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土地利用空间数据尺度转换中的精度损失分析

TMS320F2812芯片ADC模数转换精度的分析

TMS320F2812芯片ADC模数转换精度的分析摘要： TMS320F2812是高集成、高性能指令控制应用芯片，但其ADC模数转换单元易受干扰，精度差。本文从实际应用的角度出发，通过比较硬件滤波、电源滤波、软件滤波、工作时钟频率、ADC转换窗口、外部RAM等外围设计因素，提出了电源、软硬件滤波综合方案，以提高ADC模数转换精度。关键词：模数转换；硬件滤波；软件滤波；电源滤波 TMS320F2812是高精度的DSP，其运算速度快，工作时钟频率达150 MHz，指令周期可达6.67 ns以内，低功耗(核心电压1.8 V，I/O口电压3.3 V)。采用哈佛总线结构，具有强大的操作能力、迅速的中断响应和处理能力以及统一的寄存器编程模式。并且在片上集成了Flash存储器，可实现外部存储器的扩展。外部扩展模块(PIE)可支持96个外部中断，45个可用。两个增强的事件管理器模块(EVA、EVB)，提供了一整套用于运动控制和电机控制的功能和特性。每个事件管理模块包括通用定时器(GP)、比较单元、捕获单元以及正交编码脉冲电路。外围设备包括3个32 bit的CPU定时器，16通道12 bit ADC(单个转换时间为200 ns，单路转换时间为60 ns)，它不仅具有串行外围接口(SPI)和两个串行通信接口(SCI)，还有改进的局域网络(eCAN)、多通道缓冲串行接口(McBSP)和串行外围接口模式[1]。 28X核提供了高达400 MIPS的计算带宽，它能够满足大多数经典实时控制算法，在工业自动化、光传输网络和自动控制等领域拥有应用前景。但是，在获得其较高工作时钟频率150 MHz、低功耗的I/O口3.3 V电压的同时，对其在电磁兼容和ADC模数转换单元等实际应用提出了更高的要求。特别是ADC模数转换单元，受到了众多使用者的诟病，称其实测的精度甚至低于TMS320F2407的10 bit ADC模数转换精度。有人怀疑TMS320F2812核内数字地和模拟地连接设计有缺陷，但尚未得到TI公司的证实。TI公司发布了SPRA989[2]的ADC校准文档，仅修正了模数转换的增益和偏移，与完全实用的要求尚有一定差距。本文从实际应用的角度出发，考虑其外围设计因素，提高ADC模数转换精度。1 ADC模数转换精度分析以及测试方法影响ADC模数转换最终结果精度的原因很多，诸如芯片内部模数转换、模数转换的增益和偏移引起的误差，这些都是生产厂商控制和研究的领域，本文不作讨论。本文只考虑用户可以修改和控制的范畴，如修改外围硬件设计减少输入误差、调节芯片参数减少输入和转换误差、软件滤波减少输出误差。围绕这3个环节可细化分解为：硬件RC滤波输入信号的影响、供电电源滤波的影响、芯片工作时钟频率的影响、芯片的ADC转换窗口大小的影响、使用外部RAM 的影响、输出信号软件滤波的影响以及上述方法的组合等[3，4]。使用DH1718D－2双路跟踪稳压稳流电源提供测试的输入电压信号，通过TDS2014数字存储示波器测量输入电压信号，用含TMS320F2812的最小系统板IMEZ2812V3.4板进行模数转换，最后通过SEED－XDSPP 仿真器，在计算机仿真软件上监测并记录输出电压信号。将上述设备按以下步骤进行连接测试： (1)将计算机和SEED－XDSPP仿真器通过并口连接。 (2)将SEED－XDSPP仿真器和IMEZ2812V3.4板通过JTAG口连接。 (3)将DH1718D－2双路跟踪稳压稳流电源电压调至0～3 V，并连接至IMEZ2812V3.4板的JP4口的R_ADCINA6脚和DSP_VSSA(ADCLO)脚。 (4)用TDS2014数字存储示波器测试输入电压信号，并用计算机仿真软件观测仿真测试结果曲线。 (5)分别增加输入信号硬件滤波、电源滤波和软件信号滤波及改变相关ADC寄存器值，并重复以上步骤测试。先使用恒定电压输入信号比较不同设定方案的效果，然后对选定方案进行全量程校核。2 ADC模数转换精度测试过程及状态描述取基准状态为：测试直连输入信号，外部RAM，PLL=0x0A，HSPCLK=1，ADCCLKPS=2，CPS=1，ACQPS=0。其余状态未加说明的均为基准状态＋变化状态。分别进行ADC模数转换精度测试。2.1 恒定电压模数转换测试比较图1恒定电压模数转换测试比较的12幅图对应测试状态及结果如表1。

