归一化处理ppt课件
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电生理信号预处理PPT课件
03
电生理信号预处理方法
滤波处理
01
02
03
滤波器类型
采用低通、高通、带通和 带阻滤波器，去除信号中 的高频噪声和低频干扰。
滤波器参数
根据电生理信号的频率特 性选择合适的滤波器参数， 如截止频率、阶数等。
滤波效果评估
通过比较滤波前后的信号， 评估滤波器的效果，确保 信号质量得到改善。
基线漂移校正
预处理的目的与任务
目的
去除噪声、增强有用信号，提取特征参数。
任务
滤波、放大、去噪、归一化等。
预处理流程简介
进行放大和滤波处 理，消除噪声干扰。
对信号进行归一化 处理，使其在同一 尺度上比较。
采集原始电生理信 号。
对信号进行去噪处 理，进一步提取有 用信息。
提取特征参数，为 后续分析提供数据 基础。
基于伪迹消除的脑电信号处理案例
总结词
脑电信号是一种非线性的复杂信号，容易受 到各种伪迹的干扰。伪迹消除是脑电信号处 理中的重要步骤，有助于提取真实的脑电活 动信息。
详细描述
伪迹消除可以采用独立成分分析（ICA）等 方法实现。通过ICA算法，可以将脑电信号 中的伪迹成分与真实的脑电成分分离，从而 得到更加纯净的脑电信号。提取出的脑电活 动信息有助于研究认知过程、精神疾病等领 域。
决策树分类器
决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地将数 据集划分为更小的子集，直到达到终止条件。在电生理信 号分类中，决策树可以用于构建易于理解和解释的分类模 型。
决策树的优点是易于理解和实现，但缺点是容易过拟合， 且对噪声数据敏感。通过剪枝等技术可以优化决策树性能 。
K近邻分类器
K近邻（KNN）是一种基于实例的学习算法，通过将新样本分配给与其最近的K个训练样本中多数类别的类别。在电生理信号分类 中，KNN可以用于分类问题。
光学传递函数ppt课件
x轴方向重叠的长度为 l di
y轴方向重叠的长度为 l di
y
x
di
di
l di
S, l di l di
17
经过上述分析，该系统的光学传递函数为
H
,
S ,
S0
l
di
l
H , 称为光学传递函数。它等于像面强度频谱
与物面强度频谱之比。
5
光学传递函数（OTF）有3种表达式：
1. 定义式
Η
,
HI , HI 0,0
hI
xi ,
yi
exp j2 xi yi
hI xi , yi dxidyi
dxidyi
I g ~x0 , ~y0 a b cos 2 0~x0,0 ~y0 g 0 ,0
Ii xi , yi a bM cos 2 0xi ,0 yi g , ,
振幅改变
产生相移，即相位改变
8
l2
di
1
di
l
1
di
l
1
l
/
d
i
1
l
/ di
l
/ di
l
/ di
同一系统的相干传递函数的截止频率为
c
l
2d i
由此可见，光学传递函数的截止频率是
c的两倍，即oc 2c
18
OTF计算——EXAMPLE 2
y轴方向重叠的长度为 l di
y
x
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l di
S, l di l di
17
经过上述分析，该系统的光学传递函数为
H
,
S ,
S0
l
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l
H , 称为光学传递函数。它等于像面强度频谱
与物面强度频谱之比。
5
光学传递函数（OTF）有3种表达式：
1. 定义式
Η
,
HI , HI 0,0
hI
xi ,
yi
exp j2 xi yi
hI xi , yi dxidyi
dxidyi
I g ~x0 , ~y0 a b cos 2 0~x0,0 ~y0 g 0 ,0
Ii xi , yi a bM cos 2 0xi ,0 yi g , ,
振幅改变
产生相移，即相位改变
8
l2
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1
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1
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1
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同一系统的相干传递函数的截止频率为
c
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2d i
由此可见，光学传递函数的截止频率是
c的两倍，即oc 2c
18
OTF计算——EXAMPLE 2
《信息检索过程》课件
《信息检索过程》PPT课 件
欢迎来到本次《信息检索过程》的PPT课件。今天我们将深入探讨信息检索领 域的基本概念、过程和应用。准备好了吗？让我们开始吧！
什么是信息检索
信息检索是一种从大规模文本数据中获取所需信息的过程。通过有效的检索方法，我们可以快速准确地找到需 要的信息。
信息检索的基本过程
1
建立索引
通过建立索引来提高检索效率和准确性。
2
查询处理
对用户查询进行处理，判断查询意图。
3
排序
根据一定的排序算法对检索结果进行排序。
建立索引
1 建立倒排索引
将词项与相关的文档进行 关联，以加快后续的查询 过程。
2 词项归一化
将词项进行规范化，去除 词干和词缀。
3 去除停用词
过滤掉在检索过程中没有 实际意义的常用词汇，例 如“的”、“是”等。
