复测量，所得测量列的平均值为100.2Ω,标准偏差为0.2Ω，测量次数15次，则平均值的标准差为_______Ω，当置信因子K ＝3时，测量结果的置信区间为_______________。 0.2/sqrt(15),3*0.2/sqrt(15) 10．在等精度重复测量中，测量列的最佳可信赖值是_________ 。 平均值 11．替代法的作用是_________，特点是_________。 消除恒定系统误差，不改变测量条件 12.对某电压做无系统误差等精度独立测量，测量值服从正态分布。已知被测电压的真值U 0 ＝79.83 V ，标准差σ（U ）＝ 0.02V ，按99%（置信因子 k = 2.58）可能性估计测量值出现的范围： ___________________________________。 79.830.02 V*2.58 13．R 1 ＝150 ， R 1 ＝ 0.75 ；R 2 ＝100 ， R 2 ＝ 0.4 ，则两电阻并联后总电阻的绝对误差为_________________。 36.0)100150(150)(16.0)100150(100)(222212122 2 221221=+=+=??=+=+=??R R R R R R R R R R R=R1*R2/(R1+R2), R=264.04.0*36.075.0*16.022 11±=+=???+???R R R R R R

误差理论与数据处理实验报告要点

误差理论与数据处理 实验报告 姓名：黄大洲 学号：3111002350 班级：11级计测1班 指导老师：陈益民

实验一 误差的基本性质与处理 一、实验目的 了解误差的基本性质以及处理方法 二、实验原理 （1）算术平均值 对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。 1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。 设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值 121...n i n i l l l l x n n =++==∑ 算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。 i v = i l -x i l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差） 2、算术平均值的计算校核 算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。 残余误差代数和为： 1 1 n n i i i i v l nx ===-∑∑ 当x 为未经凑整的准确数时，则有：1 n i i v ==∑0 1）残余误差代数和应符合：

当 1n i i l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1 n i i v =∑为零； 当 1n i i l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1 n i i v =∑为正；其大小为求x 时 的余数。 当 1n i i l =∑

第二章 监测数据的处理

第二章 监测数据的统计处理和结果表述 2.1基本概念 2.1.1误差和偏差 2.1.1.1真值:在某一时刻和某一位置或状态下，某量的效应体现出客观值或实际值。 理论真值 真值包括 约定真值 标准器的相对真值 2.1.1.2误差及其分类 1、由于被测量的数据形式通常不能以有限为数表示，同时由于认识能力和科学技术水平的限制，使测量值与真挚不一致，这种矛盾在数值上表现即为误差。 2、差按其性质和产生原因可分为： ●系统误差（可测误差、恒定误差、偏倚）：指测量值的总体均值与真值之间的 差别，是由测量过程中某些恒定因素造成的，在一定条件下具有重现性，并不因增加测量次数而减少系统误差，他的产生可以是方法、仪器、试剂、恒定的操作人员或恒定的环境等所造成。 ● 随机误差（偶然误差、不可测误差）：是由测量过程中各种随机因素的共同作用所造成的，其遵从正态分布规律。 ●过失误差：是由测量过程中犯下不应有的错误所造成，它明显的歪曲了测量结 果，因而一经发现必须及时改正。 3、 误差的表示方法 绝对误差：测量值（x ）与真值（x t ）之比。 绝对误差=x-x t 相对误差：指绝对误差与真值之比。 相对误差= t t x x x -×100% 4、偏差：个别测量值与多次测量均值之偏离。分 绝对偏差（d ）：测量值与均值(x ’)之差。 d i =x i -x ’ 相对偏差：绝对偏差与均值之比。 相对偏差= 'x d ×100% 平均偏差：是绝对偏差绝对值之和的平均值。 d ’= n 1di n i ∑ =1 = n 1 ( )

