【精品模板】数据处理PPT模板
数据分析图表型ppt模板
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2024版动态大数据PPT模板
动态大数据PPT模板目录CATALOGUE•动态大数据概述•数据采集与预处理•实时分析与可视化技术•机器学习在动态大数据中应用•隐私保护与安全性问题探讨•未来展望与挑战应对01CATALOGUE动态大数据概述定义与发展趋势定义动态大数据是指数据量大、更新速度快、具有时序性和动态性的数据集合,包括实时数据、流数据和时序数据等。
发展趋势随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展,动态大数据呈现出爆炸式增长,处理和分析动态大数据的能力成为企业和组织的核心竞争力。
应用领域及价值应用领域动态大数据广泛应用于金融、智能制造、智慧城市、医疗健康等领域,为各行业的数字化转型提供了有力支撑。
价值动态大数据能够帮助企业和组织实时掌握市场动态和客户需求,优化业务流程,提高决策效率和准确性,从而提升整体运营效率和竞争力。
关键技术与挑战关键技术处理和分析动态大数据的关键技术包括分布式计算、流计算、时序数据库、数据挖掘等。
挑战动态大数据处理面临数据量大、处理速度快、数据多样性等挑战,需要解决数据存储、计算资源、算法优化等问题。
同时,保障数据安全和隐私保护也是动态大数据处理的重要挑战之一。
02CATALOGUE数据采集与预处理网络爬虫API 接口调用传感器数据收集日志文件提取数据来源及采集方法01020304通过编写程序模拟浏览器行为,自动抓取网页数据。
利用应用程序编程接口获取结构化数据。
通过物联网设备收集实时数据。
从系统、应用或服务器的日志文件中提取数据。
数据去重缺失值处理异常值检测与处理数据转换数据清洗与转换技术消除重复记录,确保数据唯一性。
识别并处理数据中的异常值,如离群点、噪声等。
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构,以满足分析需求。
数据存储与管理策略采用分布式文件系统,如Hadoop HDFS,实现大规模数据存储。
构建数据仓库,实现数据的集中管理和多维分析。
以低成本、高可扩展性的方式存储各种原始数据。
数据分析PPT模板
Python编程语言在数据分析中优势
强大的数据处理能力
01
Python拥有丰富的数据处理库,如pandas、numpy等,可轻
松处理大量数据。
多样化的数据可视化工具
02
Python集成了matplotlib、seaborn等可视化库,可实现多种
类型的数据可视化。
高效的机器学习算法
03
Python提供了scikit-learn等机器学习库,支持多种算法,方便
提取等。
数据可视化技巧
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型,如柱状图、折线图、散点图等。
添加必要的标注和说明
在图表中添加必要的标注和说明,帮助观众 更好地理解数据和分析结果。
设计简洁明了的图表
避免使用过多的颜色和元素,保持图表简洁 明了,突出重点信息。
利用动画和交互效果
适当使用动画和交互效果可以提升数据可视 化的吸引力和互动性。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据泄露事件的 频发,数据安全和隐私保护将成为未来数 据分析领域的重要议题。
THANKS
感谢观看
运用数据分析技术对收集到的数据进行处理 和分析,发现生产过程中的问题和瓶颈。
优化方案制定
方案实施与效果评估
基于分析结果,制定针对性的生产优化方案, 包括设备升级、工艺改进、生产流程优化等。
将优化方案落实到生产实践中,并对实施效 果进行评估和持续改进。
07
总结与展望
本次项目成果回顾
数据收集与整理 成功收集了大量相关数据,并进 行了有效的清洗、整合和格式化, 为后续分析提供了坚实的基础。
数据分析PPT模板
目录
• 引言 • 数据分析基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 数据分析在业务中应用 • 数据分析工具介绍及使用技巧 • 案例分析:成功企业如何利用数据驱动决
第二节数据处理共24页PPT资料
平均值的置信度与置信区间
对一样品分析,报告出: x,s,n
例如 wBxs(n)
x 估计 对无限次测量 n,x
问题: 对有限次测量
在 x 的某个范围 内包含 的概率 有多大?
(.....x.......)
