数据可视化技术实例报告
一问题描述：
目前数据可视化在为商务应用比较火，其实教育行业也有很多有价值的应用。“未来的在数据可视化会更加强大，在于其能收集、分析、使用大量的数据。数据是对信息的记录，数据的激增意味着人类的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大，也意味着知识的边界在不断延伸。教育领域正在发生的这场革命，其深厚的技术背景就是由于信息技术的进步，人类收集、存贮、分析、使用数据的能力实现了巨大跨越”。
在教育行业中，通常要对某个学校或者对一个城市的教育水平进行评估，也可能对多个学校多个城市的教育水平进行比较。我们将要通过不同城市的不同学院，学生考试分数及学生餐饮情况等多个维度来制作仪表盘，通过分析，我们可以知道各城市在不同时期的教育水平状况。
二数据
网络调查问卷呢（下载），此次调查问卷共有全国10000份的10级大学生的数据，覆盖从哈尔滨理工大学到吉林大学近1000所大学，数据信息包括学校名称，学生的餐饮计划，学生编号，学生类型，教师编号，考试分数以及科目，学生所在的经度及纬度。将利用收集到的数据来进行分析。
学生所在城市包括北京、哈尔滨、长春、太原在内的数十个省会城市。调研时间横跨近半年，从2011年11月1日至2012年5月20日。餐饮计划设计早午餐。学生类型包括本科生与旁听生。主要调研科目是数学与阅读，学生分数波动较大。
三视化技术
由于Tableau这款软件操作简单易学，而且功能强大，计算迅速，而且还兼具文字云，回归分析，时间序列等功能，而且有免费版本，我们小组决定使用Tableau来完成我们的设计。作为一款帮助使用者提升业务分析能力和业务洞察力的工具，能够根据不同的业务需求，选用不同的视图来更好的展现并分析数据，因此在制作每一份分析报表时，布局的设计，视觉编码，都显得极为重要。
1.制作“均分”列表视图
将我们的数据源导入到Tableau中，可以在Tableau的左侧维度看到相应指标。将“日期”，“分数”分别拖到Tableau中对应的行与列中，将日期格式设置为年/月，以观察各年各月的数据，“分数”方式改为计算平均值。颜色编码：将考试科目拖到菜单栏下的颜色中，用不同的颜色来区分不同的科目。布局：在智能显示中选择”线图“连续。为了让数据分布在图形的中间区域，在图中的y轴区域，编辑轴，设置y轴起点与终点。
隐藏：如果视图中出现1个null值，想去掉这个显示，右键点击，使用隐藏指示器，这样隐藏就掉了。如图1-1所示
图1-1 线图展示
分析：我们可以从图中看到三个科目的均分都在0.8附近浮动，数学从2011年11月份到哦2012年五月份都很均匀，根本不没有浮动，科学这个科目在2011年12月份有较大的浮动，而阅读分数普遍高于数学与科学，通过这个图，发现学生普遍喜欢阅读多与科学与数学。
2.考试成绩视图
设计这个视图主要目的时帮助查看不同老师教的学生各科成绩如何，并且用颜色加以明显区分。
（a）新建一个新的工作表
（b）将“教师编号“，”学生编号“拖至行，这种排列方式让我们看到不同编号老师所带学生的成绩。
（c）将分数拖至标记菜单栏中的文本中，计算平均值。选择突显表
（d）考试科目拖至列
（e）颜色编码：点击编辑颜色按钮后，单击色版，于下拉菜单中选择要用的颜色，并且设置颜色的区分间隔，我们选择六个颜色区分度，从左
往右，不同颜色代表分值越大。如图1-2所示
图1-2 “考试分数”的编辑颜色
（f）使用“筛选器”：我们选择城市作为筛选的维度，来看不同城市的细节数据展现，将“城市”拖到筛选器栏中，也将“学校名称”，“教
师编号”作为过滤器来使用。
（g）在“筛选器”中选择不同的城市，则将会在凸显表中，出现不同城市的数据。
3.制作“各维度比较”视图
使用“学校教育水平评估”的数据，通过制作“各纬度比较”视图来查看不同年级，参加不同学校餐饮计划的学生，在不同时期的课程分数。
（a）将日期及分数分别拖到对应的行与列中，将列中日期格式设置为年/月，以观察各年各月的数据，分数方式改为平均值。如图1-4所
示：
图1-3 初图
（b）多层筛选的实现：
在维度或度量的空白处，点击右键，在弹出的选项中选择创建参数，将参数命名为“比较选择”，将“年级”赋值为1，“考试状态”赋值为2，考试科目赋值为3.然后在维度和度量下面会新增名为参数的选项集。
（c）新建一个字段，
在维度的空白处，右键点击在弹出的选项中选择“创建计算字段“，并命名为比较，在公式中输入如下代码：
if[比较选择]=1THEN STR([年级])
elseif[比较选择]=2THEN [餐饮状态]
else [考试科目] end
目的时，当参数“比较选择“的值为1时，“比较”这个字段显示的是“年级”；当参数“参数比较”的值为2时，“比较”这个字段显示的时餐饮状态；
否则显示的时考试科目。
（d）视觉编码：
将新建的“比较”拖至标记菜单栏中的颜色，用颜色区分不同的维度。同时把比较作为筛选器来使用，并且显示出来。那么，在参数“比较选择”当中，任选择一个难度，会显示相应维度的选项。例如选择“考试科目”，那么筛选器显示的时数字，科学及阅读。有选择的时年级的，显示的时10，11，12.