控制点因素对GPS坐标系统转换精度的影响

控制点因素对GPS坐标系统转换精度的影响［摘要］用实测数据分析GPS 坐标系统转换模型对其定位精度的影响，对已知点的位置和分布区域的大小因素影响求解模型参数的内符合精度和外符合精度进行了统计在此基础上得出了一些有益的结论. ［关键词］坐标转换;内符合精度;外符合精度;定位精度Abstract: Analyze the GPS coordinates system transformation influence on positioning accuracy by surveyed data，and the controlpoints position and area influence on solving model parameters are caculated through mean square error of a point and meansquare error of weight unit．At last，some conclusions are drawn on by the data． Key Words: coordinate transformation; mean square error of a point; mean square error of weight unit; positioning accuracy 中图分类号：P228.4 文献标识码：A文章编号： GPS 技术在测绘生产的广泛应用，提高了测绘生产的工作效率与作业精度测绘工作者一直把分析精度损失的原因如何提高测绘成果的精度水平作为研究对象，不断地提出各种提高测绘精度水平的理论与方法就GPS 定位精度

ARCGIS中坐标转换

ArcGIS 坐标转换 1.坐标分析问题：对于某地A中心点坐标为455299.845,3223622.525的CAD矩形，CAD施工图。将其转换为WGS-84坐标，如何转换？分析：分析455299.845为6位，则为东向Y坐标，省去了带号，加上了5000000加常数，其最大为为4，说名在中央子午线的左侧（左侧为负值，加上500万后肯定小于500万，首位为4。若在中央子午线右侧，则最大位数为5）；3223622.525为7位，为北向X坐标。查看“某地A”的经度为92.5度，因为为CAD施工图，比例尺肯定大于1:5万，所以为3度带，所以此点的中央子午线为93E，带号为Beijing_54_Zone_31。 2.CAD转为shp格式并设定坐标系： ArcTool box-Convesion Tools->To Geodatabse->CAD to Geodatabase: 其中空间参考坐标系选择Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_93E。具体原因：选择投影坐标系-Gauss Kruger-Bei Jing54，此时3度带有两种：Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_93E和Beijing_54_Zone_31，前者表示中央子午线为93E的3度带，后者表示北京54 31度带，二者意义一样，但选择哪种呢？因为点坐标东向为455299.845为6位，不带带号，因此选择Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_93E（若东向坐标

为31455299.845，则选择Beijing_54_Zone_31）， 3.北京54到WGS84坐标的转换 1.1加载图层：打开ArcTool box-Data Management Tools->Project and transformation->feature->Project，加载shp图层，弹出下列窗口：出现红色“X”号，说明原始图层坐标系没有识别出，则需要首先设定其坐标系后再转换。具体设坐标系参考“9 设置或改变Shp文件坐标系” 1.2选择输出图层地址和名称：在Out Put Dataset or Feature处输入输出图层名：

