频响分析操作步骤

频谱分析操作步骤——以列车底架为例zs20170728

1、将文件在Hypermesh中打开：选中文件，导入即可。

2、进入频率响应分析小模块：tool-Freq Res Process-general frequence response，进入如下界面：出现红框中所示内容。

3、选择求解方法：本次选择Diret Frequency Response ，点击Apply 即可；

4、定义分析步：1、输入分析步名称，点击Add ；2、出现红框2所示；3、点击Apply ；

1 2

3

5、设置激励频率范围：1、设置频率激励范围20-30hz,步长0.5Hz ，点击Update ； 2、选择定义的分析步； 3、点击Apply

6、定义激励输入点：1、选择以加速度方式施加，选择施加节点，点击Add ； 2、选择Z 方向施加； 3点击Apply ；

1

2

3 1

2

3

7、定义激励强度:1、选中激励点； 2、点击该按钮进入3小界面； 3、设置好激励幅值保存即可。Update-apply ；

8、定义响应点:1、选择输出加速度，选择节点； 2、选择定义好的分析步； 3、Apply ；

1

2

3

3

9、选择No—apply

10、设置模型阻尼

11、设置边界条件spc：1、选择建立的分析步；2、creat Spc，建立边界条件

12、建立MPC：选择已经建立的分析步-apply；

13、设置输出文件：如红框所示-Apply即可；

14、提交计算机分析即可：Analysis-optistruct分析即可；

15、计算完成之后，打开Hypergrath，将计算生成的H3d文件打开，横坐标是频率，纵坐标是加速度幅值，选择Z方向绘图----Apply即可；

以上！！！！！！

模态分析和频率响应分析的目的

有限元分析类型 一、nastran中的分析种类 （1）静力分析 静力分析是工程结构设计人员使用最为频繁的分析手段，主要用来求解结构在与时间无关或时间作用效果可忽略的静力载荷（如集中载荷、分布载荷、温度载荷、强制位移、惯性载荷等）作用下的响应、得出所需的节点位移、节点力、约束反力、单元内力、单元应力、应变能等。该分析同时还提供结构的重量和重心数据。 （2）屈曲分析 屈曲分析主要用于研究结构在特定载荷下的稳定性以及确定结构失稳的临界载荷，NX Nastran中的屈曲分析包括两类：线性屈曲分析和非线性屈曲分析。 （3）动力学分析 NX Nastran在结构动力学分析中有非常多的技术特点，具有其他有限元分析软件所无法比拟的强大分析功能。结构动力分析不同于静力分析，常用来确定时变载荷对整个结构或部件的影响，同时还要考虑阻尼及惯性效应的作用。 NX Nastran的主要动力学分析功能：如特征模态分析、直接复特征值分析、直接瞬态响应分析、模态瞬态响应分析、响应谱分析、模态复特征值分析、直接频率响应分析、模态频率响应分析、非线性瞬态分析、模态综合、动力灵敏度分析等可简述如下： ?正则模态分析 正则模态分析用于求解结构的固有频率和相应的振动模态，计算广义质量，正则化模态节点位移，约束力和正则化的单元力及应力，并可同时考虑刚体模态。 ?复特征值分析 复特征值分析主要用于求解具有阻尼效应的结构特征值和振型，分析过程与实特征值分析类似。此外