2019/9/4
概率
区间大小
例:
x80.00
包含在 区间
有m个n次平行测定的平均值:
X 1,X2,X3,Xm
每个平均值与真值都存在标准 偏差,由统计学可得:平均值标
准偏差: sX s/ n
由sX—— n 作图:
由关系曲线看出,测量次数越多平均标准偏差越小
,当n 大于5时,sX 变化不大,实际测定5次即可。 所 以用μ= X ± SX 的形式表示分析结果更合理。
10 8 6
y4
2 0 15.80
15.90
16.00
16.10 16.20
x
25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0
15.80
15.90
16.00
x
16.10
16.20
总体标准偏差 相同, 总体平均值不同
原因: 1、总体不同 2、同一总体,存在系统 误差
总体平均值相同,总 体标准偏差不同
y 概率密度 x 个别测量值
x- 随机误差
2019/9/4
概率密度
25.0
20.0
15.0 2=0.023
10.0
5.0 1=0.047
0.0
15.80
15.85
15.90
15.95
16.00 16.05
16.10
16.15
16.20
数据处理、ppt课件
分析:运用移位存放器控制,根据喷泉模拟控制的8位输出〔Q0.0~ Q0.7〕,须指定一个8位的移位存放器〔M10.1~M11.0〕,移位存放器的 S-BIT位为M10.1,并且移位存放器的每一位对应一个输出。
8位
S-B IT
M 11.0 M 10.7 M 10.6 M 10.5 M 10.4 M 10.3 M 10.2 M 10.1 M 10.0
2. 字节立刻读写指令
LAD
STL
功能及说明
BIR IN,OUT BIW IN,OUT
功能:字节立即读 IN: IB OUT:VB, IB, QB, MB, SB, SMB, LB, AC。 数据类型:字节
功能:字节立即写 IN:VB, IB, QB, MB, SB, SMB, LB, AC, 常量 OUT:QB 数据类型:字节
如果转换的数值过大则无法在输出中表示产生溢出在输出中表示产生溢出sm111sm111输出不受影响输出不受影响22精选ppt双整数与实数之间的转换ladladstlstldtrdtrinoutoutroundroundinoutouttrunctruncinoutout功能及功能及说明说明dtrdtr指令将指令将3232位带符号位带符号整数整数inin转换成转换成3232位实数位实数并将结果臵入并将结果臵入outout指定指定的存储单元的存储单元roundround指令按小数部分四指令按小数部分四舍五入的原则将实数舍五入的原则将实数in转换成双整数值转换成双整数值并将结果臵入并将结果臵入outout指定的指定的存储单元存储单元trunctrunc截位取整指令截位取整指令按将小数部分直接舍去按将小数部分直接舍去的原则将的原则将3232位实数位实数in转换成转换成3232位双整数并将结果臵入数并将结果臵入outout指指定存储单元定存储单元23精选pptbcd码与整数的转换ladladstlstlbcdioutbcdioutibcdoutibcdout功能及功能及说明说明bcdbcdii指令将二进制编码的十进制指令将二进制编码的十进制数数inin转换成整数并将结果送入转换成整数并将结果送入outout指定的存储单元
常用的数据分析方法PPT模板
1.方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响,方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类,一类是不可控的随 机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联,可以挖掘顾客的购物习惯, 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
20
在众多的关联规则数据挖掘算法中,最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途,而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等,这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
15
1.聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常,我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高,组间对象相似性较低。
在用户研究中,很多问题可以借助聚类分析来解决, 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中,用户分类是最常见的情况。
24
1.大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的, 因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护 多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的,因为它以并行 的方式工作,通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此 外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本 比较低,任何人都可以使用。
