多媒体数据量计算

数据量（字节/秒）= (采样频率（Hz）×采样位数（bit）×声道数)/ 8

其中，单声道的声道数为1，立体声的声道数为2。

【例1】请计算对于5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHz采样频率声音的不压缩数据量是多少？

根据公式：数据量=（采样频率×采样位数×声道数×时间）/8

得，数据量(MB)=[44.1×1000×16×2×（5×60）] /（8×1024×1024）=50.47MB 计算时要注意几个单位的换算细节：

时间单位换算：1分=60秒

采样频率单位换算：1kHz=1000Hz

数据量单位换算：1MB=1024×1024=1048576B

【例2】请计算对于双声道立体声、采样频率为44.1kHz、采样位数为16位的激光唱盘（CD-A），用一个650MB的CD-ROM可存放多长时间的音乐？

已知音频文件大小的计算公式如下：

文件的字节数/每秒=采样频率（Hz）X采样位数（位）X声道数/8

根据上面的公式计算一秒钟时间内的不压缩数据量：(44.1×1000×16×2)/8=0.168MB/s 那么，一个650MB的CD-ROM可存放的时间为：（650/0.168）/（60×60）=1.07小时。

实验4 多媒体数据描述实践

实践实验4 多媒体数据描述 了解各种多媒体文件的播放软件和使用方法。 实验内容 认识静态图像 静态图像有多种格式，其数据表达方式，图像质量也存在差异。 1）打开scdsee软件，浏览光盘“练习素材\图片素材”文件夹中的bmp、tif、gif、jpg格式的静态图像。 2）双击各种格式的图片，满足显示该图片。 观察和了解的内容： 首次打开图片时，仔细观察各种格式图片的显示顺序。如tif、gif、jpg格式由上自下显示，而bmp格式则相反，由下自上顺序显示。 观察不同格式图片的颜色数量是否存在差异。提示：颜色数量少的图片，其特点是：颜色过渡不好，具有颜色分层的感觉。 观察首次打开不同格式图片速度差异 动态图像 描述动态图形具有4个特点；在时间轴上的连续性、延续性、相关性与实验性。利用acdsee软件，浏览配套观察“练习素材\动画素材\网页动画成品”文件夹中的动画。 观察和了解的内容; 哪些动画的演示是均匀的?哪些动画的演播是变速？ 哪些动画的动作不流畅？哪些东湖只有两幅画面？ 3） 视频视频文件通常采用A VI格式，打开配套光盘的“练习素材\动画素材\视频素材”文件夹，双击其中的某文件，如“小动物.avi”，将打开相关联的播放器，播放该视频。 观察和了解的内容： 视频画面的标准尺寸是多少？放大尺寸后的播放效果如何？ 4）音频文件 音频文件有多种格式，音质的差异很大。打开配套光盘的“练习素材\声音素材”文件夹，在选择不同音乐格式的文件夹，双击其中的音乐文件，将打开相关联的播放器，播放该音频。观察和了解的内容 比较MIDI格式和W A V格式的音乐在音质和数据数量方面存在的差异。 同样时间长度的音乐，数据数量最大的和数据数量最小的文件格式分别是那种？ 操作提示 1）ACDSee是图像浏览软件， 2）播放视频和音频通常自动关联WINDOWS的Windows Media Player 但若果系统中安装了其他类型的播放器，如RealPlayer, 则可以启动该播放器。二者的操作界面有所不同，应予注意。

实时计算,流数据处理系统简介与简单分析

实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段

下面具体针对上面三个阶段详细介绍下 1）数据实时采集： 需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。 目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。 2）数据实时计算 在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。 实时计算目前的主流产品：

DNA测序结果分析

学习 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（本图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。由于临床专业的研究生，这些东西是没人带的，只好自己研究。开始时大概的知道等位基因位点在假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对了数千份序列后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两

个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下： 说明：第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面1～2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知