（e）各维度比较视图如图1-4所示：
图1-4 “维度比较”视图
如图中所示，我们通过多层筛选，能够更加快捷，更加方便地查看在时间维度上不同年级，不同餐饮状态以及选择不同科目的学生的考试分数，进而来分析影响教育水平的因素哪些影响程度大，哪些影响程度小。
（1）制作“城市地图”视图
a)新建一个工作表名为“城市地图”的工作表。
b)布局：
将latitude和Longitude分别放到对应的行与列上，工作区会自动生成一张这些经纬度所在位置的地图，这里地图初始情况只显示一个点，因为默认显示的时所有精度的平均值和纬度的平均值。将分数拖到标记栏下的“大小”中，以平均值展现，设置颜色以有更好的区分度；将学生拖到标记栏下的“大小”中，目的时通过学生个数多少，来衡量地图上图标大小。
c)创建层级：
在维度当中连续选择“城市”，“学院名称”，“教师编号”，“学生编号”，创建分层结构如图1-5所示
图1-5经纬度拖到列和行的提示
四小组成员分工及计划安排
1.计划安排小组确定开发可视化目标及初步方案；选择、准备、试用开发相关开发技术、设计工具及其他有关开发工具。
2.学习开发小组及成员根据自己承担的任务利用各种途径（图书馆、因特网、书店、同学亲友等）进行针对性的学习并收集相关素材，包括精选、购置必要的书籍。
3.在组长的组织下，小组成员分别按照进度进行相应的开发工作。
4.在期末完成小组作品，并攥写报告和全班同学进行作品展示。
A主程序员（组长）：全面协调小组工作；组织小组内部讨论。负责整个项目开发工作、可视化作品需求分析、测试与调试和小组文档核查等工作。
1．开题(问题定义与可行性研究)小组报告
2. 最终测试与调试小组报告，最终报告
3.课堂产品展示
B程序员：主要负责作品结构设计与相应的开发等工作
1.运行环境配置与作品展示小组报告。
2．数据分析设计小组报告，个人完成的带注释的模块清单。
3. 个人课程设计报告。
C设计员: 主要负责美工、设计与实现等工作。
1．著名同类可视化作品考察、分析小组报告。
2．文字与素材、网页设计文档。
3. 完成个人设计报告。
河北工业大学UML实验报告
《面向对象与UML》 实验报告
实验一UML建模基础 一、实验目的 1.熟悉UML建模工具Rational rose的可视化环境。 2.掌握利用Rational rose进行建模的步骤。 二、实验内容 1.熟悉Rational rose建模环境 2.建模基本步骤 3.结合日常生活中实际使用的系统，模仿2中的用例模型绘制用例图，并保存模型，熟悉利用Rational rose的建模过程，要求绘制的用例图中用例与2中的用例图不相同。 三、实验结果 建模基本步骤中得到的用例图 实验2 用例图 一、实验目的 1. 熟悉UML用例图的基本图形元素。 2. 掌握用例与用例之间的各种关系。 3. 熟悉针对具体场景使用例图进行软件建模的方法。 4. 掌握用例规格说明的概念和基本结构，以及用例规格说明的作用。
二、实验内容 1. 根据实验一建模实例，熟悉利用Raional rose软件绘制用例图的基本方法。 2 通过对“学生信息管理系统”的需求描述，确定系统用例图： “学生信息管理系统”的需求描述如下： 在每个新学年开始都会有新生入学，这时系统的管理人员可以通过系统将这些新生的学籍、年龄、家庭住址、性别、身高、学生证号、身份证号等基本信息存入数据库，每个新生都对应一个唯一的编号，此编号可以是学生，在日程管理中，系统管理员还可以对所有学生的基本信息进行查询、修改和删除等操作；同时校领导可以查询、修改全校所有学生的基本信息。 学校领导可以通过本系统了解每个班的任课教师、辅导员、学生姓名、学生人数、专业等班级基本信息。系统管理员可以进行查询班级基本信息、添加班级、修改班级基本信息、删除班级等操作。 在考试结束以后，教师可以将学生的考试成绩录入系统，还可以对学生的成绩进行查询和修改。学生可以通过本系统进行成绩的查询。 学生还可以在网上选择自己选修的课程（必修课必须上，所以不用选），学生通过本系统可以看到有哪些课程可以选以及课程的基本信息。课程的基本信息包括：课程号、所属专业、课程名称、开课学期、学时数、学分、任课教师等。每个学生每学期的选修课程数不得大于6门，如果已经选择了6门课程则不能再选择其他课程。只有将已选择的课程删除掉才能再选择新课程。系统管理员负责修改、增加、删除选修课程。 系统管理员可以对系统的账号进行添加、设置、删除、查询等操作，同时可以设置每个账号的权限以及对应的个人信息。 a) 请根据上述描述，确定系统的参与者 b) 确定系统的用例并绘制完整的用例图。 3. 根据2中所绘制的“学生信息管理系统”用例图，写出学生“选择课程”用例的 用例规格说明。 4. 考虑一个网络订餐系统的需求，并绘制出完整的用例图。 实验步骤： 1参与者：管理员学生校领导教师 2用例：登陆系统，录入学生基本信息，查询学生基本信息，修改学生基本信息，删除学生基本信息，（学生信息包括：学籍，年龄，家庭住址，性别，身高，学生证号，身份证号，查询班级基本信息（任课教师，辅导员，学生姓名，学生人数，专业班级），添加班级，修改班级基本信息，删除班级，录入成绩，查询成绩，修改成绩，查询课程信息，（课程基本信息包括：课程号，所属专业，课程名称，开课学期，学时数，学分，任课教师）选择课程，删除已选课程，修改课程，增加课程，删除选修课程，添加帐号，设置帐号（设置帐号的权限和对应