问答系统
回答用户提出的问题，提供准确 的答案。
推荐系统
根据用户的个人喜好，推荐适合 的产品或内容。
总结
信息检索在当今社会扮演着重要的角色，对人们的生活产生着巨大影响。随着技术的不断发展，我们可以期待 更多创新和进步。
查询处理
布尔查询
基于布尔逻辑运算符进行查询， 如AND、OR、NOT。
向量空间模型
将查询与文档表示为向量，通 过计算相似度来进行匹配。
概率检索
利用概率模型进行检索，考虑 词的出现概率和文档的相关性。
排序
TF-IDF权重
根据词频和逆文档频率计算 文档与查询的相关性。
BM2 5算法
结合词频和文档长度进行文 档排序。
PageRank算法基于链接ຫໍສະໝຸດ 析，对网页进行 排序。评价指标
准确率
欢迎来到本次《信息检索过程》的PPT课件。今天我们将深入探讨信息检索领 域的基本概念、过程和应用。准备好了吗？让我们开始吧！
什么是信息检索
信息检索是一种从大规模文本数据中获取所需信息的过程。通过有效的检索方法，我们可以快速准确地找到需 要的信息。
信息检索的基本过程
1
建立索引
通过建立索引来提高检索效率和准确性。
2
查询处理
对用户查询进行处理，判断查询意图。
3
排序
根据一定的排序算法对检索结果进行排序。
建立索引
1 建立倒排索引
将词项与相关的文档进行 关联，以加快后续的查询 过程。
2 词项归一化
将词项进行规范化，去除 词干和词缀。
3 去除停用词
过滤掉在检索过程中没有 实际意义的常用词汇，例 如“的”、“是”等。
问答系统
回答用户提出的问题，提供准确 的答案。
推荐系统
根据用户的个人喜好，推荐适合 的产品或内容。
总结
信息检索在当今社会扮演着重要的角色，对人们的生活产生着巨大影响。随着技术的不断发展，我们可以期待 更多创新和进步。
查询处理
布尔查询
基于布尔逻辑运算符进行查询， 如AND、OR、NOT。
向量空间模型
将查询与文档表示为向量，通 过计算相似度来进行匹配。
概率检索
利用概率模型进行检索，考虑 词的出现概率和文档的相关性。
排序
TF-IDF权重
根据词频和逆文档频率计算 文档与查询的相关性。
BM2 5算法
结合词频和文档长度进行文 档排序。
PageRank算法基于链接ຫໍສະໝຸດ 析，对网页进行 排序。评价指标
准确率
2024版机器学习ppt课件
机器学习ppt课件contents •机器学习概述•监督学习算法•非监督学习算法•神经网络与深度学习•强化学习与迁移学习•机器学习实践案例分析目录01机器学习概述03重要事件包括决策树、神经网络、支持向量机等经典算法的提出，以及深度学习在语音、图像等领域的突破性应用。
01定义机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。
02发展历程从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革和发展。
定义与发展历程计算机视觉自然语言处理推荐系统金融风控机器学习应用领域用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务。
根据用户历史行为推荐相似或感兴趣的内容。
用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
用于信贷审批、反欺诈、客户分群等场景。
A BC D机器学习算法分类监督学习包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等算法，用于解决有标签数据的预测问题。
半监督学习结合监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签数据进行训练。
无监督学习包括聚类、降维、异常检测等算法，用于解决无标签数据的探索性问题。
强化学习通过与环境交互来学习策略，常用于游戏AI 、自动驾驶等领域。
02监督学习算法线性回归与逻辑回归线性回归一种通过最小化预测值与真实值之间的均方误差来拟合数据的算法，可用于预测连续型变量。
逻辑回归一种用于解决二分类问题的算法，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。
两者联系与区别线性回归用于回归问题，逻辑回归用于分类问题；逻辑回归在线性回归的基础上引入了sigmoid函数进行非线性映射。
支持向量机（SVM）SVM原理SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
核函数当数据在原始空间线性不可分时，可通过核函数将数据映射到更高维的特征空间，使得数据在新的特征空间下线性可分。
SVM优缺点优点包括在高维空间中有效、在特征维度高于样本数时依然有效等；缺点包括对参数和核函数的选择敏感、处理大规模数据效率低等。
评价模型中权重的确定方法 ppt课件
算术平均法算术平均法12uunjuuku??设因素集个专家每个专家独立给出的因素的权重专家评估统计法专家评估统计法12?jjkjaaa??????????????1112121222nnkaa?aaa?aaa?aaaa??????????????????个专家给出所有因素的权重排成矩阵1121k12naakjijinaajaa???????权重取加权平均
：
wj=dj·bij∑mj=1dj·bij
其中bij为第i个主成分与第j个因素间的
系数，di=λi/Σλk为贡献率。
ppt课件
14
f.层次分析法（AHP法）
