Название Дата конвертации Размер 233.9 Kb. Тип УТВЕРЖДАЮ Директор института ИНК В.А.

• Программа Для Обработки Экспериментальных Данных
• Программа Статистической Обработки Экспериментальных Данных

Клименов «»2011 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ НАПРАВЛЕНИЕ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ) ООП 201000 БИОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ (СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ, ПРОГРАММА) МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ, СИСТЕМЫ И КОМПЛЕКСЫ КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ) магистр БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА 2011 г.

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ. Обработки данных дзз. StatBase - бесплатная программа для статистических расчетов. Используется формат FDB (база.

Feb 4, 2017 - Указаны требования и этапы создания программного обеспечения по метрологической обработке экспериментальных данных. По завершении программы обработки предусмотреть возможность хранения информации, выдачи ее на экран монитора и печатающие устройства. Обработка экспериментальных. Рабочая программа. Методах обработки данных.

КУРС 2 СЕМЕСТР 3 ^ КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ 4 ПРЕРЕКВИЗИТЫ М3.В4 КОРЕКВИЗИТЫ M 3.Б3 ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС: Лекции 18 час. Практические занятия 18 час. Лабораторные занятия 36 час.

^ АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ 72 час. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 54 час. ИТОГО 126 час. ФОРМА ОБУЧЕНИЯ очная ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ экзамен ^ ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ кафедра промышленной и медицинской электроники Института неразрушающего контроля ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ( Г.С. Евтушенко) РУКОВОДИТЕЛЬ ООП ( А.А.Аристов) ПРЕПОДАВАТЕЛЬ ( К.С.Бразовский) 2011 г.

Инструкция магнитолы киа сид. Плюсом к SAA7709H.

Цели освоения дисциплины Целью учебной дисциплины является:. в области обучения – формирование компетенций, специальных знаний, умений, навыков организации и планирования экспериментов и автоматизации обработки экспериментальных данных медицинских исследований; в области воспитания – научить эффективно работать индивидуально и в команде, проявлять умения и навыки, необходимые для профессионального, личностного развития; в области развития – подготовка студентов к дальнейшему освоению новых профессиональных знаний и умений, самообучению, непрерывному профессиональному самосовершенствованию. Место дисциплины в структуре ООП Дисциплина М3.В1 «Автоматизация обработки экспериментальных данных» относится к вариативной части профессионального цикла дисциплин. Пререквизитом данной дисциплины является М3.В2 «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях». Предварительно должны быть обязательно изучены такие дисциплины как Б3.В1 «Системный анализ», ^ 3. Похожие: Кореквизиты «Математические методы обработки экспериментальных данных», Высшая математика, Элементы векторной алгебры «Приборостроение». Дисциплина реализуется на базе кафедры Физические методы и приборы контроля качества Института неразрушающего.

Кореквизиты «Математические методы обработки экспериментальных данных», «Общая физика», «Общая и неорганическая химия», «Физическая. Формирование знаний в области современных методов исследования и диагностики неорганических материалов, а также приобретение навыков. Целью данной дисциплины является обучение студентов концептуальному и логическому проектированию баз данных, защите данных, алгоритмам.

Целью преподавания дисциплины «Базы данных» является формирование у студентов глубоких теоретических знаний в области управления. Дзз; освоить методы и алгоритмы обработки данных дзз и получить базовые понятия по технологии обработки данных дзз; получить необходимые. Дзз; освоить методы и алгоритмы обработки данных дзз и получить базовые понятия по технологии обработки данных дзз; получить необходимые. Пререквизитом данной дисциплины является в5 «Методы обработки биомедицинской информации». Предварительно должна быть изучена дисциплина.

