精华内容
下载资源
问答
  • 做标准曲线的目的
    千次阅读
    2020-12-22 16:16:44

    二、回流温度曲线的一般技术要求及主要形式:

    1.回流温度曲线各环节的一般技术要求:

    一般而言,回流温度曲线可分为三个阶段:预热阶段、回流阶段、冷却阶段。

    ①预热阶段:

    预热是指为了使锡水活性化为目的和为了避免浸锡时进行急剧高温加热引起部品不具合为目的所进行的加热行为。

    •预热温度:依使用锡膏的种类及厂商推荐的条件设定。一般设定在80~160℃范围内使其慢慢升温(最佳曲线);而对于传统曲线恒温区在140~160℃间,注意温度高则氧化速度会加快很多(在高温区会线性增大,在150℃左右的预热温度下,氧化速度是常温下的数倍,铜板温度与氧化速度的关系见附图)预热温度太低则助焊剂活性化不充分。

    •预热时间视PCB板上热容量最大的部品、PCB面积、PCB厚度以及所用锡膏性能而定。一般在80~160℃预热段内时间为60~120see,由此有效除去焊膏中易挥发的溶剂,减少对元件的热冲击,同时使助焊剂充分活化,并且使温度差变得较小。

    •预热段温度上升率:就加热阶段而言,温度范围在室温与溶点温度之间慢的上升率可望减少大部分的缺陷。对最佳曲线而言推荐以0.5~1℃/sec的慢上升率,对传统曲线而言要求在3~4℃/sec以下进行升温较好。

    ②回流阶段:

    •回流曲线的峰值温度通常是由焊锡的熔点温度、组装基板和元件的耐热温度决定的。一般最小峰值温度大约在焊锡熔点以上30℃左右(对于目前Sn63 - pb焊锡,183℃熔融点,则最低峰值温度约210℃左右)。峰值温度过低就易产生冷接点及润湿不够,熔融不足而致生半田,一般最高温度约235℃,过高则环氧树脂基板和塑胶部分焦化和脱层易发生,再者超额的共界金属化合物将形成,并导致脆的焊接点(焊接强度影响)。

    •超过焊锡溶点以上的时间:由于共界金属化合物形成率、焊锡内盐基金属的分解率等因素,其产生及滤出不仅与温度成正比,且与超过焊锡溶点温度以上的时间成正比,为减少共界金属化合物的产生及滤出则超过熔点温度以上的时间必须减少,一般设定在45~90秒之间,此时间限制需要使用一个快速温升率,从熔点温度快速上升到峰值温度,同时考虑元件承受热应力因素,上升率须介于2.5~3.5℃/see之间,且最大改变率不可超过4℃/sec。

    ③冷却阶段:

    高于焊锡熔点温度以上的慢冷却率将导致过量共界金属化合物产生,以及在焊接点处易发生大的晶粒结构,使焊接点强度变低,此现象一般发生在熔点温度和低于熔点温度一点的温度范围内。快速冷却将导致元件和基板间太高的温度梯度,产生热膨胀的不匹配,导致焊接点与焊盘的分裂及基板的变形,一般情况下可容许的最大冷却率是由元件对热冲击的容忍度决定的。综合以上因素,冷却区降温速率一般在4℃/S左右,冷却至75℃即可。

    更多相关内容
  • 标准曲线的定义标准曲线是指通过测定一系列已知组分的标准物质的某理化性质,从而得到该性质的数值所组成的曲线。标准曲线是标准物质的物理/化学属性跟仪器响应之间的函数关系。在分析化学实验中,常用标准曲线法...

    标准曲线的定义

    标准曲线是指通过测定一系列已知组分的标准物质的某理化性质,从而得到该性质的数值所组成的曲线。标准曲线是标准物质的物理/化学属性跟仪器响应之间的函数关系。

    在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。与校正曲线不同,它是以标准溶液及介质组成的标准系列,标绘出来的曲线。校正曲线的标准系列的伴生组分必须与试样相匹配,以便测量结果的准确。只有标准曲线与校正曲线相重合的条件下,才可以用标准曲线来代替校正曲线。