❖层次分析法是一种多目标多准则的决策方 法，是美国运筹学家萨迪教授基于在决策 中大量因素无法定量地表达出来而又无法 回避决策过程中决策者的选择和判断所起 的决定作用，于20世纪70年代初提出的。 此法必须将评估目标分解成一个多级指标 ，对于每一层中各因素的相对重要性给出 判断。它的信息主要是基于人们对于每一 层次中各因素相对重要性作出判断。
❖该法又分为平均型、极端型和缓和型 。主要根据专家对指标的重要性打分 来定权，重要性得分越高，权数越大 。优点是集中了众多专家的意见，缺 点是通过打分直接给出各指标权重而 难以保持权重的合理性。
ppt课件
3
专家评估统计法
1. 算术平均法
设因素集U {u1,u2,L ,un}
k个专家，每个专家独立给出的因素u
❖ 设n为比较对象（如方案、目标、指标）的数目， 优序图是一个棋盘格的图式共有n×n个空格，在 进行两两比较时可选择1，0两个基本数字来表示 何者为大、为优。“1”表示两两相比中相对“大 的”、“优的”、“重要的”，而用“0”表示相 对“小的”、“劣的”、“不重要的”。以优序 图中黑字方格为对角线，把这对角线两边对称的 空格数字对照一番，如果对称的两栏数字正好一 边是1，而另一边是0形成互补或者两边都为0.5， 则表示填表数字无误，即完成互补检验。满足互 补检验的优序图的各行所填的各格数字横向相加 ，分别与总数T（T=n(n-1)/2）相除就得到了各指 标的权重。
：
wj=dj·bij∑mj=1dj·bij
其中bij为第i个主成分与第j个因素间的
系数，di=λi/Σλk为贡献率。
ppt课件
14
f.层次分析法（AHP法）
❖层次分析法是一种多目标多准则的决策方 法，是美国运筹学家萨迪教授基于在决策 中大量因素无法定量地表达出来而又无法 回避决策过程中决策者的选择和判断所起 的决定作用，于20世纪70年代初提出的。 此法必须将评估目标分解成一个多级指标 ，对于每一层中各因素的相对重要性给出 判断。它的信息主要是基于人们对于每一 层次中各因素相对重要性作出判断。
❖该法又分为平均型、极端型和缓和型 。主要根据专家对指标的重要性打分 来定权，重要性得分越高，权数越大 。优点是集中了众多专家的意见，缺 点是通过打分直接给出各指标权重而 难以保持权重的合理性。
ppt课件
3
专家评估统计法
1. 算术平均法
设因素集U {u1,u2,L ,un}
k个专家，每个专家独立给出的因素u
❖ 设n为比较对象（如方案、目标、指标）的数目， 优序图是一个棋盘格的图式共有n×n个空格，在 进行两两比较时可选择1，0两个基本数字来表示 何者为大、为优。“1”表示两两相比中相对“大 的”、“优的”、“重要的”，而用“0”表示相 对“小的”、“劣的”、“不重要的”。以优序 图中黑字方格为对角线，把这对角线两边对称的 空格数字对照一番，如果对称的两栏数字正好一 边是1，而另一边是0形成互补或者两边都为0.5， 则表示填表数字无误，即完成互补检验。满足互 补检验的优序图的各行所填的各格数字横向相加 ，分别与总数T（T=n(n-1)/2）相除就得到了各指 标的权重。
2024版《dtnl》(完美版)PPT教学课件
02
AI与多学科交叉融合， 推动人工智能创新发展
04
THANKS
感谢观看
常用数据分析工具介绍
Excel
功能强大的电子表格程序， 内置多种数据处理和分析工 具，适合初学者和日常数据 处理需求。
Python
编程语言，拥有丰富的数据 处理和分析库（如pandas、 numpy等），适合处理大规 模数据和复杂分析任务。
R
统计编程语言，拥有广泛的 统计分析和可视化工具包， 适合统计学和数据分析专业 人士。
特征工程
了解特征工程在数据分析中的重要 性，学习如何提取和构造有意义的 特征。
数据可视化方法
常用图表类型
学习使用不同类型的图表 （如柱状图、折线图、散 点图等）进行数据可视化。
数据可视化工具
掌握常用的数据可视化工 具，如Excel、Tableau、 Power BI等。
可视化设计原则
了解数据可视化的设计原 则，如简洁明了、色彩搭 配、突出重点等，以提高 可视化效果。
多维数据可视化
运用降维技术将高维数据映射到低维空间进行可 视化。
时空数据可视化
针对具有时空属性的数据，采用地图、热力图等 方式进行展示。
大数据处理与挖掘
1 2
分布式计算框架 运用Hadoop、Spark等框架处理大规模数据集。
数据挖掘算法 应用分类、聚类、关联规则等算法挖掘数据中的 潜在价值。
3
大数据应用场景 探讨大数据在金融、医疗、教育等领域的应用实 践。
和在线课程。
Towards Data Science
专注于数据科学的博客平台，发布高 质量的教程、案例分析和行业趋势文
章。
KDnuggets
知名的数据科学社区，发布关于数据 分析、机器学习、大数据等领域的最 新资讯、教程和招聘信息。
《数据分析培训》PPT课件
竞品分析
通过分析竞品的销售数据、产品特 点、价格策略等，了解市场动态和 竞争态势，制定针对性的竞争策略 。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据，评估 贷款、投资等业务的信用 风险和市场风险，为决策 提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易 数据、宏观经济数据等， 预测市场走势，为投资决 策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
热力图
