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TEQC与teqcplot在GPS数据预处理中的应用

TEQC与teqcplot在GPS数据预处理中的应用
TEQC与teqcplot在GPS数据预处理中的应用

TEQC与teqcplot在GPS数据预处理中的应用摘要:本文采用TEQC对GPS数据质量进行评价,并且利用matlab编制的程序teqcplot查看质量检核结果文件,实现图形的可视化,将GPS观测数据中存在的电离层延迟和多路径效应的影响定量的表示出来。根据检核的结果进行相应的数据处理,根据对比,结果表明经TEQC预处理后提高了GPS数据解算的质量。

关键词:TEQC;matlab;teqcplot;质量检核;GPS数据预处理

Applicaton of TEQC and teqcplot on GPS data pre-processing

Jia Yingyuan1Huang Zhangyu1Li Bin2

(Department of Earth and Engineering, Hohai University, Nanjing, 210098)

Abstract:This paper uses TEQC to evaluate the quality of GPS data,then the produre named teqcplot by matlab to examinate quality control result document ,realizing the graph visualizable and coming out the quantitative of ionospheric delay and multipath effects in GPS data.The data was edited ccording to the checking result,by contrasting,the result showed that GPS resolution quality was improved.

Key words: TEQC;matlab;teqcplot;Quality check;GPS data pre-process

0引言

TEQC是功能强大且简单易用的GPS/GLONASS数据预处理软件,是由UNA VCO Facility 研制的为地学研究GPS监测站数据管理服务的公开免费软件,主要功能有格式转换(Translating)、编辑(Editing)和质量检查(Quality Check) [1]。其中,格式转换可以将不同厂家的GPS接收机观测(二进制)文件转换为RINEX文件,也可以在RINEX文件不同版本之间转换;编辑功能用于RINEX文件字头块部分,可以进行,数据文件的切割与合并、观测值类型的删减、卫星系统的选择及特定卫星的禁用;质量检核可以反映GPS数据的电离层延迟、多路径影响、接收机周跳、卫星信噪比等信息。

1 TEQC质量检核原理

质量检核是TEQC的重要功能,其基本原理是通过伪距和相位观测量得线性组合计算出,观测量的多路径效应、电离层延迟对相位的影响电离层延迟的变化率以及接收机的钟漂和周跳等。

根据是否利用导航文件信息,TEQC分为qc-lite和qc-full两种检核,如果输入文件只有RINEX观测数据文件而没有导航数据文件,那么TEQC将会在qc-lite方式下运行,质量检核

L载波的电离层延迟)、*.iod(电的结果会生成7个文件。分别为*.11s(报告文件)、*.ion(

1

离层延迟的变化率)、*.mp1(1L 载波码与相位多路径效应的综合影响)、*.mp2(2L 载波码与相位多路径效应的综合影响)、*.sn1(1L 载波的信噪比)、*.sn2(2L 载波的信噪比)。对于qc-full 方式,如果导航数据文件和观测数据文件在同一目录下,则TEQC 会自动搜索导航数据文件,检核的结果除了生成上面产生的7个文件以外,还有另外两个数据文件为:*.azi (方位角文件)、*.ele (高度角文件)。

1.1卫星高度角和信噪比的分析

不同卫星发射的信号,传播的路径不同,相应的观测值精度也不同,卫星高度角高的信号质量通常高于卫星高度角低的信号。信噪比是指接收机载波信号强度与噪声强度的比值,TEQC 以db-Hz 为单位输出信噪比(Signal-to-Noise Ration ,即SNR 值),信噪比能比较好的反映接收卫星的质量,当多路径发生时,SNR 的值会发生相应的变化。信噪比值越高,相应的信号质量越好,观测精度越高。

1.2电离层延迟、电离层延迟变化率的分析

使用TEQC 可给出*.ion 、*.iod2两个电离层统计文件表示电离层延迟和电离层延迟变化率。

电离层延迟:

1122121

[]1

ion n n m m λλα=-+-- (1) 电离层延迟变化率:

121211[()()]/()1j

j j j iod L L L L t t α

α--=----- (2) 式中:1L 、2L 是双频观测值;α是1L 、2L 的频率的平方比; 1m 、2m 是双频观测值;1n 、

2n 是整周模糊度;1λ、2λ是波长;j t 、1j t -为相邻历元。

1.3多路径效应分析

多路径效应的影响最为复杂,通常采用组合量来检核影响,1MP 是1P 、1L 、2L 的线性组合,2MP 是2P 、1L 和2L 的线性组合。使用TEQC 可给出1MP 和2MP 的值,这些值可以很好地反映接收机噪声和多路径效应。TEQC 会生成的*.mp1; *.mp2两个多路径效应统计文件。低高度角的卫星易受多路径效应的影响。

111222

(1)()11MP P L L αα=-+

+-- (3) 221222()(1)11MP P L L αα

αα=-+--- (4)

式中,1MP 、

2MP 分别表示1L 、2L 载波上的多路径效应对伪距和相位影响的综合指标;1P 、2P 是双频伪距观测值;1L 、2L 是双频载波相位观测值;α是1L 、2L 的频率的平方比。根据

IGS(International GPS Service)数据质量检测表明,2/3的IGS 站的1MP 平均值小于0.5,2/3的

2MP 平均值小于0.75,因此提供参考标准10.5MP =,20.75MP =,当1MP 、2MP 越小说明抗多路径效应能力越强。

1.4每周跳观测历元数

o/slps 分析原理为用TEQC 对高度角大于100的卫星的数据进行统计,用每天的观测历元

数除以当天的周跳数,总周跳数为1MP 、2MP 和IOD 周跳数之和[3],通常以CSR 的形式来表

现:CSR=1000/(o/slps ),IGS 数据质量检测分析显示,超过半数的IGS 站的CSR 年平均值小于5,即选取o/slps=200作为参考标准,当o/slps 越小说明出现周跳越严重。

TEQC 质量检核生成的结果文件需通过相应的软件才能打开查看分析,现有的软件包括QCVIEW ,CF2PS 等,对于QCVIEW [4]、CF2PS [5]软件而言,是基于DOS 系统,可以在屏幕上一次显示所有卫星的各项指标图并用颜色加以区分或者每次只显示一颗卫星的图形,可以保存为.ps 文件,如需查看、打印图形还需通过第三方软件GSVIEW 打开,程序较为繁复。本文利用matlab 软件的强大功能,编制了相应的程序teqcplot ,可实现在windows 界面下直接运行程序打开分析文件,查看图形,实现图形可视化,更有助于分析观测数据的质量。

2 TEQC 数据预处理实例分析

为了验证TEQC 的数据预处理模式能够减弱电离层延迟和多路径效应的影响,从而提高定位精度,本文设计了两个方案对某工程控制网的观测数据进行处理,控制网中共6个控制点CG01-CG06。方案一不对GPS 的观测数据进行任何预处理,直接进行基线解算;方案二中利用TEQC 数据预处理方法对观测质量不理想的数据先做适当的预处理,然后再进行后处理。为了达到对比的效果,利用两个方案进行数据后处理的过程中,所采取的方法一致,参数设置也相同。下面对方案二的数据处理流程进行介绍:

第一步:利用TEQC 软件对各个观测数据文件进行质量检核。

将观测数据文件与星历文件同放在TEQC 软件所在目录,运行TEQC 程序。如对文件名为23321270.11的观测文件进行质量检核,只需在DOS 环境中进入TEQC 所在目录后输入指令:>teqc +qc 23321270.11o ,程序会自动搜索然后加载对应的星历文件。

第二步:对生成的分析文件进行简单分析,查看各观测文件中1L 、2L 多路径误差以及观测数据周跳比的值:mp1、mp2、o/slps 如表1,由表可知26681262.11及23321270.11观测文件多路径指标mp1分别为0.76,0.68,mp2分别为0.91,0.85偏大,观测数据周跳比分别为102,57偏小,说明在站点CG06受多路径影响较大及出现周跳严重。需对站点CG06观测数

据进行预处理,下面以观测文件23321270.11为例,说明预处理过程。

表1:mp1、mp2、o/slps统计值

观测文件mp1 mp2 o/slps

26681260.11 0.49 0.60 153

26681261.11 0.53 0.74 296

26681262.11 0.76 0.91 102

26681272.11 0.28 0.31 1454

23321260.11 0.71 0.74 175

23321261.11 0.39 0.54 1040

23321264.11 0.51 0.54 552

23321270.11 0.68 0.85 57

25121260.11 0.51 0.59 375

25121261.11 0.38 0.50 711

25121262.11 0.29 0.25 2586

25121271.11 0.54 0.52 381

第三步:运行利用matlab软件编制的程序,打开TEQC生成的文件,查看23321270.11观测文件的分析文件信噪比、多路径效应随时间的变化图,从而可以检测出观测数据中电离层延迟量和多路径效应比较明显的站点及其对应的卫星。如图1(a)所示,查看观测文件23321270.11的信噪比,图2(a)为观测文件23321270.11的