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.wendangku.net/doc/f4754643.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/f4754643.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
大大数据可视化分析资料报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
数据选择器实验报告.docx
谢谢欣赏实验三数据选择器 实验人员：班号：学号： 一、实验目的 (1) 熟悉并掌握数据选择器的功能。 (2) 用双4选1数据选择器74LS153设计出一个16选1的数据选择器。 (3) 用双4选1数据选择器74LS153 设计出一个全加法器。 二、实验设备 数字电路实验箱，74LS00，74LS153。 三、实验内容 (1) 测试双4选1数据选择器74LS153的逻辑功能。 74LS153含有两个4选1数据选择器，其中A0和A1为芯片的公共地址输入端，Vcc 和GND分别为芯片的公共电源端和接地端。Figure1为其管脚图： Figure 1 1Q=A1A01D0+A1A0?1D1+A1A0?1D2+A1A0?1D3 2Q=A1A02D0+A1A0?2D1+A1A0?2D2+A1A0?2D3 按下图连接电路： Figure 2 (2) 设某一导弹发射控制机构有两名司令员A、B和两名操作员C、D，只有当两名司令员均同意发射导弹攻击目标且有操作员操作，则发射导弹F。利用所给的实验仪器设计出一个符合上述要求的16选1数据选择器，并用数字电路实验箱上的小灯和开关组合表达实验结果。 思路： 由于本实验需要有四个地址输入端来选中16个数据输入端的地址之中的一个，进而实现选择该数据输入端中的数据的功能，即16选1。而公共的A0、A1两个地址输入端和S使能端（用于片选，已达到分片工作的目的，进而扩展了一位输入）一共可以提供三个地址输入端，故需要采用降维的方法，将一个地址输入隐藏到一个数据输入端Dx 中。本实验可以降一维，也可以降两位。由于两位比较复杂，本实验选择使用降一维的方式。 做法： 画出如应用题中实现所需功能的卡诺图： 谢谢欣赏
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
八选一数据选择器和四位数据比较器verilog实验报告)
Verilog HDV 数字设计与综合 实验报告 微电子0901班 姓名：袁东明 _ 学号：_04094026 一、实验课题： 1.八选一数据选择器 2.四位数据比较器 二、八选一数据选择器Verilog程序： 2.1主程序 module option(a,b,c,d,e,f,g,h,s0,s1,s2,out); input [2:0] a,b,c,d,e,f,g,h; input s0,s1,s2; output [2:0] out; reg [2:0] out; always@(a or b or c or d or e or f or g or h or s0 or s1 or s2) begin case({s0,s1,s2}) 3'd0 : out=a;
3'd1 : out=b; 3'd2 : out=c; 3'd3 : out=d; 3'd4 : out=e; 3'd5 : out=f; 3'd6 : out=g; 3'd7 : out=h; endcase end endmodule 2.2激励程序 module sti; reg [2:0] A,B,C,D,E,F,G,H; reg S0,S1,S2; wire [2:0] OUT; option dtg(A,B,C,D,E,F,G,H,S0,S1,S2,OUT); initial begin A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=0;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=0;S2=1; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=1;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=0;S1=1;S2=1; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=1;S1=0;S2=0; #100 A=3'd0;B=3'd1;C=3'd2;D=3'd3;E=3'd4;F=3'd5;G=3'd6;H=3'd7;S0=1;S1=0;S2=1;
