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2025-01-21 09:31:07科學數據處理: 科學數據處理是對科學實驗、觀測等活動中產生的數據進行收集、整理、分析、解釋和存儲的過程。它涉及數據清洗、轉換、統(tǒng)計分析、數據挖掘等方法，運用統(tǒng)計學、計算機科學和數學知識?？茖W數據處理旨在提取有用信息，支持科學研究、決策制定和技術創(chuàng)新，對推動學科發(fā)展和提升科研水平具有重要意義。

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科技部發(fā)布(SKA)專項第一階段科學數據處理工作包建設信息征集工作

根據國際組織工作安排，SKA項目擬于2021年中開始第一階段的工程采購和建設工作，并于近日開始面向成員征集第一階段科學數據處理工作包(SDHP)建設的信息。

3372
2020-12-29
平方公里陣列射電望遠鏡科學數據處理工作包建設信息

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: AA-PRO系列原子吸收數據處理工作站; 國內北京; 面議; 上海昔今生物集團有限公司
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科學數據處理問答

2023-10-13 15:12:23空白和樣品的數據處理: 空白和樣品的數據處理第一種：我是用樣品檢測值減去空白的檢測值，然后帶入國標公式計算第二種：我分別把空白檢測值和樣品檢測值帶入國標公式，算出結果后，再進行相減理論上這兩種結果都是一樣的，但是我想了解應該是用哪一種呢？

2024-12-05 16:24:54圓二色譜儀如何做相關實驗？數據處理如何進行？: 圓二色光譜儀是一種重要的分析儀器，廣泛應用于化學、生物學、材料科學等領域。它主要用于測量分子在不同波長下的圓二色效應，能夠提供關于分子結構、構象及其相互作用的重要信息。圓二色光譜儀的工作原理圓二色光譜儀的基本原理是基于圓偏振光與樣品相互作用后的吸收差異。圓偏振光是具有特定旋轉方向的光波，分為右旋圓偏振光和左旋圓偏振光。當這兩種光波穿過樣品時，分子中不對稱結構會對兩種光的吸收產生差異，這種差異即為圓二色效應。圓二色光譜儀的應用領域生物分子結構研究：圓二色光譜儀廣泛應用于蛋白質、核酸等生物大分子的結構研究。它可以用來探測蛋白質的二級結構，了解蛋白質的構象變化和折疊過程。藥物設計與開發(fā)：在藥物研發(fā)過程中，圓二色光譜儀常用于評估候選藥物分子與靶標蛋白的結合能力。通過分析藥物分子與蛋白質的相互作用，研究人員可以預測藥物的穩(wěn)定性和生物活性，從而優(yōu)化藥物設計。材料科學：圓二色光譜儀不僅限于生物領域，還廣泛應用于材料科學中。它能夠用來分析高分子材料的結構，尤其是在研究手性材料和聚合物的光學特性時，圓二色光譜儀提供了一個重要的實驗手段。圓二色光譜儀實驗的操作流程圓二色光譜儀的實驗操作通常包括以下幾個步驟：樣品制備：實驗的步是制備合適的樣品。對于溶液樣品，研究人員需要確保溶液的濃度合適且均勻。對于固體樣品，可能需要制成薄膜或其他形式，以確保光線能夠充分穿透。儀器校準：在開始實驗前，必須對圓二色光譜儀進行校準，確保其測量結果準確。校準工作通常包括設置適當的波長范圍和掃描速度，以及調節(jié)光源強度。數據采集：在樣品放置好并確保儀器設置正確后，開始進行數據采集。圓二色光譜儀會自動掃描不同波長的圓偏振光，并記錄光的吸收差異。數據分析：實驗完成后，研究人員可以通過專門的軟件對收集到的數據進行處理與分析。常見的分析方法包括二級結構預測、構象變化監(jiān)測以及與其他物質的相互作用研究。圓二色光譜儀的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)圓二色光譜儀在很多領域具有顯著的優(yōu)勢。其非破壞性、靈敏度高、操作簡便等特點，使得它成為研究分子結構和動力學過程的重要工具。圓二色光譜儀也面臨一些挑戰(zhàn)，如對樣品濃度要求較高，以及對于復雜系統(tǒng)的分析可能會受到干擾。在實際應用中，研究人員需要結合其他實驗技術，如核磁共振（NMR）或X射線晶體學，來進一步驗證實驗結果。

2023-06-12 10:35:36轉載 | 高光譜遙感數據處理系列（六）監(jiān)督分類: 高光譜遙感數據處理系列（六）非監(jiān)督分類是一種面對數據本身的分類方法，與之相對應的：監(jiān)督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數據，通過建模的方式將這些數據與對應的類型建立映射關系，并將這種關系應用到未知類型的數據上的過程。如果每種類型用一個數字來表示，分類任務可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數據集作為先驗知識進行訓練，稱為訓練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調查的方式獲取訓練集。構建訓練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進行興趣區(qū)選取：ROI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復選框⑤所示的Multi Part復選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內的圖像進行統(tǒng)計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選，還可以使用像元，自動區(qū)域生長，閾值選取等方式產生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓練集選擇完畢后就可以進行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最大似然（Maximum Likelihood）神經網絡（Neural Net）支持向量機（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法，最大似然法和波譜角方法。01最大似然法在ENVI的幫助文件中詳細介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最大似然法定義為:最大似然分類假設每個波段中每個類別的統(tǒng)計數據呈正態(tài)分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最高概率（即最大似然）的類別。根據該定義，最大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最大似然分類工具。首先要選擇進行訓練的數據，需要強調的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數等于波段數的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標準光譜。SAM的本質是將分類問題轉化為對比未知類別數據與標準光譜的余弦距離的問題。需要強調的是，我們選擇主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：小結本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結果，這大大減少了進行后續(xù)處理的成本。但是對于遙感應用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數據和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構建質量高、數量多的訓練集，權衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問題。