L多路径效应随时间变化图,由

1

图2(a)可知编号为PRN05和29的卫星多路径影响比较大,并且从160历元以后,卫星信号受多路径影响严重。

第四步:在以上分析的基础上,对观测数据进行处理,首先将CG06站点上PRN05和PRN29号卫星的观测值删除,输入指令:>teqc -G05,29 23321270.11o>23321277.11o,然后将受多路径影响较大的160历元以后的观测值删除,输入指令:>teqc –e 20110507012400 23321277.11o>23321278.11o,对得到的23321278.11进行重新检核,得到预处理后23321270.11观测文件的多路径指标分别为mp1=0.52,mp2=0.68,观测数据周跳比为316,处理后L1载波多路径如图1(b)所示。

第五步:采用上述相同的分析方法对观测文件22681262.11进行数据预处理,结果表明RRN9、15、27、31卫星信号质量较差予以删除,且前80历元的信号受多路径影响较大,得到处理后观测文件的多路径指标分别为mp1=0.48,mp2=0.54,观测数据周跳比为1111。

(a)(b)

图1 CG06站点处理前后信噪比比较

(a)(b)

L多路径效应比较

图2 CG06站点处理前后

1

通过前面的数据预处理,分别对原始数据和预处理后的数据进行TGO基线解算[6],得到基线解算精度衡量指标(比率、参考变量以及RMS)如下表。

表2:(比率、参考变量以及RMS)的统计值比较

基线比率(前)比率(后)参考变量(前)参考变量(后)RMS(前) RMS(后)

B7 8.5 13.2 17.466 5.464 0.14 0.007

B12 6.7 8.4 17.630 6.954 0.14 0.009 由表可知,经过处理后的与CG06站点有关的基线B7、B12比率、参考变量以及RMS 精度都有了很大提高,而未处理的指标则没有变化,充分说明使用TEQC可以提高数据处理精度。

3结论

TEQC软件进行数据质量检核,操作简单,生成的检核结果丰富,能够有助于分析GPS 原始数据质量,了解基准站周围的环境变化及仪器的稳定性。

(1)TEQC 能够有效地探测GPS 观测数据中的信噪比、电离层影响和多路径效应的影响,并且以一定的指标如1MP 、2MP 、o/slps 等定量的表示影响的大小。

(2)通过teqcplot 程序实现了质量检核结果图形的可视化,将各卫星、各历元的信号质量直观地表达出来,提高了工作效率。

(3)根据检核结果对GPS 数据进行相应的预处理,由TGO 的衡量精度的指标变化结果表明TEQC 可以有效地提高数据的质量。

参考文献

[1]https://www.wendangku.net/doc/679719584.html,/software/teqc/teqc.html

[2]Estey L H ,Meertens C M..1999.TEQC:the multi-purpose took it for GPS/GLONASS data.GPS Solutions[J],3(1):42-49.

[3]田云锋.TEQC 在GPS 数据预处理中的应用[J].软件纵横(计算机与信息技术),63-66. [4]赵红强,郭际明,李宗华,等.绘图工具QCVIEW 在GPS 数据处理中的应用[J].测绘通报,2008,11:45-46.

[5]刘刚,李征航,于晓歆.TEQC 与CF2PS 在GPS 数据预处理中的应用[J].地理空间信息,2010,5:146-151.

[6]陈凯华,禄占磊.TGO 对基于TEQC 处理的GPS 数据质量评定[J].河南工程学院学报(自然科学版),2011,23:53-55.