УДК 004.42 Программа для обработки экспериментальных данных сигнальной информации сверхдлинноволновых передатчиков 1 Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 3. Обоснована необходимость создания программы для обработки данных, полученных в эксперименте по изучению распространения сверхдлинноволновых радиосигналов. Выбрана подходящая среда программирования. Разработана программа, позволяющая быстро обрабатывать большие массивы экспериментальных данных. Ключевые слова: радиоволны; сверхдлинноволновой диапазон; обработка данных; программирование в среде MATLAB. THE PROGRAM FOR EXPERIMENTAL DATA PROCESSING OF SIGNAL INFORMATION FROM ULTRALONGWAVE TRANSMITTERS. Poletaev Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.

The program for experimental data processing of signal information from ultralongwave transmitters. In the article there is theoretically substantiated the need to create a program for processing the data gained in a research experiment on the exploration of ultralongwave radio signals. There is selected a correct programming environment.

In the article there is presented a program that allows to process bulks of experimental data. Key words: radio waves, ultralongwave range, data processing, programming in the MATLAB environment. СДВ-диапазон (частоты 3-30 кГц) широко используется для дальней радиосвязи в системах радионавигации и для передачи сигналов единого времени и эталонных частот 3. Так как распространение электромагнитных колебаний СДВ диапазона происходит в волноводном канале Земля – ионосфера, то на распространение радиоволн оказывают влияние такие параметры, как концентрация электронов в ионосфере, геомагнитные бури, солнечный ветер, электромагнитное излучение Солнца (рентгеновское, ультрафиолетовое), космические лучи, электрические свойства поверхности Земли и др. В настоящее время работы по предвестникам землетрясений, прогнозам времени землетрясения остаются самыми актуальными проблемами геофизики. Электромагнитные методы в настоящее время используются для краткосрочного прогноза землетрясений, поскольку накоплено множество доказательств сейсмоэлектромагнитных явлений в широком диапазоне от усилителя низких частот (УНЧ) до высоких частот (ВЧ). В нашем эксперименте производится исследование нижней ионосферы с помощью когерентных СДВ-сигналов различных радионавигационных станций, расположенных в Великобритании, Норвегии, Франции, США, Австралии и Японии.

Средства наблюдения таких явлений протягиваются от поверхностных до наблюдений на спутниках 4. Интерес к ним определяется как возможностью практического применения этих эффектов для определения времени будущего землетрясения, так и фундаментальными проблемами литосферно-атмосферно-ионосферных связей. Из всего спектра частот, поступивших на приемную антенну в Иркутске, выделяется сигнал от 10 таких станций. Сигнал от каждой станции оцифровывается, усредняется за 1 секунду и записывается в файл с расширением.txt. 1, студент физико-технического института, техник в Технопарке НИУ ИрГТУ, e-mail:.@.ru Poletaev Alexander h, technician, student of the Physico-Technical Institute ISTU. Tel.: (39, e-mail:.@.ru. Для анализа больших объёмов экспериментальных данных необходима программа, которая бы автоматически производила обработку полученной информации, позволяла считывание записанных текстовых файлов, группировку данных за сутки, за месяц или за произвольно заданный интервал времени.

Также необходимо иметь возможность наложения или соотнесения по времени графиков экспериментальных данных и данных о других физических процессах (движение терминатора, уровень рентгеновского излучения Солнца, напряженность магнитного поля Земли, плотность и скорость солнечного ветра и т. Выбор программной среды, реализация программы обработки данных.

Среди бурно развивающихся систем компьютерной математики (СКМ), в первую очередь ориентированных на численные расчеты, особо выделяется матричная математическая система MATLAB. Из-за большого числа поставляемых с системой пакетов расширения MATLAB эта система является и самой большой из СКМ, ориентированных на персональные компьютеры. Она фактически стала мировым стандартом в области современного математического и научно-технического. Эффективность MATLAB обусловлена, прежде всего, ее ориентацией на матричные вычисления с программной эмуляцией параллельных вычислений и упрощенными средствами задания циклов 1. MATLAB представляет собой высокоуровневый технический вычислительный язык и интерактивную среду для разработки алгоритмов, и анализа данных, числовых расчетов. Используя MATLAB, можно решать технические и вычислительные задачи гораздо быстрее, чем с помощью традиционных языков программирования, таких как C, C и Fortran 2. Программа содержит сотни команд для работы в области математики, имеет возможность взаимодействовать с другими языками программирования, производить симуляцию и моделирование.

