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  • 原始数据文件格式

    2017-10-20 16:16:04
    新一代天气雷达的原始数据是指天气雷达观测时采集到的所有经过整理加工的存档数据。该数据应包括回波强度、径向速度、速度谱宽、仰角、方位角、时间以及雷达主要的参数。回波强度需经过噪声阈值、定标、距离订正、...
  • AIS原始数据

    2018-04-03 15:42:42
    !ABVDM,1,1,3,B,B69I4b0001tDb0S6V6@03wP6kP06,0*46 !ABVDM,2,2,1,A,88888888880,2*2E !ABVDM,1,1,6,B,169I4A0P127mCU@,0*5C
  • 原始倾斜摄影数据OSGB格式。倾斜摄影数据仅支持 smart3d 格式的 osgb 组织方式, 使用工具处理 使用方法见博客 https://www.cnblogs.com/yansc/p/13432552.html
  • 本文件数据包含AIVDM,船舶自身数据,静态航行数据,采集于重庆(最近),可以供AIS研发等相关人员下载验证协议解码等,大约包含88000条数据。格式已经处理("AIVDM原始数据\n",)。
  • mnist手写识别数据集,包括原始字节格式的和转化的csv格式,便于理解,使用方便。
  • 录波原始数据转换为comtrade格式

    热门讨论 2013-08-05 11:41:34
    comtrade的格式详细介绍,并且有具体例子。这个工具可以略过文件头后,把原始的录波数据,转换为...也就是原始数据要循环各通道存储,上面的数据是通道0第0个数据,通道1第0个数据,通道2第0个数据,通道0第1个数据...
  • ISMRM原始数据格式(ISMRMRD) 共享磁共振(成像)重建算法和代码的前提是常见的原始数据格式。 该存储库描述了这样一种常见的原始数据格式,该格式试图捕获描述磁共振实验所需的数据字段,并具有足够的细节来重建...
  • 人体部分CT原数据 dicom格式

    热门讨论 2012-10-31 15:31:32
    人体上面一部分的CT扫描原始数据格式为dicom格式的,可用于人体三维模型的重建。
  • 可以播放常见的和自定义分辨率的 nv12 i420等格式视频原始数据
  • 包含了原始观测数据、GPS导航信息以及北斗信息。Rinex格式为3.02版本。
  • 将GPS接收机原始数据转换成RINEX格式,支持的GPS接收机型号有ASHTECH、TRIMBLE、NAVSYMM、MOTOROLA、NOVATEL
  • 天宝DINI03电子水准仪以精度高,...文中软件通过excel函数和VBA编程,对原始数据进行处理,并自动生成满足规范要求的水准测量记录手簿,其操作简单,减轻了水准测量的内业工作量,避免了人工出错,保证了内业资料的无差错。
  • 由于下载MNIST网速慢,本人已上传原始格式的MNIST数据集,供大家下载使用。
  • 可以判断数据的实时性,处理数据格式,将gis、dat数据转换成xls或科傻in1数据,并且自动添加转点
  • 常见视频原始数据格式分析 — YUV

    千次阅读 2018-12-22 10:22:46
    YUV 是比较常用的原始视频数据数据格式,视频采集芯片输出的码流大部分都是 YUV 数据形式,而视频处理(如 H264、H265编码等),也是在原始 YUV 码流进行编码和解析。所以,了解熟悉 YUV 数据流对于做视频领域的人...

    1. YUV 简介

    YUV 是比较常用的原始视频数据数据格式,视频采集芯片输出的码流大部分都是 YUV 数据流形式,而视频处理(如 H264、H265编码等),也是在原始 YUV 码流进行编码和解析。所以,了解熟悉 YUV 数据流对于做视频领域的人而言,至关重要。

    YUV,分为三个分量,Y:表示明亮度(Luminance 或 Luma),也就是灰度值;而 U 和 V :表示的则是色度(Chrominance 或 Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。这样设计分开的主要原因是,人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。

    与我们熟知的 RGB 类似,YUV 也是一种颜色编码方法,主要用于电视系统以及模拟视频领域,它将亮度信息(Y)与色彩信息(UV)分离,没有 UV 信息一样可以显示完整的图像,只不过是黑白的,这样的设计很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题。并且,YUV 不像 RGB 那样要求三个独立的视频信号同时传输,所以用 YUV 方式传送占用极少的频宽。