钢筋工程量计算公式

一、梁 （1）框架梁 一、首跨钢筋的计算 1、上部贯通筋 上部贯通筋（上通长筋1）长度＝通跨净跨长＋首尾端支座锚固值 2、端支座负筋 端支座负筋长度：第一排为Ln/3＋端支座锚固值； 第二排为Ln/4＋端支座锚固值 3、下部钢筋 下部钢筋长度＝净跨长＋左右支座锚固值 以上三类钢筋中均涉及到支座锚固问题，那么总结一下以上三类钢筋的支座锚固判断问题： 支座宽≥Lae且≥0.5Hc＋5d，为直锚，取Max{Lae，0.5Hc＋5d }。 钢筋的端支座锚固值＝支座宽≤Lae或≤0.5Hc＋5d，为弯锚，取Max{Lae，支座宽度-保护层+15d }。 钢筋的中间支座锚固值＝Max{Lae，0.5Hc＋5d } 4、腰筋 构造钢筋：构造钢筋长度＝净跨长＋2×15d 抗扭钢筋：算法同贯通钢筋 5、拉筋 拉筋长度＝（梁宽－2×保护层）＋2×11.9d（抗震弯钩值）＋2d 拉筋根数：如果我们没有在平法输入中给定拉筋的布筋间距，那么拉筋的根数＝（箍筋根数/2）×（构造筋根数/2）；如果给定了拉筋的布筋间距，那么拉筋的根数＝布筋长度/布筋间距。 6、箍筋 箍筋长度＝（梁宽－2×保护层＋梁高-2×保护层）*2＋2×11.9d＋8d

箍筋根数＝（加密区长度-50/加密区间距+1）×2＋（非加密区长度/非加密区间距－1）+1 注意：因为构件扣减保护层时，都是扣至纵筋的外皮，那么，我们可以发现，拉筋和箍筋在每个保护层处均被多扣掉了直径值；并且我们在预算中计算钢筋长度时，都是按照外皮计算的，所以软件自动会将多扣掉的长度在补充回来，由此，拉筋计算时增加了2d，箍筋计算时增加了8d。 7、吊筋 吊筋长度＝2*锚固（20d）+2*斜段长度+次梁宽度+2*50，其中框梁高度>800mm 夹角=60° ≤800mm 夹角=45° 二、中间跨钢筋的计算 1、中间支座负筋 中间支座负筋：第一排为：Ln/3＋中间支座值＋Ln/3； 第二排为：Ln/4＋中间支座值＋Ln/4 注意：当中间跨两端的支座负筋延伸长度之和≥该跨的净跨长时，其钢筋长度： 第一排为：该跨净跨长＋（Ln/3＋前中间支座值）＋（Ln/3＋后中间支座值）； 第二排为：该跨净跨长＋（Ln/4＋前中间支座值）＋（Ln/4＋后中间支座值）。 其他钢筋计算同首跨钢筋计算。LN为支座两边跨较大值。 2、其他梁 一、非框架梁 在03G101-1中，对于非框架梁的配筋简单的解释，与框架梁钢筋处理的不同之处在于： 1、普通梁箍筋设置时不再区分加密区与非加密区的问题； 2、下部纵筋锚入支座只需12d； 3、上部纵筋锚入支座，不再考虑0.5Hc＋5d的判断值。 未尽解释请参考03G101-1说明。 二、框支梁