ArcGIS 坐标转换方法及其精度评估

【技术】ArcGIS 坐标转换方法及其精度评估 2017-06-20 测绘之家来源：《地理空间信息》2016 年3 月第14 卷第3 期作者：赵慧慧，葛莹，肖胜昌，王冲，杨林波摘要 ArcGIS 提供了静态转换、动态转换和即时转换3 种坐标转换方法。基于我国1954 北京坐标系、1980 西安坐标系和2000 国家大地坐标系，选定等级较高、分布均匀的坐标成果点，利用静态转换、动态转换和即时转换进行坐标转换方法精度分析。关键词：坐标转换;精度评估;ArcGIS 软件;地理数据库在地理信息系统建设与应用中，经常需要进行空间坐标转换[1-3]。在我国现行的测绘成果中，仍有大量数据采用1980 西安坐标系，甚至是1954 北京坐标系[4-6]，按照国务院要求，我国将在2016 年前完成现行国家大地坐标系向2000 国家大地坐标系的过渡[7]。ArcGIS 作为主流的地理信息系统平台，广泛应用于我国的地理信息数据生产、建库和应用系统的开发中，形成了大批基于ArcGIS 软件的矢量数据[8,9]。当前关于ArcGIS软件的坐标转换研究，主要集中在坐标系讨论和坐标转换程序开发方面，坐标转换方式对空间数据精度的影响评估却不多见。本文将针对该问题进行深入探讨，在综述ArcGIS 坐标转换方式的基础上，针对我国常用的坐标系，进行点位坐标转换的精度评估与检核。 1 ArcGIS 的坐标转换 ArcGIS 地理参照处理策略是将空间数据和坐标系分离存储[10]，所以坐标转换时，不仅要定义地理参照系，还要考虑空间数据坐标处理方式。一般来说，ArcGIS软件包含2 套坐标系统：地理坐标系和投影坐标系[11,12]。前者是用经度和纬度定义球或椭球面上点位的参照系[13]，后者是为二维或三维点、线、面要素的位置定位的(x，y，z)参照系[14]。ArcGIS 软件预置了全世界上百种地理参照系，其中我国常用的地理坐标系有1954北京坐标系、1980 西安坐标系和2000 国家大地坐标系。在此基础上，ArcGIS 软件提供了静态转换、动态转换和即时转换3 种空间坐标转换方法，见表1。由此可知，对于ArcGIS 坐标转换，无论是地理参照系定义还是空间坐标转换方式，都存在较明显的差异。如果不能深入理解ArcGIS 空间坐标转换的实现机理，空间坐标转换方式的误用则不可避免。 2 实验的设计与组织 2.1 数据准备本文选定某区域12 个均匀分布的坐标成果点，覆盖范围约为1 209 km2。按照研究目

11.6DA转换器的主要技术指标(精)

11.6 D/A转换器的主要技术指标 D/A转换器的主要技术指标包括：转换精度、转换速度和温度特性等。 11.6.1 转换精度 D/A转换器的转换精度通常用分辨率和转换误差来描述。分辨率用于表征D/A转换器对输入微小量变化的敏感程度。其定义为D/A转换器模拟量输出电压可能被分离的等级数。输入数字量位数愈多，输出电压可分离的等级愈多，即分辨率愈高。所以在实际应用中，往往用输入数字量的位数表示D/A转换器的分辨率。此外，D/A 转换器也可以用能分辨最小输出电压与最大输出电压之比给出。n位D/A转换器的分辨率可表示为1/(2n-1)。它表示D/A转换器在理论上可以达到的精度。D/A转换器的转换精度通常用分辨率和转换误差来描述。由于D/A转换器中各元件参数存在误差，基准电压不够稳定和运算放大器的零漂等各种因素的影响，使得D/A转换器实际精度还与一些转换误差有关，如比例系数误差、失调误差和非线性误差等。比例系数误差是指实际转换特性曲线的斜率与理想特性曲线斜率的偏差。如在n位倒T型电阻网络D/A转换器中，当V REF偏离标准值△V REF时，就会在输出端产生误差电压△v O。由式可知 △V REF引起的误差属于比例系数误差。3位D/A转换器的比例系数误差如图11.6.1所示。图11.6.1 3位D/A转换器的比例系数误差