通过颜色的变化展 示数据的分布和密 度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析 和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化 工具，支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可 视化工具，支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易 行为、资产状况等数据， 了解客户需求和偏好，优 化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据，了 解生产效率、质量、成本等方面 的情况，优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据，了解供应 商、库存、物流等方面的情况， 优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的 数据类型，如将字符串转换为 日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念， 并说明在数据分析中的重要性
。
数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统 计量，并说明如何使用它们来初步了 解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表（如直方图、箱线 图、散点图等）来直观展示数据的分 布和关系。
通过分析竞品的销售数据、产品特 点、价格策略等，了解市场动态和 竞争态势，制定针对性的竞争策略 。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据，评估 贷款、投资等业务的信用 风险和市场风险，为决策 提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易 数据、宏观经济数据等， 预测市场走势，为投资决 策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
热力图
通过颜色的变化展 示数据的分布和密 度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析 和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化 工具，支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可 视化工具，支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易 行为、资产状况等数据， 了解客户需求和偏好，优 化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据，了 解生产效率、质量、成本等方面 的情况，优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据，了解供应 商、库存、物流等方面的情况， 优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的 数据类型，如将字符串转换为 日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念， 并说明在数据分析中的重要性
。
数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统 计量，并说明如何使用它们来初步了 解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表（如直方图、箱线 图、散点图等）来直观展示数据的分 布和关系。
《液相数据处理》PPT课件
实际修饰公式： Y=aX+b
定量分析的基本要求
需要有纯物质作标准 被定量组分峰要与其它峰达到基线分离 符合定性参数要求 选择合适的定量方法
定性方法
色谱峰的定性鉴别 通过保留值(通常是保留时间)进行定性 需要指定保留时间误差范围（时间窗、时间带）
在相同的分析条件下 保留时间相同并不肯定是同样的组份 保留时间不同肯定不是同样的组份
检出限 检测限 线性范围 回收率 范围 稳定性
评价方法的典型参数
影响定量结果的因素
保留时间的重现性（对GPC影响很大） 样品问题（杂质、溶剂、稳定性、配制） 进样问题（准确度和精密度） 检测器的性能（影响线性、检出限、灵敏度） 方法的可靠性 积分参数的设定
表征色谱柱性能的参数
容量因子 理论塔板数 理论塔板高度 分离度 拖尾因子
内标法特点
多用在国际标准和规定比较严格的方法中
特点： 1）进样量不严格要求 2）只对所测组分作校正 3）必须在样品中加一内标组分 4）操作较为繁琐 5）选择内标物比较困难
选择内标物应注意
理化性质与待测物相近 色谱响应与待测物相近 与待测物有良好的分离，但不能相距太远 与待测物的峰面积比为0.7-1.3最好，因此
150
100
50
0
10
12
峰面积处理参数
基本积分参数
Width：半峰宽，峰的半高宽，排除峰宽小于最小峰宽的峰
Slope：斜率，用来判断出峰起点、终点以及滤除低平噪声 Drift：漂移，判断相邻峰的积分方式
设定值为0时，积分仪将自动判断 如Drift与基线至峰谷连线较接近时，积分面积值可能变化较大
容量因子, k’
k’ = t1 - t0 t0
t1 t0
人脸识别PPT课件
原理：对数变换可以将图像的低灰度值部分 扩展，显示出低灰度部分更多的细节，将其 高灰度值部分压缩，减少高灰度值部分。