    2. YUV 采样方式

    YUV 码流有多种不同的格式,要分析 YUV 码流,就必须搞清楚你面对的到底是哪一种格式,并且必须搞清楚这种格式的 YUV 采样和分布情况。

    大分类:packed & planar

    YUV 按像素分布规律被分为两大类,packed 打包格式和 plannar 平面格式,

    1. – 将 YUV 分量存放在同一数组中,通常是几个相邻的像素组成一个宏像素(macro-pixel)
    2. – 将 YUV 分量分别存储在三个数组中,先连续存储所有像素点的 Y,紧接着存储所有像素点的 U,随后是所有像素点的 V

    小分类:YUV444 & YUV422 & YUV420

    目前比较主流的采样方式有:YUV444、YUV422、YUV420,下面会对这三种格式存储方式加以介绍,并说明如何根据其采样格式来从码流中还原每个点的 YUV 值。

    常讲的的 YUV A:B:C 的意思一般是指基于 4 个象素来讲,其中 Y 采样了 A 次,U 采样了 B 次,V 采样了 C 次

    下面的三个图可以直观的表示采集的方式,以黑点表示像素点的 Y 分量,以空心圆圈表示该像素点的 UV 分量。

    image

    先记住下面这句话,以后提取每个像素的 YUV 分量会用到。

    YUV 4:4:4 采样,每一个 Y 对应一组 UV 分量,每像素 24 位
    
    YUV 4:2:2 采样,每两个 Y 共用一组 UV 分量,每像素 16 位
    
    YUV 4:2:0 采样,每四个 Y 共用一组 UV 分量,每像素 12 位
    

    3. 存储方式

    YUV 的优点之一是基于人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度,可以适当降低色度的采样率,同时不会明显降低视觉质量。因此,常见的 YUV422、YUV420 都适当降低了色度分量。

    下面用图的形式给出常见的 YUV 码流的存储方式,其中,Cb、Cr 的含义等同于 U、V。

    1) YUVY 格式(属于 YUV422)

    image

    YUYV 为 YUV422 采样方式的存储格式之一,相邻的两个 Y 分量共用其相邻的两个Cb、Cr,因此,对于像素点 Y’00、Y’01 而言,其 Cb、Cr 的值均为 Cb00、Cr00,其他的像素点的 YUV 取值依次类推。

    2) UYVY 格式 (属于YUV422)

    image

    UYVY 格式也是 YUV422 采样方式的存储格式之一,只不过与 YUYV 不同的是 UV 的排列顺序不一样而已,还原其每个像素点的YUV值的方法与上面一样。

    3) YUV422P(属于YUV422)

    image

    YUV422P 是一种 plannar 模式,即平面模式。与前面其他 YUV422 采访方式不同,它并不是将 YUV 数据交错存储,而是先存放所有的 Y 分量,然后存储所有的 U分量, 最后存储所有的 V 分量。

    如上图所示。其每一个像素点的 YUV 值提取方法也是遵循 YUV422 格式的最基本提取方法,即两个 Y 共用一个 UV。比如, 对于像素点 Y’00、Y’01 而言,其 Cb、Cr 的值均为 Cb00、Cr00。

    4) YV12,YU12格式(属于YUV420)

    image

    YU12 和 YV12 属于 YUV420 采样格 式之一,也是一种 plannar
    模式,将 Y、U、V 分量分别打包,依次存储。

    其每一个像素点的 YUV 数据提取遵循 YUV420 格式的提取方式,即 4 个 Y 分量共用一 组 UV,即上图中,Y’00、Y’01、Y’10、Y’11 共用 Cr00、Cb00,其他依次类推。

    5) NV12、NV21(属于YUV420)

    image

    NV12 和 NV21 属于 YUV420 采样格式之一,也是一种 plannar 模式,但是与 YV12 不同的是,将 Y 和 UV 分为两个 plane,Y 连续存储,但是 UV 交错存储。

    其提取方式与上一种类似,即 Y’00、Y’01、Y’10、Y’11 共用 Cr00、Cb00。

    这种采样存储方式也被称为 YUV420SP,即 UV 交错存储,作为区分,上文 4) 介绍的存储方式被称为 YUV420P。

    下面用一种表说明几种常见存储方式所占用的内存,以 w*h 大小的图像为例:

    采样方式占用
    YUV 4:4:4Y(w * h) + U(w * h) + V(W * h) = 3 * w * h
    YUV 4:2:2Y(w * h) + U(w * h * 1/2) + V(W * h * 1/2) = 2 * w * h
    YUV 4:2:0Y(w * h) + U(w * h * 1/4) + V(W * h * 1/4) = 1.5 * w * h

    4. 几种常见 YUV 视频像素处理

    4.1 分离 YUV420P 像素数据中的 Y、U、V 分量

    由于 YUV420P 各分量的连续存储性质,可以很方便快捷的直接提取出三个分量。

    下面的程序将 YUV420P 中的 Y、U、V 三个分量分离出来。代码如下:

    /** 
     * Split Y, U, V planes in YUV420P file. 
     * @param url  Location of Input YUV file. 
     * @param w    Width of Input YUV file. 
     * @param h    Height of Input YUV file. 
     * @param num  Number of frames to process. 
     * 
     */  
    void simplest_yuv420_split(char *url, int w, int h)
    {  
        FILE *fp = fopen(url, "rb+");  
        FILE *fp1 = fopen("output_420_y.y", "wb+");  
        FILE *fp2 = fopen("output_420_u.y", "wb+");  
        FILE *fp3=fopen("output_420_v.y", "wb+");  
    
        unsigned char *pic = (unsigned char*) malloc(w * h * 3 / 2);  
    
        fread(pic, 1, w * h * 3 / 2, fp);  
        //Y  
        fwrite(pic, 1, w * h, fp1);  
        //U  
        fwrite(pic + w * h, 1, w * h / 4, fp2);  
        //V  
        fwrite(pic + w * h * 5 / 4, 1, w * h / 4, fp3);  
    
        free(pic);  
        
        fclose(fp);  
        fclose(fp1);  
        fclose(fp2);  
        fclose(fp3);  
    }  
    
    

    从代码可以看出, 如果视频帧的宽和高分别为 w 和 h,那么一帧 YUV420P 像素数据一共占用 (w * h * 3 / 2) Byte 的数据。其中前 (w * h) Byte存储 Y,接着的 (w * h * 1 / 4) Byte 存储 U,最后 (w * h * 1 / 4) Byte 存储V。

    上述调用函数的代码运行后,将会把一张分辨率为 256x256 分辨率 的 YUV420P 格式的像素数据文件分离成为三个文件:

    output_420_y.y:纯 Y 数据,分辨率为 256x256 
    output_420_u.y:纯 U 数据,分辨率为 128x128 
    output_420_v.y:纯 V 数据,分辨率为 128x128
    

    下面是一个运行实例:

    输出原图:

    image

    程序输出三个分量:

    1). output_420_y.y

    image

    2). output_420_u.y

    image

    3). output_420_v.y

    image

    4.2 将 YUV420P 像素数据的亮度减半

    本程序中的函数可以通过将 YUV 数据中的亮度分量 Y 的数值减半的方法,降低图像的亮度。函数代码如下所示

    /** 
     * Halve Y value of YUV420P file 
     * @param url     Location of Input YUV file. 
     * @param w       Width of Input YUV file. 
     * @param h       Height of Input YUV file. 
     * @param num     Number of frames to process. 
     */  
    int simplest_yuv420_halfy(char *url, int w, int h)
    {  
        FILE *fp = fopen(url,"rb+");  
        FILE *fp1 = fopen("output_half.yuv", "wb+");  
    
        unsigned char *pic = (unsigned char*)malloc(w * h * 3 / 2);  
    
        fread(pic, 1, w * h * 3 / 2, fp);  
        //Half  
        for (int j = 0; j < w * h; j++) {  
            unsigned char temp = pic[j] / 2;  
            pic[j] = temp;  
        }  
        fwrite(pic, 1, w * h * 3 / 2, fp1);  
    
        free(pic);  
        fclose(fp);  
        fclose(fp1);  
    
        return 0;  
    } 
    

    从代码可以看出,如果打算将图像的亮度减半,只要将图像的每个像素的 Y 值取出来分别进行除以 2 的工作就可以了。

    输入原图:

    image

    处理后图片:

    image

    4.3 将 YUV420SP 图片旋转 90 度

    void YUV420spRotate90(uchar *des, uchar *src, int width, int height)
    {
        int wh = width * height;
        //旋转Y
        int k = 0;
        for (int i = 0; i < width; i++) {
            for (int j = 0; j < height; j++) {
                des[k] = src[width * j + i];
                k++;
            }
        }
    
        for (int i = 0; i < width; i += 2) {
            for (int j = 0; j < height / 2; j++) {
                des[k] = src[wh+ width * j + i];
                des[k+1] = src[wh + width * j + i + 1];
                k += 2;
            }
        }
    }
    