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据,多采用网络爬虫方式进行收集,这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置,灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面,有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成,从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等,这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模,使之简化,包括维归约、数据归约、数据抽样等技术,这一过程有利于提高大数据的价值密度,即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

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:

数据采集与预处理-课程标准_教学大纲

《数据采集与预处理》课程标准 1. 概述 1.1课程的性质 本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程,是校企融合系列化课程,该课程教学内容以任务驱动为主线,围绕企业级应用进行项目任务设计。 1.2课程设计理念 本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律,以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容,完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例,课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力;坚持开放性设计原则,吸收企业专家参与,构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构;课程教学实施教、学、做一体,坚持理论为实践服务的教学原则,通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织,锻炼学生的实践操作能力。 1.3课程开发思路 通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化,对内容体系结构进行了适当调 整与重构,以适应教学课程安排。以项目案例及其任务实现为驱动,凭借翔实的操作步骤和准确的 说明,帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能,并且充分考虑学习操作时可能发 生的问题,并提供了详细的解决方案,突出岗位技能训练。 2.课程目标 本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托,以实际工作任务为导向,理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用,培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。 2.1知识目标 本课程本书以任务驱动为主线,围绕企业级应用进行项目任务设计,完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例,要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库 1

大数据预处理代码

第一个例子: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer def _generate_vector(shift=0.5, noise=15): return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noise def generate_dataset(): """ This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one has a y offset of ~100 """ return np.vstack(( np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector() + 100, )).T, np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector(), )).T, )), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000))) def all_but_first_column(X): return X[:, 1:] def drop_first_component(X, y): """ Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset. """ pipeline = make_pipeline( PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) pipeline.fit(X_train, y_train) return pipeline.transform(X_test), y_test if __name__ == '__main__':

大数据采集技术和预处理技术

现如今,很多人都听说过大数据,这是一个新兴的技术,渐渐地改变了我们的生活,正是由 于这个原因,越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术,分别是大数据采集技术和大数据预处理技术,有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术,一般来说,数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型,开发数据质量技术。当然,还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说,大数据的采集一般分为两种,第一就是大数据智能感知层,在这一层中,主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数 据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容, 而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术,相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识,希望这篇文章能够更好地帮助大家。

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

大数据采集与处理技术考试卷

一、绪论 (一)、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后,再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道,数据存储与管理,数据处理,数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? (1)、数据采集,(2)、信号调理,(3)、二次数据计算,(4)、屏幕显示,(5)、数据存储,(6)、打印输出,(7)、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种;即为实时(在线)处理和事后(脱机)处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统,一种是直接数字控制型计算机数据采集系统,还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 (二)、问答题: 1、数据采集的任务是什么? 数据采集系统的任务:就是传感器输出信号转换为数字信号,送入工业控制机机处理,得出所需的数据。同时显示、储存或打印,以便实现对某些物理量的监视,还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 (1)、系统结构简单;(2)、微型计算机对环境要求不高;(3)、微型计算机的价格低廉,降低了数据采集系统的成本;(4)、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分;(5)、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全,易构成系统,便于使用和维修; 3、简述数据采集系统的基本结构形式,并比较其特点? (1)、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。 (2)、直接数字控制型数据采集与处理系统(DDC)是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测,还可根据检测结果,按照一定的算法,计算出执行器应该的状态(继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等),完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外,还有模拟量输出(AO)通道和开关量输出(FDO)通道。 (3)、集散式控制系统也称为分布式控制系统,总体思想是分散控制,集中管理,即用几台计算机分别控制若干个回路,再用监督控制计算机进行集中管理。 (三)、分析题: 1、如图所示,分析集散型数据采集与处理系统的组成原理,系统有那些特点?

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多,但是根据长时间的实践,天互数据总结了一个基本的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL 的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足

数据挖掘实验一数据预处理

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 #include #include #include using namespace std;

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

大数据预处理之数据集成

大数据预处理之数据集成 数据处理常常涉及数据集成操作,即将来自多个数据源的数据,如数据库、数据立方、普通文件等,结合在一起并形成一个统一数据集合,以便为数据处理工作的顺利完成提供完整的数据基础。 在数据集成过程中,需要考虑解决以下几个问题。 1. 模式集成问题 模式集成问题就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配,这其中就涉及实体识别问题。 例如,如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库通常包含元数据,这些元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。 2. 冗余问题 冗余问题是数据集成中经常发生的另一个问题。若一个属性可以从其他属性中推演出来,那这个属性就是冗余属性。