    0034e2ff6abc8eb5cf9ff0338a00819f.png

    标准曲线应用

    实用性,这是做标准曲线的重要前提;这个问题实际很简单:样品的仪器响应能否用标准曲线来推导其理化属性?答案建立在仪器响应的特异性和标准系列和样品的匹配性上面。一方面科学研究总是力求仪器的响应对于标准和样品是一视同仁;同时也要求样本跟标准基体匹配。这样,可以理解大多数分析要求标准曲线和样品同批测定(除非经过实验,标准曲线的变化不大),也可以理解在做大批量检测的时候要插入QC检验样本,以考察仪器的稳定性。

    现有方法趋向于标准曲线适用于较宽的样品浓度范围。在较宽的浓度跨度和有限的标准点的情况下,均匀的分布浓度点是最佳选择,这样对该标准曲线覆盖的浓度范围内,对于所有的浓度所提供的信息量都是相同的。奇数点的设置来源于已知信息,先确定浓度的范围,在该浓度范围先确定中间点,然后在中间点左右分布对称的标准曲线点,所以出来的总是奇数个点。

    67019cda86a97daa70e54748d92c8032.png

    分光光度计制作标准曲线步骤方法

    1、配制相应的标准系列;

    2、以空白为参比(或水)测得系列吸光度;

    3、以标准溶液的吸光度为纵坐标,对应的标准溶液的含量为横坐标,找出相对的点;

    4、将点用一条直线连接起来;尽量将点都落在线上;(绘制标准曲线;)

    5、由此根据测得的样品的吸光度查找相对的含量;

    dfb7abb0504b3e71c64d83071383c11e.png

    分光光度法制作标准曲线的影响因素

    标准曲线是直接用标准溶液制作的曲线,是用来描述被测物质的浓度(或含量)在分析仪器响应信号值之间定量关系的曲线。在分光光度法分析中,被测物质的浓度在仪器上的响应信号值在一定范围内呈直线关系,水样测定的结果可以从标准曲线上查出。因此标准曲线制作的好坏,将会影响测定结果的准确度。

    1、标准曲线的表达式标准曲线应是一条通过原点的直线,如果坐标上各浓度点基本在一条直线上可不进行回归处理,但在实验中不可避免地存在测定误差,往往会有一、二点偏离直线,此时可用最小二乘法进行回归分析,然后绘制曲线,通常称为回归直线,而代表回归直线方程叫回归方程,表达式为:y=bx+a(式中:b为直线斜率,a为y轴上的截距,x为被测溶液的浓度,y为吸光度,是多次测定结果的平均值)。

    在实际工作中,制作标准曲线的目的,是要借助它来查出水样中被测物质的浓度,而不是由x值通过回归方程去求得最可靠的y值,为了便于将观察到仪器响应信号值代入回归方程中直接计算试样的浓度或含量,勿需去绘制标准曲线再从曲线上查出被测物的浓度,改用下式计算;x=by+a(式中:a为x轴线上的截距,其它解释同前)。

    2、标准曲线的参数标准曲线有3个参数,即相关系数r,斜率b

    分光光度计制作标准曲线的意义

    以某一特定波长条件下由分光光度计分别测出一系列不同溶度标准溶液然的吸光度值,以吸光光度值为纵坐标,相应的溶液浓度为横坐标,在坐标纸上可作出一条吸光度与浓度成正比通过原点的直线,称作标准曲线。绘制标准曲线的实用意义就是只要测得其吸光度值即可在标准曲线上查出相应的浓度值。

    展开全文
  • 而普遍采用的标准曲线已然是分析检测中的常规工作,本篇内容以讲解加问答的形式探讨标准曲线使用过程中的难点和误区,结合数据处理版面关于标准曲线的问题交流,以期答疑解惑、共同精进。 内容提要 本文内容共分为...

    分析检测的首要任务是定性和定量,定性可以说是有和无的问题,定量是提供待测物质含量范围的一个过程,这当中包含了任何定性定量都有不确定度的含义。而普遍采用的标准曲线已然是分析检测中的常规工作,本篇内容以讲解加问答的形式探讨标准曲线使用过程中的难点和误区,结合数据处理版面关于标准曲线的问题交流,以期答疑解惑、共同精进。

    内容提要

    本文内容共分为【四个部分】
    1、标准曲线的本质:系列浓度待测物质与响应的关系,用以推算样品含量。
    2、标准曲线的做法:3点以上,至少重复2次,浓度均匀设置。
    3、标准曲线的检验:拟合检验、失拟检验和斜率、截距检验。
    4、标准曲线使用中的问题。
    标准曲线的本质