原理：主要用于图像的校正，将灰度过高或 者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
2 归一化
什么是归一化？
所谓图像归一化, 就是通过一系列变换, 将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像 对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。
matlab当中常用的灰度变换函数是：
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
2 几何变换
定义：图像空间变化，将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的：通过适当的几何变换，消除几何因素（视角，方位等）造成的图像外观变化。
为什么归一化？
使不同成像条件（光照强度，方向，距离，姿势等）下拍摄的同一个人的照片具有一致性。图像可以抵抗 几何变换的攻击，也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。
归一化的方法有哪些？
• 线性归一化
也称min-max标准化；是对原始数据的线性变换，使得结果值映射到[0,1]之间。 缺点：如果max和min不稳定的时候，很容易使得归一化的结果不稳定，影响后续使用效果。
直方图均衡化拉普拉斯算子log变换伽马变换2归一化所谓图像归一化就是通过一系列变换将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式该标准形式图像对平移旋转缩放等仿射变换具有不变特性
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于计算机图像处理技术和生物特征识别技术，提取图像或视频中的人像特征信息， 并将其与已知人脸进行比对，从而识别每个人的身份。它集成了人工智能、机器学习、模型理论、视 频图像处理等多样专业技术。
原理：主要用于图像的校正，将灰度过高或 者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
2 归一化
什么是归一化？
所谓图像归一化, 就是通过一系列变换, 将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像 对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。
matlab当中常用的灰度变换函数是：
imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
2 几何变换
定义：图像空间变化，将一幅图的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标上。 目的：通过适当的几何变换，消除几何因素（视角，方位等）造成的图像外观变化。
为什么归一化？
使不同成像条件（光照强度，方向，距离，姿势等）下拍摄的同一个人的照片具有一致性。图像可以抵抗 几何变换的攻击，也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。
归一化的方法有哪些？
• 线性归一化
也称min-max标准化；是对原始数据的线性变换，使得结果值映射到[0,1]之间。 缺点：如果max和min不稳定的时候，很容易使得归一化的结果不稳定，影响后续使用效果。
直方图均衡化拉普拉斯算子log变换伽马变换2归一化所谓图像归一化就是通过一系列变换将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式该标准形式图像对平移旋转缩放等仿射变换具有不变特性
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于计算机图像处理技术和生物特征识别技术，提取图像或视频中的人像特征信息， 并将其与已知人脸进行比对，从而识别每个人的身份。它集成了人工智能、机器学习、模型理论、视 频图像处理等多样专业技术。
2024版化工热力学精ppt课件
化工热力学精ppt课件目录•化工热力学基本概念•流体的热物理性质•化工过程能量分析•相平衡与相图分析•化学反应热力学基础•化工热力学在工艺设计中的应用PART01化工热力学基本概念孤立系统与外界既没有物质交换也没有能量交换的系统。
开放系统与外界既有能量交换又有物质交换的系统。
封闭系统与外界有能量交换但没有物质交换的系统。
热力学系统及其分类热力学基本定律热力学第零定律如果两个系统分别与第三个系统处于热平衡状态，那么这两个系统也必定处于热平衡状态。
热力学第一定律热量可以从一个物体传递到另一个物体，也可以与机械能或其他能量互相转换，但是在转换过程中，能量的总值保持不变。
热力学第二定律不可能把热从低温物体传到高温物体而不产生其他影响，或不可能从单一热源取热使之完全转换为有用的功而不产生其他影响，或不可逆热力过程中熵的微增量总是大于零。
状态方程与状态参数状态方程描述系统或它的性质和本质的一系列数学形式。
将系统的物理性质用数学形式表达出来，即建立该系统各状态参数间的函数关系。
状态参数表征体系特性的宏观性质，多数指具有能量量纲的热力学函数（如内能、焓、吉布斯自由能、亥姆霍茨自由能）。
偏微分与全微分概念偏微分在多元函数中，函数对每一个自变量求导数，就是偏导数。