图11.6.2 3位D/A转换器的失调误差失调误差由运算放大器的零点漂移引起，其大小与输入数字量无关，该误差使输出电压的偏移特性曲线发生平移，3位D/A转换器的失调误差如图11.6.2所示。非线性误差是一种没有一定变化规律的误差，一般用在满刻度范围内，偏离理想的转移特性的最大值来表示。引起非线性误差的原因较多，如电路中的各模拟开关不仅存在不同的导通电压和导通电阻，而且每个开关处于不同位置（接地或接V REF）时，其开关压降和电阻也不一定相等。又如，在电阻网络中，每个支路上电阻误差不相同，不同位置上的电阻的误差对输出电压的影响也不相同等，这些都会导致非线性误差。综上所述，为获得高精度的D/A转换精度，不仅应选择位数较多的高分辨率的D/A转换器，而且还需要选用高稳定的V REF和低零漂的运算放大器才能达到要求。 11.6.2 转换速度当D/A转换器输入的数字量发生变化时，输出的模拟量并不能立即达到所对应的量值，它需要一段时间。通常用建立时间和转换速率两个参数来描述D/A转换器的转换速度。建立时间（t set）指输入数字量变化时，输出电压变化到相应稳定电压值所需要时间。一般用D/A转换器输入的数字量N B从全0变为全1时，输出电压达到规定的误差范围（LSB/2）时所需时间表示。D/A转换器的建立时间较快，单片集成D/A转换器建立时间最短可达0.1μs以内。转换速率（SR）用大信号工作状态下（输入信号由全1到全0或由全0到全1），模拟电压的变化率表示。一般集成D/A转换器在不包含外接参考电压源和运算放大器时，转换速率比较高。实际应用中，要实现快速D/A转换不仅要求D/A转换器有较高的转换速率，而且还应选用转换速率较高的集成运算放大器。

不同坐标系统间的转换和精度平差

不同坐标系统间的转换和精度平差 2010286190128 张璇一、常用的坐标系椭球及参数坐标转换涉及的基准主要有1954年北京坐标系、1980西安坐标系、WGS84坐标系、二、坐标转换模型介绍 1. 空间直角坐标系统之间的坐标转换模型（1）Bursa - Wolf 模型当两个空间直角坐标系的坐标换算既有旋转又有平移时，则存在三个平移参数和三个旋转参数，再顾及两个坐标系尺度不尽一致，从而还有一个尺度变化参数，共计有七个参数。 ?? ?? ? ?????+??????????+????????????????????---+?????????????=??????????S S S S S S Z Y X S S S S S S T T T Z Y X Z Y X m X Y X Z Y Z Z Y X Z Y X εεε000 上式为两个不同空间直角坐标直角的转换模型（布尔莎-沃尔夫（Bursa-Wolf ）模型），

也称默特（Helmert ）模型，其转换参数分别是3个平移参数（Δx ，Δy ，Δz ），三个旋转参数（εx ，εy ，εz ）和一个尺度参数m 。为了求得这7个转换参数，至少需要3个公共点，当多于3个公共点时，可按最小二乘法求得7个参数的最或是值。（2）Molodensky 模型如果旋转与尺度是相对于参考点P K ，即以参考点P K 作变换中心。则有Molodensky 模型。 ()()??? ?? ??'-''-''-'++????? ??'''+????? ??=????? ??K i K i K i Z Y X K K K i i i Z Z Y Y X X Z Y X Z Y X Z Y X εεεδμ,,1000R 旋转角为小角度时，上式可简化为： δμεεεεεε???? ? ??'-'' -''-'+????? ??'-''-''-'????? ??---+????? ??' -''-''-'+????? ??'''+????? ??=????? ??K i K i K i K i K i K i X Y X Z Y Z K i K i K i K K K i i i Z Z Y Y X X Z Z Y Y X X Z Z Y Y X X Z Y X Z Y X Z Y X 000 000 上式同样可以简化为求解转换参数的形式如下： δμεεε???? ? ??'?'?'?+????? ??????? ? ?'?' ?-'?'?'?'?-+????? ??'''+????? ??=????? ??iK iK iK Z Y X iK iK iK ik iK iK i i i i i i Z Y X X Y X Z Y Z Z Y X Z Y X Z Y X 000 000 其中， ? ?? ?? ??'-''-''-'=????? ??'?'?'?K i K i K i iK iK iK Z Z Y Y X X Z Y X 相应于Molodensky 模型的坐标差的转换模型与Bursa-Wolf 模型相同。（3）范士转换模型若旋转角是围绕参考点的站心地平坐标系的坐标轴，即为范士转换模型。将三维空间坐标系的旋转角与站心系旋转角的关系代入Molodensky 模型，即得范士转换模型如下： ?? ? ? ? ??????? ? ?---????? ? ?'?' ?-'?'?'?'?-+???? ? ??'?'?'?+????? ??'''+????? ??=????? ??z y x K K K K K K K K K K K K iK iK iK ik iK iK iK iK iK i i i i i i B B L B L L B L B L L B X Y X Z Y Z Z Y X Z Y X Z Y X Z Y X ωωωδμsin 0 cos sin cos cos sin sin cos cos sin cos sin 000 000