数据库实时同步技术解决方案

数据库实时同步技术解决方案 一、前言 随着企业的不断发展，企业信息化的不断深入，企业内部存在着各种各样的异构软、硬件平台，形成了分布式异构数据源。当企业各应用系统间需要进行数据交流时，其效率及准确性、及时性必然受到影响。为了便于信息资源的统一管理及综合利用，保障各业务部门的业务需求及协调工作，常常涉及到相关数据库数据实时同步处理。基于数据库的各类应用系统层出不穷，可能涉及到包括ACCESS、SQLSERVER、ORACLE、DB2、MYSQL等数据库。目前国内外几家大型的数据库厂商提出的异构数据库复制方案主要有：Oracle的透明网关技术，IBM的CCD表（一致变化数据表）方案，微软公司的出版者/订阅等方案。但由于上述系统致力于解决异构数据库间复杂的交互操作，过于大而全而且费用较高，并不符合一些中小企业的实际需求。 本文结合企业的实际应用实践经验，根据不同的应用类型，给出了相应的数据库实时同步应用的具体解决方案，主要包括： (1) SQLSERVER 到SQLSERVER 同步方案 (2) ORACLE 到SQLSERVER 同步方案 (3) ACCESS 到SQLSERVER/ORACLE 同步方案

二、异构数据库 异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库的异构性主要体现在以下几个方面： 1、计算机体系结构的异构 各数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC嵌入式系统中。 2、基础操作系统的异构 各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、Linux等。 3、DMBS本身的异构 可以是同为关系型数据库系统的Oracle、SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。 三、数据库同步技术

测序结果处理方法及聚类分析(DOC)

一、测得序列的拼接及处理 1、送样类型 a非克隆法（如PCR产物、PCR产物纯化回收等） 由于此类型样品，两端的引物序列一般在测序的过程中会有缺失，很难找全引物序列，仅能找到部分引物序列，因此对于此类型样品的测序结果可以不做引物序列的查找，后续需要可再做引物序列的查找。 b克隆法（片段通过TA克隆或其他载体构建等） 此类型样品，目的片段两端的引物可以很完整的保存在载体中，引物序列亦是测序片段，所以引物序列比较完整，可以找到引物的完整序列，因此可以通过查找引物序列而找到目的片段的起始位置。 2、测序方法 观察峰值图可用软件“bioedit” a单向测通 对于此种测序结果基本上单条序列不需要拼接，通过观察序列峰值图来初步判断序列结果的准确性，一般来说峰越尖越好，套峰越少越好。 b双向测通 对于此种测序结果，除了要观察峰值图的好坏外，要得到完整的序列，还需要对双向序列进行拼接，利用DNASTAR中seqMan进行拼接，点击“NEW”、“add sequence”（一般为abi格式，选择双向测序结果）、“assemble”，“contig”，一般保存完整的片段长度即选择“All”，亦可保存其中的片段长度，保存格式一般选择“fas”格式以便在不同的编辑软件中使用。具体步骤如下图。

3、对测得的序列进行比对及聚类分析 一般来讲，可以将所有需要进行比对的序列粘贴在一个记事本中，保存的格式最好 为“fas”格式，，利用软件“MEGA”中“Align”打开所需序列，依据序列的特性进行选择如DNA或protein，然后添加所有需要进行比对的序列。

可根据序列的具体情况进行选择比对的方法，本教程选择“ClustalW”法。 析，可保存为该软件格式，或其他格式。

大基因组大数据与生物信息学英文及翻译

Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a

6-多媒体技术

第六题： 题目1.常用于存储多媒体数据的存储介质是 ______。 A.CD-ROM、VCD和DVD B.可擦写光盘和一次写光盘 C.大容量磁盘与磁盘阵列 D.上述三项 答案D 题目2.下列关于多媒体计算机的描述，正确的 是 A.多媒体计算机不是PC机 B.多媒体计算机是增加了声音、图像等 多媒体处理的PC机 C.多媒体计算机只能进行多媒体处理 工作，而无法实现以往PC机所具有的 功能 D.多媒体计算机由多台PC机组成，每 台机处理一种媒体 答案B 题目3.所谓多媒体是一种全新的媒体，多媒体 技术的基本特征是 A.有处理文字、音频和视频的能力，表 现能力强 B.使用计算机、光盘驱动等作为处理的 主要工具 C.数字化、多种媒体和技术的综合集成 和系统的人机交互 D.不仅有文字，而且有声音、有图像， 信息量大 答案C 题目4.多媒体系统由____两部分组成。 A.多媒体硬件系统和多媒体操作系统 B.多媒体驱动程序和多媒体应用程序 C.CD—ROM和声卡 D.多媒体硬件系统和多媒体软件系统 答案D 题目下面关于动画媒体元素的描述，说法不正确的是______。 A.动画也是一种活动影像 B.动画有二维和三维之分 C.动画只能逐幅绘制 D..MPG和.AVI也可以用于保存动画