Nastran的复特征值计算还可考虑阻尼、质量及刚度矩阵的非对称性。 ?瞬态响应分析（时间-历程分析） 瞬态响应分析在时域内计算结构在随时间变化的载荷作用下的动力响应，分为直接瞬态响应分析和模态瞬态响应分析。两种方法均可考虑刚体位移作用。 直接瞬态响应分析 该分析给出一个结构随时间变化的载荷的响应。结构可以同时具有粘性阻尼和结构阻尼。该分析在节点自由度上直接形成耦合的微分方程并对这些方程进行数值积分，直接瞬态响应分析求出随时间变化的位移、速度、加速度和约束力以及单元应力。 模态瞬态响应分析 在此分析中，直接瞬态响应问题用上面所述的模态分析进行相同的变换，对问题的规模进行压缩，再对压缩了的方程进行数值积分，从而得出与用直接瞬态响应分析类型相同的输出结果。 ?随机振动分析 该分析考虑结构在某种统计规律分布的载荷作用下的随机响应。例如地震波，海洋波，飞机超过建筑物的气压波动，以及火箭和喷气发动机的噪音激励，通常人们只能得到按概率分布的函数，如功率谱密度（PSD）函数，激励的大小在任何时刻都不能明确给出，在这种载荷作用下结构的响应就需要用随机振动分析来计算结构的响应。NX Nastran中的PSD可输入自身或交叉谱密度，分别表示单个或多个时间历程的交叉作用的频谱特性。计算出响应功率谱密度、自相关函数及响应的RMS值等。计算过程中，NX Nastran不仅可以像其他有限元分析那样利用已知谱，而且还可自行生成用户所需的谱。 ?响应谱分析 响应谱分析（有时称为冲击谱分析）提供了一个有别于瞬态响应的分析功能，在分析中结构的激励用各个小的分量来表示，结构对于这些分量的响应则是这个结构每个模态的最大响应的组合。 ?频率响应分析 频率响应分析主要用于计算结构在周期振荡载荷作用下对每一个计算频率的动响应。计算结果分实部和虚部两部分。实部代表响应的幅度，虚部代表响应的相角。 直接频率响应分析 直接频率响应通过求解整个模型的阻尼耦合方程，得出各频率对于外载荷的响应。该类分析在频域中主要求解两类问题。第一类是求结构在一个稳定的周期性正弦外力谱的作用下的响应。结构可以具有粘性阻尼和结构阻尼，分析得到复位移、速度、加速度、约束力、单元力和单元应力。这些量可以进行正则化以获得传递函数。 第二类是求解结构在一个稳态随机载荷作用下的响应。此载荷由它的互功率谱密度定义。而结构载荷由上面所提到的传递函数来表征。分析得出位移、加速度、约束力或单元应力的自相关系数。该分析也对自功率谱进行积分而获得响应的均方根值。 模态频率响应 模态频率响应分析和随机响应分析在频域中解决的两类问题与直接频率响应分析解决相同的问题。

前测数据分析--信度和效度分析

第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果

经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采

用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。

频响频响分析方法总结

频响频响分析方法总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

频响分析，或者叫稳态动力学分析在abaqus中包括以下三种方法： 直接稳态动力学分析（direct solution steady state dynamic analysis） 模态稳态动力学分析（mode based steady state dynamic analysis） 子空间稳态动力学分析（subspace projection steady state dynamic analysis） 1）直接稳态动力学 优点：在直接稳态动力学分析中，系统的稳态谐波响应是通过对模型的原始方程直接积分计算出来的。如果分析的对象存在非对称刚度、包含模态阻尼以外的其他阻尼或者必须考虑粘弹性材料特性（频变特性），则不能提取特征模态的情况下，可以应用直接法进行稳态响应的计算和分析。 缺点：进行直接稳态动力学分析不需要提取系统的特征模态，而是在每个频率点对整个模型进行复杂的积分运算。因此，对于具有大阻尼和频变特性的模型，应用直接法比模态分析方法精确，但是耗时较多。 2）模态稳态动力学分析 模态稳态动力学分析方法是基于模态叠加法求解系统的稳态响应。因此，在求解稳态响应之前必须先提取无阻尼系统的特征模态，也就是在说必须在step steady state dynamics,modal前加一步step frequency。另外，必须确定需要保留的特征模态，以确保能够精确描述系统的动力学特性，也就是说如果是进行0-1000hz的分析，step frequency的number of eigenvalues requested选定的阶数的模态频率必须大于1000hz，简单的作法是这里选all……，下面的maximum……填入1000。 模态稳态动力学分析的特点：相较于直接法和子空间法分析速度快，耗时最少，计算精度低于直接法和子空间法，不适合于分析具有大阻尼特性的模型，不适合于分析具有粘弹性材料（频变特性）的模型。 3）子空间稳态动力学分析 子空间稳态动力学分析的基本思想是：首先提取无阻尼、对称系统的特征模态，并选取适当的特征向量组成特征模态子空间，然后将稳态动力学方程组投影到特征模态子空间上，通过直接法求解子空间的稳态动力学方程。 我的感觉是子空间法是直接法和模态法的折中，它的特点是模型可以定义任意形式的阻尼，可以处理具有非对称刚度矩阵的模型，可以处理具有频变特性的模型，计算时间和精度也是在直接法和模态法的中间。