    分析检测中的标准曲线是指一系列已知含量(浓度/量)的物质与仪器响应/信号之间的关系,数学处理就是曲线方程,图形表示就是标准曲线。标准曲线的目的是可以根据标准曲线查出待测物质的含量。当我们得到一系列已知含量的物质的响应后,就会去建立函数关系,数学上称曲线拟合,由于直线最为简单,所以常常用直线方程加以拟合,当然会用到多项式拟合等其他方式。

    标准曲线的核心问题要解决:
    1、能找到确切浓度的标准物质或标准品。
    2、标准系列和待测物质一定要有相同和一致的基体,因为样品基体可能会干扰仪器的响应,从这个意义上讲,样品的前处理实际就是提供标准和样品同样的基体环境,尽量祛除干扰基体。所以最好的标准系列应该是样品基体匹配的标准系列。而方法建立过程中首先要考虑的当然是基体干扰的问题,推荐用标准加入曲线和Youden曲线分别考察样品基体所带来的乘积性干扰和加和性干扰。标准加入曲线就是在样品中加入一系列标准,然后考察该标准加入曲线和标准曲线斜率的统计学差异,若有差异需考虑用标准加入法定量;而Youden曲线就是对样品做一系列稀释,然后用稀释倍数如1/10,1/5,1/2,1对仪器响应做曲线,考察该Youden曲线的截距与0的差别,若有差别则提示有加和性干扰,此时测定值要减去该截距才是真实值。只有解决了标准曲线与样品基体的匹配问题,我们的定量才可靠。内标法和替代物的使用则是为了解决仪器和前处理的影响问题。

    标准曲线的做法

    按GB/T 22554-2010《基于标准样品的线性校准》推荐:
    1、标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围;
    2、标准样品的组分尽量与被测样品组分一致;
    3、标准样品的浓度值应等距离的分布在被测量范围;
    4、标准样品的个数至少应有3个浓度;
    5、每个标准点至少重复2次,这个重复是指从稀释开始。

    如果国家标准有相应的浓度系列推荐,尽量按国家标准,如果你要偷懒,比如我要减少标准点,至少要有理论标准支撑,比如至少要3个浓度。工作中我们经常采用线性校准,因为线性方程最为简洁。

    标准曲线的检验

    标准曲线的检验是实际操作中最大的难点,也是工作中误区和争议最多的话题,比如GB/T 5750.3-2006 就将标准曲线的检验分为:精密度检验,截距检验和斜率检验,但并未出示具体的检验方法。首先讲讲这三个检验,标准曲线的精密度检验,实际含义就是做出来的试验点在我拟合的直线方程左右的分布情况,标准曲线是所有点以最小二乘算法(OLS)拟合出来的,这条曲线到所有点的垂直距离的和(残差)是最小的。

    因此这条曲线并非通过所有点而是非常接近所有点,精密度检验就是看这些试验点距离拟合的直线的距离有无异常,所以也称线性检验(拟合检验)。这时的精密度(线性检验)需用F检验,P<0.05作为线性检验合格的标准。

    标准曲线的截距检验和斜率检验分别考察Y=a+bX中a和b与0的统计学差异,a与0有差别说明有试剂空白或系统误差,而b若与0没差别说明仪器的灵敏度根本达不到分析要求。日常工作中我们通常用相关系数来作为标准曲线好坏的标准,这点有一定道理,但并不全面。

    决定系数是相关系数的平方,就是我们经常在仪器软件中看到的R2或Fit,它提示的是我建立的回归方程所解释X对Y变化占Y变量的比值,比如决定系数是0.99也就是说我这个回归方程可以解释Y变化的99%,剩下的1%就是残差。前面提到的精密度(线性检验)就是用这两部分的变化做F检验,由于统计检验的临界值比较大,通常0.90以上的相关系数都会通过这个F检验,当然还与实验点数(自由度)有关。

    这里要提到GB/T22554-2010《基于标准样品的线性校准》中关于失拟检验的问题,这里的失拟检验是要看曲线拟合后剩下残差与实验数据本身随机误差(变异)之间的差别,同样采用F检验,此时失拟检验P应该>0.05,也就是说残差应该跟实验测定中的随机误差(变异)没有差别,你要看每次测定的随机误差(变异)就必须多次测定同一浓度,因此失拟检验要求每个浓度点至少重复2次。