参考答案C 题目要把普通微机升级为多媒体计算机，至少应增加下列_____硬件。 A.声卡、视卡 B.视卡、CD—ROM和音箱 C.CD—ROM、声卡和音箱 D.视卡、CD—ROM、声卡和音箱 参考答案C 题目计算机在存储波形声音之前，必须进行______。 A.压缩处理 B.解压缩处理 C.模拟化处理 D.数字化处理 参考答案D 题目MIDI标准的文件中存放的是______。 A.波形声音的模拟信号 B.波形声音的数字信号 C.计算机程序 D.符号化的音乐 参考答案D 题目多媒体计算机系统由______。 A.计算机系统和各种媒体组成 B.计算机和多媒体操作系统组成 C.多媒体计算机硬件系统和多媒体计算机软件系统组成 D.计算机系统和多媒体输入输出设备组成 参考答案C 题目______直接影响声音数字化的质量。 A.采样频率 B.采样精度 C.声道数 D.其它所述的三项内容 参考答案D 题目声卡是多媒体计算机不可缺少的组成部分，是______。 A.纸做的卡片 B.塑料做的卡片 C.一块专用电路板 D.一种圆形唱片 参考答案C 题目不能用来存储声音的文件格式是______。

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

高通量测序：环境微生物群落多样性分析

(5)高通量测序：环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念 环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究 热点。长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面， 对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术 的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量 测序技术（尤其 是Roche 454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵 敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我 们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重 要的理论和现实意义。 在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通 过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以 对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微 生物群

落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传 染病病原微生物。研究方法进展 环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四 类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学 方法等等。 近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分 子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包 括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。 DGGE 等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数 优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种 16S rDNA 序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需 对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操 作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做 到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微

多媒体数据表示一

多媒体数据表示一 在计算机中所处理的对象除了数值和字符以外还包含大量的图形、图像、声音和视频等多媒体数据。要使计算机能够处理这些多媒体数据必须先将它们转换成二进制信息。 1．图形和静态图像 图形（Grahics）是指从点、线、面到三维空间的黑白或彩色几何图也称矢量图。矢量图形的格式是一组描述点、线、面等几何图形的大小、形状及其位置、维数的指令集合通过读取这些指令并将其转换为屏幕上所显示的形状和颜色而生成图形的软件通常称为绘图程序。 静止的图像（Image）是一个矩阵其素代表空间的一个点称之为像素点这种图像也称位图。位图图像适合于表现层次和色彩比较丰富、包含大量细节的图像。彩色图像需由硬件（显示卡）合成显示。由像素矩阵组成的图像可用画位图的软件（如Windows的画图）获得也可用彩色扫描仪扫描照片或来获得还可用摄像机、数码相机拍摄或帧捕捉设备获得数字化帧画面。对图像文件可以进行改变图像尺寸、对图像进行修改、调节调色板等处理。还可用相应的图形软件对图像做各种各样的设置力求达到较好的效果。 图形文件的格式是计算机存储这幅图的方式与压缩方法要针对不同的程序和使用目的来选择格式不同图形处理程序也有各自内部格式。常见的图形文件格式有：