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
：数据选择器设计(实验报告)
实验报告 一、实验目的 熟悉QuartusⅡ的VHDL文本设计流程全过程，学习简单组合电路的设计、多层次电路设计、仿真和硬件测试。 二、实验设备 GW48系列SOPC/EDA实验开发系统实验箱一台计算机一台 三、实验内容 1首先利用QuartusⅡ完成2选1多路选择器的文本编辑输入(mux21a.vhd)和仿真测试等步骤，给出下图所示的仿真波形。最后在实验系统上进行硬件测试，验证本项设计的功能。 源程序为: ENTITY mux21a IS PORT ( a, b, s: IN BIT; y : OUT BIT ); END ENTITY mux21a; ARCHITECTURE one OF mux21a IS BEGIN PROCESS (a,b,s) BEGIN IF s = '0' THEN y <= a ; ELSE y <= b ; END IF; END PROCESS; END ARCHITECTURE one ;
图（1 ) 2选1多路选择器的编译图 、图(2) 功能仿真的波形图 图(3 ) 功能引脚图
图(4) 2选1多路选择器的RTL电路 2. 将此多路选择器看成是一个元件mux21a，利用元件例化语句描述图，并将此文件放在同一目录中。并对上例分别进行编译、综合、仿真,并对其仿真波形做出分析说明。以下是程序： 图(5) 双二选一多路选择器的编译图
图(6) 双路数据选择器功能仿真图 图(7) 双二选一多路选择器的引脚锁定图图 5 双2选1多路选择器 图(8) 双路数据选择器RTL电路图
图(9) 编程下载图 3.、引脚锁定以及硬件下载测试。若选择目标器件是EP1C3，建议选实验电路模式5，用键1(PIO0，引脚号为1)控制s0；用键2(PIO1，引脚号为2)控制s1；a3、a2 和a1 分别接clock5(引脚号为16)、clock0(引脚号为93)和clock2(引脚号为17)；输出信号outy仍接扬声器spker(引脚号为129)。通过短路帽选择clock0接256Hz信号，clock5 接1024Hz，clock2 接8Hz 信号。最后进行编译、下载和硬件测试实验（通过选择键1、键2，控制s0、s1，可使扬声器输出不同音调）。 图(10) 实验电路模式5
图像处理 实验报告
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
数据挖掘报告
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
数据可视化报告
2018年6 月7 日
目录 一、题目 (1) 二、数据 (1) 三、可视化工具（哪一种，选择原因） (1) 四、可视化方案或可视化实现过程 (2) 1、导入数据并进行规范化 (2) 2、数据连接与整理 (2) 3、将地理信息与地图进行结合 (3) 4、设置相关参数 (3) 5、可视化方案 (3) 五、可视化结果 (4) 1、交战阵营可视化 (4) 2、人口统计可视化 (7) 3、死亡人数可视化 (9) 4、时间顺序可视化 (11) 5、人口损失情况可视化 (14) 六、体会 (16)
一、题目 在的可视化课程结束的同时中，本人也开始了数据可视化的大作业的工作。大作业是对前面学过的数据可视化技术的一个总结、回顾和实践。在开始设计前，本人回顾以前所学的内容，明确了本次作业设计所要用到的技术点，成功完成了可视化期末大作业。 大作业要求从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab、Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据 本次实验中，我设计的是关于第二次世界大战的数据可视化。原数据为两张表，分别存储了各个国家的人口牺牲情况与各个国家相互之间的战争具体时间、阵营、以及事件。 