2023-10-18 10:54:18試驗儀器，讓科學觸手可及

2023-01-10 13:08:36高光譜遙感數據處理系列（一）高光譜數據讀取與可視化: 高光譜遙感數據處理系列（一）地表反射的太陽輻射包含著豐富的信息，從太陽外層大氣的吸收到地球大氣的吸收，經過與地物的相互作用反射回大氣，最終被傳感器捕獲。高光譜遙感可以在每個像元獲取高分辨率的光譜數據，這些光譜信息提供了一種理解事物的新的維度。下圖展示了幾種典型地物的光譜?？梢钥闯霾煌匚镎宫F出顯著不同的光譜特征。除此之外，同種地物在不同狀態(tài)下，也可能在特定波段展現出顯著不同的光譜特征。通過比對光譜數據，可以實現對地物區(qū)分，狀態(tài)區(qū)分，異常監(jiān)測等難以通過傳統(tǒng)遙感手段實現的應用。高光譜遙感被廣泛應用于農林業(yè)、礦業(yè)、環(huán)境、保險、等領域。太陽輻射與典型地物反射率通常彩色影像有紅綠藍三個波段，多光譜影像有幾到十幾個波段，而高光譜影像有著幾十到上百個波段。波段的增加除了提高了信息量，還使得數據量成比例增加。這種數據量對計算機的性能提出了較高的要求，更多的是要求對處理者新的思路和方法。在接下來的文章中，我們將詳細介紹高光譜數據的處理流程與方法，希望能在此過程中給讀者以新的思考。Hyperspectral light sheet microscopy | Nature CommunicationsENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美國Exelis Visual Information Solutions 公司的旗艦產品。它是由遙感領域的科學家采用交互式數據語言IDL (Interactive Data Language) 開發(fā)的遙感圖像處理軟件。ENVI已經廣泛應用于科研、環(huán)境保護、氣象、石油礦產勘探、農業(yè)、林業(yè)、醫(yī)學、國防&安全、地球科學、公用設施管理、遙感工程、水利、海洋、測繪勘察和城市與區(qū)域規(guī)劃等領域。雙擊ENVI圖標打開ENVI軟件，可以看到ENVI軟件的主界面由以下六個部分組成：①菜單欄、②工具欄、③圖層管理窗格、④圖像顯示部分、⑤工具箱、⑥狀態(tài)欄。ENVI軟件的布局如圖所示，首先點擊依次點擊①菜單欄->File->Open，在彈出的對話框中選取所需要的文件，一般的ENVI文件由兩部分組成，文件本體和頭文件（.hdr）。文件本體記錄了文件的數據信息，而頭文件中記錄了關于這些數據信息的描述。使用記事本文件可以直接打開hdr文件，可以看到其中包括了：操作記錄Samples：柵格列數Lines：柵格行數Bands：波段數Header offset：文件開頭到實際數據起始位置的偏移量File type：文件類型Data type：數據存儲類型，用數字表示bit位數Interleave：存儲順序Map Info：圖像采用的投影系統(tǒng)參數，坐標系統(tǒng)及單位Coordinate System String：詳細的坐標系統(tǒng)信息Wavelength：每個波段所對應的波長兩個文件應該放在同一目錄下面，ENVI在讀取時會自動進行關聯。任選其中一個文件都可以打開該文件，但是ENVI對兩個文件的處理方式有所不同。如果選擇.hdr文件，ENVI會直接載入顯示文件的第一個波段，如下圖所示。使用鼠標滾輪可以對圖像進行縮放操作，使用②工具欄中的工具可以對圖像進行拖動縮放等一系列操作。加載成功的圖像會顯示在③圖層管理區(qū)，通過點擊圖像前面的勾選框來控制圖像在④圖像顯示區(qū)的顯示與否。使用如果打開文件本體，ENVI會彈出Data Manager窗口該窗口包含三個部分，分別是①波段信息、②文件信息、③RGB波段選取。①中展示了所有波段的名稱，②中是經過處理后的頭文件信息，③是進行RGB合成的波段選取，點擊三種顏色的方框后，在①中單擊選擇波段，選擇完成后點擊Load Data。如果只想要顯示一個波段的灰度影響可以在①中選中目標波段后直接點擊Load Greyscale。RGB 合成象素值的彩色圖，就是將三個波段的數據分別通過紅、綠、藍三個通道加載，然后進行渲染。將多波段影像數據添加到地圖中之后，可使用多波段柵格數據集中的任意三個可用波段的組合來創(chuàng)建 RGB 合成圖。與僅處理一個波段相比，通過將多個波段共同顯示為RGB 合成圖通?？蓮臄祿占礁嘈畔?。來源：簡書通常我們選取650nm、550nm和450nm分別賦給RGB通道進行合成以獲得最佳的顯示效果。顯示效果如下圖：在②工具欄中選擇按鈕，ENVI會在圖上顯示框標，并彈出光譜特征（Spectral Profile)窗口。光譜特征窗口中顯示了框標中心白點所在像元的光譜曲線。如下圖所示：點擊光譜特征窗口中的，可以對光譜曲線進行一些操作，如平滑，計算NDVI，顯示RGB波段所在位置等：小結本文介紹了高光譜影像的基本原理以及簡單的讀取及可視化操作。使用ENVI軟件可以實現大部分簡單的高光譜數據處理。在接下來的教程中，我們將從植被指數提取、高光譜濾波、非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類等方面介紹ENVI軟件的使用。除此以外，我們還將介紹基于Python的高光譜處理，從編程角度介紹高光譜相關知識，以及高光譜數據與大數據處理的結合。參考：【1】百度百科【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86