《数据处理方法》课件
热力图
通过颜色的深浅表示数据的大 小。
数据分布与关联分析
数据正态分布
检验数据是否符合正态 分布,了解数据的稳定
性。
数据相关性分析
分析两个或多个变量之 间是否存在关联关系。
数据聚类分析
将数据按照相似性进行 分类,用于市场细分、
客户分群等。
数据主成分分析
通过降维技术,将多个 变量转化为少数几个综 合变量,用于简化数据
数据重复值处理
01
02
03
识别方法
通过比较不同特征的相似 度或使用重复值检测算法 识别重复值。
处理策略
根据数据的重要性和重复 率,选择合适的处理方式 ,如删除重复值、保留一 个重复值或合并重复值。
常用方法
使用唯一索引、主键等约 束删除重复值;使用合并 查询或数据整合工具合并 重复值。
数据格式化与标准化
结构。
2023
PART 04
数据分析方法
REPORTING
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理、归纳和总结 ,计算出数据的均值、中位数
、众数等统计指标。
推断性统计
基于样本数据推断总体特征, 如参数估计、假设检验等。
回归分析
研究自变量与因变量之间的关 系,预测因变量的取值。
方差分析
比较不同组数据的变异程度, 确定哪个因素对数据的影响最
大。
机器学习方法
分类算法
将数据分成不同的类别,如决策树、朴素贝 叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系,如购物篮分析。
聚类算法
将相似的数据点聚集在一起,如K-means、 层次聚类等。
特征选择
从原始特征中选择最重要的特征,提高模型 的预测精度和泛化能力。
【精品模板】数据处理PPT模板
表1:伏安法测电阻实验数据
U (V ) 0.74 1.52 2.33 3.08 3.66 4.49 5.24 5.98 6.76 7.50 I (mA) 2.00 4.01 6.22 8.20 9.75 12.00 13.99 15.92 18.00 20.01
1.选择合适的坐标分度值,确定坐标纸的大小
I K5 I K (mA) 9.96 9.93 10.03 10.01 10.04
解:根据伏安公式 R V I ①.若按逐项相减,则有
1 n1
I
10 1
(Ik1
k 1
Ik
)
1 10
1
I
2
I1
I3
I2
...
I10
I9
1 10
数据处理
本章要点
一.有效数字的概念 二.直接测量时有效数字的运算 三.有效数字的运算规则
一、列表法
要求: 要把原始数据和必要的
运算过程中的中间结果 引入表中。 必须标明个符号所代表 的物理量的意义,并写 明单位。
表中的数据要正确地反 映测量结果的有效数字。
二、作图法 1.作图的应用
。。。 。 。 。
I (mA)
20.00 18.00 16.00 14.00
3.标实验点:
12.00
实验点可用“ ”、 10.00
“ ”、“ ”等符号标 8.00
出(同一坐标系下不同曲
线用不同的符号)。
6.00
4.00
4. 连成图线:
2.00
用直尺、曲线板等把 点连成直线、光滑.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
数据图表数据分析PPT模板
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21
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3
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处理数据ppt课件
人工智能在数据处理中的应用
自动化数据标注
01
利用人工智能技术,实现自动化数据标注,提高数据处理效率
。
数据挖掘与预测分析
02
通过人工智能算法,挖掘数据内在规律,进行预测分析,为企
业决策提供支持。
智能推荐系统
03
基于用户行为数据,利用人工智能技术实现智能推荐,提高用
户满意度。
数据安全与隐私保护
数据加密技术
采用先进的加密技术,保护数据安全,防止数据泄露和被攻击。
隐私保护机制
建立完善的隐私保护机制,保护用户隐私范数据处理行为,保障数据安全与 隐私权益。
THANKS
感谢观看
详细描述
收集股票市场的历史数据,包括股价、成交 量、财务指标等,运用统计分析、机器学习 和时间序列分析等方法,对数据进行处理和 分析。通过建立预测模型,对未来股票价格 走势进行预测,为投资者提供投资建议和风 险评估。同时,还可以帮助企业制定战略规 划和投资决策。
06
数据处理的未来发展
大数据处理技术
VS
详细描述
对电商平台的销售数据进行收集、清洗和 整合,运用统计学和数据分析方法,对销 售量、销售额、客户行为等指标进行深入 分析,挖掘潜在的商机和优化方向。同时 ,通过数据可视化技术,将分析结果以图 表、报告等形式呈现,帮助企业制定营销 策略和决策。
社交媒体数据情感分析
总结词
利用自然语言处理和情感分析技术,对社交媒体上的文本数据进行处理和分析,评估用户情感和意见 。
图表类型选择
01
02
03
04
柱状图
用于比较不同类别之间的数据 ,便于显示差异和趋势。
折线图
用于展示时间序列数据的变化 趋势,便于观察数据随时间的