    

    其他待添加…

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  • 常见视频原始数据格式分析 — RGB

    千次阅读 2018-12-22 17:04:38
    3. 如果仍然有未填充的位,继续使用原始数据的低位进行循环补偿 例子: 16 bit RGB565 -> 24 bit RGB888 的转换 16 bit RGB656: R4 R3 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0 24 bit RGB888: R4 R3 R2 R1 R0...

    1. RGB 简介

    1.1 RGB 色彩模式

    RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。

    Red、Green、Blue 每一种颜色值的范围是 0~255,所以每一个颜色用 1 个字节 = 8 个 bit 便可完全在计算机内部表示出来。而 R、G、B 不同的组合几乎产生了所有的颜色,当然自然界中的颜色比这些要远远丰富很多,采用 R、G、 B 的方式,如果以 24 色深表示的话,在计算机中可表示的颜色数量有 2^8 * 2 ^8 * 2 ^8 = 16777216 种颜色,虽没有自然界丰富,但也足以表示这个世界了。

    1.2 RGB 的应用

    目前的显示器大都是采用了RGB颜色标准。

    电脑屏幕上的所有颜色,都由这红色绿色蓝色三种色光按照不同的比例混合而成的。一组红色绿色蓝色就是一个最小的显示单位。屏幕上的任何一个颜色都可以由一组 RGB 值来记录和表达。

    在电脑中,RGB 的所谓 “多少” 就是指亮度,并使用整数来表示。通常情况下,RGB 各有 256 级亮度,用数字 0~255 表示。

    1.3 RGB 原理

    RGB 是从颜色发光的原理来设计定的,通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯,当它们的光相互叠合的时候,色彩相混,而亮度却等于两者亮度之总和,越混合亮度越高,即加法混合。

    有色光可被无色光冲淡并变亮。

    加法混合的特点:越叠加越明亮。

    红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为 255 阶亮度,在 0 时 “灯” 最弱是关掉的,而在 255 时 “灯” 最亮。当三色数值相同时为无色彩的灰度色,而三色都为 255 时为最亮的白色,都为 0 时为黑色。

    2. RGB 格式

    简单来讲,RGB 在计算机中的表示主要分为两大类,一种是索引形式,一种是像素形式。

    (1) 索引
    诸如 RGB1、RGB4、RGB8,分别表示每个像素用 1 个 bit,、4 个 bit、 8 个 bit 来表示,那么,这些 bit 存储的并非是实际的 R、G、B 值,而是对应点的像素在调色板的索引。

    (2) 像素形式
    诸如 RGB565、RGB555、 RGB24、RGB32、ARGB32 这些格式,存储的是每一个像素点的 R、G、B 值。比如 RGB24,分别用 8 个 bit 去表示 R、G、B。

    2.1 RGB 索引格式

    RGB 索引格式是比较老的格式,比较节省空间,在计算机发展的初期存储的成本还是很高的,但是表现的色彩很有限,而随着存储成本的不断降低,以及用户越来越高的视觉体验需求,这些格式也就基本被抛弃,不再被使用了,所以深入研究的意义也并不很大。只做简单介绍。

    常用的 RGB 索引格式有:RGB1、GRB4、RGB8

    关于调色板,可以简单理解为通过编号映射到颜色的一张二维表。如 01 索引,表示红色。采用索引格式的 RGB,红色的像素对应存储的值便是索引 01。

    1) RGB1

    每个像素用 1 个 bit 表示,可表示的颜色范围为双色,即最传统的黑和白。

    1 个 bit 只能表示 0、1两种值。需要调色板,不过调色板只包含两种颜色。

    2)RGB4:

    每个像素用 4 个 bit 表示,4 个 bit 所能够表示的索引范围是 0-15 共 16 个。也就是可以表示 16 种颜色。即调色板中包含 16 种颜色。

    3)RGB8

    每个像素用 8 个 bit 表示。8 个 bit 所能够表示的索引范围是 0-255 ,共 256 个。也就是可以表示 256 种颜色。即调色板中包含 256 种颜色。