（1）BM文件。BM是Windows系统下最常用的图像格式之一该格式图像文件不损失原始图像的任何信息是原始图像的最真实再现故一般用于原始图像的无失真保存但文件尺寸比较大。 （2）TIFF（TIF）文件。TIFF是一种复杂、灵活、全面的图像格式。TIFF也不损失原始图像的信息适合于跨平台使用。TIFF图像格式是印刷中最常用的图像格式之一它能够保存各种图像特效处理的效果。 （3）JG文件。采用JEG有损压缩方法存储的文件。JG图像格式具有最优越的压缩性能是Internet中的主流图像格式。但它是以牺牲一部分的图像数据来达到较高的压缩率故印刷用的图像不宜采用此格式。 （4）GIF文件。GIF格式的图像文件是通用的图像格式是一种压缩的8位图像文件。正因为它是经过压缩的而且又是8位的所以这种格式是络传输使用最频繁的文件格式速度要比传输其他格式的图像文件快得多。 （5）NG文件。NG是一种优秀的页设计用图像格式。它继承了GIF与JG 图像格式的主要优点以数据流的形式保存图像将图像数据压缩到了极限但却保存了所有与图像品质有关的信息适合于络传输。所以NG是页图像的最佳选择。 （6）CX文件。CX图像格式是由Zsoft公司在20世纪80年 代初期设计的专用于存储该公司开发的C aintbrush绘图软件所生成的图像画面数据。CX是最早支持彩色图像的一种文件格式目前已成为较为流行的

工程量计算公式

１、平整场地计算公式(㎡) Ｓ＝（A+4）×(B+4）=S底+２Ｌ外+1６ 式中：S———平整场地工程量; A———建筑物长度方向外墙外边线长度； B———建筑物宽度方向外墙外边线长度; S底———建筑物底层建筑面积; Ｌ外———建筑物外墙外边线周长。 该公式适用于任何由矩形组成的建筑物或构筑物的场地平整工程量计算 ２、开挖土方计算公式（m3） (１）、清单计算挖土方的体积:土方体积＝挖土方的底面积×挖土深度。(2)、定额规则:基槽开挖：V=(A+2C+Ｋ×H)H×Ｌ。 式中:V———基槽土方量; Ａ———槽底宽度； C———工作面宽度; H———基槽深度； L———基槽长度。其中外墙基槽长度以外墙中心线计算,内墙基槽长度以内墙净长计算,交接重合出不予扣除。 3、基坑开挖计算公式（ｍ3） V=１/6H［A×B+a×b＋(A＋a）×（B＋b)＋a×b]。 式中:V———基坑体积； A—基坑上口长度；

B———基坑上宽度； ａ———基坑底面长度; b———基坑底面宽度。 ４、回填土工程量计算公式(㎡） 室内回填土体积=主墙间净面积×回填土厚度-各种沟道所占体积主墙间净面积＝S底-(L中×墙厚＋L内×墙厚) 式中:底———底层建筑面积; L中———外墙中心线长度; L内———内墙净长线长度。 ５、运土方计算公式（㎡) 运土工程量=挖土总体积-回填土总体积 式中计算结果为正值时表示余土外运,为负值时表示取土 6、打预制钢筋混凝土桩（ｍ３) V=桩截面积×设计桩长（包括桩尖长度) 7、送钢筋混凝土方桩（送桩)(m3) Ｖ=桩截面积×(送桩长度+0.5m) 8、接桩 硫磺胶泥按桩——计量单位:㎡；按桩截面积 电焊接桩——计量单位:t；按包角钢或包钢板的重量 9、打、压预应力钢筋砼管桩（ｍ3） Ｖ=桩截面积×设计桩长(包括桩尖长度）