例如,一个顾客数据表中的平均月收入属性就是冗余属性,显然它可以根据月收入属性计算出来。此外,属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。 利用相关分析可以帮助发现一些数据冗余情况。 例如,给定两个属性A 和B,则根据这两个属性的数值可分析出这两个属性间的相互关系。 如果两个属性之间的关联值r>0,则说明两个属性之间是正关联,也就是说,若A 增加,B 也增加。r 值越大,说明属性A、E 的正关联关系越紧密。 如果关联值产0,则说明属性A、B 相互独立,两者之间没有关系。如果r<0,则说明属性A、B之间是负关联,也就是说,若A 增加,B 就减少。r 的绝对值越大,说明属性A、B 的负关联关系越紧密。 3. 数据值冲突检测与消除问题 在现实世界实体中,来自不同数据源的属性值或许不同。产生这种问题的原因可能是表示、比例尺度,或编码的差异等。 例如,重量属性在一个系统中采用公制,而在另一个系统中却采用英制;价格属性在不同地点采用不同的货币单位。这些语义的差异为数据集成带来许多问题。

实验二、数据预处理

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

数据预处理综述

数据预处理综述 摘要:当今社会生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿。随着测序技术的不断进步,获取基因序列的时间不断缩短,测序分析中的关键步骤之一的数据预处理也变得尤为重要。本文对基因测序的主要两种方法,数据预处理的概念及方法等方面进行了论述。随着技术的不断革新我们对生物信息学的掌握将更加深入更加灵活,数据预处理技术的要求也越来越高,它在功能基因的准确发现与识别、基因与蛋白质的表达与功能研究方面都将发挥关键的作用。 关键词:sanger测序法,Illumina,Sequencing by Synthesis ,FASTQC,Trimmomatic 1 主要的测序方法 重点描述sanger法和以Illumina/Solexa Genome Analyzer 的测序。 Sanger法是根据核苷酸在某一固定的点开始,随机在某一个特定的碱基处终止,并且在每个碱基后面进行荧光标记,产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸,然后在尿素变性的PAGE胶上电泳进行检测,从而获得可见的DNA碱基序列。 原理:是利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整,使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点,但终止在不同的的核苷酸上,可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段,凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。DNA的复制需要:DNA聚合酶,双链DNA模板,带有3'-OH末端的单链寡核苷酸引物,4种dNTP(dATP、dGTP、dTTP和dCTP)。聚合酶用模板作指导,不断地将dNTP加到引物的3'-OH末端,使引物延伸,合成出新的互补DNA链。如果加入一种特殊核苷酸,双脱氧核苷三磷酸(ddNTP),因它在脱氧核糖的3’位置缺少一个羟基,故不能同后续的dNTP形成磷酸二酯键。如,存在ddCTP、dCTP和三种其他的dNTP(其中一种为α-32P标记)的情况下,将引物、模板和DNA聚合酶一起保温,即可形成一种全部具有相同的5'-引物端和以ddC残基为3’端结尾的一系列长短不一片段的混合物。经变性聚丙烯酰胺凝胶电泳分离制得的放射性自显影区带图谱将为新合成的不同长度的DNA链中C的分布提供准确信息,从而将全部C的位置确定下来。类似的方法,在ddATP、ddGTP和ddTTP存在的条件下,可同时制得分别以ddA、ddG和ddT残基为3‘端结尾的三组长短不一的片段。将制得的四组混合物平行地点加在变性聚丙烯酰胺凝胶电泳板上进行电泳,每组制品中的各个组分将按其链长的不同得到分离,制得相应的放射性自显影图谱。从所得图谱即可直接读得DNA的碱基序列。与DNA复制不同的是sanger测序中的引物是单引物或者是单链。 第二代DNA序列测序技术(以Illumina/Solexa Genome Analyzer 测序为例) 核心思想:边合成边测序(Sequencing by Synthesis),即通过捕捉新合成的末端的标记来确定DNA的序列 基本原理:Illumina/Solexa Genome Analyzer测序的基本原理是边合成边测序。在Sanger 等测序方法的基础上,通过技术创新,用不同颜色的荧光标记四种不同的dNTP,当DNA聚合酶合成互补链时,每添加一种dNTP就会释放出不同的荧光,根据捕捉的荧光信号并经过特定的计算机软件处理,从而获得待测DNA的序列信息。 操作流程: 1)测序文库的构建(Library Construction):首先准备基因组DNA(虽然测序公司