全微分如果函数z = f(x, y) 在(x, y) 处的全增量Δz = f(x + Δx, y + Δy) -f(x, y) 可以表示为Δz = AΔx + BΔy + o(ρ)，其中A、B 不依赖于Δx, Δy 而仅与x, y 有关，ρ = √[(Δx)2 + (Δy)2]，此时称函数z = f(x, y) 在点(x, y) 处可微，AΔx + BΔy 称为函数z = f(x, y) 在点(x, y) 处的全微分。
PART02流体的热物理性质基于实验数据的经验方法利用已有的实验数据，通过拟合、插值等数学手段，得到纯物质的热物理性质随温度、压力等条件的变化规律。
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
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04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
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企业如何保障大数据安全
《数据预处理》课件
缺失数据处理
删除含有缺失值的记录
这种方法简单直接，但可能导致数据 丢失，影响分析的准确性。
填充缺失值
使用插值算法预测缺失值
如线性插值、多项式插值等，这种方 法更精确，但需要具备一定的数学基 础。
使用固定值、平均值、中位数等填充 缺失值，保持数据的完整性。
异常值处理
统计学方法
基于数据的分布特性，如Z分数、 IQR等。
pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构，可以方便地存储和处理表格型数 据。
数据清洗
数据合并与分组
pandas提供了许多数据清洗功能，如缺失 值处理、重复值处理、数据类型转换等。
pandas提供了merge、concat等函数，可 以实现数据的横向和纵向合并，同时支持 数据的分组聚合操作。
数据预处理的流程
01
02
03
04
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，对缺失值进行填充或删除
。
数据转换
将数据转换为适合分析和挖掘 的格式或类型，如将分类数据
转换为数值型数据。
数据整合
将多个数据源进行整合，形成 一个统一、完整的数据集。
数据规约
对数据进行规约和降维处理， 减少数据的维度和计算量。
02 数据清洗
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感谢您的观看
简介
matplotlib是一个Python绘图库 ，可以方便地绘制各种图表，包 括散点图、折线图、条形图等。
数据可视化
在进行数据预处理时，可以通过 matplotlib将数据进行可视化，帮 助我们更好地理解数据的分布和特 征。
数据探索
通过绘制图表，可以发现数据中的 异常值和离群点，有助于进一步的 数据清洗和处理。
2024年度实验室规范化管理PPT课件
13
设备使用、维护与保养规定
使用规定
使用前需进行培训，了解设备性能、操作方法及安全注意事项；遵守操作规程， 不得超负荷使用或违规操作。
维护与保养
定期进行设备维护和保养，包括清洁设备表面、检查零部件磨损情况、更换易损 件等；建立维护保养记录，记录维护时间、内容、结果等信息。
2024/3/23
14
设备维修、报废与更新流程
报告编制
根据检测结果编制检测报告，报告内容应包括样品信息、检测结果、 结论等，确保报告的规范性和准确性。
2024/3/23
20
样品保密与知识产权保护
2024/3/23
保密措施
对涉及保密要求的样品和相关信息采 取严格的保密措施，如加密处理、专 人管理等，确保样品信息的保密性。
知识产权保护
尊重和保护样品的知识产权，如专利 权、商标权等，避免侵权行为的发生 。
8
危险化学品的安全管理
危险化学品的分类与标识
废弃危险化学品的处理
按照危险特性对化学品进行分类，并 设置明显的安全标识。
制定专门的废弃危险化学品处理流程 ，确保废弃物得到妥善处理。
危险化学品的储存与使用
建立严格的储存和使用制度，确保危 险化学品的安全存放和合理使用。
2024/3/23
9
实验室废弃物处理与环保要求
留样规定
3
根据需要设定留样期限和留样数量，确保在必要 时可对留样进行复检或追溯，留样应妥善保存在 指定区域。
2024/3/23
19
样品检测、记录与报告流程
检测流程
建立规范的检测流程，包括检测方法、操作步骤、注意事项等，确 保检测结果的准确性和可靠性。
记录管理
对检测过程进行详细记录，包括检测日期、操作人员、使用仪器、 检测结果等，确保数据的真实性和可追溯性。
设备使用、维护与保养规定
使用规定
使用前需进行培训，了解设备性能、操作方法及安全注意事项；遵守操作规程， 不得超负荷使用或违规操作。
维护与保养
定期进行设备维护和保养，包括清洁设备表面、检查零部件磨损情况、更换易损 件等；建立维护保养记录，记录维护时间、内容、结果等信息。
2024/3/23
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设备维修、报废与更新流程
报告编制
根据检测结果编制检测报告，报告内容应包括样品信息、检测结果、 结论等，确保报告的规范性和准确性。
2024/3/23
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样品保密与知识产权保护
2024/3/23
保密措施
对涉及保密要求的样品和相关信息采 取严格的保密措施，如加密处理、专 人管理等，确保样品信息的保密性。
知识产权保护