На сегодняшний день в среде MATLAB разработана и используется для обработки данных программа «VLF Plotter». На начальном этапе производится считывание данных, структурирование по времени. В результате создается массив данных, хранящий информацию о средней амплитуде СДВ-сигнала за указанный период времени.

В случае отсутствия части данных за какой-либо интервал времени массив заполняется нулями. Далее производится усреднение сигнала. Пользователь задает интервал и шаг усреднения (реализован алгоритм «скользящего» усреднения) либо, если необходимо, отключает эту функцию. Обработанные данные выводятся на график с четкой фиксацией времени и амплитуды сигнала.

Такое представление позволяет визуально оценить процессы, протекающие в ионосфере, и получить начальное представление об условиях распространения сигналов. Обработка производится по всем принимаемым станциям. Полученный структурированный массив данных после обработки записывается в отдельный файл. Пример выполнения программы.

Рабочая директория программы (рис.1) содержит папку data, в которую копируются данные для обработки, текстовый документ Information. Txt, хранящий данные о станциях, M-файл с текстом программы. Рабочая директория программы « VLF Plotter » Содержание документа Information.

Программа Для Обработки Экспериментальных Данных

Программа автоматически определяет количество принимаемых станций и создает структуру, куда загружается информация о передающих станциях и экспериментальные данные (рис.2). Содержание документа Information. Txt Пример группировки данных сигнала 19,8 кГц от станции в North West Cape (Australia) за трое суток (4−6 ). Интервал усреднение данных – 20 с, шаг сдвига интервалов – 5 с (рис. Настройки vray для интерьера sketchup. Группировка данных за трое суток При загрузке данных за большой период времени можно выбрать день и получить суточный график изменения амплитуды сигнала. Например, выбран сигнал из Японии (22.2 кГц) за (рис.4). Суточное изменение амплитуды сигнала из Ebino, Japan (22,2 кГц) Для анализа полученных данных реализована возможность совмещения с графиками изменения других физических прочесов, например движения терминатора по поверхности Земли.

Это позволяет получить представление об освещенности трассы, по которой распространяется сигнал. Например, для сигнала из Ле Блана (Франция, 18.3 кГц) хорошо видны суточные изменения сигнала в привязке к времени захода и восхода солнца (а также времени наступления и окончания вечерних и утренних гражданских сумерек) в пунктах приема и передачи. Это уже позволяет судить о процессах изменения концентрации ионов в D-слое, процессах отражения и поглощения сигнала в D и E слоях ионосферы (рис. Сопоставление графиков движения терминатора и сигнала из Le Blanc, France (18.3 кГц), принятого Программа первичной обработки данных в среде MATLAB позволяет визуализировать амплитуд сигналов СДВ-станций, при необходимости усреднять данные, производить выборку данных и сохранение их для дальнейшей обработки.

В последующем программа будет дополнена блоками спектрального и корреляционного анализов. Библиографический список 1. MATLAB 7./R2006/R2007: самоучитель. М.: ДМК Пресс, 2008. Hunt, Ronald L. Lipsman, Jonathan M. A Guide to Matlab for beginners and experienced users.

«Matlab»: официальный курс Кембриджского университета. М.: Лучшие книги, 2008. Нестеров направления исследования распространения радиоволн СДВ-диапазона в Дальневосточном регионе, 2009. Соловьева крупномасштабных ионосферных возмущений сейсмического происхождения зондирующими низкочастотными сигналами. М.: Наука, 2008. Домашний очаг.:.

История:. Окружающий мир:. Справочная информация.:.:.:.:.:.

Программа Статистической Обработки Экспериментальных Данных

Техника.:. Образование и наука:. Предметы:. Мир:.:. Бизнес и финансы:.:.:.