语音播报实时数据处理系统的设计与实现分析

毕业设计（论文） 题 目： 语音播报实时数据处理系统的设计与实现 学生姓名： 学 号： 所在学院： 专业班级： 届 别： 指导教师：

本科毕业设计（论文）创作诚信承诺书 1.本人郑重承诺：所提交的毕业设计（论文），题目《基于单片机的实验室环境检测》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容； 2.毕业设计（论文）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已标注说明来源； 3. 毕业设计（论文）中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况； 4.本人已被告知并清楚：学校对毕业设计（论文）中的抄袭、业设计（论文）成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果； 5.若在省教育厅、学校组织的毕业设计（论文）检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为，本人愿意接受学校按有关规定给予的处理，并承担相应责任。 学生（签名）： 日期：年月日 目录

1绪论 (2) 2系统设计 (3) 2.1设计需求 (3) 2.2系统原理 (3) 3系统硬件设计 (4) 3.1电源模块 (4) 3.2微控制器模块 (5) 3.3非特定人声语音模块 (5) 3.4 DHT11数字温\湿度传感器 (7) 3.5 ENC28J60以太网模块 (9) 4系统软件设计 (10) 4.1整体流程 (10) 4.2以太网模块软件方案 (12) 4.3语音模块软件方案 (13) 5 系统调试 (14) 5.1硬件电路故障及解决方法 (15) 5.2硬件调试方法 (15) 6结束语 (15) 参考文献: (17)

数字图像处理复习试卷(照片整理)

一．填空题 1.灰度图像中，f表示灰度值，对应客观景物被观察到的亮度。文本图像常为二值图像，f 只能取两个值。分别对应文本与空白。彩色图像在每一个图像点同时具有红绿蓝3个值。 2.基本的坐标变换包括平移、放缩、旋转。 3.灰度映射是根据原始图像中每一个像素的灰度值。按照某种映射规则，直接将其变换或 转化为另一种灰度值。从而达到增强图像视觉效果的目的。 4.图像工程中，图像处理着重强调在图像之间进行的转换。图像分析主要是对图像中感兴 趣的目标进行检测和测量。图像理解重点在图像分析的基础上，进一步把握图像中各目标的性质和他们之间的相互联系。指导和规划行动 5.视觉效果有趋向于过低或过高估计不同亮度边缘值，这种现象被称为马赫带效应。 6.低通滤波器是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。高通滤波器是要保留图像中的 高频分量而除去低频分量。 7.图像处理和分析系统由采集、显示、储存、通信、处理分析五个部分组成。 8.根据解码结果对图像的保真程度，图像分析方法可以分为两大类：信息保存型、信息损 失型。 9.YIQ是NSTC彩色电视的颜色模型。其中Y表示亮度，I表示色彩，Q表示饱和度。 10.拉伸变换是一种在一个方向上放大而在正交方向上缩小的变换，剪切变换对应像素仅其 水平坐标或垂直坐标之一发生平移变化的变换。 11.直方图变换的具体方法主要有直方图均衡化和直方图规定化。 12.一般情况下表示100*100的彩色图像的数据量大小是240000比特。为了减少信道噪声 对传输信息的影响，引入了信道编码。规定每传输8bits加入2bits的校正码。那么以100kbits的传输速率传输一幅彩色图像所需的时间是3秒。 13.灰度变换是基于点操作的增强方法，这种处理方法不改变点操作的位置，只改变像素的 灰度值。 14.无约束恢复方法是将图像看做一个数字矩阵，从数字角度进行恢复**，而不考虑恢复后 的图像所受到的物理约束。 15.色调和饱和度合起来称为色度，彩色可用亮度和色度共同表示。 16.RGB是光的三原色，CMY是颜料的三原色。 17.图像编码的目的是在保证一定视觉质量的前提下减少数据量（从而也减少图像传输所需 的时间）。这也可以看做使用较少的数据量来获得较好地视觉质量。 18.多尺度小波的尺度变化使得对图像的小波分析可以聚集到间断点，奇异点和边缘。也可 以获得全局的视点。这个特性是小波变换独有的。 19.保真度因子是滤波器的带宽除中心频率，相对带宽的倒数。 20.图像中的边缘和噪声对应傅里叶变换域中的高频高频部分，图像的主体对应着低频部分。二．选择题。 1.数字图像中的数字冗余有3种。对数字图像处理来说，信源编码器可以由映射器、量化 器和符号编码器组成。其中为了消除编码冗余的是C，消除主观视觉冗余的是B，如果是有损编码的话，肯定含有B。 A．映射器 B.量化器 C.符号编码器 D.采样器 2.下面那一项不属于图像处理的A。 A.图像描述 B.改善人的视觉效果 C.为自动识别打基础。 D.压缩编码 3.对一组噪点较多的数码图像片进行增强处理。为了尽可能的去除噪声，但是保留图像的 细节，应该采用B效果最好。 A.邻域平均滤波器 B.中值滤波器 C.锐化滤波器 D.高通滤波器

