RapidMiner.02.数据准备：导入、预处理、导出
数据采集与处理讲解
1数据的采集与处理 1.1数据的采集 施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。 1.1.2数据采集方法 基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。 1-2 远程无线数据采集系统组成结构图
1.2数据的处理与评估 在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。 1.2.1系统误差的判别 判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除 在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。
函数与编译预处理的实验操作
函数与编译预处理的实验操作 实验目的：了解函数的定义，掌握函数的调用和参数的传递及预编译命令实验要求：熟练掌握函数的调用及参数的传递 实验内容：1.在VC++下输入以下函数 #include
} return r; } void output(int x,int n) { printf(“%6d”,x); if(n%5==0) printf(“\n”); } void main() { int m,n=0; for(m=2;m<=50;m++) if(prime(m)) { n++; output(m,n); } } #include
实验五 函数与编译预处理(题目)
实验五函数与编译预处理 一、实验目的及要求 1.掌握函数定义的方法； 2.掌握函数实参与形参的对应关系以及“值传递”的方式； 3.掌握函数的嵌调用和递归调用的方法； 4.掌握全局变量和局部变量动态变量、静态变量的概念和使用方法。 5.学习对多文件程序的编译和运行。 二、实验学时 4学时 三、实验任务 1.阅读c60101.c程序，通过调试该程序，熟悉函数的调用方法及单步跟踪键F7和F8 的不同。 #include
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》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理
数据采集与预处理教案
通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。 二、任务实施； （1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。 图4-8 启动OpenRefine服务 （2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。 （3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。 （4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。 图4-9 删除多余信息 （5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。 （6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。 （7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。 同理，可以对其余几列执行类似操作。 （8）操作记录及结果如图4-45所示。 （9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。 （10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。 （11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。在界面右上
实验六 函数与编译预处理
实验六函数与编译预处理
实验六函数与编译预处理 1. void main() { float a,b,c; scanf("%f%f",&a,&b); c=add(a,b); printf("sum is %f\n",c); } float add(float x,float y) { float z; z=x+y; return(z); } //错误的地方,(1)没有包含头文件
t=x;x=y;y=t; printf("x=%d,y=%d\n",x,y); } //错误的地方,(1)没有包含头文件
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
实验6 函数与编译预处理(参考答案)
实验六函数与编译预处理（参考答案）[实验任务一]： 程序跟踪调试实例6-1：error6_1.c参考答案 程序跟踪调试实例6-2：error6_2.c参考答案 程序跟踪调试实例6-3：error6_3.c参考答案
[实验任务二]： 程序填空实例6-1：blank6_1.c参考答案 程序填空实例6-2：print1.c参考答案 程序填空实例6-3：reverse.c参考答案
[实验任务三]： 编程实例6-1：primefun.c参考答案（第一种方法） 编程实例6-1：primefun.c参考答案（第二种方法） 编程实例6-1：primefun.c参考答案（第三种方法）
编程实例6-2：printnum.c参考答案 编程实例6-3：printa.c参考答案 编程实例6-4：power.c参考答案（第一种方法）
编程实例6-4：power.c参考答案（第二种方法） 编程实例6-5：Taile.c参考答案 编程实例6-6：value.c参考答案 编程实例6-7：LeRangDe.c参考答案
编程实例6-8：multifac.c参考答案 [实验任务四]： 程序1参考答案： #include