信度与效度分析步骤(可编辑)

信度与效度分析步骤（可编辑） 如何用spss做问卷的结构效度分析, 因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗,除此之外，还要做什么啊,请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦～问题补充: 提取因子的个数怎么确定,是选特征值大于1的吗,还有，因子载荷怎么算,是 在输出结果中直接可以看到吗,本人刚接触spss，请多多指教～ 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验 合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60[%]的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到(rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧,就是不知道哪个值代表效度。 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话(一般如果2个因子达到40[%]以上的贡献率就算可以的了)，就可以认为因子分析的效度还可以。

除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验(battele，不知道是不是这样写的)，KMO的值如果 0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析;另外，如果巴特利检验的P 0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。 三、因子分析的SPSS过程 第一步:准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的(一般在10个以上)可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。 第二步:点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出:计算相关系数矩阵(选中Coefficients)、相关系数显著性水平矩阵(选中Significance levels)、反像相关矩阵检验 ( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验( 选中 KMO and Bartlett’s test of sphericity)。 第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数:

DNA测序常见问题及分析

DNA测序过程可能遇到的问题及分析 对于一些生物测序公司（如Invitrogen等），我们的菌液或质粒经过PCR和酶切鉴定都没问题，但几天后的测序结果却无法另人满意。 为什么呢？ PCR产物直接进行测序，在PCR产物长度以后将无反应信号，机器将产生许多N值。这是由于Taq酶能够在PCR反应的末端非特异性地加上一个A碱基，我们所用的T载体克隆PCR产物就是应用该原理，通常PCR产物结束的位点，PCR产物测序一般末端的一个碱基为A（绿峰），也就是双脱氧核甘酸ddNTP终止反应的位置之前的A,A后的信号会迅速减弱。 N值情况一般是由于有未去除的染料单体造成的干扰峰。该干扰峰和正常序列峰重叠在一起，有时机器377以下的测序仪无法正确判断出为何碱基。有时，在序列的起始端的小片段容易丢失，导致起始区信号过低，机器有时也无法正确判读。在序列的3’端易产生N值。一个测序反应一般可以读出900bp以上的碱基（ABI3730可以达到1200bp），但是，只有一般600bp以前的碱基是可靠的，理想条件下，多至700bp的碱基都是可以用的。一般在650bp以后的序列，由于测序毛细管胶的分辩率问题，会有许多碱基分不开，就会产生N值。测序模板本身含杂合序列，该情况主要发生在PCR产物直接测序，由于PCR产物本身有突变或含等位基因，会造成在某些位置上有重叠峰，产生N值。这种情况很容易判断，那就是整个序列信号都非常好，只有在个别位置有明显的重叠峰，视杂合度不同N值也不同。 测序列是从引物3’末端后第一个碱基开始的，所以就看不到引物序列。有两种方法可以得到引物序列。1.对于较短的PCR产物 （<600bp），可以用另一端的引物进行测序，从另一端测序可以一直测通，可以在序列的末端得到该引物的反向互补序列。对于较长的序列，一个测序反应测不通，就只能将PCR产物片段克隆到载体中，用载体上的通用引物(T7/SP6)进行测序。载体上的通用引物与所插入序列间

spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明

讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表

表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 .657 Bartlett 的球形 度检验近似卡方 1187.63 6 df465 Sig..000

