1) on-site data processing
现场数据处理
2) potential field data processing
位场数据处理
1.
This paper expounds the mathematical theory of KL transformation method, and presents a new approach to eliminate the random noise which has the same frequency spectrum range as the signal in potential field data processing by using the KL transformation.
应用KL变换方法在位场数据处理中消除信号频段上的干扰噪声,确定出信号和随机噪声所对应的特征范围,提取信号特征并重构数据,使随机噪声的影响降到最低限度,从而提高信噪比。
3) field division data processing
场分割数据处理
5) field data
现场数据
1.
Modeling a super-heater of power plant based on neural network using field data;
基于现场数据的电站过热器神经网络建模
2.
A design for reliability field data collection system of electric locomotive based on RAMS demands
基于RAMS要求的电力机车可靠性现场数据采集的一种设计
3.
This paper demonstrates the estimation methods of reliabilty characteristics of electrical products and the advantages of applying field data.
本文论述了电工产品可靠性特征大的评估方法和应用现场数据的优点，讨论了产品的非多数及无分布的寿命数据统计分析，并给出数字实例，计算结果是符合实际的。
6) on-line data
现场数据
1.
Identifiability of building thermal system models using on-line data;
基于现场数据热工对象建模的可辨识性
2.
Based on on-line data and the modeling theory of neural network,the dynamic models of drum steam pressure and main steam pressure are established.
基于现场数据与神经网络的建模理论,建立了火电机组汽包压力与主汽压力的动态模型,并对所建立的汽压增量模型进行了仿真研究。
3.
Based on lots of on-line data, dynamic models of drum-steam pressure could be built.
在对原汽包压力机理模型分析的基础上,由可测变量代替原机理模型中的不可测变量,在满足小扰动的条件下,对汽包压力建模过程中的非线性过程进行了线性化处理;利用汽包压力以及各输入数据小范围内变化以及接近线性化的现场数据,建立了不同变工况下的汽包压力动态数学模型,并且对其进行了仿真研究。
补充资料：测绘数据处理
测绘数据处理
survey data processing
eehui shulu ehuli测绘数据处理(survey data processing)指工程勘察测童中所获得的大量相关数据进行统计、归纳、整理的过程。相关数据包括数字、文字、符号、曲线和图形等，如观测数据、检验数据、原始数据等，对这些数据进行归纳整理、检验分类、计算变换等的处理后，得出工程需要的数据、表册、图形等结果。 测绘数据处理分为一般计算、平差计算和计算机辅助成图。 一般计算包括在工程勘察测绘中，若干工序间各种数据按严格数学关系所进行的计算和变换工作。如大地坐标与高斯一克吕格平面直角坐标的相互转换，平面直角坐标与极坐标的相互转换，各种线路特征点的计算，单纯的统计假设检验，等等。它是分布在各项测绘工作中的一个子工序，特点是数据之间没有几何矛盾，不需进行几何平差。 平差计算为了消除平面或高程控制网中各观测值之间的几何矛盾(称为几何条件)，按最小二乘法求定控制网中各几何元素(方向、距离、高差、方位、坐标、高程)的最佳估值和评定观测元素及其函数精度所进行的工作。 一个平差计算单元的数据，可分为起始数据(已知高精度的边长、方位、高程等)、观测数据(水平方向、边长、高差等)和待求数据(未知点的坐标、高程等)三类。起始数据和待求数据是非随机性数据。观测数据是随机性数据，含有误差，误差可分为系统误差和偶然误差两类。对某一个具体观测量，在相同条件下作一系列观测，系统误差表现为按一定规律变化或保持常数;而偶然误差在大小和符号上都表现出偶然性，但从大量偶然误差的总体看，它是服从正态分布的，即在一定的观测条件下:偶然误差的绝对值不会超过一定的限值;绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的可能性大;绝对值相等的正误差和负误差出现的可能性相等，偶然误差的理论平均值为零。最小二乘法是针对偶然误差的处理方法。 在求定平面控制点的坐标或高程控制点的高程时，必须观测足以确定构网形状的那些量(称为必要观测量)。例如为了确定平面三角形三内角的大小必须观测其中任意两个角度，这两个角度就是必要观测量。但为了检核质量和提高精度还要观测另外一些量(称为多余观测量)。如前述的三角形观测了三个内角，就有一个量是多余观测量，观测量之间就会出现某些几何矛盾，例如平面三角形三内角的观测值总和不等于1800，要消除这些矛盾，即产生平差问题。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条