其中国家数据来源于维基百科中World War II casualties词条下的表格，具体网址为：https://https://www.wendangku.net/doc/f4754643.html,/wiki/World_War_II_casualties#cite_note-187。 而关于时间、阵营与事件的数据来源于维基百科的World War II词条下方的信息，具体网址为：https://https://www.wendangku.net/doc/f4754643.html,/wiki/World_War_II。 两张表之间都以excel形式存在，在导入Tableau数据库的时候，建立两表的关系并对表进行说明。本人在建立过程前引入了一些编号变量，可以进行无视。下面是部分数据截图，具体数据见随文档上交的excel文件。 三、可视化工具（哪一种，选择原因） 在这次的作业中本人选择的可视化工具为Tableau，选择该工具主要有以下原
基于ArcGIS 10.0的DEM分析与可视化 实验报告
一、实验目的 1、掌握利用ArcGIS三维分析模块进行创建表面的基本方法.。 2、掌握利用ArcGIS三维分析进行各种表面分析的基本方法，并能进行表面创建及景观图 制作。 3、掌握地形特征信息的提取方法，能利用ArcGIS软件基于DEM对山脊线和山谷线的提取。 4、掌握三维场景中表面及矢量要素的立体显示其原理与方法，熟练掌握ArcGIS软件表面 及矢量要素杂场景中的三维显示及其叠加显示。 5、熟练掌握ArcScene三维场景中要素、表面的多种可视化方法。 6、通过制作某区域的飞行动画，实现对该区域的宏观浏览，掌握地形的三维显示与飞行动 化的制作方法。 二、主要实验器材（软硬件、实验数据等） 计算机硬件：Lenovo Y460N 计算机软件：ArcGIS10.0软件 实验数据：《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程》随书光盘 三、实验内容与要求 1、表面分析 要求： （1）熟悉ArcGIS三维分析工具中的表面分析工具。 （2）进一步分析表面，包括计算表面积、体积、坡度、坡向等，设置阴影地貌等以增强可视化，或者从一个特定的位置或路径设置可视化的更高级别的可视性分析等。 操作： （1）计算表面积与体积： 1)打开“面积与体积统计数据”工具，在对话框中如下图设置，点击“计算统计 数据”，得到面积和体积统计数据。 图1 计算表面积与体积 （2）坡度的计算: 1)选择表面分析的坡度工具: “Spatial Analyst 工具”→“表面分析”→“坡度”。
2)在打开的对话框中如图2设置，生成坡度栅格图像如图3。 图2：“坡度”对话框 图3 坡度栅格图像 （3）坡向的计算： 1)选择表面分析的坡向工具: “Spatial Analyst 工具”→“表面分析”→“坡向”。 2)在打开的对话框中设置，生成坡向图像如图4。 图4 坡向图像 （4）可视性分析： 1)视线瞄准线的创建：选择 “创建透视线”工具。 2)在打开的对话框中设置，并选择透视线的点；如图5所示。
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据 分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据 分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体 的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和 针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数 据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行 专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析
3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口
数据选择器_Mutisim仿真实验报告
电气工程学院电工电子教学基地 数字电子技术实验 实验报告 仿真实验1 用数据选择器设计函数发生器 学号：18291035 姓名：陈涟漪 班级：电气1802 成绩： 指导教师：周晖 完成时间：2020年5 月15 日
数字电子技术实验 仿真实验1 用数据选择器设计函数发生器 1 实验任务 使用数据选择器74LS151和适当门电路设计一函数发生器，能够实现4位二进制码数据范围指示功能。要求该函数发生器能区别以下三种情况： （1）0≤X≤4； （2）5≤X≤9； （3）10≤X≤15。 2 实验电路