标准偏差和相对标准偏差 ● 差方和（S ）：指绝对值的平方之和。 S= ∑ =-n i i x x 12 '）（ ● 样本方差（s 2 或V ） s 2 =11-n ∑=-n i i x x 12 '）（=1 1-n S ● 样本标准偏差（s 或s D ） s=2 1 )'(1∑=-n i i x x n =S n 1 ● 样本相对标准偏差（变异系数）：样本标准偏差在样本均值中所占的百分 数 C v = ' x s ×100% ● 总体方差和总体标准偏差分别以σ2和σ表示 σ2 = N 1∑ =-n i i x 1 2 ）（μ σ=∑=-n i i x 1 2)(N 1 μ=N N )x (- x 2 i i 2 ∑∑ 式中：N ——总体容量 μ——总体均值 ● 级差（R ）：一组测量值中最大值与最小值之差，表示误差的范围. R=x max -x min 5、总体、样本和平均数 ● 总体和个体 研究对象的全体称总体，其中一个单位叫个体。 ● （2）样本和样本容量 总体中的一部分叫样本，样本中含有个体的数目叫此样本的样本容量。 ● (3)平均数：平均数代表一组变量的平均水平或集中趋势，样本观测中大多数 测量值靠近平均数。 算术均数：样本均数x ’=n x i ∑ 总体均数μ= n x i ∑ n →∞

误差理论与数据处理试题整理

误差分析与数据处理 一.填空题 1. ______(3S或莱以特)准则是最常用也是最简单的判别粗大误差的准则。 2. 随机误差的合成可按标准差和______（极限误差）两种方式进行。 3. 在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性称为______（重复）性。 4. 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称为______（重现）性。 5. 测量准确度是指测量结果与被测量______（真值）之间的一致程度。 6. 根据测量条件是否发生变化分类，可分为等权测量和______（不等权）测量。 7. 根据被测量对象在测量过程中所处的状态分分类，可分为静态测量和_____(动态)测量。 8. 根据对测量结果的要求分类，可分为工程测量和_____(精密)测量。 9. 真值可分为理论真值和____(约定)真值。 10. 反正弦分布的特点是该随机误差与某一角度成_____(正弦)关系。 11. 在相同条件下，对同一物理量进行多次测量时，误差的大小和正负总保持不变，或按一定的规律变化，或是有规律地重复。这种误差称为______(系统误差)。 12. 在相同条件下，对某一物理量进行多次测量时，每次测量的结果有差异，其差异的大小和符号以不可预定的方式变化着。这种误差称为______(偶然误差或随机误差)。 13. 系统误差主要来自仪器误差、________（方法误差）、人员误差三方面。 14. 仪器误差主要包括_________（示值误差）、零值误差、仪器机构和附件误差。 15. 方法误差是由于实验理论、实验方法或_________（实验条件）不合要求而引起的误差。 16. 精密度高是指在多次测量中，数据的离散性小，_________（随机）误差小。 17. 准确度高是指多次测量中，数据的平均值偏离真值的程度小，_________（系统）误差小。 18. 精确度高是指在多次测量中，数据比较集中，且逼近真值，即测量结果中的_________（系统）误差和_________（随机）误差都比较小。 19. 用代数方法与未修正测量结果相加，以补偿其系统误差的值称为_____(修正值)。 20. 标准偏差的大小表征了随机误差的_____(分散)程度。

测量数据处理

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。

脑电数据预处理步骤讲解学习

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

数据采集和数据预处理

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

数据预处理之剔除异常值及平滑处理

数据预处理——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），需要忽略整条空缺值数据，或者填上空缺值。 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： 10.4ln()n n ω=+ Tab1. 肖维勒系数表 如果某测量值与平均值之差的绝对值大于标准偏差与肖维勒系数之积，则该测量值被剔除。 n x i x x S ω-> 例1. 利用肖维勒方法对下列数据的异常值（2.5000）进行剔除： 1.5034 1.5062 1.5034 1.5024 1.4985 2.5000 1.5007

