TGAM数据流格式说明
地形要素数据格式
![地形要素数据格式](https://img.taocdn.com/s3/m/936fe5427dd184254b35eefdc8d376eeaeaa1794.png)
地形要素数据格式地形要素数据是数字化表现地球表面地形特征的数据,其包括了地球表面的高程、坡度、坡向、地形等级等信息。
地形要素数据有多种不同的格式,用来描述地球表面的地形特征。
1. 栅格格式(Raster Format):栅格格式是一种基于像元的,将地形数据划分为等大小的像元单元,每个像元包含一个特定地点的地形信息。
栅格格式的优点是数据易于处理和存储,但对数据精度和分辨率要求较高。
2. 矢量格式(Vector Format):矢量格式是一种基于点、线、面等几何要素的地形要素数据格式,通过将地形信息抽象为几何要素的组合来描述地形特征。
矢量格式的优点是数据精度较高,可以更好地表现地形的复杂性和细节,但对数据处理和计算要求较高。
3. TIN格式(Triangulated Irregular Network Format):TIN格式是一种通过三角形网格来表示地球表面地形特征的数据格式。
TIN格式将地形数据转化为由不规则三角形构成的网格,可以更好地表现地形的曲率和变化。
TIN格式适用于复杂地形的地形要素数据描述。
4. DEM格式(Digital Elevation Model):DEM格式是一种用来描述地球表面高程信息的地形要素数据格式,通常以栅格形式表示。
DEM格式可以用来生成地形模型和进行地形分析,是广泛应用于地形测绘和地理信息系统领域的地形要素数据格式。
5. DTM格式(Digital Terrain Model):DTM格式是一种综合了地形高程、坡度、坡向等信息的地形要素数据格式,用来表示地球表面的地形特征。
DTM格式可以更全面地描述地形特征,适用于地形分析、地貌研究等领域。
地形要素数据格式的选择取决于具体的应用需求和数据处理要求。
不同的格式有不同的优缺点,可以根据具体情况选择合适的格式来描述和表达地球表面的地形特征。
在地形数据处理和分析过程中,地形要素数据的格式选择和处理十分重要,可以影响到数据的准确性和可用性。
华测路基超高变化数据格式
![华测路基超高变化数据格式](https://img.taocdn.com/s3/m/f0e7c8743a3567ec102de2bd960590c69ec3d884.png)
华测路基超高变化数据格式
华测路基超高变化数据格式是一种用于收集、存储和传输路基超高变化数据的格式。
它是一种高效的数据格式,可以有效地收集、存储和传输路基超高变化数据。
华测路基超高变化数据格式采用了一种灵活的数据结构,可以支持多种数据类型,包括数值、字符串、日期和时间等。
它还支持多种数据格式,如XML、JSON、CSV等,可以满足不同的应用需求。
华测路基超高变化数据格式还支持多种数据库,可以支持多种数据库系统,如MySQL、Oracle、SQL Server等,可以满足不同的数据库需求。
华测路基超高变化数据格式还支持多种数据交换格式,可以支持多种数据交换格式,如EDI、XML、JSON等,可以满足不同的数据交换需求。
华测路基超高变化数据格式还支持多种数据分析工具,可以支持多种数据分析工具,如SAS、SPSS、R等,可以满足不同的数据分析需求。
总之,华测路基超高变化数据格式是一种高效的数据格式,可以有效地收集、存储和传输路基超高变化数据,满足不同的应用需求。
如何看颈动脉超声报告
![如何看颈动脉超声报告](https://img.taocdn.com/s3/m/1e676ce7fbb069dc5022aaea998fcc22bcd14377.png)
如何看颈动脉超声报告接下来说说颈动脉超声报告单的具体分析。
一般来说,报告单分为三个版块,一个是各种具体的数值,包括血管内径的大小,中内膜厚度,血流速度和阻力等。
第二个版块块就是具体的描述,包括血管内膜有没有硬化,有没有发现斑块,血流有没有踹流等。
第三就是报告结论,一般有正常,或者颈动脉硬化表现,或者颈动脉硬化合并有斑块形成,或者颈动脉狭窄甚至完全闭塞等情况。
第一个版块中(见下图),我们要看懂,主要就是搞清楚几个英文缩写:CCA就是颈总动脉,ICA就是颈内动脉,ECA就是颈外动脉。
如果前面有一个字母L,那就代表是左侧的,如果是R那就是右侧的。
例如L--CCA那就是指左侧颈总动脉,。
Vmax这个是最快血流速度,PI这个是搏动指数,RI呢就是阻力指数。
IMT是内膜中层厚度。
这个只要是学过一丁点英文,就很容易理解。
那么这么多指标,哪个最重要,我们医生第一关注的就是IMT,也就是这个内膜中层厚度,这个是代表在超声检查下发现动脉内膜的增厚情况,常常是动脉硬化的早期表现。
现在这个指标已经被列为心血管风险分层中的靶器官损害中,只要它增厚了,那就提示动脉硬化了,心血管风险就增高了。
那么正常值是多少,目前的看法是如果这个IMT超过1.0mm,那就是内膜增厚,如果局限性增厚超过1.5mm,那就定义为斑块形成。
至于那些个内径大小,搏动指数,阻力指数,最大血流速度,我们可以先不管他,这些都是计算是否有颈动脉狭窄的参数。
不是超声医生,也记不住这些参数的具体正常值,这些数值测出来之后,会通过一些程序来计算颈动脉狭窄的程度。
第二个版块就是具体的描述,如果这个病人有动脉硬化,有斑块形成,那么就会具体描述内膜增厚的情况,表面是否光滑,回声是否有断裂的情况,斑块的位置,大小,斑块内回声的情况来推测斑块的性质。
目前认为斑块回声的情况可以反应斑块的稳定性。
什么是斑块的稳定性,就是说,有些斑块,虽然不大,没有造成管腔的明显狭窄,但是却很不稳定,很脆弱,就像一座时刻会喷发熔浆的活火山一样,非常容易破裂,一旦破裂,就会导致血小板,红细胞在这里聚集,形成血栓,导致心肌梗死形成。
基于TGAM脑波传感的随身考试系统设计与实现
![基于TGAM脑波传感的随身考试系统设计与实现](https://img.taocdn.com/s3/m/67a7562fc5da50e2534d7f27.png)
基于TGAM脑波传感的随身考试系统设计与实现作者:王鸿磊林波张雪松周文娅来源:《电脑知识与技术》2018年第25期摘要:以提高学生专注度,帮助注意力缺陷综合症的学生增强集中注意力的能力,提高学习效率为目标,提出一种基于TGAM脑波传感的随身题库系统。
系统实现章节练习、AI图灵机器人智能学习、试题答题、精准错题推送等在线学习和考试功能,学生佩戴TGAM脑机接口设备通过蓝牙将采集的眨眼强度和注意力强度的脑电波信号传送给手机,手机App通过判断眨眼的行为完成下一步选题,通过注意力专注的强度完成确认,实现脑电波控制答题。