尊重和保护样品的知识产权，如专利 权、商标权等，避免侵权行为的发生 。
8
危险化学品的安全管理
危险化学品的分类与标识
废弃危险化学品的处理
按照危险特性对化学品进行分类，并 设置明显的安全标识。
制定专门的废弃危险化学品处理流程 ，确保废弃物得到妥善处理。
危险化学品的储存与使用
建立严格的储存和使用制度，确保危 险化学品的安全存放和合理使用。
2024/3/23
9
实验室废弃物处理与环保要求
留样规定
3
根据需要设定留样期限和留样数量，确保在必要 时可对留样进行复检或追溯，留样应妥善保存在 指定区域。
2024/3/23
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样品检测、记录与报告流程
检测流程
建立规范的检测流程，包括检测方法、操作步骤、注意事项等，确 保检测结果的准确性和可靠性。
记录管理
对检测过程进行详细记录，包括检测日期、操作人员、使用仪器、 检测结果等，确保数据的真实性和可追溯性。
GCMS数据处理和定性定量分析(共46张PPT)
的谱图的原始数据文件 各有其优缺点和使用范围，不适当的运用必然造成较大的误差。
必要时可以加入多个内标
• 另外，通过D／ 转换将操作员从计算机键盘输入的各种参 A 有一种说法，认为色谱可以很好地定量，而GC／MS联用方法只适合于定性
同一样品，分离条件不同，可能鉴定出上百个成分，也可能只鉴定出几十个成分。
•进样品前空白试验的实例 •色谱条件：起始温度60℃，停留5 min，以6℃／min升温至280℃，停留10min。目的是察看色谱柱流失
本底和高温段的基线漂移情况
•这里截取30min后的一段总离子流和m／z 207、m／z 149的离子流图。35 min 后基线开始上升，固定 相本底中m／z 207增高。 •温度达到240℃，m／z 149质量色谱显示有一个峰(2115号)，40min后温度到280℃，基线上升,m／z 149 质量色谱也显示有一个峰(2 49号)
D／ 所内以标， 法定的量关分键也析是首内需先标要的要把选仪择有器。调一整到个最佳“状况接，并口且对”仪器，的检是测限由应模该有数数 ／数模转换器(A／D、
A)、
多路切换开关、实时钟还有微处理器等组成的接口电路板， （三）定量分析应注意的问题
还有，并不是待测样品的所有组分都能从色谱柱流出，或得到足够的信号强度，这会带来误差
成分。 一般来说，每个色谱峰需要有15～25个数据点才能准确地定量。
（三）定量分析应注意的问题 然后再将配制的母液逐级稀释，最后一级的含量应低于待测样品的含量 Ai——待测化合物标样峰面积(或峰高)。 每个组分的含量需准确，并且该含量高于待测样品的含量。 知识和经验的积累是必需的。 所以，利用同位素标记的化合物作内标是最好的选择 邻苯二甲酸酯类是常见的增缩剂，在分析试验室中几乎无所不在，各种塑料包装、塑料瓶盖、样品预处理用的一些试剂、硅胶、树脂等都含有 此类化合物 充分发挥GC／MS联用技术的优势，分离是定性的关键。
《实验数据处理》课件
深度学习的常见模型有卷积神经 网络（CNN）、循环神经网络 （RNN）和长短期记忆网络（
LSTM）等。
PART 06
实验数据处理案例分析
案例一：医学数据可视化分析
总结词
通过数据可视化技术，将医学数据转化为直观的图形 和图像，帮助医生更好地理解和分析数据。
详细描述
医学数据可视化分析是利用数据可视化技术，将大量的 医学数据转化为直观的图形和图像，帮助医生更好地理 解和分析数据。例如，通过将患者的生理参数、医疗影 像等数据可视化，医生可以更准确地诊断病情、制定治 疗方案和评估治疗效果。
案例三：金融市场数据分析与预测
总结词
通过数据分析方法和技术，对金融市场的历史数据进 行处理和分析，预测未来的市场走势和风险。
详细描述
金融市场数据分析与预测是利用数据分析方法和技术 ，对金融市场的历史数据进行处理和分析，以预测未 来的市场走势和风险。例如，通过对股票市场的历史 数据进行处理和分析，可以预测未来的股票价格走势 和风险，为投资者提供决策依据。此外，金融市场数 据分析与预测还可以用于评估金融市场的稳定性和风 险程度，为政策制定者和监管机构提供参考。
数据异常值处理
总结词
识别和去除异常值的方法
详细描述
异常值是指远离数据集主体的极端值，可能 会对数据分析产生负面影响。常见的异常值
检测方法有Z分数法、IQR法等，可以根据 数据的分布和特征选择合适的方法。去除异 常值可以采用简单的删除或更复杂的平滑技
术。
数据标准化处理
总结词
将数据调整到统一尺度的过程
数据来源与类型
定量数据
数值型数据，如实验测量值。
定性数据
描述性数据，如调查问卷的文本答案。
近红外光谱分析技术PPT课件
#
近红外光谱分析技术
• 定性分析 • 定量分析
#
定性分析
• 近红外光谱定性分析方法主要有建库判别、聚 类分析、马氏距离聚类分析、模式识别和人工 神经网络等
#
• 在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”的 样品集，通过计算机运算，得出学习样品在数学空间 的范围，对未知样品运算后，若也在此范围内，则该 样品属于学习样品集类型，反之则否定。
• 聚类运算时不需学习样品集，它通过待分析样品的光 谱特征，根据光谱近似程度进行分类。
#
• PCA-马氏距离法是基于类模型基础上的有监督的模式 识别方法，该法基于以下假设：同一类样本具有相似 的特征，在一定的特征空间内，属于同一类的样本就 会聚集在某一特定的空间区域，而对于不同类的样本， 则分布在不同的区域，通过主成分分析法分别针对训 练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后，对实 验集中的样本，计算其到各类模型的马氏距离，根据 马氏距离判别该样本属于某一已知类，或同时属于某 几个已知类，或归于新类。