一代测序常见问题及解决策略

测序常见问题及解决策略 一、PCR常见问题 1.假阴性，不出现扩增条带 PCR出现假阴性结果，可从以下几个方面来寻找原因： 1）模板：①模板中有杂蛋白；②模板中有Taq酶抑制剂；③在提取制备模板时丢失过多；④模板核酸变性不彻底。 2）酶：酶失活或反应时忘了加酶。 3）Mg2+浓度：Mg2+浓度过高可降低PCR扩增的特异性，浓度过低则影响PCR 扩增产量甚至使PCR扩增失败而不出扩增条带。 4）反应条件：变性对PCR扩增来说相当重要，如变性温度低，变性时间短，极有可能出现假阴性;退火温度过低，可致非特异性扩增而降低特异性扩增效率退火温度过高影响引物与模板的结合而降低PCR扩增效率。 5）靶序列变异：靶序列发生突变或缺失，影响引物与模板特异性结合，或因靶序列某段缺失使引物与模板失去互补序列，其PCR扩增是不会成功的。 2.假阳性 假阳性：出现的PCR扩增条带与目的靶序列条带一致，有时其条带更整齐，亮度更高。常见原因有： 1）引物设计不合适：选择的扩增序列与非目的扩增序列有同源性，因而在进行PCR扩增时，扩增出的PCR产物为非目的性的序列。靶序列太短或引 物太短，容易出现假阳性。需重新设计引物。 2）靶序列或扩增产物的交叉污染：这种污染有两种原因：一是整个基因组或大片段的交叉污染，导致假阳性。这种假阳性可用以下方法解决：操作时应小心轻柔，防止将靶序列吸入加样枪内或溅出离心管外。二是空气中的 小片段核酸污染，这些小片段比靶序列短，但有一定的同源性。可互相拼接，与引物互补后，可扩增出PCR产物，而导致假阳性的产生，可用巢式PCR方法来减轻或消除。 3.出现非特异性扩增带 PCR扩增后出现的条带与预计的大小不一致，或大或小，或者同时出现特异性扩增带与非特异性扩增带。非特异性条带的出现，其原因：一是引物

(实验三)连续时间LTI系统的频域分析汇总

实验三 连续时间LTI 系统的频域分析 一、实验目的 1、掌握系统频率响应特性的概念及其物理意义； 2、掌握系统频率响应特性的计算方法和特性曲线的绘制方法，理解具有不同频率响应特性的滤波器对信号的滤波作用； 3、学习和掌握幅度特性、相位特性以及群延时的物理意义； 4、掌握用MA TLAB 语言进行系统频响特性分析的方法。 基本要求：掌握LTI 连续和离散时间系统的频域数学模型和频域数学模型的MATLAB 描述方法，深刻理解LTI 系统的频率响应特性的物理意义，理解滤波和滤波器的概念，掌握利用MATLAB 计算和绘制LTI 系统频率响应特性曲线中的编程。 二、实验原理及方法 1 连续时间LTI 系统的频率响应 所谓频率特性，也称为频率响应特性，简称频率响应（Frequency response ），是指系统在正弦信号激励下的稳态响应随频率变化的情况，包括响应的幅度随频率的变化情况和响应的相位随频率的变化情况两个方面。 上图中x(t)、y(t)分别为系统的时域激励信号和响应信号，h(t)是系统的单位冲激响应，它们三者之间的关系为：)(*)()(t h t x t y =，由傅里叶变换的时域卷积定理可得到： )()()(ωωωj H j X j Y = 3.1 或者： ) () ()(ωωωj X j Y j H = 3.2 )(ωj H 为系统的频域数学模型，它实际上就是系统的单位冲激响应h(t)的傅里叶变换。即 ? ∞ ∞ --= dt e t h j H t j ωω)()( 3.3 由于H(j ω)实际上是系统单位冲激响应h(t)的傅里叶变换，如果h(t)是收敛的，或者说 是绝对可积（Absolutly integrabel ）的话，那么H(j ω)一定存在，而且H(j ω)通常是复数，