3 实验步骤 采用A、B、C、D取0或1依次表示这四位二进制码的从高到低位的取值（例如:A=0，B=1，C=0，D=0表示四位二进制码0100）。则对于第一组来说，共有5个四位二进制码包含在其中，用卡诺图表示如下： 化简即得： 同理，也有5个数包含在第二组中，卡诺图如下： 化简即得： 第三组包含了6个数，卡诺图如下：
化简即得： 对以上三个式子都去两次非并利用摩根定律可得： 这样就完成了该问题的逻辑转化。 根据前面对该实验分析所得到的逻辑表达式可以发现，输入变量为A、B、C、D，但是在后面的逻辑运算中它们的“非”都用到了，也就是第一步我们要得到这四个变量的非。然后再进行后面的与非运算。三个输出变量的状态也可以用三个灯泡来表示，这里采用了三个颜色不同的灯泡用以区分。到这里，逻辑图就可以很容易的用Multisim软件模拟出来。 其中，最上面的X1灯泡亮时，表示输入数字在0≤X≤4范围内，X2亮时表示输入数字在5≤X≤9范围内，X3亮时表示输入数字在10≤X≤15范围内。这里还是用了四个开关，每个开关“开”表示1，“关”表示0，四个开关以ABCD的顺序来表示四位二进制数。四位二进制数同上，也有16中情况，这里不做一一展示，只对每一类给出一种模拟结果。
可视化实验报告
cout<<"It is in fun 2."< cout<<"It is back in fun 2."< 1.2.2所谓函数重载是指同一个函数名可以对应多个函数的实现，函数重载允许一个程序内声 明多个名称相同的函数，这些函数可以完成不同的功能，并可以带有不同的类型，不同数目的 参数及返回值。 123函数重载时，要求函数的参数个数或参数类型不同。 124操作符重载是将C++语言中已有的操作符赋予新的功能，但与操作符本来含义不冲 突，使用时只需要根据操作符出现的位置判断其具体执行哪一种功能使用操作符重载时, 必须用以下方式来声明函数： 函数类型operator # （形参表） 2.程序注释与运行结果： #include 实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程 主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 实验三选数据选择器实 验报告 集团公司文件内部编码：（TTT-UUTT-MMYB-URTTY-ITTLTY- 实验三、八选一数据选择器 一、实验目的： 1.熟悉Quartus II6.0软件的使用和FPGA设计流程 2.用VHDL语言进行八选一数据选择器的设计 二、实验步骤： 一．建立文件夹：在D盘“xingming”的文件夹下建立一个名为“choice8”的文件夹。 二．建立新工程 1.双击桌面上Quartus II6.0 的图标，启动该软件。 2.通过File => New Project Wizard… 菜单命令启动新项目向导。在 随后弹出的对话框上点击Next按钮，在 What is the working directory for this project 栏目中设定新项目所使用的路径：D:\xingming\choice8；在 What is the name of this project 栏目中输入新项目的名字:choice8，点击 Next 按钮。在下一个出现的对话框中继续点击Next,跳过这步。 3.为本项目指定目标器件：选择器件系列为ACEX1K ,选择具体器件为 EP1K30TC144-3 1728 24576 ,再点击Next。在弹出的下一对话框中继续点击Next ，最后确认相关设置，点击Finish按钮，完成新项目创建。 三．设计输入 1.建立一个VHDL文件。通过 File => New 菜单命令，在随后弹出的对 话框中选择 VHDL File选项，点击 OK 按钮。通过 File => Save As 命令，将其保存，并加入到项目中。 2.在VHDL界面输入8选1数据选择器程序，然后通过File => Save 通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日 目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26) 数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个数据挖掘实验报告1
实验三选数据选择器实验报告
数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘
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