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如何处理大量数据及计算

今天给大家分享粗大数据处理公式，其中也会对如何处理大量数据及计算的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

粗大误差：在一定的测量条件下，超出规定条件下预期的误差称为粗大误差，一般地，给定一个显著性的水平，按一定条件分布确定一个临界值，凡是超出临界值范围的值，就是粗大误差，它又叫做粗误差或寄生误差。

“粗大误差”这一概念在实际应用中，指的是那些明显超出正常范围的异常值。它们可能是由于测量操作失误、仪器故障、环境突变等原因引起，与系统误差和随机误差有着本质区别。识别和处理“粗大误差”通常需要对数据进行仔细检查，以确保分析结果的准确性。

（图片来源网络，侵删）

粗大误差：在一定条件下，测量结果明显偏离真值时所对应的误差，称为粗大误差。产生粗大误差的原因有读错数、测量方法错误、测量仪器有缺陷等等，其中人身误差是主要的，这可通过提高测量者的责任心和加强测量者的培训等方法来解决。

主成分变换是多波段遥感图像增强常用的一种方法。它是一种基于图像统计特征的多维正交线性变换，变换后的新组分图像反映了地物总的辐射差异和某些波谱特征，同时还具有分离信息、减少相关、突出不同地物的作用。利用不同新组分图像进行彩色合成，可显著提高彩色增强效果，有助于岩性的区分。

图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。

（图片来源网络，侵删）

基础图像***用RGB假彩色合成和IHS变换的融合处理方法制作。根据工作区的图像数据统计分析，并通过试验对比，选用ETM741 作假彩色合成，该图像效果较好，色彩丰富，层次分明，岩性、构造的可解度高。

遥感图像的增强处理方法有光学增强处理和数字图像增强处理（就是大部分要和电脑打交道的），现在由于电脑的普及，多是用电脑处理数字图像。数字图像的处理方法有很多种，这要取决于你的目的。

一）数据处理软件遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。

为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。

水准测量取数方法主要是通过在地面两点间安置水准仪，观测竖立在两点上的水准标尺，按尺上读数推算两点间的高差。数据处理则涉及由已知高程点出发，沿选定的水准路线逐站测定各点的高程。

以下是处理水准数据的基本步骤：导入数据：使用LGO导入水准仪器测量的数据文件，可以是ASCII文本文件或原始数据文件。数据编辑：对导入的数据进行编辑，包括删除错误数据、添加备注等。数据调整：使用LGO的水准调整功能来进行数据的平差和调整。

平均值法，取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。

1、系统误差：在相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定或遵循一定规律变化的误差。产生系统误差的主要原因有仪器误差、使用误差、影响误差、方法和理论误差，消除系统误差主要应从消除产生误差的来源着手，多用零示法、替代法等，用修正值是减小系统误差的一种好方法。

2、测量的误差分为以下几种：随机误差随机误差是在测量过程中由于某些随机因素引起的误差。这些随机因素可能是由于环境因素、操作人员的技术水平差异等导致的。随机误差往往服从一定的统计规律，如正态分布。尽管我们不能完全消除随机误差，但可以通过增加测量次数、改进测量方法等方式来减小其影响。

3、在水准测量过程中，误差问题一直是影响测量精度的重要因素。这些误差主要体现在三个方面：仪器误差、人为误差以及外界环境影响误差。首先，让我们来探讨仪器误差。这主要涉及以下几个方面：①视准轴与水准管轴不平行导致的误差；②水准标尺的误差；③望远镜调焦机构隙动差。这些因素都会影响测量的准确性。

4、测量的误差主要有以下几种：随机误差。这种误差是由许多不确定和微小的变化因素引起的，例如测量设备的微小波动、环境条件的微小变化等。由于这些变化因素的随机性，随机误差呈现出无规律、大小不定且正负不确定的特点。

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