信度与效度分析报告报告材料步骤

如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！ 问题补充： 提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！ 答： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。 答： 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。 除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。三、因子分析的SPSS过程 第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。

线性控制系统的频率响应分析

一．实验目的 1．了解和掌握对数幅频曲线和相频曲线（波德图）、幅相曲线（奈奎斯特图）的构造及绘制方法。 2．二阶开环系统中的相位裕度和幅值穿越频率的计算。 二．实验内容及要求 1．一阶惯性环节的频率特性曲线测试。 2．二阶开环系统的频率特性测试，研究表征系统稳定程度的相位裕度和 幅值穿越频率对系统的影响。 三、实验主要仪器设备和材料 1．labACT自控/计控原理实验机一台 2．数字存储示波器一台 四、实验方法、步骤及结果测试 1．一阶惯性环节的频率特性曲线 惯性环节的频率特性测试模拟电路见图4-1。 图4-1 惯性环节的频率特性测试模拟电路 实验步骤：注：‘S ST'不能用“短路套”短接！ （1）将数/模转换器（B2）输出OUT2作为被测系统的输入。 （2）按图4-1安置短路套及测孔联线。 （3）运行、观察、记录： ①运行LABACT程序，选择自动控制菜单下的线性控制系统的频率响应分析-实验项目，选择一阶系统，再选择开始实验，点击开始，实验机将自动产生0.5Hz~64Hz多个频率信号，测试被测系统的频率特性，等待将近十分钟，测试结束。 ②测试结束后，可点击界面下方的“频率特性”选择框中的任意一项进行切换，将显示被测系统的对数幅频、相频特性曲线（伯德图）和幅相曲线（奈 奎斯特图），同时在界面上方将显示点取的频率点的L、、Im、Re等相关数

据。如点击停止，将停止示波器运行，不能再测量数据。 ③分别改变惯性环节开环增益与时间常数，观察被测系统的开环对数幅频曲线、相频曲线及幅相曲线，在幅频曲线或相频曲线上点取相同的频率点，测量、记录数据于实验数据表中。 实验数据表1：改变惯性环节开环增益，（T=0.05，C=1u，R2=50K） 实验数据表2： 改变惯性环节时间常数， K=1（R1=50K、R2=50K） 2．二阶开环系统的频率特性曲线 二阶系统模拟电路图的构成如图4-2所示。

如何使用spss进行问卷效度和信度分析

如何使用spss软件进行效度和信度分析 如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。 二、信度分析的提出及分析方法 信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。 目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。 ④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确定”

频率响应的波特图分析

《模拟集成电路基础》课程研究性学习报告频率响应的波特图分析

目录 一.频率响应的基本概念 (2) 1. 概念 (2) 2. 研究频率响应的意义 (2) 3. 幅频特性和相频特性 (2) 4. 放大器产生截频的主要原因 (3) 二．频率响应的分析方法 (3) 1. 电路的传输函数 (3) 2. 频率响应的波特图绘制 (4) （1）概念 (4) （2）图形特点 (4) （3）四种零、极点情况 (4) （4）具体步骤 (6) （5）举例 (7) 三．单级放大电路频率响应 (7) 1.共射放大电路的频率响应 (7) 2.共基放大电路的频率响应 (9) 四．多级放大电路频响 (10) 1.共射一共基电路的频率响应 (10) （1）低频响应 (11) （2）高频响应 (12) 2.共集一共基电路的频率响应 (13) 3.共射—共集电路级联 (14) 五．结束语 (14)