关键词:脑电波;Android;蓝牙;MySQL;SQLite中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)25-0100-02Design and Implementation of Portable Examination System Based on TGAM Brain Wave SensorWANG Hong-lei 1,2* ,LIN Bo 1, ZHANG Xue-song 1 , ZHOU Ya-wen 1(1.School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou College of Industrial Technology,Xuzhou 221140,China;2.School of Computer Science and Technology, China University of Mining Technology, Xuzhou 221116,China)Abstract: Today, more and more inseparable from the mobile phone, a portable examination app is a way to use fast time to charge learning in the debris. The TGAM-based personal exam system design is the use of brainwaves to carry out personal exams, both to liberate normal hands, but also to help patients with cerebral infarction sequelae or disabled through the normal examination.Key words: Brainwaves; Android; Bluetooth; MySQL;SQLite本设计获得2017年淮海经济区大学生计算机设计联赛团体赛一等奖。
TGA图像文件格式资料
![TGA图像文件格式资料](https://img.taocdn.com/s3/m/665fa72a5901020207409ca0.png)
TGA图像文件格式资料根据david mcduffe编写的TGA文件格式资料翻译而成本文档是为满足许多对 TGA 图像格式的了解需要而创建的。
本文摘录自truevision 技术指南的附录 C,如果需要更进一步的信息,请致信以下地址:at&telectronic photography and imaging center2002 wellesley ave.indianapolis, in 42619本文档不求全面,但力求准确。
如果你发现了任何拼写错误或内容错误,请告诉我,( david mcduffe, 75530,2626 ),我将改正这些错误,谢谢。
不全面的原因是 TGA 包含了超过六种图像文件格式,而其中的几种较为常用。
我选择了我现在使用的格式并在本文中加以详解。
如果你需要本文中没有包含的格式说明,你可以与你的 truevision 代理商联系。
对所有的 TGA 格式的文件而言,其第三字节(二进制整数)用来区别各种不同的 TGA 文件。
下面列出了该字节表明的对应文件类型:0 - 文件中没有图像数据1 - 未压缩的,颜色表图像2 - 未压缩的,rgb 图像3 - 未压缩的,黑白图像9 - runlength 编码的颜色表图像10 - runlength 编码的 rgb 图像11 - 压缩的,黑白图像32 - 使用 huffman,delta 和 runlength 编码的颜色表图像33 - 使用 huffman,delta 和 runlength 编码的颜色映射图像,4 趟四叉树类型处理。
本文仅仅描述对应 1,2,9 和 10 的文件格式。
--------------------------------------------------------------------------------|数据类型 1:颜色表(color-mapped)图像|--------|--------|------------------------------------------------------------| 偏移 | 长度 | 描述|--------|--------|------------------------------------------------------------| 0 | 1 | 图像信息字段(见本子表的后面)的字符数| | | 本字段是 1 字节无符号整型,指出了图像格式区别字段长度| | | 其取值范围是 0 到 255 ,当它为 0 时表示没有图像的| | | 信息字段。
生物学的数据格式
![生物学的数据格式](https://img.taocdn.com/s3/m/b0dc72cc690203d8ce2f0066f5335a8102d266d0.png)
生物学的数据格式生物学的数据格式多种多样,这主要是由于生物学的多样性和复杂性。
以下是几种常见的生物学数据格式:1. FASTA格式:这是一种用于表示核酸序列或蛋白质序列的文本格式。
每个序列都以“>”符号开始,后面跟着序列的描述信息。
然后是序列本身,每个字符代表一个碱基或氨基酸。
2. FASTQ格式:与FASTA格式类似,FASTQ也用于表示核酸序列,但还包含测序质量信息。
每个read由@符号开始,然后是序列名称,接下来是测序的碱基序列,最后是一个+符号,后面跟着测序质量信息。
3. GFF/GTF格式:这是一种用于表示基因组注释信息的格式。
它包含了基因组上的特征位置和类型信息,如启动子、外显子、内含子等。
4. BED格式:这是一种用于表示基因组位置信息的格式,常用于基因组学研究中。
它包含了基因组上的位置信息,如染色体、起始位置、结束位置等。
5. PIR格式:这是一种早期的蛋白质序列格式,用于表示蛋白质序列信息。
6. SWISS-PROT格式:这是一种标准的蛋白质序列数据库格式,包含了蛋白质的序列信息和注释信息。
7. GenBank格式:这是一种用于表示核酸序列的格式,包含了序列信息和注释信息。
它是NCBI的主要核酸序列数据库格式。
8. PDB格式:这是一种用于表示蛋白质三维结构的格式,由蛋白质数据银行(Protein Data Bank)维护。
9. VCF格式:这是一种用于表示基因组变异信息的格式,常用于遗传学和基因组学研究中。
它包含了基因组上的变异位点和相关信息。
以上是一些常见的生物学数据格式,每种格式都有其特定的用途和特点。
在实际应用中,根据需要选择合适的数据格式进行存储和交流。
基于NeuroSky TGAM脑机接口的EEG识别
![基于NeuroSky TGAM脑机接口的EEG识别](https://img.taocdn.com/s3/m/e414d707c5da50e2524d7f59.png)
基于NeuroSky TGAM脑机接口的EEG识别作者:王静茜莫荣蔡晓东来源:《读写算·教研版》2014年第13期摘要:随着物联网以及穿戴设备的迅速发展与普及,人们在从最初的依靠键盘鼠标的输入设备与机器的互动,到触摸方式的互动,人们逐渐对更加便携和直接的互动方式更加渴望,脑机接口不仅具有良好的互动体验,为肢体上行动不便的人们带来了福音。