#
定量分析
• 各种多元校正技术如多元线性回归（MLR）、 主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归(PLS)、 人工神经网络（ANN）、和拓扑（TP）等方法 是近红外光谱定量分析中常用的校正方法
#
• 多元线性回归（MLR） MLR方法是从光谱中找出与某 种成分或指标相关显著的几个波长点的吸光度进行多 元回归得到标准方程，预测未知样品。该方法在1985 年以前普遍使用
• 人工神经网络（ANN）和拓扑（TP） ANN和TP在处 理模型的非线性问题上有一定的优势
#
近红外光谱定量分析的八个环节
• （1）样品的选择 • （2）样品近红外谱图的扫描 • （3）谱图的预处理 • （4）样品中各待测成分化学值的测定 • （5）剔除异常值 • （6）分析谱区的选定 • （7）建立模型 • （8）检验与评价模型
近红外光谱分析技术
• 定性分析 • 定量分析
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定性分析
• 近红外光谱定性分析方法主要有建库判别、聚 类分析、马氏距离聚类分析、模式识别和人工 神经网络等
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• 在模式识别运算时需要有一组用于计算机“学习”的 样品集，通过计算机运算，得出学习样品在数学空间 的范围，对未知样品运算后，若也在此范围内，则该 样品属于学习样品集类型，反之则否定。
• 聚类运算时不需学习样品集，它通过待分析样品的光 谱特征，根据光谱近似程度进行分类。
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• PCA-马氏距离法是基于类模型基础上的有监督的模式 识别方法，该法基于以下假设：同一类样本具有相似 的特征，在一定的特征空间内，属于同一类的样本就 会聚集在某一特定的空间区域，而对于不同类的样本， 则分布在不同的区域，通过主成分分析法分别针对训 练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后，对实 验集中的样本，计算其到各类模型的马氏距离，根据 马氏距离判别该样本属于某一已知类，或同时属于某 几个已知类，或归于新类。
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定量分析
• 各种多元校正技术如多元线性回归（MLR）、 主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归(PLS)、 人工神经网络（ANN）、和拓扑（TP）等方法 是近红外光谱定量分析中常用的校正方法
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• 多元线性回归（MLR） MLR方法是从光谱中找出与某 种成分或指标相关显著的几个波长点的吸光度进行多 元回归得到标准方程，预测未知样品。该方法在1985 年以前普遍使用
• 人工神经网络（ANN）和拓扑（TP） ANN和TP在处 理模型的非线性问题上有一定的优势
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近红外光谱定量分析的八个环节
• （1）样品的选择 • （2）样品近红外谱图的扫描 • （3）谱图的预处理 • （4）样品中各待测成分化学值的测定 • （5）剔除异常值 • （6）分析谱区的选定 • （7）建立模型 • （8）检验与评价模型
《频率归一化与转换》课件
软件实现二：图像处理软件
总结词
图像处理功能强大
详细描述
图像处理软件如Photoshop、GIMP等，除了常见的图像编辑功能外，还提供了图像的频率归一化与转换功能。 这些软件通过傅里叶变换等技术，将图像从空间域转换到频率域，用户可以对图像进行频率归一化与转换，以达 到不同的图像处理效果。
软件实现三：振动信号分析软件
频率归一化的优缺点
频率归一化的优点在于能够提高数据的一致性和 可比性，使得不同来源的数据能够更好地融合在 一起。但是，频率归一化也可能导致数据的失真 和信息损失，需要在使用时权衡利弊。
展望
未来研究方向
随着大数据时代的到来，频率归一化在数据处理和分析中的重要性越来越突出。未来可以 进一步研究频率归一化的算法优化、并行计算等技术，以提高归一化的效率和准确性。
归一化。
小波变换法
将信号从小波变换域转 换到频域，通过小波变 换公式进行计算，实现
频率归一化。
02
频率转换的基本原理
频率转换的定义
频率转换是将信号的频率范围从一个 值转换为另一个值的过程。
在信号处理中，频率转换是常见的操 作，用于实现信号的频谱分析和处理 。
频率转换的方法
01
02
03
线性调频
通过改变信号的频率线性 地移动信号的频谱。
总结
频率归一化的概念
频率归一化是指在数据预处理过程中，将不同频 率的数据统一到一个标准频率上，以便进行后续 的数据分析和处理。
频率归一化的方法
频率归一化的方法包括线性插值、多项式插值、 样条插值等。这些方法可以根据实际需求选择， 以达到最佳的归一化效果。
频率归一化的应用场景
频率归一化在许多领域都有广泛的应用，如信号 处理、图像处理、自然语言处理等。通过频率归 一化，可以消除不同数据源之间的频率差异，提 高数据的一致性和可比性。