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎,提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架, 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统,用于存储大规模数 据集,提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析,发现新的治疗方法和药物作用 机制,推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术,对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析,提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等,发现教育 过程中的问题和不足,优化教学方法和策略,提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
数据预处理ppt课件
用箱边界(去替换箱中的每个数 据)
28
分箱法光滑数据
Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
* Partition into equal-frequency (equi-depth) bins:
位数Q1 、中位数、上四分位数Q3和最大值
盒的长度等于IRQ 中位数用盒内的横线表示 盒外的两条线(胡须) 分别延伸到最小和
最大观测值。
盒图的功能 1.直观明了地识别数据集中的离群点 2.判断数据集的偏态和尾重 3.比较几批数据的形状
2.2.3 基本描述数据汇总的图形显示
直方图、 分位数图、分位数-分位数图(q-q图) 散布图、散布图矩阵 局部回归(Loess)曲线
不一致的
采用的编码或表示不同,如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
右[Redmen],[Orr98]
3
数据错误的危害性
高昂的操作费用 糟糕的决策制定 组织的不信任 分散管理的注意力
四分位数
中位数是第50个百分位数,是第2个四分位 数
第1个是第25个百分位数,Q1 中间四分位数极差 IQR = Q3 – Q1
离群点outlier
与数据的一般行为或模型不一致的数据对象
盒图 方差、标准差
反映了每个数与均值相比平均相差的数值 15
度量数据的离散程度…
盒图boxplot,也称箱线图 从下到上五条线分别表示最小值、下四分
大数据应用PPT模板
通过监控数据,及时发现平台故障或异常情 况。
故障排查
预防措施
对发现的故障进行排查,定位故障原因,并 采取相应的处理措施。
分析故障原因,总结经验教训,采取预防措 施避免类似故障再次发生。
平台优化与扩展方案
性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈,进行优化处理,提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台,制定详细的迁移计 划和方案,确保迁移过程顺利进行。
可扩展性
可横向扩展至数千个节点,满 足大规模数据存储和访问需求。
实时性
支持实时数据读写操作,满足 实时应用需求。
容错性
通过数据备份和恢复机制,确 保数据的高可用性。
数据挖掘与机器学习
数据挖掘算法
介绍常用的数据挖掘算法,如分 类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习模型
阐述机器学习基本原理和常用模 型,如线性回归、逻辑回归、神 经网络等。
数据存储加密
利用加密算法和密钥管理 技术对存储在数据库、文 件系统等介质中的数据进 行加密,防止数据泄露。
加密算法选择
根据数据的重要性和安全 性要求,选择合适的加密 算法,如AES、RSA等。
敏感信息识别和脱敏处理技术
敏感信息识别
通过数据扫描和模式识别 技术,自动发现数据中的 敏感信息,如个人身份信 息、银行卡号等。
物流行业应用
智能物流
01
利用大数据和人工智能技术,实现物流过程的自动化和智能化,
提高物流效率和准确性。
物流优化
02
通过对海量物流数据的挖掘和分析,发现物流过程中的瓶颈和
问题,提出优化方案和建议,降低物流成本。
供应链协同
03
利用大数据实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作,提
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
B 的坐标就可求出 R 值。
10.00
6.标出图名:
8.00
6.00
在图线下方或空白位
4.00
置写出图线的名称及某些
必要的说明。
2.00
0
至此一张图才算完成
B(7.00,18.58)
R由图U上B AU、AB两7点.0可0 得1.被00测电0.阻37R9(为k:) I B I A 18.58 2.76
A(1.00,2.76)
U (V)
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
电阻伏安特性曲线
(2).用电势差计校准量程为1mV的毫伏表,测量数据 如下(表中单位均为mV)。在如图所示的坐标中画出毫 伏表的校准曲线,并对毫伏表定级别。