数据采集与处理技术
数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期
函数和编译预处理
函数和编译预处理（第五章） 一、单项选择题 1．关于函数，以下正确的描述是( B) A. 函数的定义可以嵌套，但函数的调用不可以嵌套 B. 函数的定义不可以嵌套，但函数的调用可以嵌套 C. 函数的定义可以嵌套，函数的调用也可以嵌套 D. 函数的定义和函数的调用都不可以嵌套 2．关键字inline用于定义内联函数，定义时，是将该关键字( D ) A. 取代定义函数的类型标识符 B. 取代被定义的函数名 C. 加在类型标识符之后 D. 加在类型标识符之前 3．以下不正确的描述为( B ) A. 在函数之外定义的变量称为外部变量，外部变量是全局变量。 B. 在函数之内说明的外部变量是局部变量，仅在本函数中有效。 C. 在函数之外说明的静态变量也是全局变量，其作用域是文件作用域。 D. 文件作用的域范围是一个程序文件，但必须符合“定义在前，使用在后”的规则。4．以下正确的描述为( C ) A. 每个C++程序必须在开头用预处理命令#include
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。
ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)资料
E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)
一、数据的导入： (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。
二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。
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？
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
5--函数和编译预处理
一、选择题 1、函数调用语句int fun( ) { return 50,60; }，则函数调用后返回值为（）。 A、50 B、60 C、50，60 D、编译错 2、设有函数定义调用语句“f((e1,e2),(e3,e4,e5));”，则实参个数是（）。 A、2 B、3 C、4 D、5 3、若用下列程序 f(char a) { float b=5; b+=a/b; return b; } 则函数返回值的类型是（）。 A、int B、char C、void D、float 4、若定义函数 int f(int x) { x++; return x; } 执行以下语句： int a=5; f(a)+f(a); 则a的值是（）。 A、5 B、6 C、7 D、8 5、下列程序的运行结果是（）。 fun1(int a, int b) { return fun2(a++, --b); } fun2(int a, int b) { return a/b; } void main( ) { int x=5, y=6; cout< 振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 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，因此，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。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 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。 2. A/D转换 实验六函数与编译预处理（4学时） 实验前必须做的操作 ．．．．．． ．．．．．．．．．—— ．．新建文件夹： 首先在各自对应的计算机ncre(k:)盘上对应座位号文件夹内新建一个文件夹，文件夹的名字为“班级+学号的后两位+姓名”，如座位号为K02，航海1111班、学号后两位是02的、姓名为“张强”的同学，则其对应的文件夹名字是：航海111102张强。然后在刚才建好的文件夹里面再建立一个文件夹，文件夹为“实验6”。 【实验目的】 1、掌握自定义函数的一般结构及定义函数的方法； 2、掌握函数的形式参数、实际参数、函数返回值等重要概念； 3、掌握函数实参与形参间的“值传递”方式； 4、掌握函数声明、函数调用的一般方法； 5、掌握模块化程序设计思想，会采用C语言中函数进行模块化程序设计； 6、掌握全局变量和局部变量作用域以及全局变量和局部变量的使用方法； 7、掌握函数的嵌套调用的程序的执行过程，会使用嵌套调用设计程序； 8、掌握使用函数递归调用的程序的执行过程，会使用递归程序解决实际问题； 9、理解宏的概念，掌握宏定义。了解文件包含的概念，掌握其用法； 10、学习对多文件程序的编译和运行； 11、熟练掌握VC程序调试方法，包括断点的设置和取消，以及单步执行跟踪进入函数和跳出函数的方法。【实验内容】 [实验任务一]：断点的设置和取消、单步执行跟踪进入函数和跳出函数方法练习 程序跟踪调试实例6-1：调试示例（请仔细按以下各步骤进行操作）： 从键盘输入一个正整数n，计算n! 的值，要求定义和调用函数fact(n)，计算n!。 Input n: 10 10! = 3628800 说明：实验五中我们使用了程序运行到光标位置调试程序，本次实验需要掌握设置断点，以及单步调试进入函数和跳出函数的方法。 【操作步骤】： （1）输入源程序，并以error6_1.c文件名最终保存在实验6文件夹里，编译程序，出现警告信息： 双击该警告信息，箭头指向“f=fact(n);”这一行，警告信息指出函数“fact”没有定义，而函数“fact”实际上已经定义了，这是为什么呢？因为函数在调用之前，必须先声明。