本文则针对消费级脑电芯片的NeuroSky的电路设计、数据获取以及数据分析控制进行研究。
该脑机接口技术对多种研究领域具有非常重要的参考价值。
关键词:NeuroSky;TGAM EEG;干式电极;脑电波中图分类号:G642 文献标识码:B 文章编号:1002-7661(2014)13-010-01脑机接口技术是使生物的大脑与人工智能处理器之间构造通信通道,使得处理器能够识别EEG信号并通过提取特征进行匹配等方式响应相应动作。
一、Neurosky TGAM概述NeuroSky公司生产的TGAM芯片是单通道的EEG提取芯片,它利用一个干式电极提取微弱的脑电信号,并同时过滤掉周围的噪音及其他电力干扰,最终转化为数字信号并通过串行UART进行传输。
其使用的干式电极与湿式电极相比较,由于湿式电极需要在电极上涂抹导电胶,使得电极可以与头皮充分接触,但导电胶不易于清洗,引起不必要的麻烦,因此不适合用在消费级产品上;而干电极无需其他导电介质,从而更加方便穿戴。
同时,NeuroSky公司的TGAM芯片的零售价格为十几元每片并且供货量较为充足,因此方便购买并且具有较高的性价比。
Neurosky TGAM芯片将采集电极帖在大脑左前额处,两个参考电极放置在左耳乳突出和右耳乳突出,通过计算参考电势来消除干扰,帮助降噪。
在不连接参考电极时进行脑电采集,波形具有较大的干扰以致脑电波完全处在噪声当中无法识别。
二、自发脑电信号的节律特征脑电是一种生物电现象,是一些自发的有节律的神经电活动,其频率基本在35Hz以内,按照频率的不同可划分为Gamma波、Beta波、Alpha波、Theta波以及Delta波,其幅度范围在5μV~1000μV,不同频率段的脑电信号都能够反映特定的表示大脑活动状态的信息:Delta波在成人深睡时显示较为活跃;Theta波在成人困倦乏力时显示较为活跃;Alpha波在成人静坐或静卧冥想时显示较为活跃;Beta波反映出精神状态;Gamma波涉及感觉、印象、记忆等较为深层的功能。
stata长格式 -回复
![stata长格式 -回复](https://img.taocdn.com/s3/m/591d8040cd1755270722192e453610661fd95a76.png)
stata长格式-回复Stata长格式: 数据整理与分析引言:在数据分析的过程中,数据的整理和清洗是非常重要的一步。
Stata作为一款强大的统计软件,提供了一系列操作和函数来帮助我们对数据进行整理和分析。
其中,Stata长格式是一种常见的数据格式,它可以更好地适应数据整理的需求。
本文将以Stata长格式为主题,详细介绍如何利用Stata进行数据的整理与分析。
第一部分:Stata长格式的概念及优势(300字)Stata长格式是指将数据按照个体或观察单元的不同组合形式排列的一种数据格式。
在Stata中,长格式的数据通常被分为三个部分:个体特征变量、时间变量和观测值变量。
个体特征变量通常包括个体的ID或编号;时间变量反映出每个观测值的时间点;观测值变量包含了具体的观测指标。
相比较于宽格式,Stata长格式的优势主要体现在以下几个方面:1. 数据整理更加方便:长格式的数据更容易进行增加、删除或调整观测指标的操作,特别适用于处理大规模的数据集。
2. 更加利于分析:长格式的数据更适合进行面板数据分析,可以更好地捕捉个体和时间维度的变异。
3. 适用于多种统计模型:长格式的数据易于配对和对比,可以更好地适用于多重回归模型和纵向数据模型的分析。
第二部分:将数据转化为Stata长格式的方法(500字)在Stata中,将数据转化为长格式通常可以通过reshape命令来实现。
下面我们将具体介绍一下reshape命令的用法和步骤。
首先,我们需要明确将数据转化为长格式的思路和规则。
假设我们有一个宽格式的数据集,其中包含个体编号、时间和观测值。
我们将观测值变量命名为var1、var2等。
第一步:使用reshape long命令将数据集转化为长格式。
reshape long var, i(ID) j(time)在命令中,var是要转化的观测值变量;i(ID)指定个体编号变量;j(time)指定时间变量。
执行该命令后,原始数据将被转化为长格式,新生成的数据将被命名为var。
基于TGAM的无线脑电监测系统
![基于TGAM的无线脑电监测系统](https://img.taocdn.com/s3/m/fbd958f5d05abe23482fb4daa58da0116c171fd7.png)
∗基金项目:国家自然科学基金(U1733101,U1933201)0引言脑电信号是脑神经细胞电活动在头皮表面或大脑皮层表现出的电现象,其包含了大量的与人类活动密切相关的生理信息,通过按照一定规则放置在头皮不同位置的电极提取脑电信号并绘制成一系列时间的曲线就是通常所说的脑电图(Electroencephalogram ,EEG)[1]。
飞行是一种高负荷作业,对飞行员的心理素质特别是认知能力要求很高,有研究表明从脑电信号中获得的专注度参数能良好地反馈心理评价指标,对飞行训练有重要的参考价值[2-3]。
由于飞行员日常模拟训练一般在高负荷仿真环境座舱内进行,单次训练持续时间较长,而传统的脑电采集设备体积较大、价格昂贵并且使用条件较为苛刻,不能满足这些特殊的应用需求。
因此,本文设计了一种低功耗、小型化、易使用的无线脑电监测系统。
1总体设计系统由脑电采集、无线平台和PC 端三部分组成,脑电采集使用TGAM 模块,输出的脑电信号通过串口传输到Nordic 2.4G 超低功耗无线平台,其中无线传输模块nRF24LE1可将串口接收的脑电信号经内嵌的射频核心L01无线发送至PC 端,PC 端通过无线接收器nRF24LU1接收数据,其内部的射频端首先接收射频信号,然后再将数据转发至USB 控制器,此时PC 通过API 函数与驱动程序访问USB 控制器从而获取无线传输过来的脑电数据并实时显示与存储。
系统总体结构如图1所示。
2硬件设计2.1脑电采集硬件设计TGAM 是NeuroSky 公司的脑电模块,其内部集成了模拟前端和数字信号处理结构,最大10mV 的系统输入基于TGAM 的无线脑电监测系统∗丛林,马进,胡文东,程珊,张太辉(空军军医大学航空航天医学系,陕西西安710032)摘要:针对飞行人员日常模拟训练时监测装置便携式、无线化的特殊要求,设计并实现了一种基于脑波模块TGAM 的无线脑电监测系统。
采用Nordic 2.4G 超低功耗无线平台,实现了采集设备与监测电脑之间的无线传输。
TGA解析资料
![TGA解析资料](https://img.taocdn.com/s3/m/d4324f3d178884868762caaedd3383c4bb4cb421.png)
TGA解析资料TGA(热重分析)是一种常见的热分析技术,通过在升温过程中对样品的质量变化进行监测,可以获取关于样品热性能和组成的信息。
本文将对TGA的原理、应用和数据解析进行详细介绍。