天宝DiNi高精度电子水准仪在二等水准测量中的应用

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

大气监测数据处理

大气环境空气质量现状监测结果统计分析方法 文章作者：鲁建培训文章来源：鲁建培训发布时间：[2011年11月01 日] 掌握大气环境空气质量现状监测结果统计分析方法 知识点： 按布点要求选取有代表性的监测点位，并以列表的方式给出各监测点位位置，监测内容以及监测方法等内容。 1.监测结果统计分析内容 包括： ①分析各监测点大气污染物不同取值时间的浓度变化范围， ②各取值时间最大浓度值占相应标准浓度限值的百分比和超标率，评价其达标情况， ③分析大气污染物浓度的日变化规律，大气污染物浓度与地面风向、风速、等气象因素和污染源排放的关系， ④分析重污染时间分布情况及其影响因素。 2.参加统计计算的监测数据 参加统计计算的监测数据必须是符合要求的监测数据。对于个别极值，应分析出现的原因，判断其是否符合规范的要求，不符合监测技术规范要求的监测数据不参加统计计算，未检出的点位数计入总监测数据个数中。 3.现状监测数据达标分析 并分析最大浓度占标率，和监测期间的超标率以及达标情况。其中： 超标率=超标数据个数/总监测数据个数×100% 4.监测数据的变化规律分析 分析各项监测数据的日变化规律，选取典型变化规律，绘制污染物日变化图，参考同步气象资料和周围污染源分布与排放情况分析其变化规律，并分析重污染时间分布情况及其影响因素。 例题： 1.对于大气环境空气质量现状监测结果统计分析方法说法正确的是（A） A.参加统计计算的监测数据必须是符合要求的监测数据 B.所有的监测数据均应参加统计计算 C.未检出的点位数不计入总监测数据个数中 D. 对于极值，不用分析出现的原因，直接即可去掉，不参与统计计算。 气象观测资料调查（大纲中没有要求，但在《导则》中此处是需要熟悉的） 1.气象观测资料调查的基本原则 （1）气象观测资料调查要求的影响因素①项目的评价等级，②评价范围内地形复杂程度，③水平流场是否均匀一致④污染物排放是否连续稳定。 （2）常规气象观测资料包括常规地面气象观测资料和常规高空气象探测资料。 （3）对于各级评价项目，均应调查评价范围20年以上的主要气候统计资料。包括年平均风速和风向玫瑰图，最大风速与月平均风速，年平均气温，极端气温与月平均气温，年平均相对湿度，年均降水量，降水量极值，日照等。 （4）对于一、二级评价项目，还应调查逐日、逐次的常规气象观测资料及其他气象观测资料。 下列(ABCD)因素影响了气象观测资料的调查要求 A．项目的评价等级 B．污染物排放是否连续稳定 C．水平流场是否均匀一致

微震监测数据处理系统详细设计说明书

微震监测数据处理系统 软件详细设计说明书 学生姓名王建旭学号 0808140505 学生姓名王智杰学号 0808140512 学生姓名汤玉杰学号 0808140119 学生姓名毕国兴学号 0808140727 专业电子信息科学与技术年级 08级 指导教师劳彩莲职称副教授 学院信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月

目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (6) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (7) 5.1 数据结构 (8) 5.2 处理流程详细说明 (10) 5.3 部分重要编码设计 (10) 5.3.1函数SetGoal(float x,float y,float z,float color) (11) 5.3.2函数RenderScene() (12) 6 微震列表子模块详细设计说明 (12) 6.1 数据结构 (13) 6.2 处理流程详细说明 (13) 6.3 编码设计 (18) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (19) 7.1 数据结构 (21) 7.1.1 数据库信息模型： (21) 7.1.2数据库逻辑模型 (21) 7.1.3数据库结构的详细设计 (21) 7.2 数据库系统的建立 (22) 7.2.1 数据库建立 (22) 7.2.2表的建立和管理 (22) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (22) 8.1 数据结构 (23) 8.2 处理流程详细说明 (23) 8.3 编码设计 (24)

局用程控交换机数据预处理系统C语言版

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

第6课--水准测量数据处理

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

数据导入和预处理系统设计与实现

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。

环保在线监测系统解决方案范本

环保在线监测系统 解决方案

环保在线监测系统解决方案上海领萃环保科技公司

一、方案概况 污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及 其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测 数据，编制报告与图表，并可输入中心数据库或上网查询；3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资 料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实

时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 1.1系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10(2.5)、气象参数。 1.2系统特点 1.2.1系统集成优势 核心仪表采用该领域内国际先进水平的厂商产品，具有多项认证，如USEPA，TUV，CE，CPA等； 可提供不同类型空气站解决方案，如四类常规空气质量监测站、路边空气质量监测站、移动空气质量监测站等； 拥有世界最先进的环境空气质量痕量级分析仪，最低检测限达到

数据预处理

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等 数据挖掘中的数据预处理 现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。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。 数据清理 用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库的进程的 一部分。该进程必须解决不正确的拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。 编码或把资料录入时的错误，会威胁到测量的效度。数据清理主要解决数据文件建立中的人为误差，以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值。常用的数据清理方法包括可编码式清理和联列式清理。 数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。 数据集成 数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。 数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。 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。 数据归约 数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。目前，数据预处理是目前数据挖掘一个热门的研究方面，毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的－－现实世界中的数据几乎都脏数据。 一、数据归约基本知识：