毫伏表读数 电势差计读数 修正值△U
1
I 10
I1
②.若按顺序分为两组(1~5为一组,6~10为一组) 实行对应项相减,其结果如表:
次数(K)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
电压 V(V) 0
2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00
数据处理
本章要点
一.有效数字的概念 二.直接测量时有效数字的运算 三.有效数字的运算规则
一、列表法
要求: 要把原始数据和必要的
运算过程中的中间结果 引入表中。 必须标明个符号所代表 的物理量的意义,并写 明单位。
表中的数据要正确地反 映测量结果的有效数字。
二、作图法 1.作图的应用
。。。 。 。 。
0.100 0.1050 0.005
毫伏表读数 0.600
电势差计读数 0.6030
修正值△U 0.003
0.200 0.2150 0.015 0.700 0.6970 -0.003
0.300 0.3130 0.013 0.800 0.7850 -0.015
0.400 0.4070 0.007 0.900 0.8920 -0.008
一般不强求直线或曲线通
过每个实验点,应使图线两边的实验点与图线最为接近且分布大体均匀。图
线正穿过实验点时可以在点处断开。
5.标出图线特征: I (mA)
在图上空白位置标明 20.00
实验条件或从图上得出的 18.00
某些参数。如利用所绘直 16.00 线可给出被测电阻R大小: 14.00 从所绘直线上读取两点 A、
A.图线是依据许多
数据点描出的平滑 曲线,因而具有取 平均的效果,从图 线我们可以看出偶 然误差的大小以及 判断是否存在系统 误差。
B.直接得到经验公式(求斜率与截距) 直线方程为 y=ax+b
斜率为
a = y2 y1 x2 x1
截距为
b=y3
y2 y1 x2 x1
x3
C.内插与外推
次数(K)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
电压 V(V) 0
2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00
电流 I(mI) 0
2.04 3.95 6.03 8.02 9.96 11.97 13.98 16.04 18.06
I K1 I K (mA ) 2.04 1.91 2.08 1.99 1.94 2.01 2.01 2.06 2.02
●作图步骤:实验数据列表如下.
表1:伏安法测电阻实验数据
U (V ) 0.74 1.52 2.33 3.08 3.66 4.49 5.24 5.98 6.76 7.50 I (mA) 2.00 4.01 6.22 8.20 9.75 12.00 13.99 15.92 18.00 20.01
1.选择合适的坐标分度值,确定坐标纸的大小
0.500 0.5100 0.010 1.000 1.0070 0.007
三、逐差法
1.逐差法的含义
把实验测量数量(因变量)进行逐 项相减或依顺序分为两组实行对应项测 量数据相减之差作因变量的多次测量值。 然后求出最佳值——算术平均值的处理 数据的方法。
伏安法测电阻,试用逐差法求出电流I的 最佳值并算出电阻R
从图线可得到非测量点的数据。如图所示: *当数据在测量范围内时为内插(X1,Y1) *当数据在测量范围外时为外推(X2,Y2)
利用内插或外推使 测量范围得到了扩 展,并且方便快捷、 避免了复杂的计算。
D.校正曲线
利用校正曲线可以提高仪器的准确度。
一信号源的输出频率有较大的误 差,可利用高精度的信号源对它 进行校正,校正结果如下:
坐标分度值的选取应能基本反映测量值的准确度或精密度。 根据表1数据U 轴可选1mm对应于0.10V,I 轴可选1mm对应于 0.20mA,并可定坐标纸的大小(略大于坐标范围、数据范围) 约 为130mm×130mm。
2. 标明坐标轴:
用粗实线画坐标轴, 用箭头标轴方向,标坐标 轴的名称或符号、单位, 再按顺序标出坐标轴整分 格上的量值。
次数
1
低精度信号源 f (HZ ) 25.0 高精度信号源 fS (HZ ) 26.1
修正值 f (HZ ) 1.1
2 50.0 48.0 -2.0
3 75.0 77.0 2.0
4
5
100.0 125.0
100.0 124.0
0.0 -1.0
2.作图法处理实验数据
作图法可形象、直观地显示出物理量之间的函数关系,也可用 来求某些物理参数,因此它是一种重要的数据处理方法。作图时要 先整理出数据表格,并要用坐标纸作图。
I K5 I K (mA) 9.96 9.93 10.03 10.01 10.04
解:根据伏安公式 R V I ①.若按逐项相减,则有
1 n1
I
10 1
(Ik1
k 1
Ik
)
1 10
1
I
2
I1
I3
I2
...
I10
I9
1 10
I (mA)
20.00 18.00 16.00 14.00
3.标实验点:
12.00
实验点可用“ ”、 10.00
“ ”、“ ”等符号标 8.00
出(同一坐标系下不同曲
线用不同的符号)。
6.00
4.00
4. 连成图线:
2.00
用直尺、曲线板等把 点连成直线、光滑曲线。
0
U (V)
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00