    除此之外,最后我们还要看看这些残差的分布是否是正态的,因为正态才符合随机误差的特性。综上所述,标准曲线的检验应该是线性检验结合失拟检验,以及残差的正态性检验结合才是统计学上比较完备的。

    通常我们采用的相关系数0.99以上的说法缺乏统计完备性。正如大家经常看到的改变拟合的参数个数,如二次方程明显能提高相关系数,但是我们经常没有勇气去用二次曲线方程,因为你没有统计学上完备的支撑。如果你发现标准曲线在低浓度和高浓度点的变异程度不同(非等方差),此时你应该考虑权重最小二乘(WLS)。

    标准曲线使用中的问题

    4.1 标准曲线需要人为的增加(0,0)点吗?
    不能。通常的标准系列多是配制0,1,2,3mg/L系列这样的说法,没做实验人为添加(0,0)很不妥,因为很多时候0管进入仪器可能也有响应值,这也是我们考察试剂空白的一个重要步骤。这个0管在某些时候非常重要,比如全血铅测定,我们采用牛血清来基体匹配标准系列,如果此时你用酸做空白或没做实验人为添加(0,0),那你就很难做好标准曲线。所以标准曲线的0管也是做好标准曲线的重要考虑点。

    4.2 标准曲线需要减掉试剂空白来做吗?
    不需要。仪器测出来标准系列的响应值可以减掉试剂空白或减掉0管的响应值来做,工作中我们也常用0管来做仪器调零。其实没有必要那么麻烦,即使空白或0管有响应值,在构建标准曲线时,我们已经认为该响应值就是0浓度,也就是扣除了这个空白的。

    4.3 什么时候用Y=bX和二次曲线呢?
    标准曲线我们通常采用的是Y=a+bX,曲线拟合完必须要做统计检验,且要做统计完备的线性检验和失拟检验,然后再做a与0的差别检验,如果a与0的统计学上无差异,你就可以考虑用Y=bX的拟合曲线,拟合出来后同样做线性检验和失拟检验,如果线性检验合格(P<0.05)且失拟检验合格(p>0.05)此时你就可以采用Y=bX。二次曲线的采用同样是这样的道理,如果你Y=a+bX时拟合不合格,你就考虑用Y=a+bX+cX2,同样做失拟检验,考察拟合的符合情况。如果Y=a+bX 和Y=a+bX+cX2都满足拟合检验和失拟检验合格,则采用Y=a+bX形式,这样符合统计学上参数最少的统计简洁性原则。

    4.4 标准曲线去查含量时是先减空白信号算样品含量还是先算出空白含量相减呢?
    工作中我们常要减掉空白得到样品含量,现有国家标准方法有的推荐先算出空白含量,用样品含量相减,也有推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量。而且这两种算法常常差距很大。其实这种差距往往是低含量水平时才出现,在低含量水平通过标准曲线推算含量时,本身不确定度就很大。这两种方法都可以。个人推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量,因为这样出来的含量不确定度要小一些,而先算出空白含量再相减就增加了1次标准曲线推算含量时的不确定度,因为好的测量永远是不确定度小的测量。

    4.5 如何做两条标准曲线的检验呢?
    1.先从原理上讲:判断两条或多条标准曲线的差异,须检验残差,截距和斜率三项,分别有不同的统计学参数,残差用F检验,截距和斜率采用较为复杂的统计量。
    2、从实际操作讲:多用协方差分析检验截距和斜率的差异,以SPSS为例:
    ①先重新整理数据,将y2数据列加到y1下面,变成一个变量y;将x2数据列加到x1下面,变成一个变量x;然后再设定一个新的分组变量group,原来第1组值为1,第2组值为2。
    ②进行协方差分析(第一步分析斜率是否无差异).Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x groupxgroup—注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum ofsquares下拉列表框:选TypeI 然后点击ok,看结果里xgroup这一行的Sig.P值,若大于0.05,则接受原假设,即两条回归直线的斜率无差异,否则拒绝。
    ③再来进行截距的无差异分析其实过程跟上面一样,只是Model里去掉了x*group交叉项.Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—将y做为因变量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—将x做为协变量 Model:选Custom Model:填入 x group—注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 点击ok后,看group一行的Sig.P值,若P值大于0.05说明两条回归直线截距也无差异,若小于0.05说明截距是有差异的。