一、原理介绍热重分析仪通常由多个部分组成,包括样品盘、电炉、电子天平和温度控制器。
在TGA实验中,将待测试的样品放置在样品盘上,通过升温或降温来观察样品的质量变化。
在实验过程中,可以控制升温速率和测量间隔,以便获取准确的数据。
二、应用领域TGA广泛应用于材料科学、化学、高分子材料、生物医药等领域,以下是一些常见的应用示例:1. 热稳定性研究:通过TGA可以了解材料在不同温度下的热稳定性,从而选择合适的材料应用于高温环境。
2. 氧化降解分析:TGA可以用来研究材料在不同氧化状态下的降解情况,从而确定材料的氧化稳定性。
3. 失重分析:通过TGA可以研究样品在升温过程中的质量减少情况,以探究材料中的挥发性物质或水含量。
4. 热分解分析:通过监测升温过程中的质量变化,可以了解样品的分解温度和分解产物。
5. 反应动力学分析:结合其他热分析技术,如差示扫描量热法(DSC),可以研究化学反应的动力学参数。
三、数据解析TGA实验得到的数据通常以质量随温度的曲线图(TGA曲线)的形式进行展示。
以下是对TGA曲线中常见特征的解析:1. 起始质量损失:TGA曲线的起始点表示样品的初始质量损失,可能是由于挥发性物质或吸湿引起。
2. 质量损失率峰:TGA曲线中出现的最高峰值表示样品发生主要质量损失的温度区间。
3. 质量稳定区:TGA曲线上没有剧烈变化的区域表示样品在该温度范围内相对稳定。
4. 终止质量损失:TGA曲线结束时的质量损失表示样品的最终质量损失。
正确认识和解读TGA曲线是进行数据分析和热性能评估的重要步骤,可以通过与标准样品或文献数据的对比来确定样品的组成、纯度和热稳定性等性质。
结论TGA作为一种常见的热分析技术,在材料科学和化学等领域具有广泛的应用。
基于TGAM模块的穿戴式脑电实时采集监护系统
![基于TGAM模块的穿戴式脑电实时采集监护系统](https://img.taocdn.com/s3/m/3c0acfe4aef8941ea76e052c.png)
王萍 萍 ’ ・ , 张晴’ 。 刘 燕 , 周 玉 福 , 邱本 胜’ , 戴 亚康 , 郑 以 山。
( 1 . 中 国科 学 技 术 大 学 信 息 科 学 技 术 学 院 , 合肥 2 3 0 0 2 7 ; 2 . 中 国科 学 院苏 州 生 物 医 学 工 程 技 术 研 究 所 ; 3 . 南京第二 医院)
中图分类号 : TP 2 7
文 献 标 识 码 :A
Real - t i me W ear a bl e EEG Ac q ui s i t i on a n d Mon i t or i n g Sy s t em Bas e d o n TGAM Mo d ul e
( 1 . S c h o o l o f I n f o r ma t i o n S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y , Un i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y o f Ch i n a , He f e i 2 3 0 0 2 7, Ch i n a ;
Key wor d s: TGA M ; we a r a b l e s y s t e m; mo ni t o r i ng s ys t e m ; EEG
引 言
脑电( E E G ) 具有大量丰 富的大脑神经活动信息 , 它 是 人 体 中 最 重 要 的生 物 电 信 号 之 一 , 人体的 E E G 信 号 主 要 频段 分 布 在 0 . 0 5 ~1 0 0 Hz , 信号微 弱, 大约为 1 O ~2 0 0
TGAM模块测试
![TGAM模块测试](https://img.taocdn.com/s3/m/cb5d4c12ba1aa8114431d9a2.png)
共模抑制
测试步骤
1. 将 TGAM 模块输入端进行短接后接入信号源。 2. 分别输入 5Hz、10Hz、30Hz、50Hz,200mVpp 信号 3. 根据波形计算共模抑制比
信 号
EEG
T
VCC
蓝
G
TXD
牙
A
串
发
M
RXD
口
生 器
REF
模
GND
透
块
传
单端信号源正向端与EEG、REF电极短接 单端信号源负向端接地
输入阻抗
测试步骤
1. 将信号源与模块之间串联 10M 电阻,如图 7 所示 2. 根据模块波形计算
信 号
EEG
T
VCC
蓝
10M
G
TXD
牙
A
串
发
M
RXD
口
生 器
REF
模
GND
透
块
传
单端信号源正向端与EEG电极之间串联10M电阻 单端信号源负向端与REF电极短接后接地
图 7:阻抗测试接线图
测试结果
根据波形可以得出峰峰值约为 350uV,信号发生器输出波形峰峰值为 984uV。 计算得出输入阻抗 ≈ 5.5M。
信号测试
测试步骤
1. 信号源标定 2. 使用第三方采集卡测试信号源输出电压 3. 将信号源接入 TGAM 模块,接入方式如图 2 4. 根据模块打印的波形进行计算。
信 号 发 生 器
EEG
T
VCC
G
TXD
A
M
RXD
REF
模
GND
块
蓝 牙 串 口 透 传
单端信号源正向端与EEG电极短接 单端信号源负向端与REF电极短接后接地
stata长格式 -回复
![stata长格式 -回复](https://img.taocdn.com/s3/m/1aedea68e3bd960590c69ec3d5bbfd0a7956d516.png)
stata长格式-回复如何使用Stata软件进行长格式数据分析Stata是一种常用的数据分析软件,其功能强大、灵活易用,适用于各种数据类型和分析任务。
本文将介绍如何使用Stata进行长格式数据分析,从数据导入到最终结果展示一步一步进行详细说明。
第一步:数据准备和导入长格式数据通常由多个观测单位在多个时间点上的重复观测组成,每个观测单位可能有多个观测值。
首先,我们需要将长格式数据导入到Stata中进行分析。
1. 打开Stata软件,点击菜单栏中的File选项,选择Open,然后找到并选择相应的长格式数据文件。
2. 导入数据时需要确认数据的格式和变量类型是否正确,可以使用命令`describe`查看数据的摘要信息,并使用命令`browse`查看数据的详细内容。
3. 如果数据中有缺失值需要处理,可以使用Stata提供的命令进行缺失值处理,如命令`drop`删除含有缺失值的观测,命令`replace`替换缺失值为指定的值等。
第二步:数据重塑长格式数据通常需要进行数据重塑操作,将重复观测的多个行转换为一个观测单位的多个变量。
这一步的目的是为了方便后续的数据分析和建模。
1. 使用命令`reshape`进行数据重塑操作,其中的`reshape long`表示将数据从宽格式转换为长格式,`reshape wide`表示将数据从长格式转换为宽格式。
2. 在进行数据重塑操作时,需要指定重塑的变量和标识变量,可以使用Stata的变量选择符进行指定。