一.频率响应的基本概念 1.概念 我们在讨论放大电路的增益时，往往只考虑到它的中频特性，却忽略了放大电路中电抗元件的影响，所求指标并没有涉及输入信号的频率。但实际上，放大电路中总是含有电抗元件，因而，它的增益和相移都与频率有关。即它能正常工作的频率范围是有限的，一旦超出这个范围，输出信号将不能按原有增益放大，从而导致失真。我们把增益和相移随频率的变化特性分别称为幅频特性和相频特性，统称为频率响应特性。 2.研究频率响应的意义 通常研究的输入信号是以正弦信号为典型信号分析其放大情况的，实际的输入信号中有高频噪声，或者是一个非正弦周期信号。例如输入信号i u 为方波，s U 为方波的幅度，T 是周期， 0/2ωπ=T ，用傅里叶级数展开，得...)5sin 5 1 3sin 31(sin 22000++++= t t t U U u s s i ωωωπ 各次谐波单独作用时电压增益仍然是由交流通路求得，总的输出信号为各次谐波单独作用时产生的输出值的叠加。但是交流通路和其线性化等效电路对低频、中频、高频是有差别的，这是因为放大电路中耦合电容、旁路电容和三极管结电容对不同频率的信号的复阻抗是不同的。电容C 对K 次谐波的复阻抗是C jK 0/1ω,那么，放大电路对各次谐波的放大倍数相同吗？放大电路总的输出信号能够再现输入信号的变化规律吗？也就是放大电路能够不失真地放大输入信号吗？为此，我们要研究频率响应。 3.幅频特性和相频特性 幅频特性：放大电路的幅值|A|和频率f(或角频率ω)之间的关系曲线，称为幅频特性曲线。由于增益是频率的函数，因此增益用A （jf ）或A （ωj ）来表示。在中频段增益根本不随频率而变化，我们称中频段的增益为中频增益。在中频增益段的左、右两边，随着频率的减小或增加，增益都要下降，分别称为低频增益段和高频增益段。通常把增益下降到中频增益的0.707倍（即3dB ）处所对应的频率称为放大电路的低频截频（也称下限频率）L f 和高频截频（也称上限频率）H f ,把L H f f BW -=称为放大器的带宽。 相频特性：放大电路的相移?和频率f(或角频率ω)之间的关系曲线，称为相频特性曲线。

用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤

用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤 在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模块，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验；至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate 和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。 3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^ 一、信度分析' M, k! n+ y# C Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语3 V O/ m5 i% P; N6 l' a : `. P- I/ c: J9 X/ ~ 关键字功能 ; R% v( ?! T8 L) q* L$ ~ Alpha Cronbach a系数 Split-half 折半信度，n是第二分量表的题数 ( e3 N, N6 w4 l% N( d8 A3 c4 ] Guttman Guttman最低下限真实信度法0 o+ n; n/ ^2 d& B Parallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度3 Q( _- Z9 }( a Strict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度7 p, x- S9 ?; J: p! k 5 H5 i7 h/ l7 Q) Q 表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语 - X9 d% L( ~; ^5 L 关键字功能