    4.6 标准系列的标准溶液体积取用中有效数字该如何写呢?
    标准溶液体积取用的有效数字跟你采用的体积量具有直接关系。比如说量取或准确量取等字眼,10mL和10.0mL提示你要采用不同的量具。当我们使用某个量具完成某次体积取用后,读数是按照量具的最小允差决定的,而最小允差是针对最小分度线而言的。当取用10mL体积时,如果用A级10mL的分度吸管,那么10.0mL应该是确定的,因为它的分度线为0.1mL。当取用1mL体积时,如果用A级1mL的分度吸管,那么1.00mL应该是确定的,因为它的分度线为0.01mL。所以我个人意见,到底写10.00还是10.0以最小分度线来确定,最小分度线以下的都为估读。如果你认为估读也是有效数字的话,10.00mL也可以,因为此时的容量允差为0.05mL,但1.000mL就没有太大意义了,因为A级1mL的分度吸管的容量允差已经是0.008mL了。

    4.7 标准曲线的相关系数的有效数字该如何保留呢?
    GB5750.3-20068.2.7项有如下规定:校准曲线相关系数只舍不入,保留到小数点后出现非9的一位,如0.99989→0.9998。如果小数点后都是9时,最多保留小数点后4位。

    4.8 标准曲线可以用同一浓度不同体积的进样来做吗?
    标准系列一般都是配制不同浓度,进样相同体积来做的(浓度法)。但实际工作中我们还用到同一浓度来进样不同体积的方式来做(体积法),浓度法与体积法的区别在于浓度法中与待测物质存在的溶剂/待测物质的比例与体积法不同。浓度法中溶剂的环境(体积)基本是一致的,这样的好处就是浓度法在判断溶剂(或溶剂中干扰物质)和待测物质的指认上更加容易。体积法中干扰物质也会随标准系列增加,不容易实现待测物质的指认。从进样针,进小体积时不确定度比较大,带来的直接结果时标准曲线不如浓度法容易做直。而且物理体积的限制,体积法不太容易实现较大跨度的浓度系列设置。总之,体积法和浓度法本质上是一致的,但浓度法有:容易做好标准曲线,容易实现较大浓度跨度和容易实现待测物质的指认等优点。

    4.9 标准曲线查出样品是负值,如何报告结果呢?
    这种情况下我们一般选择四种方式报告结果:未检出,<检出限,<定量限,<标准曲线第一点所推算的样品浓度。四种都有道理,实际区别是埋在四种选择下面的结果报告人的风险。未检出的全部含义应该是本实验室本仪器本方法未检出,如果没有这些界定,未检出的歧义很多,而且没有提供其它任何可用的信息。所以我建议学生一般不采用这种报告方法;检出限是定性检出的标志,它是跟空白的统计比较计算出来的。每台仪器,每次测定都有其检出限,检出限医疗器械检验中心计算目前有两大类计算方法:单浓度方法和校正设计法(Anal.Chem.1997,69:3069),常规采用的单浓度方法需要额外的工作,所以现在趋向用校正设计法,既利用标准曲线直接计算检出限,但检出限I类和II类错误皆控制在0.05。

    定量限是可以定量检出的标志,其RSD定为10%,其II类错误比检出限小很多。<标准曲线第一点所推算的样品浓度,是我们仪器比较可信的测定浓度。总之,报告<检出限,<定量限,<标准曲线第一点所推算的样品浓度所犯I类和II类错误依次降低,但如果这个报告结果已经超过你要判断的限值,那么你的检测就一点意义都没有了。所以现在的检测单位甚至直接报告小于国家标准规定的限值,从概率统计的角度讲,它犯错误的几率最小,但又解决了客户的检测问题。

    4.10 空白测出来是负值,该不该减呢?
    空白代表你所选择的空白对仪器响应/信号的影响,当然可能是正方向和负方向的影响,所以理论上讲必须减掉空白。至于是先减空白信号,还是减空白测定值,按国家规定或参见4.4问题。

    4.11 线性范围(动态范围)的最低点和最高点如何确定呢?
    配置一系列浓度标准,包括0浓度,从低浓度开始拟合当拟合检验出现P>0.05的最高的那个浓度点为止。有也经验说当加入的高浓度点在低浓度点构建的直线方程推算的响应超出±10%范围。关于线性范围的最低点应该是0、检出限或是定量限的问题,个人趋向最低点为0,因为线性范围只是统计学上线性的表现,跟能否准确定量是两方面的问题。

    展开全文
  • 该程序的目的是通过标准曲线计算未知数。 它使用多项式最小二乘拟合来获得方程并应用该方程来评估未知数。 它是在 Linux 上开发的,可在 Linux 和 Windows 上运行。
  • 一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve...其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。二、ROC曲线的主要作用1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值...