3. 根据数据的特点,可能还需要进行一些额外的数据处理操作,如变量的重命名、添加新的变量等。
第三步:描述性统计分析在对长格式数据进行分析之前,我们可以先进行一些描述性统计分析,了解数据的基本特征和分布情况。
1. 使用命令`summarize`计算变量的基本统计量,如平均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 使用命令`tabulate`进行分类变量的频数统计和交叉分析,如计算不同性别下的平均收入等。
ngs测序结果常用的序列格式
![ngs测序结果常用的序列格式](https://img.taocdn.com/s3/m/10d1de5a0a1c59eef8c75fbfc77da26924c59664.png)
ngs测序结果常用的序列格式NGS(Next Generation Sequencing),即新一代测序技术,是一种高通量的测序方法,广泛应用于基因组学、转录组学和表观遗传学等领域。
在进行NGS测序之后,我们常常需要将测得的大量序列数据按照一定的格式进行整理和分析。
以下是NGS测序结果常用的序列格式的介绍。
1. 原始序列数据格式:原始测序数据通常以FASTQ格式存储。
该格式包含了测序仪得到的原始碱基信息和质量值。
其中,碱基序列用ASCII码表示,质量值用Phred质量分数表示。
这些原始数据是进行下一步分析的基础。
2. 序列比对格式:在将原始序列数据与参考基因组进行比对时,常用的格式包括SAM(Sequence Alignment/Map)和BAM(Binary Alignment/Map)。
这些格式可以记录每个序列在参考基因组上的比对位置,帮助我们进一步研究序列的分布和变异。
3. 基因表达量格式:对于转录组学研究,我们通常需要将测序得到的reads数量与基因的表达水平相关联。
TPM(Transcripts Per Million)和FPKM(Fragments Per Kilobase Million)是常用的衡量基因表达量的格式。
它们可以考虑到基因长度和测序深度的因素,更准确地反映了基因的表达情况。
4. 变异检测格式:当我们关注基因组的突变和变异时,常使用VCF(Variant Call Format)格式。
VCF格式可以记录样本中的单核苷酸变异(SNV)、插入缺失和结构变异等信息。
通过对VCF文件的分析,可以了解突变的类型、频率和位点的特征。
常用的序列格式不仅仅是一种存储和展示数据的方式,更是数据分析和解读的基础。
合理选择和使用序列格式,有助于我们更好地理解和研究序列数据。
未来,随着NGS技术的不断发展,也会出现更多的序列格式,为我们的研究提供更多的选择和便利。
TGAM数据流格式说明
![TGAM数据流格式说明](https://img.taocdn.com/s3/m/430bc50ae87101f69e319559.png)
case 2: if ((buffer & 0xFF) == PARSER_SYNC_BYTE) this.parserStatus = PARSER_STATE_PAYLOAD_LENGTH; else { this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC; } break;
case 3: this.payloadLength = (buffer & 0xFF); this.payloadBytesReceived = 0; this.payloadSum = 0; this.parserStatus = PARSER_STATE_PAYLOAD; break;
case 4: this.payload[(this.payloadBytesReceived++)] = buffer; this.payloadSum += (buffer & 0xFF); if (this.payloadBytesReceived < this.payloadLength) break; this.parserStatus =
TGAM数据流格式说明
April 3, 2014
1.建议用RealTerm从串口抓数据,下载地址: /index.html#downloads_Download
2.打开RealTerm,指定显示方式:在Displa标签页,选择Hex+space。 下图中红圈标记 的地方:
extendedCodeLevel++;
while (this.payload[i] == PARSER_EXCODE_BYTE) {
加载.tga格式详细解析
![加载.tga格式详细解析](https://img.taocdn.com/s3/m/914426fa541810a6f524ccbff121dd36a32dc40a.png)
加载.tga格式详细解析转载.**************************正⽂****************************我见过很多⼈在游戏开发论坛或其它地⽅询问关于TGA读取的问题。
接下来的程序及注释将会向你展⽰如何读取未压缩的TGA⽂件和RLE压缩的⽂件。
这个详细的教程适合于OpenGL,但是我计划改进它使其在将来更具普遍性。
我们将从两个头⽂件开始。
第⼀个⽂件控制纹理结构,在第⼆个⾥,结构和变量将为程序读取所⽤。
就像每个头⽂件那样,我们需要⼀些包含保护措施以防⽌⽂件被重复包含。
在⽂件的顶部加⼊这样⼏⾏程序:#ifndef __TEXTURE_H__ // 看看此头⽂件是否已经被包含#define __TEXTURE_H__ // 如果没有,定义它然后滚动到程序底部并添加:#endif // __TEXTURE_H__ 结束包含保护这三⾏程序防⽌此⽂件被重复包含。
⽂件中剩下的代码将处于这头两⾏和这最后⼀⾏之间。
在这个头⽂件中,我们将要加⼊完成每件⼯作所需的标准头⽂件。
在#define __TGA_H__后添加如下⼏⾏:#pragma comment(lib, "OpenGL32.lib") // 链接 Opengl32.lib#include <windows.h> // 标准Windows头⽂件#include <stdio.h> // 标准⽂件I/O头⽂件#include <gl\gl.h> // 标准OpenGL头⽂件第⼀个头⽂件是标准Windows头⽂件,第⼆个是为我们稍后的⽂件I/O所准备的,第三个是OpenGL32.lib所需的标准OpenGL头⽂件。
我们将需要⼀块空间存储图像数据以及OpenGL⽣成纹理所需的类型。
我们将要⽤到以下结构:typedef struct{GLubyte* imageData; // 控制整个图像的颜⾊值GLuint bpp; // 控制单位像素的bit数GLuint width; // 整个图像的宽度GLuint height; // 整个图像的⾼度GLuint texID; // 使⽤glBindTexture所需的纹理ID.GLuint type; // 描述存储在*ImageData中的数据(GL_RGB Or GL_RGBA)} Texture;现在说说其它的,更长的头⽂件。