空间分析复习重点

空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。箱线图&五数总结箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。

数据分析经典测试题含答案解析

数据分析经典测试题含答案解析一、选择题 1．某校九年级数学模拟测试中，六名学生的数学成绩如下表所示，下列关于这组数据描述正确的是（） A．众数是110 B．方差是16 C．平均数是109.5 D．中位数是109 【答案】A 【解析】【分析】根据众数、中位数的概念求出众数和中位数，根据平均数和方差的计算公式求出平均数和方差．【详解】解：这组数据的众数是110，A正确； 1 6 x=×（110+106+109+111+108+110）＝109，C错误； 21 S 6 = [（110﹣109）2+（106﹣109）2+（109﹣109）2+（111﹣109）2+（108﹣109）2+ （110﹣109）2]＝8 3 ，B错误；中位数是109.5，D错误；故选A．【点睛】本题考查的是众数、平均数、方差、中位数，掌握它们的概念和计算公式是解题的关键． 2．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】【分析】由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答．【详解】解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5，

则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4．故答案为B．【点睛】本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 3．如图，是根据九年级某班50名同学一周的锻炼情况绘制的条形统计图，下面关于该班50名同学一周锻炼时间的说法错误的是（） A．平均数是6 B．中位数是6.5 C．众数是7 D．平均每周锻炼超过6小时的人数占该班人数的一半【答案】A 【解析】【分析】根据中位数、众数和平均数的概念分别求得这组数据的中位数、众数和平均数，由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人．即可判断四个选项的正确与否．【详解】 A、平均数为1 50 ×（5×7+18×6+20×7+5×8）＝6.46，故本选项错误，符合题意； B、∵一共有50个数据， ∴按从小到大排列，第25，26个数据的平均值是中位数， ∴中位数是6.5，故此选项正确，不合题意； C、因为7出现了20次，出现的次数最多，所以众数为：7，故此选项正确，不合题意； D、由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人，故平均每周锻炼超过6小时的人占总数的一半，故此选项正确，不合题意；故选A．【点睛】此题考查了中位数、众数和平均数的概念等知识，中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数，如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会错误地将这组数据最中间的那个数当作中位数．

空间数据分析

空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的（1）理解空间自相关的概念和测度方法。（2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的：式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。

设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的，则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。