测序常见问题解答

1．为什么需要新鲜的菌液？ 首先，新鲜的菌液易于培养，可以获得更多的DNA，同时最大限度地保证菌种的纯度. 2．如何提供菌液？ 如果您提供新鲜菌液，用封口膜封口以免泄漏；也可以将培养好的4—5ml菌液沉淀下来，倒去上清以方便邮寄。同时邮寄时最好用盒子以免邮寄过程中压破. 3．如何制作穿刺菌？ 用灭菌过1.5ml或2ml离心管加入LB琼脂(7g/L)斜面凝固，用接种针挑取分散良好的单菌落穿过琼脂直达管底，不完全盖紧管盖适当温度培养过夜，然后盖紧盖子加封口膜，室温或4度保存。 4．PCR产物直接测序有什么要求？ 1)．扩增产物必须特异性扩增，条带单一.如果扩增产物中存在非特异性扩增产物，一般难以得到好的测序结果；.2）必须进行胶回收纯化；3）DNA纯度在16—2.0之间.浓度50ng/ul以上. 5．为什么PCR产物直接测序必须进行Agarose胶纯化？ 如果不进行胶纯化而直接用试剂盒回收，经常会导致测序出现双峰甚至乱峰。这主要是非特异性扩增产物或者原来的PCR引物去除不干净所导致。大多所谓的PCR"纯化试剂盒"实际上只是回收产物而不能起到纯化的作用的。对于非特异性扩增产物肯定无法去除，而且通常他们不能够完全去除所有的PCR引物，这会造成残留的引物在测序反应过程中参与反应而导致乱峰。 6．如何进行PCR产物纯化？ PCR产物首先必须用Agarose胶电泳，将特异扩增的条带切割下，然后纯化。使用凝胶回收试剂盒回收.产物用ddH2O溶解。 7．PCR产物直接测序的好处？ A) PCR产物直接测序可以反映模板的真实情况. B) 省去克隆的实验费用和时间. C) PCR产物测序正确的片段进行下一步克隆实验使结果更有保障. D) 混合模板进行PCR的产物直接测序可以发现其中的点突变. 8．对用于测序的质粒DNA的要求有哪些？ 对测序模板DNA的一般要求：1).DNA纯度要求高，1.6—2.0之间，不能有混合模板，也不能含有RNA，染色体DNA，蛋白质等；2).溶于ddH2O中，溶液不能含杂质，如盐类，或EDTA等螯合剂，将干扰测序反应正常进行。 9．如何鉴定质粒DNA浓度和纯度？ 我们使用水平琼脂糖凝胶电泳，并在胶中加入0.5ug/ml的EB(电泳缓冲液中不必加EB)，加一个已知浓度的标准样品。电泳结束以后在紫外灯下比较亮度，判断浓度和纯度。此方法可以更直接、准确地判断样品中是否含有染色体DNA、RNA等，也可以鉴别抽提的质粒DNA的不同构型。 质粒DNA的3种构型是指在抽提质粒DNA过程中，由于各种原因的影响，使得超螺旋的共价闭合环状结构的质粒(SC)的一条链断裂，变成开环状(OC)分子，如果两条链发生断裂，就变成为线状(L)分子。这3种分子有不同的迁移率，通常，超螺旋型(SC)迁移速度最快，其次为线状(L)分子，最慢为开环状(OC)分子。使用紫外分光光度计检测，或者用溴乙锭-标准浓度DNA比较法只能检测抽提到的产物中的浓度，甚至由

VIBRO_1_DIRECT_simulations-ACTRAN振动声学直接频响分析理论

Vibro-Acoustic Simulations
ACTRAN Training – VIBRO
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Introduction
Pre-requisites - before going through this presentation, the reader should have read and understood the following presentations:
1_BASICS_General_Program_Organization.pdf; Workshop_BASICS_0_Edit_an_ACTRAN_input_file.pdf.
These slides present the basics materials, components and boundary conditions involved in a structural simulation in physical coordinates.
2
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Content
The structural Materials
The visco-elastic and shell Component
The equivalent beam Component and Material
The discrete Component and Material
The Boundary Conditions
Meshing Criteria
3
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spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明 类别小分类 对应 题项每题计分方法维度计分方法 题 项 职业倦怠 情感枯竭 1-3 题 正向计分 全部题项直接加 总 3 去个性化 4-6 题 正向计分 全部题项直接加 总 3 个人成就感 7-10 题 逆向计分 全部题项取倒数 后加总 4 心理资本 11-18 题正向计分 全部题项直接加 总 8 组织气氛 19-26 题 21题为逆向计 分，其余题项正 向计分 21题取倒数后与 其余题项加总 8 总体幸福 感27-31 题 27题和31题为逆 向计分，其余题 项为正向计分 27和31题取到术 后与其余题项加 总 5 整体问卷 以上各个维度的 总分直接加总 31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一