多媒体数据库的发展认识

多媒体数据库技术的发展认识随着近时代电子计算机的诞生，我们的工作、生活发生了革命性的变化，特别是近几年，计算机行业一次次的飞跃是我们亲身体会的，如多媒体产生而带来的巨大影响. 多媒体正以全新的方式在众多领域中得到广泛应用，为广大用户提供了丰富多彩的信息服务，其涉及的应用领域主要有办公室自动化、教育、新闻、娱乐、医疗、计算机协同工作(CSCW)等等.特别是在多媒体电子邮件系统、视频点播系统（VOD）、地理信息系统、计算机桌面会议系统、远程医疗诊断系统、企业无纸化办公等方面都有实际成功的案例. 多媒体技术及相关新技术的飞速发展，其应用领域将越来越广，实用系统也会越来越多，因而信息量将会大幅度地增长，数据量大、内容复杂，而且面临数据共享、数据保密等各种方面的要求，此时对信息进行快速高效的处理就显得非常重要了. 多媒体数据（Multimedia Data）是指多种式样信息的载体，例如：文本、图形、图象、声音等数据. 多媒体数据的特点是：种类繁多（大多是非结构化数据），来源于不同的媒体，具有完全不同的形式和格式；数据量庞大；具有时间特性和版本概念。由此可知多媒体数据与传统的数值和字符不同，因而其存储结构和存取方式也具有特殊性，描述它的数据结构和数据模型也是有差别的. 因而出现多媒体数据库系统.数据库系统的一个重要概念是数据的独立性，用户对数据的任何操作（如查询、修改）不再是通过应用程序直接进行，而必须通过向数据库管理系统发请求实现。 一、多媒体数据库的数据模型：

从多媒体数据库总体的发展上看，可分为三类：(1) 关系数据模型；(2) 面向对象的数据模型；（3）超媒体数据模型. 基于不同数据模型的多媒体数据库管理系统的功能也有很大差别。 （一）、关系数据模型 通常基于关系数据模型的多媒体DBMS可以实现多媒体数据的存取，对多媒体数据对象之间的语义关系、时态关系、空间关系不加处理，所以这部分工作就留给应用程序去完成了。这类系统典型的有ORACLE7.0、INGRES6.0、nfomix-Online等。它们是在著名的商品化关系DBMS的基础上扩充了一种新类型的字段以支持多媒体数据的存取，对关系数据模型的基本结构不作改动. 用户只能对字段的存在进行查询，不能实现基于字段内容的查询。 （二）、面向对象数据模型 面向对象数据模型可以支持多媒体数据对象之间的语义关系、时态关系、空间关系的处理，其抽象程度更高，但DBMS的实现也相对复杂。面向对象技术以其丰富的建模能力而备受青睐，它通过对现实世界的抽象描述而对各种媒体数据加以定义和操作. 如当前流行的视频点播系统(Vedio_On_Demand)就是这一模型应用的实例。 （三）、超媒体数据模型 超媒体是利用关系链来表示离散数据片断(nodes)的方法. 超媒体的数据片断可以是任何媒体形式的数据，如文本、图象、图形、声音、视象等. 用户通过链由一个信息结点转移到另一个信息结点. 从而实现信息的查询。我们经常看到的地理信息系统(GIS)就是这一模型的典型应用。