RTK坐标转换中四参数法与七参数法精度比较

２００６年第５期（第２４卷２６２期）东北水利水电６７［文章编号］１００２－－０６２４（２００６）０５一００６７一０２ＲＴＫ坐标转换中四参数法与七参数法精度比较茹树青ｔ，吉长东ｚ，王宏宇，（１．阜新市水利勘测设计研究院，辽宁阜新１２３０００；２．辽宁工程技术大学，辽宁阜新１２３０００；３．阜新蒙古族自治县河道站，辽宁阜新１２３１００；）［摘要］文章探讨了Ｐ．ＴＫ坐标转换中的参数法和七参数法的原理，并对观测的平面坐标进行了精度的分析和比较。［关键词］四参数；七参数；ＩｋＴＫ；坐标转换［中图分类号］Ｐ２０４随着ＧＰＳｒＺＴＫ技术的出现，其以精度高、速度快和不存在误差累积等优点在各行各业中被广泛应用。坐标转换是Ｒ．ＴＫ技术里不可缺少的重要部分。不同的空间直角坐标系之间的转换一般采用布尔萨（Ｂｕｒｓａ）七参数模型，本文在研究布尔萨模型的基础上导出四参数模型。ＧＰＳ接收机一般是利用三个以上的重合点的两套坐标值通过七参数（或三参数）和四参数来实现坐标转换。在常用的ＧＰＳ接收机中Ａｓｈｔｅｃｈｚ—ｘ采用的是四参数模型。而Ｔｒｉｍｂｌｅ５７００采用的则是七参数模型。本文利用Ａｓｈｔｅｃｈｚ—ｘ和Ｔｒｉｍｂｌｅ５７００双频ＧＰＳ接收机（均是４台套（１＋３），水平方向标称精度均是１０ｍｍ＋ｌｐｐｍ），采用实时载波相位差分技术（Ｒ．ＴＫ）完成了某工程ＧＰＳ测量工作。用两种型号的ＧＰＳＩｋＴＫ．对１３５个图根点分别独立观测２次，并用ＧＴＳ一６全站仪（标称精度为２”，３ｍｍ＋２ｐｐｍ），采用全站仪导线的方法，按Ｉ级导线要求，对上述点中的５０个点进行检测（抽检比例为３７％），总结出在该地区，只有２个已知点的情况下，四参数法要优于七参数法。１七参数模型设ｘ压和ｘａ分别为地面网点和ＧＰＳ网点的［文献标识码］Ｂ参心和地心坐标向量。由布尔萨（Ｂｕｒｓａ）模型可知：Ｘ压＝ＡＸ＋（１＋南）Ｒ（８：）尺（ｓ，）Ｒ（８；）ｘ伍（１）式中ｘ口＝（ｘ赝，Ｙ口，磊），Ｘａ．＝（Ｘａ，Ｙ盘，玩），△ｘ＝（ＡＸ，ＡＹ，△ｚ）为平移参数矩阵；ｋ为尺度变化参数：旋转参数矩阵为ＦＣＯＳｓ．ｓｉｎｅ，０］Ｒ（乞）。Ｊ－ｓｉｎｅ，ｃｏ嗡０Ｉ，【－００１ｊ～Ｐ０００。５ｉ１吩］，Ｒ（岛）２ｌＩ，［ｓｉｎｅ，０ＣＯＳＳｙｊｒ１００］Ｒ（＆）＝１０ＣＯＳ，ｆｉｘ—ｓｉｒｌｅ，ｌＬｏ—ｓｉｎｅ，ｃｏ沾，ｊ通常将ＡＸ，ＡＹ，△ｚ，ｋ，８：，岛，吼称为坐标系问的转换参数。为了简化计算，当ｋ，￡，占，，８，为微小量时，忽略其间的互乘项，且ＣＯＳ８—１，ｓｉｒｌｓ—ｓ。则上述模型变为：【收稿日期】２００５—１２—１２【作者简介】茹树青（１９６５一），男，辽宁阜新市人。工程师，从事工程测量工作。卦、，七＋‘ｌ，ｋ＋ＸｙＺ△△△

初中数学数据分析知识点总复习含解析

初中数学数据分析知识点总复习含解析一、选择题 1．在创建平安校园活动中，九年级一班举行了一次“安全知识竞赛”活动，第一小组6名同学的成绩（单位：分）分别是：87，91，93，87，97，96，下列关于这组数据说正确的是（） A．中位数是90 B．平均数是90 C．众数是87 D．极差是9 【答案】C 【解析】【分析】根据中位数、平均数、众数、极差的概念求解．【详解】解：这组数据按照从小到大的顺序排列为：87，87，91，93，96，97，则中位数是（91+93）÷2=92，平均数是（87+87+91+93+96+97）÷6=915 6 ，众数是87，极差是97﹣87=10．故选C．【点睛】本题考查了中位数、平均数、众数、极差的知识，掌握各知识点的概念是解答本题的关键． 2．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】【分析】由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答．【详解】解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5，则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4．故答案为B．【点睛】本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 3．已知一组数据a、b、c的平均数为5，方差为4，那么数据a+2、b+2、c+2的平均数和

方差分别为（） A．7，6 B．7，4 C．5，4 D．以上都不对【答案】B 【解析】【分析】根据数据a，b，c的平均数为5可知a+b+c=5×3，据此可得出1 3 （-2+b-2+c-2）的值；再由方差为4可得出数据a-2，b-2，c-2的方差．【详解】解：∵数据a，b，c的平均数为5，∴a+b+c=5×3=15， ∴1 3 （a-2+b-2+c-2）=3， ∴数据a-2，b-2，c-2的平均数是3；∵数据a，b，c的方差为4， ∴1 3 [（a-5）2+（b-5）2+（c-5）2]=4， ∴a-2，b-2，c-2的方差=1 3 [（a-2-3）2+（b-2-3）2+（c--2-3）2] = 1 3 [（a-5）2+（b-5）2+（c-5）2]=4，故选B．【点睛】本题考查了平均数、方差，熟练掌握平均数以及方差的计算公式是解题的关键. 4．2022年将在北京﹣﹣张家口举办冬季奥运会，很多学校为此开设了相关的课程，下表记录了某校4名同学短道速滑成绩的平均数x和方差S2，根据表中数据，要选一名成绩好又发挥稳定的运动员参加比赛，应选择（） A．队员1 B．队员2 C．队员3 D．队员4 【答案】B 【解析】【分析】