004-振动信号的采集与预处理

004-振动信号的采集与预处理

振动信号的采集与预处理 1振动信号的采集 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处,但存在的差异更多。在采集振动信号时应注意以下几点: 1.振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态,如稳态、瞬态等; 2.变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集; 3.所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 1.1 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统,所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制,为了保证信号转换具有较高的信噪比,信号进入A/D以前,均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理,或者对一些直流信号进行偏置处理,使其满足A/D输入量程要求。 1.2 A/D转换 A/D转换包括采样、量化和编码三个组成部分。 1.2.1采样 采样(抽样),是利用采样脉冲序列p(t)从模拟信号x(t)中抽取一系列离散样值,使之成为采样信号x(n△t)(n=0,1,2,…)的过程。△t称为采样间隔,其倒数称1/△t=f s之为采样频率。采样频率的选择必须符合采样定理要求。 1.2.2量化 由于计算机对数据位数进行了规定,采样信号x(n△t)经舍入的方法变为只有有限个有效数

字的数,这个过程称为量化。由于抽样间隔长度是固定的(对当前数据来说),当采样信号落入某一小间隔内,经舍入方法而变为有限值时,则 产生量化误差。如8位二进制为28 =256,即量化增量为所测信号最大电压幅值的1/256。 1.2.3 编码 振动信号经过采样和量化后,量化后的数据按照一定的协议进行编码,成为处理器可以处理的数据。 采样定理解决的问题是确定合理的采样间隔△t 以及合理的采样长度T ,保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)。 衡量采样速度高低的指标称为采样频率f s 。一般来说,采样频率f s 越高,采样点越密,所获得的数字信号越逼近原信号。为了兼顾计算机存储量和计算工作量,一般保证信号不丢失或歪曲原信号信息就可以满足实际需要了。这个基本要求就是所谓的采样定理,是由Shannon 提出的,也称为Shannon 采样定理。 Shannon 采样定理规定了带限信号不丢失信息的最低采样频率为: 2s m f f ≥或2s m ωω≥ 式中f m 为原信号中最高频率成分的频率。 采集的数据量大小N 为: T N t =? 因此,当采样长度一定时,采样频率越高,采集的数据量就越大。 使用采样频率时有几个问题需要注意。 一, 正确估计原信号中最高频率成分的频率,对于采用电涡流传感器测振的系统来说,一

数据的预处理方法

数据的预处理方法 1.1数据预处理概述 1.1.1数据预处理的目的 由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题,从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。因此,为了高质量的数据挖掘结果,必须进行数据预处理。数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据,从而提高数据质量、信息处理率和准确性,使数据挖掘的过程更加有效,更加容易,同时也提高挖掘结果的质量。 数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。常用的数据预处理技术主要包括:数据清洗、相关分析和数据变换等。 1.1.2数据预处理的基本流程 从对不同的源数据进行预处理的功能来分,数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。 在实际的数据预处理过程中,这4中功能不一定都用得到,而且他们的使用也没有先后顺序,某种预处理可能先后要多次进行。 1.2异常值检测及处理 1.2.1基于图形的异常值检测 比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。 箱形图可以用来观察数据整体的分布情况,利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。通过计算这些统计量,生成一个箱体图,箱体包含了大部分的正常数据,而在箱体上边界和下边界之外的,就是异常值,如下图1。 其中上下边界的计算公式如下: 上边界= 上四分位数+(上四分位数-下四分位数)*1.5, 下边界=下四分位数-(上四分位数-下四分位数)*1.5

图1 箱形图 此外,也有有基于分布的方法。在上、下α分位点之外的值认为是异常值(如图2)。 图2 正态分布图 1.2.2基于业务经验的异常值检测 除了通过图形采用直观方法检测异常值以外,有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限,或者一些指标值已经超出了可能的范围。对于这些异常情况,并不需要借助大量样本构造图形,而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。 1.2.1基于统计量的异常值检测 判断异常值的统计量主要有以下判断规则:当标准差未知时,常用的有格拉布斯(Grubbs)检验法和狄克逊(Dixon)检验法;当标准差已知——奈尔(Nair)检验法。 格拉布斯(Grubbs)检验法具体步骤如下: 检验统计量=(样本均值-极值)/标准差 (1)计算统计量 12(x x x )/n s 1,2,) (X(n))/s n n Gn μμ=+++===-L L 式中μ为样本平均值;s 为样本标准差;Gn 为格拉布斯检验统计量。 (2)确定检出水平α,查表(见GB4881)得出对应n ,α的格拉布斯检验临界值1G -α(n )。 (1)当Gn >1G -α(n ),则判断x n 为异常值,否则无异常值。 (4)给出剔除水平α*的1(n)G α*- 当Gn > 1(n)G α*-时 x n 为高度异常值,应剔除。 除此之外,也可以用标准化数值(Z-score )这一统计量识别异常值。Z 分数标准化后的数据服从正态分布。因此,应用Z 分数可识别异常值。我们可以将 Z