    一、ROC曲线的概念

    受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。

    其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。

    二、ROC曲线的主要作用

    1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

    2、选择最佳的诊断界限值。

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较,哪一种试验的AUC最大,则哪一种试验的诊断价值最佳。

    三、实例操作

    腺苷脱氨酶(ADA)对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者,其中确诊结核性腹水20例,肿瘤性性腹水20例,测定腹水ADA,研究目的是确定ADA诊断结核的界值。

    1、数据变量如下:

    group:1为结核,2为肿瘤

    ADA:为腹水ADA值,连续变量

    变量视图:

    2、选择菜单:

    进入主对话框,设置如下:

    点击确定输出结果。

    四、结果解读

    这就是ROC曲线,对角线为参考线。双击图标可进入编辑状态。

    这是对ROC曲线下面积的检验,曲线下面积为0.792,P=0.002,有统计学意义,说明ADA对结核的诊断有意义。曲线下面积越大,说明该项检验的诊断效能越大。

    这是曲线的坐标点,以及相应的敏感性,1-特异性。

    如何确定最佳界值:

    除非特别指明,最佳界值的确定常用“尤登指数”,即敏感性+特异性-1,该指数值的取最大值处就是最佳的界值。

    利用上表“曲线的坐标”,可以求得各个坐标点敏感性+特异性-1的值,其最大值对应的就是最佳界值。

    End.

    展开全文
  • 教学目的 1、掌握点和点集的创建方法; 2、掌握基本曲线的创建方法 3、掌握各种曲线编辑的方法 。 教学重点 1、点和点集、曲线生成; 2、曲线操作; 3、曲线编辑。 教学难点 1、各种曲线操作的方法; 2、样条曲线、...
  • 考虑反演参数的实际取值范围,借助于惩罚函数方法建立岩土热响应测试约束目标函数,并将其转化为无约束目标函数情形求解,从而实现通过自动拟合岩土热响应测试曲线获取岩土热物性参数的目的;编写了热响应测试解释程序,...
  • 目的 研究一种借助多目标优化模型求得电梯理想速度曲线的确定方法,解决乘客电梯快速性和舒适性问题.方法 分析电梯实际运行方式,构建理想速度曲线组合模式;结合实际及相关国家标准,建立求取理想速度曲线参数的多...
  • 锂电池放电曲线全面解析

    万次阅读 2020-12-30 10:35:47
    测定电池的放电曲线,是研究电池性能的基本方法之一,根据放电曲线,可以判断电池工作性能是否稳定,以及电池在稳定工作时所允许的最大电流。本文详细全面地介绍锂离子电池放电曲线的基础知识。由于作者水平有限,...
  • 仪器分析实验 教案

    千次阅读 2021-06-26 11:19:46
    2、学习测绘吸收曲线及标准曲线的方法;3、掌握利用标准曲线法进行微量成分光度测定的基本方法和有关计算。二、实验原理根据朗伯—比耳定律:A=εbc ,当入射光波长λ及光程b 一定时,在一定浓度范围内,有色物质的...
  • 生物统计分析之ROC曲线分析

    千次阅读 2021-05-10 10:26:26
    受试者工作特征曲线( receiver operating characteristic curve , ROC 曲线),又称为感受性曲线( sensitivity curve ),是比较诊断测试的一种方法。随着接受者灵敏度的提高,假阳性的数量会随之增加。 因此, ROC ...
  • 曲线拟会的最小二乘法 一目的和意义 在科学实验的统计方法研究中往往要从一组实验数据 (X , M (i =0,1,2,|||, m)中 寻找自变量x与因变量y之间的函数关系 y = F(x)由于观测数据往往不准确因此不要 求y = F (x)经过...
  • 全网总结最全的校准曲线 Calibration curve
  • 机器学习——标准化/归一化的目的、作用和场景 (一)归一化的作用 在机器学习领域中,不同评价指标(即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标)往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据...
  • 我们在前面学习过用SPSS(SPSS操作:多项测量指标的ROC曲线分析)和Stata (Stata教程:ROC曲线下面积的比较)绘制ROC曲线。但是,最佳临界点--截断值(cut-off point),该怎么选取呢?今天我们来讲一下如何用SPSS和...
  • 这项研究的目的是通过学校改进专家教练Plus(SISC +)来强调整合教练在增强教师能力发展中的方法。 教练方法是促进,指导和对话教练的结合。 布拉德利·威廉(Bradley William)的教练曲线也用于本研究。 该案例研究...
  • 目的:采用广义加性模型对儿童的身高,体重和体形(GAMLSS),身高(长度),体重和百分比曲线标准进行制定,以了解重庆市的生长规律,为临床和预防提供参考。中国西部儿科医疗卫生工作。 方法:收集2010年至2017年...
  • 何为项目管理中的S曲线