般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表 类别Cronbach's Alpha 项数 整体问卷.61731 职业倦怠.82210 心理资本.8018 组织气氛.8378 总体幸福感.6795 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.657 Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636 df 465 Sig. .000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果 在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三方差贡献率 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 8.75 2 28.231 28.231 8.752 28.231 28.231 4.937 15.926 15.926 2 3.259 10.514 38.745 3.259 10.514 38.745 3.766 12.148 28.074 3 2.715 8.758 47.503 2.715 8.758 47.503 2.996 9.666 37.740 4 2.286 7.374 54.877 2.286 7.374 54.877 2.714 8.756 46.496 5 1.51 6 4.891 59.768 1.516 4.891 59.768 2.584 8.335 54.831 6 1.342 4.328 64.096 1.342 4.328 64.096 2.076 6.69 7 61.528 7 1.252 4.038 68.134 1.252 4.038 68.134 1.709 5.511 67.040 8 1.053 3.398 71.532 1.053 3.398 71.532 1.393 4.492 71.532

DNA测序结果中常见的几个问题

D N A测序结果中常见 的几个问题 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

1 、为什么开始一段序列的信号很杂乱，几乎难以辨别 这主要是因为残存的染料单体造成的干扰峰所致，该干扰峰和正常序列峰重叠在一起；另外，测序电泳开始阶段电压有一个稳定期，所以经常有20-50 bp 的紧接着引物的片段读不清楚，有时甚至更长。 2 、为什么在序列的末端容易产生 N 值，峰图较杂 由于测序反应的信号是逐渐减弱的，所以序列末端的信号会很弱，峰图自然就会杂乱，加上测序胶的分辨率问题，如果碱基分不开，就会产生N 值，正常情况下ABI377测序仪能正确读出500个碱基的有效序列。 3 、测序结果怎么找不到我的引物序列 如果找不到测序所用的引物序列。这是正常的，因为引物本身是不被标记的，所以在测序报告中是找不到的；如果找不到克隆片段中的扩增引物，可能是您克隆的酶切位点距离您的测序引物太近，开始一段序列很杂，几乎难以辨别，有可能看不清或看不到扩增引物；另外插入片段的插入方向如果是反的，此时需找引物的互补序列。 4 、测序结果怎么看不到我克隆的酶切位点 可能的原因同上，您克隆的酶切位点距离您的测序引物太近，开始一段序列很杂，几乎难以辨别，有可能看不清或看不到酶切位点。通常我们会尽量选择距离酶切位点远点的引物，当然，若是样品出现意外原因，如空载、载体自连等，克隆的酶切位点也是看不到的。 5 、你测出的结果与我预想的不一致，给我的结果与我需要的序列有差距，这是怎么回事

首先，我们会核实给您的测序结果是否对应您的样品编号，如果对应的是您的样品，由于不知您的实验背景，测得的序列是否与您预想的结果一致我们无法判断，我们能做到的是检查发送给您的测序结果和您提供来的样品是否一致。 6 、序列图为什么会有背景噪音(杂带)是否会影响测序结果 序列图的背景杂带是由荧光染料引起，如果太强会影响测序结果，要看信噪比，我们给的结果信噪比大都在98%以上。 7 、测序结果为什么与标准序列有差别 原因可能有：样品个体之间的差别、测序准确率的问题，自动测序仪分析序列的准确并非100%，建议至少测一次双向，通过双向测序可以最大限度减少测序的错误。当然尽管我们有时做了最大努力，但还是保证不了和文献序列完全一致，但我们测序报告是客户样品序列的真实结果。 8 、 PCR 产物测序与克隆后测序序列为什么有差别 PCR 产物克隆到载体中进行测序，有两个方面可能序列有变化：首先，PCR 扩增过程中可能产生错配。将片段克隆到载体中也有可能发生突变；其次，测序的准确率并非100%。 9 、有杂合位点，但你们的报告上看不到杂合的信号！ 如果在您认为应该出现杂合信号的位置上只出现单一的信号，那么可能是您样品突变的模板与正常的模板的比例没达到可以测出的浓度。测序反应的信号强度直接与模板的量有关，如果突变的模板所占的比例很低，仪器会自动将它作为背景信号了，很难检测出来。只有当测序反应体系中正常的和突变的模板量比较接近时，才能较可靠地检测到突变体