测绘数据格式要求
![测绘数据格式要求](https://img.taocdn.com/s3/m/7e11a2c149649b6648d747a0.png)
测绘数据要求测绘数据包含矢量数据和影像图,其中矢量数据必须有,影像图针对具体工作方式而定。
一、矢量数据:包含县、镇、村界和以村为单位的地块信息,格式均为shape数据。
必须要有的字段按顺序增加:GISID varchar(10),GISAREA demacal(10,2),ORGCODE varchar(15),FARMER varchar(20),FARMERCODE varchar(20),LANDTABLE varchar(20),LAYER varchar(10)各字段针对不同数据的要求:县界必填项:ORGCODE——内容为对应的县区级组织机构代码,按规定的6位数表示,FARMER——填写县名,LAYER——内容为“xian”,其他字段属性为空。
镇界必填项:ORGCODE——内容为对应的乡镇级组织机构代码,按规定的9位数表示,FARMER——填写乡镇名,LAYER——内容为“town”,其他字段属性为空,同一县区的所有乡镇界限放在同一个SHAPE文件里。
村界必填项:ORGCODE——内容为对应的行政村的组织机构代码,按规定的12位数表示,FARMER——填写村名,LAYER——内容为“village”,其他字段属性为空,同一县区的所有村界放在同一个SHAPE文件里。
地块信息必填项:GISID——内容为四位地块顺序码,该顺序码与往系统导入的合同模板的地块编码一一对应且同一小组内数据不重复;GISAREA——内容为地块实测面积;ORGCODE ——假如该村分小组,则填写14位的小组代码,假如该村不分小组,则填写12位的村级代码;FARMER——内容为农户姓名;FARMERCODE——按农业部要求的17位农户代码,与导入的农户表代码一致;LAYER——内容统一为“land”。
LANDTABLE内容为空。
注:地块信息的矢量数据,GISID、ORGCODE、GISAREA、LAYER的内容必须填写,其他内容选填。
糖网体检规范录入说明2018.05.24
![糖网体检规范录入说明2018.05.24](https://img.taocdn.com/s3/m/c13e5de55ebfc77da26925c52cc58bd6318693a2.png)
糖网体检录入说明(2018.05.16)眼病既往史1 .糖尿病视网膜病变有无默认无必填项LL视网膜病变疾病分期糖尿病视网膜病变为有时必填(增殖期,非增殖期)1.1.1.视网膜病变费增殖期程度视网膜病变疾病分期为非增殖期时必填(轻度, 中度,重度)1.2视网膜病变疾病确诊时间糖尿病视网膜病变为有时必填(date)社区分左/右眼白内障手术史的情况,所以根据社区情况统一如下:白内障手术史(左)有无默认无必填项白内障手术史(左)手术时间左眼手术史为有的情况下必填日期格式为8位数字,YYYYMMDD,其他格式无法保存。
白内障手术史(右)有无默认无必填项白内障手术史(右D 手术时间右眼手术史为有的情况下必填日期格式为8位数字,YYYYMMDD,其他格式无法保存。
3.青光眼有无有无默认无必填项3.1青光眼确诊时间青光眼有无为有时必填视力信息五分法值域如下上面调整为:裸眼视力或戴镜视力其中一个必填(目前程序暂时未改)3.是否戴镜必填(未戴镜,戴镜)默认未戴镜必填项3.1戴镜右眼视力是否戴镜为戴镜时必填(五分法)3.2戴镜左眼视力是否戴镜为戴镜时必填(五分法)4 .小孔右眼视力 裸眼视力或戴镜视力任意一只眼睛视力小于4.7必填(五分法) 5•小孔左眼视力 裸眼视力或戴镜视力任意一只眼睛视力小于4.7必填(五分法)验光信息裸眼视力或戴镜视力任意一只眼睛视力小于4.7必须填写验光信息建议:当某一视力小于4.7的时候,右眼或左眼是否无法验光(是)时,下面验 光信息可选填,右眼或左眼是否无法验光(否)时,逻辑判断所有验光信息必填 (无法检出项可填未知),若有未填项则无法保存。
右眼是否无法验光 是否 (如裸眼或戴镜有一个小于4.7必填) 右眼备注信息左眼是否无法验光 是否 (如裸眼或戴镜有一个小于4.7必填)左眼备注信息角膜曲率右眼水平右眼是否无法验光为否时必填 (35~65) 右眼是否无法验光 为是时选填 (35〜65)球镜度右眼球镜度左眼柱镜度右眼柱镜度左眼轴位右眼轴位左眼右眼是否无法验光 右眼是否无法验光 左眼是否无法验光 左眼是否无法验光 右眼是否无法验光 右眼是否无法验光 左眼是否无法验光 左眼是否无法验光右眼是否无法验光 右眼是否无法验光 左眼是否无法验光 左眼是否无法验光为否时必填为是时选填为否时必填 为是时选填为否时必填 为是时选填为否时必填为是时选填为否时必填 为是时选填 为否时必填 为是时选填(-25-20DS, (-25-20DS,(-25 〜20DS,(-25 〜20DS, (-15-0DS,(-15-0DS,(-15-0DS,(-15-0DS,(0-180 , (0-180 , (0-180 ,99-未知) 99-未知) 99-未知) 99-未知)99-未知) 99-未知) 99-未知) 99-未知)一未知) -1一未知)-1--未知)右眼是否无法蛉光 声右眼备注I左眼是否无法蛉光 -左眼备注 I球渣(右) 柱覆(右) B~2 25轴位(右) [n^-球渣(左) 住渣(左) .田而轴位(左)[n^-角膜曲率00 (右) 角膜曲率(v )(右) 角膜曲率(H )(左) 忸工百角膜曲率(V )(左) 1^3 瞳距1^4 o角膜曲率右眼垂直右眼是否无法验光为否时必填 右眼是否无法验光为是时选填 (35〜65) (35〜65)角膜曲率左眼水平左眼是否无法验光为否时必填 左眼是否无法验光为是时选填(35〜65) (35〜65) 角膜曲率左眼垂直左眼是否无法验光为否时必填 左眼是否无法验光为是时选填 (35〜65)(35〜65) 瞳距 左眼或右眼是否无法验光 同时为否时必填(35〜90mm, 99-未知)糖尿病体检眼科录入详细界面展示:(上下排列顺序仅供参考社区可根据实际情况调整。
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TGAM数据流格式说明April 24, 20141.建议用RealTerm从串口抓数据,下载地址:/index.html#downloads_Download2.打开RealTerm,指定显示方式:在Displa标签页,选择Hex+space。
下图中红圈标记的地方:3.指定波特率,端口,点击Open按钮。
如果连接成功,你应该会看到类似下图的数据。
4.说明:TGAM大约每秒钟发送513个包,注意是“大约每秒钟”,意思就是发送包的个数是不会变的,只是发送513个包所花费的时间是一秒左右。
发送的包有小包和大包两种:小包的格式是AA AA 04 80 02 xxHigh xxLow xxCheckSum 前面的AA AA 04 80 02 是不变的,后三个字节是一只变化的,xxHigh和xxLow组成了原始数据rawdata,xxCheckSum就是校验和。