数据预处理任务及方法.

null 非监督式的离散化(Unsupervised Discretization)分类中离散化方法的一个很大的区别是是否使用类别信息。使用了类别信息的成为监督式的离散化(supervised),没有使用类别信息的成为非监督式的方法(Unsupervised)。等宽方法(equal width)将范围内的属性划分成一个用户指定的区间数量,每个区间都有相同的宽度(width)。这样的方法受离群值影响很大。因此,等频方法(等深方法)(equal frequency,equal depth),是将相同数量的对象分到每个区间中,这也很常用。监督式的离散化(Supervised Discretization)使用额外的信息(类标签)通常会产生更好的结果。无类标签知识构造的区间通常会包含混合的类标签。从概念上讲,分割的简单的方法是最大化区间纯度(purity)。实际中,这样的方法需要人工选择区间的纯度和最小的区间大小。为了克服这样的困难,一些统计的方法被用来解决这些问题。先将每个类的值都作为单独的区间,再根据统计测试,合并临近的相似区间(adjacent intervals)获取更大的区间。基于熵(entropy)的方法是很好的。有太多值得类别属性(Categorical Attributes with

Too Many Values)类别属性有时候会产生很多的值。如果类别属性的是顺序的,可以利用类似连续属性离散化的方法。如果类别属性是分类的,则要利用一些领域知识。如一个大学可以有很多学院。学院名称可能有很多的值,这种情况我们可以将很多的学院联合在一起组成更大的组,如工程类,社会科学类,生物科学类等。如果领域知识无法使用就要根据实际情况进行操作。只有在类别合并时会提高分类精确度时我们才可以合并。五、变量转换变量转换是将一个变量下的值作统一变换。也就是,对于每一个对象,转换是针对对象中变量的所有的值进行的。例如,如果一个变量的值的数量级是重要的,我们就可以取变量值的绝对值。在这里我们只讨论两种重要的变量转换:简单函数转换(simple functional transformations)和正规化(normalization)。简单函数法这种方法就是针对每个值做单独的函数处理。例如x是一个变量,纳闷这种变换可能是 null

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电噪声。从而使得经过基线校正后的脑电数据从偏向横轴的某一侧变成围绕横轴上下波动。 5)伪迹去除。此步骤用于去除肌电伪迹等高频干扰以及高波幅的慢电位伪迹,自适应伪迹去除算法的初始阈值设置为70μ,每次剔除脑电段数若大于全部试次的 20%则以 5μV 的步长向上提升阈值重新进行剔除,直到 150μV 为止。自适应的阈值是为了使被剔除的试次在每个被试中都不超过 20%,避免了固定阈值情况下由于不同被试脑电波幅差异而导致某些被试的正常脑电波被作为伪迹剔除掉。 6)转换参考。将参考电极转换成乳突参考电极 M1、M2 的平均参考。本研究的预处理实验中没有采取常规 ERP 实验中的叠加平均及数字滤波步骤。由于时域平均会直接把很多非锁相位信息给消除掉,不利于后续小波相干的计算,因此没有进行叠加平均。不采用数字滤波的原因是,后续研究中信号作小波变换后可以提取频率 49Hz 以下的小波系数作为特征,小波变换此时也起到了带通滤波器的作用,故数字滤波就没有必要执行。 连续小波变换算法基本步骤: 1)首先选定初始小波基函数,对齐所选择的小波函数和待分析的信号的起点; 2)计算此时刻的小波变换系数 C; 3)沿时间轴将小波函数中心位置向下一时刻(时间单位 b)移动,然后重复步骤(1-2),最终求出进行时移后的小波变换系数 C。继续移动小波函数并运算,直到覆盖完整个待分析的信号的长度; 4)对所选的小波函数进行伸缩,时间宽度缩减一个单位 a,重复步骤(1-2); 5)对所有的尺度重复步骤(1-4)。 根据上述运算,得到不同尺度及在不同的时间段的全部系数,表征了原始信号在这组小波上所投影的大小,可以以图像的方式直观地展示计算得到的结果。

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