    千次阅读 2021-05-07 15:39:50
    在项目管理中,s曲线是数学图表或图形,可以正确地说明项目或任务的适当累积数据。该数据可以花费成本,也可以绘制工时与时间的关系。 之所以称其为S曲线,并不是一个技术性很强的原因。这是由于图形所形成的S形。...
  • 椭圆曲线算法:入门(1)

    千次阅读 2019-05-16 10:49:04
    这两条都不是符合标准曲线 a和b的取值变化决定了曲线在坐标系上的不同形状。从图中可以看到,椭圆曲线是相对X轴对称。 为了达到我们的目的,我们还要定义一个 无穷大的点 (也可以成为理想点),从现在开始...
  • 生存曲线怎么看

    千次阅读 2020-08-06 10:35:08
    在此,笔者结合自己长期统计分析和绘制生存曲线的经验,浅谈如何解读生存曲线。 1,为什么要绘制生存曲线 可能有读者要问,为什么要绘制生存曲线?如果想要比较两组患者的预后,我直接比较两组的生存时间不就可以...
  • 不同评价指标(即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标)往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比...
  • 四叉树和希尔伯特曲线做空间索引

    千次阅读 2018-03-17 17:16:56
    用四叉树和希尔伯特曲线做空间索引 随着越来越多的数据和应用和地理空间相关,空间索引变得愈加重要。然而,有效地查询地理空间数据是相当大的挑战,因为数据是二维的(有时候更高),不能用标准的索引技术来查询...
  • Feature scaling(特征缩放),常见的提法有“特征归一化”、“标准化”,是数据预处理中的重要技术,有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性,最常用的2个例子可能是: 特征...
  • 本文以绘制土颗粒级配曲线图方法中存在的绘图方法落后、精度差、计算不准确等问题入手,提出了解决了办法,并通过EXCEL和AUTOCAD软件的联合使用,达到了绘图准确、高效的目的。Abstract: There are some problems ...
  • 根据以下帖子整理: ...一、用函数方式实现曲线拟合 http://www.cnblogs.com/linkr/p/3632032.html https://blog.csdn.net/sinat_20265495/article/details/50043833 如何确定拟合的多项式阶数的N? ...
  • 决策曲线 Decision Curve

    万次阅读 多人点赞 2019-04-01 17:08:58
    本文转自:决策曲线分析法(Decision Curve Analysis,DCA) 简介 评价一种诊断方法是否好用,一般是作ROC曲线,计算AUC。但是,ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑,追求的是准确。而临床上,准确就足够了吗?...
  • 基于C语言的高斯曲线拟合原理以及实现

    千次阅读 多人点赞 2019-12-26 19:59:46
    高斯曲线 ,又叫做gaussian curve,是正态分布中的一条标准曲线。具有以下特征: 1.1 正态曲线在横轴上方均数处最高; 1.2 正在分布以均数为中心,左右对称; 1.3 正态分布有两个参数,即均数和标准差;标准正态...
  • 本论文的主要目的就是初步向大家介绍LABVIEW软件,希望引起同学对这款软件的注意。并能够在以后的工作学习中加以运用。;LABVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) 是美国国家仪器公司 NI...
  • 然而,有效地查询地理空间数据是相当大的挑战,因为数据是二维的(有时候更高),不能用标准的索引技术来查询位置。空间索引通过各种各样的技术来解决这个问题。在这篇博文中,我将介绍几种:四叉树,geohash(不要...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 46,756
精华内容 18,702
热门标签
关键字:

做标准曲线的目的