所以一个小包里面只包含了一个对开发者来说有用的数据,那就是rawdata,可以说一个小包就是一个原始数据,大约每秒钟会有512个原始数据。
那怎么从小包中解析出原始数据呢?rawdata = (xxHigh << 8) | xxLow;if(rawdata > 32768){ rawdata =65536; }现在原始数据就这么算出来了,但是在算原始数据之前,我们先应该检查校验和。
校验和怎么算呢?sum = ((0x80 + 0x02 + xxHigh + xxLow)^ 0xFFFFFFFF) & 0xFF什么意思呢?就是把04后面的四个字节加起来,取反,再取低八位。
如果算出来的sum和xxCheckSum是相等的,那说明这个包是正确的,然后再去计算rawdata,否则直接忽略这个包。
丢包率在10%以下是不会对最后结果造成影响的。
现在,原始数据出来了,那我们怎么拿信号强度Signal,专注度Attention,放松度Meditation,和8个EEG Power的值呢?就在第513个这个大包里面,这个大包的格式是相当固定的,我们就拿上图中的数据来一个字节一个字节地说明他们代表的含义:红色的是不变的AA 同步AA 同步20 是十进制的32,即有32个字节的payload,除掉20本身+两个AA同步+最后校验和02 代表信号值SignalC8 信号的值83 代表EEG Power开始了18 是十进制的24,说明EEG Power是由24个字节组成的,以下每三个字节为一组18 Delta 1/3D4 Delta 2/38B Delta 3/313 Theta 1/3D1 Theta 2/369 Theta 3/302 LowAlpha 1/358 LowAlpha 2/3C1 LowAlpha 3/317 HighAlpha 1/33B HighAlpha 2/3DC HighAlpha 3/302 LowBeta 1/350 LowBeta 2/300 LowBeta 3/303 HighBeta 1/3CB HighBeta 2/39D HighBeta 3/303 LowGamma 1/36D LowGamma 2/33B LowGamma 3/303 MiddleGamma 1/37E MiddleGamma 2/389 MiddleGamma 3/304 代表专注度Attention00 Attention的值(0到100之间)05 代表放松度Meditation00 Meditation的值(0到100之间)D5 校验和解析EEG Power:拿Delta举例,Delta 1/3是高字节,Delta 1/3是中字节,Delta 1/3是低字节;高字节左移16位,中字节左移8位,低字节不变,然后将他们或运算,得到的结果就是Delta的值。
这些值是无符号,没有单位的,只有在和其他的Beta,Gamma等值相互比较时才有意义。
5.关于眨眼TGAM芯片 本身是不会输出眨眼信号的,眨眼是用rawdata原始数据算出来的。
表现在原始数据的波形上,眨眼就是一个很大的波峰。
只要用代码检测这个波峰的出现,就可以找到眨眼的值了。
还有,眨眼其实和脑电波一点儿关系都没有,眨眼只是眼睛动的时候在前额产生的肌(肉)电,混合在了脑波原始数据中。
以下C#代码说明怎么解析数据。
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace ReadParseTGAM{public class Parser{public const int PARSER_CODE_POOR_SIGNAL = 2;public const int PARSER_CODE_HEARTRATE = 3;public const int PARSER_CODE_CONFIGURATION = 4;public const int PARSER_CODE_RAW = 128;public const int PARSER_CODE_DEBUG_ONE = 132;public const int PARSER_CODE_DEBUG_TWO = 133;public const int PARSER_CODE_EEG_POWER = 131;public const int PST_PACKET_CHECKSUM_FAILED = 2;public const int PST_NOT_YET_COMPLETE_PACKET = 0;public const int PST_PACKET_PARSED_SUCCESS = 1;public const int MESSAGE_READ_RAW_DATA_PACKET = 17;public const int MESSAGE_READ_DIGEST_DATA_PACKET = 18;private const int RAW_DATA_BYTE_LENGTH = 2;private const int EEG_DEBUG_ONE_BYTE_LENGTH = 5;private const int EEG_DEBUG_TWO_BYTE_LENGTH = 3;private const int PARSER_SYNC_BYTE = 170;private const int PARSER_EXCODE_BYTE = 85;private const int MULTI_BYTE_CODE_THRESHOLD = 127;private const int PARSER_STATE_SYNC = 1;private const int PARSER_STATE_SYNC_CHECK = 2;private const int PARSER_STATE_PAYLOAD_LENGTH = 3;private const int PARSER_STATE_PAYLOAD = 4;private const int PARSER_STATE_CHKSUM = 5;private int parserStatus;private int payloadLength;private int payloadBytesReceived;private int payloadSum;private int checksum;private byte[] payload = new byte[256];public Parser(){this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC;}public int parseByte(byte buffer){int returnValue = 0;switch (this.parserStatus){case 1:if ((buffer & 