在主调函数的变量定义前面加上函数声明“long fact(int m);”后，重新编译，连接，都正确。 注意： 如果将error6_1.c文件改为error6_1.cpp (即改为C++源程序文件) 可见VC++系统对.c文件和.cpp文件在进行编译时，对语法的要求不完全一样，这一点希望同学们注意。此处错误修改的方法与上面相同。 （2）调试开始，设置2个断点（断点的作用：程序执行到断点处暂停，使用户可以观察当前的变量或其它表达式的值，然后继续运行），先把光标定位到要设置断点的位置，然后单击编译工具条上的（Inert / Remove Breakpoint (F9)），断点就设置好了（如图6.1所示）。如果要取消断点，只要把光标放到要取消的断点处，单击，这个断点就取消了。 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 国家二级C语言机试（编译预处理和指针）模拟试卷7 (总分：56.00，做题时间：90分钟) 一、选择题(总题数：28，分数：56.00) 1.有以下程序：#include＜stdio．h＞void main() void fun(char*c) {char s[81]；{while(*c) gets(s)；fun(s)；puts(s)； {if(*c＞='a'&&*c＜='z')*c=*c－('a'－'A')； } c++： }} 当执行程序时从键盘上输入Hello Beijing＜回车＞，则程序的输出结果是 （分数：2.00） A.HELLO BEIJING √ B.Hello Beijing C.hello Beijing D.hELLO Beijing 解析：解析：子函数fun的功能是把小写字母转换成大写字母，所以程序的输出结果为选项A)。 2.有以下程序#include＜stdio．h＞void f(int*p，int*q) void f(int*p，int*q)；{ main() p==p+1；*q=*q+1； { int m=1，n=2，*r=&m； } f(r，&n)；printf("％d，％d"，m，n)； }程序运行后的输出结果是 （分数：2.00） A.2，3 B.1，3 √ C.1，4 D.1，2 解析：解析：本题考查函数的调用与指针。fun()函数的作用是：使指针p指向原来所指变量的下一个变量，使q指针指向的值加1。主函数中，指针r指向m，调用fun()函数的结果是，使r指向地址位于m后面的变量，使位丁n的地址上的变量(就是n)的值加1，因此，结果为1，3。 3.有以下程序 #include＜stdio．h＞ main() void fun(int*a，int*b) { int x=3，y=5，*p=&x，*q=&y；{ int*c；fun(p，q)；printf("％d，％d，"，*p，*q)；c=a；a=b；b=c；} fun(&x，&y)；printf("％d，％d＼n"，*p，*q)；}程序运行后的输出结果是 （分数：2.00） A.3，5，5，3 B.3，5，3，5 √ C.5，3，3，5 D.5，3，5，3 解析：解析：本题考查函数的调用与指针。p和q分别为指向x和y的指针，函数fun()的两个形参均为指针型，主要功能为交换两个指针的指向，当调用结束以后，该操作不能返回主函数。而主函数中，fun(p，q)、fun(&x，&y)的实参均为x与y的地址，因此，两者结果相同，并且两者指针指向的值不能变化。 4.有下列程序：void f(int b[]) {int I；for(i=2；i＜6；i++)b[i]*=2；} main() {int a[10]={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}，i；f(a)；for(i=0；i＜10，i++)printf("％d，"，a[i])；}程序运行后的输出结果是 （分数：2.00） A.1，2，3，4，5，6，7，8，9，10， B.1，2，3，4，10，12，14，16，9，10， C.1，2，6，8，10，12，7，8，9，10，√ D.1，2，6，8，10，12，14，16，9，10， 解析：解析：函数void f(int b[])的功能是对数组b[]中第2个到第5个元素的值逐个扩大2倍。所以在main()函数中，f(a)语句的作用是对数组a[10]中从a[2]到a[5]的各个数字乘以2，因而数组a[10]的元素就变成了{1，2，6，8，10，12，7，8，9，10}。 5.有以下程序 #include＜stdio．h＞ int fun(char s[]) main() {int n==0； {char s[10]={'6'，'1'，'*'，'4'，'*'，'9'，'*'，'0'，'*'}；while(*s＜='9'&&*s＞='0') printf("％d＼n"，fun(s))；{n=10*n+*s振动信号的采集与预处理
实验6 函数与编译预处理
数据采集和数据预处理
国家二级C语言机试(编译预处理和指针)模拟试卷7
- 数据导入与预处理应用 第1章 数据预处理总述
- 《数据采集与预处理》教学教案—09用Kettle进行数据预处理
- 《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理
- 数据采集和数据预处理
- 数据导入与预处理应用 第2章 Kettle工具的初步使用
- 数据挖掘：数据探索和预处理方法
- 高分数据的预处理流程
- 数据导入和预处理系统设计与实现
- 05-数据的产生、导入与预处理测试试卷
- 数据导入与预处理应用 第8章 基于Python整理数据
- 第3章数据的采集和预处理(新)
- 数据导入与预处理应用 第4章 数据清理
- 大数据基础-数据采集与预处理
- GIS数据的获取与预处理
- 第5章 数据采集与预处理 大数据基础
- ENVI对SAR大数据地预处理过程(详细版)
- 四、数据清洗与预处理课件
- 数据预处理实验1
- 数据及数据预处理概述.
- 数据分析建模中数据预处理方法详细介绍