空间分析实习报告

空间分析实习报告学院遥感信息工程学院班级学号姓名日期

一、实习内容简介 1．实验目的：（1）通过实习了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系（2）熟练掌握ArcMap的基本操作及应用（3）了解及应用ArcGIS的分析功能模块ArcToolbox （4）加深对地理信息系统的了解 2.实验内容: 首先是对ArcGIS有初步的了解。了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系，了解桌面产品部分ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的相关基础知识。实习一是栅格数据空间分析，ArcGIS软件的Spatial Analyst模块提供了强大的空间分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以创建数据（如山体阴影），识别数据集之间的空间关系，确定适宜地址，最后寻找一个区域的最佳路径。实习二是矢量数据空间分析，ArcToolbox软件中的Analysis Tools和Network Analyst Tools提供了强大的矢量数据处理与分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以通过缓冲区分析得到矢量面数据，通过与其它矢量数据的叠置分析、临近分析来辅助选址决策过程；可以构建道路平面网络模型，进而通过网络分析探索最优路径，从而服务于公交选线、智能导航等领域。实习三是三维空间分析，学会用ArcCatalog查找、预览三维数据；在ArcScene中添加数据；查看数据的三维属性；从二维要素与表面中创建新的三维要素；从点数据源中创建新的栅格表面；从现有要素数据中创建TIN表面。实习四是空间数据统计分析，利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。实习五是空间分析建模，空间分析建模就是运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。按照建模的目的，可分为以特征为主的描述模型（descriptive model）和提供辅助决策信息和解决方案为目的的过程模型（process model）两类。本次实习主要是通过使用ArcGIS的模型生成器（Model Builder）来建立模型，从而处理涉及到许多步骤的空间分析问题。二、实习成果及分析实习一：练习1：显示和浏览空间数据。利用ArcMap和空间分析模块显示和浏览数据。添加和显示各类空间数据集、在地图上高亮显示数值、查询指定位置的属性值、分析一张直方图和创建一幅山体阴影图。

十进制数和单精度浮点数的相互转换

将十进制数转换成浮点格式（real*4） [例1]：十进制26.0转换成二进制 11010.0 规格化二进制数 1.10100*2^4 计算指数 4+127=131 符号位指数部分尾数部分 0 10000011 10100000000000000000000 以单精度（real*4）浮点格式存储该数0100 0001 1101 0000 0000 0000 0000 0000 0x41D0 0000 [例2]： 0.75 十进制0.75转换成二进制 0.11 规格化二进制数 1.1*2^-1 计算指数 -1+127=126 符号位指数部分尾数部分 0 01111110 10000000000000000000000 以单精度（real*4）浮点格式存储该数0011 1111 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0x3F40 0000 [例3]： -2.5 十进制-2.5转换成二进制 -10.1 规格化二进制数 -1.01*2^1 计算指数 1+127=128 符号位指数部分尾数部分 1 10000000 01000000000000000000000 以单精度（real*4）浮点格式存储该数1100 0000 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0xC020 0000

将浮点格式转换成十进制数 [例1]： 0x00280000（real*4）转换成二进制 00000000001010000000000000000000 符号位指数部分（8位）尾数部分 0 00000000 01010000000000000000000 符号位=0；因指数部分=0，则：尾数部分M为m： 0.01010000000000000000000=0.3125 该浮点数的十进制为： (-1)^0*2^(-126)*0.3125 =3.6734198463196484624023016788195e-39 [例2]： 0xC04E000000000000（real*8）转换成二进制1100000001001110000000000000000000000000000000000000000000000000 符号位指数部分（11位）尾数部分 1 10000000100 1110000000000000000000000000000000000000000000000000 符号位=1；指数=1028，因指数部分不为全'0'且不为全'1'，则：尾数部分M为1+m：1.1110000000000000000000000000000000000000000000000000=1.875 该浮点数的十进制为： (-1)^1*2^(1028-1023)*1.875 =-60