0xFF) != PARSER_SYNC_BYTE) break; this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC_CHECK;break;case 2:if ((buffer & 0xFF) == PARSER_SYNC_BYTE)this.parserStatus = PARSER_STATE_PAYLOAD_LENGTH;else{this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC;}break;case 3:this.payloadLength = (buffer & 0xFF);this.payloadBytesReceived = 0;this.payloadSum = 0;this.parserStatus = PARSER_STATE_PAYLOAD;break;case 4:this.payload[(this.payloadBytesReceived++)] = buffer;this.payloadSum += (buffer & 0xFF);if (this.payloadBytesReceived < this.payloadLength) break; this.parserStatus = PARSER_STATE_CHKSUM;break;case 5:this.checksum = (buffer & 0xFF);this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC;if (this.checksum != ((this.payloadSum ^ 0xFFFFFFFF) & 0xFF)) {returnValue = 2;Console.WriteLine("CheckSum ERROR!!");}else{returnValue = 1;parsePacketPayload();}break;}return returnValue;}private void parsePacketPayload(){int i = 0;int extendedCodeLevel = 0;int code = 0;int valueBytesLength = 0;int signal = 0; int config = 0; int heartrate = 0;int rawWaveData = 0;while (i < this.payloadLength){extendedCodeLevel++;while (this.payload[i] == PARSER_EXCODE_BYTE){i++;}code = this.payload[(i++)] & 0xFF;if (code > MULTI_BYTE_CODE_THRESHOLD){valueBytesLength = this.payload[(i++)] & 0xFF;}else{valueBytesLength = 1;}if (code == PARSER_CODE_RAW){if ((valueBytesLength == RAW_DATA_BYTE_LENGTH)){byte highOrderByte = this.payload[i];byte lowOrderByte = this.payload[(i + 1)];rawWaveData = getRawWaveValue(highOrderByte, lowOrderByte);if (rawWaveData > 32768) rawWaveData = 65536;Console.WriteLine("Raw:"+rawWaveData);}i += valueBytesLength;}else{switch (code){case PARSER_CODE_POOR_SIGNAL:signal = this.payload[i] & 0xFF;i += valueBytesLength;Console.Write("PQ:" + signal);break;case PARSER_CODE_EEG_POWER:i += valueBytesLength;break;case PARSER_CODE_CONFIGURATION://Signal 等于以下值,代表耳机没有戴好if ( signal == 29 || signal == 54 || signal == 55 || signal == 56 || signal == 80 || signal == 81 || signal == 82 || signal == 107 || signal == 200){config = this.payload[i] & 0xFF;Console.Write("NoShouldAtt:" + config);Console.WriteLine("");i += valueBytesLength;break;}else{config = this.payload[i] & 0xFF;Console.Write("Att:" + config);Console.WriteLine("");}i += valueBytesLength;break;case PARSER_CODE_HEARTRATE:heartrate = this.payload[i] & 0xFF;i += valueBytesLength;break;case PARSER_CODE_DEBUG_ONE:if (valueBytesLength == EEG_DEBUG_ONE_BYTE_LENGTH){i += valueBytesLength;}break;case PARSER_CODE_DEBUG_TWO:if (valueBytesLength == EEG_DEBUG_TWO_BYTE_LENGTH){i += valueBytesLength;}break;}}}this.parserStatus = PARSER_STATE_SYNC;}private int getRawWaveValue(byte highOrderByte, byte lowOrderByte){/* Signextend the signed high byte to the width of a signed int */int hi = (int)highOrderByte;/* Extend low to the width of an int, but keep exact bits instead of signextending */ int lo = ((int)lowOrderByte) & 0xFF;/* Calculate raw value by appending the exact low bits to the signextended high bits */ int value = (hi << 8) | lo;return (value);}}}。