房建常用工程量

一些施工现场常用的施工数据 一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量: 1、多层砌体住宅: 钢筋30KG/m2 砼0.3—0.33m3/m2 2、多层框架 钢筋38—42KG/m2 砼0.33—0.35m3/m2 3、小高层11—12层 钢筋50—52KG/m2 砼0.35m3/m2 4、高层17—18层 钢筋54—60KG/m2 砼0.36m3/m2 5、高层30层H=94米 钢筋65—75KG/m2 砼0.42—0.47m3/m2 6、高层酒店式公寓28层H=90米 钢筋65—70KG/m2 砼0.38—0.42m3/m2 7、别墅混凝土用量和用钢量介于多层砌体住宅和高层11—12层之间以上数据按抗震7度区规则结构设计

二、普通多层住宅楼施工预算经济指标 1、室外门窗(不包括单元门、防盗门)面积占建筑面积0.20—0.24 2、模版面积占建筑面积2.2左右 3、室外抹灰面积占建筑面积0.4左右 4、室内抹灰面积占建筑面积3.8 三、施工功效 1、一个抹灰工一天抹灰在35平米 2、一个砖工一天砌红砖1000—1800块 3、一个砖工一天砌空心砖800—1000块 4、瓷砖15平米 5、刮大白第一遍300平米/天,第二遍180平米/天,第三遍压光90平米/天 四、基础数据 1、混凝土重量2500KG/m3 2、钢筋每延米重量0.00617*d*d 3、干砂子重量1500KG/m3,湿砂重量1700KG/m3 4、石子重量2200KG/m3 5、一立方米红砖525块左右(分墙厚) 6、一立方米空心砖175块左右 7、筛一方干净砂需1.3方普通砂 五、其他 一吨钢管:180-220个扣件 工人住宿:2.5-3.0平米/人 电工:每栋一个电工

流式大数据实时处理技术、平台及应用研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/d1471704.html, 流式大数据实时处理技术、平台及应用研究作者：余谦 来源：《现代信息科技》2019年第01期 摘; 要：流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以相比于批量大数据受到了更多的关注与研究。基于此，本文设计了一种基于流式大数据实时处理技术的平台系统，对流式大数据实时处理技术进行了解析，对该平台系统的设计、优势以及性能测试进行了说明，分析了基于流式大数据实时处理技术平台系统的应用。 关键词：流式大数据;实时处理;平台设计 中图分类号：TP311.13; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）01-0086-03 Streaming Big Data Real-time Processing Technology，Platform and Application Research YU Qian （Wuhan Polytechnic University，School of Mathematics and Computer Science，Wuhan; 430023，China） Abstract：The application of streaming big data real-time processing technology can realize real-time feedback to customers，so it has received more attention and research compared with large batch data. Based on this，this paper designs a platform system based on streaming big data real-time processing technology，analyzes the real-time processing technology of streaming big data，explains the design，advantages and performance testing of the platform system，the application of real-time processing technology platform system based on streaming large data is analyzed. Keywords：streaming big data;real-time processing;platform design 0; 引; 言 现阶段，随着互联网技术的发展和普及性使用，社会产生的数据量显著提升，这使得人们对于大数据技术的关注与引入程度显著提升。对于大数据技术来说，通过引入大数据技术，就能够实现多个行业的技术进步、促进经济效益的显著增长。依照数据处理的时效性，能够将基于大数据技术的数据处理系统分成流式大数据（实时大数据）处理以及批量大数据（历史大数据）处理两种。其中，流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以受到了更多的关注与研究。本文对流式大数实时处理技术及其平台进行分析，对该平台的应用进行研究，为相关工作人员提供参考。