    2.2 RGB 像素格式

    比较常用的 RGB 像素格式包括:RGB565、RGB555、RGB24、RGB32、 ARGB32 等,不同的格式本质便是对于每一种单色的不同存储和表示方法。

    下面每一种格式按照简介、存储示意图以及获取具体像素的方法来讲解

    1) RGB565

    a) 概述

    RGB565 格式每一个像素用 16 个 bit 来表示,也就是 2 个字节, 1 个 WORD。

    R、G、B 分别用 5、6、5 个 bit 来表示,格式也因此而得名。

    b) 存储示意图

    image

    c) 获取具体像素值方法

    根据 RGB565 的存储方式,即可得到获取 R、G、B 分量的值。现假设计算机中存储某一个像素点的变量为 color, 数据类型为 short. 那么则有:

    R = color & 0xF800, (获取高字节的 5 个 bit)
    G = color & 0x07E0, (获取中间 6 个 bit)
    B = color & 0x001F, (获取低字节 5 个 bit)
    

    2) RGB55

    a) 概述

    RGB55 格式每一个像素用 16 个 bit 来表示,也就是 2 个字节, 1 个 WORD。但是最高位不用,R、G、B 分别用 5 个 bit 来表示。

    b) 存储示意图

    image

    c) 获取具体像素值方法

    根据 RGB55 的存储方式,即可得到获取 R、G、B 分量的值。现假设计算机中存储某一个像素点的变量为 color, 数据类型为 short. 那么则有:

    R = color & 0x7C00, (获取高字节的 5 个 bit)
    G = color & 0x03E0, (获取中间 5 个 bit)
    B = color & 0x001F, (获取低字节 5 个 bit)
    

    3) RGB24(RGB888)

    a) 概述

    RGB24 格式每一个像素用 24 个 bit 来表示,也就是 3 个字节。R、G、B 分量分别用 8 个 bit 来表示。

    RGB24 也常被叫做 RGB888。

    b) 存储示意图

    image

    c) 获取具体像素值方法

    根据 RGB24 的存储方式,即可得到获取 R、G、B 分量的值。现假设计算机中存储某一个像素点的变量为 color, 数据类型为 short. 那么则有:

    R = color & 0x000000FF, 
    G = color & 0x0000FF00,
    B = color & 0x00FF0000,
    

    4) RGB32

    a) 概述

    RGB32 格式每一个像素用 32 个 bit 来表示,也就是 4 个字节。R、G、B 分量分别用 8 个 bit 来表示,存储顺序为 B、G、R,最后 8 个字节保留。

    b) 存储示意图

    image

    c) 获取具体像素值方法

    根据 RGB32 的存储方式,即可得到获取 R、G、B 分量的值。现假设计算机中存储某一个像素点的变量为 color, 数据类型为 short. 那么则有:

    R = color & 0x0000FF00
    G = color & 0x00FF0000,
    B = color & 0xFF000000,
    

    3. 几种常用 RGB 格式处理例子

    3.1 RGB565 转 RGB888 的实现

    16 bit RGB565 -> 24 bit RGB888 的转换由于精度不同,故需要做量化补偿。

    下面简单介绍下量化补偿的原理:

    量化补偿的方法:
    1. 将原数据填充至高位
    2. 对于低位,用原始数据的低位进行补偿
    3. 如果仍然有未填充的位,继续使用原始数据的低位进行循环补偿
    
    例子: 16 bit RGB565 -> 24 bit RGB888 的转换
    16 bit RGB656: R4 R3 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0
    24 bit RGB888: R4 R3 R2 R1 R0 0 0 0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 0 0 B4 B3 B2 B1 B0 0 0 0
    24 bit RGB888: R4 R3 R2 R1 R0 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0 B2 B1 B0
    

    其中,第三行的 24 bit RGB888 数据是经过量化补偿的数据,对低位做了量化补偿。

    代码实现:

    void rgb565_to_rgb888(unsigned char *image, unsigned char *image888) 
    {
        unsigned char R, G, B;
    
        R = *(image + 1) & 0xF8; // 补齐成:RRRRR000
        G = (*(image + 1) << 5) | (*image & 0xe0 >> 3); // 补齐成:GGGGGG00
        B = *image << 3 ; // 补齐成: BBBBB000
    
        // 补偿
        *(image888) = B | ((B & 0x38) >> 3); 
        *(image888 + 1) = G | ((G & 0x0c) >> 2); 
        *(image888 + 2) = R | ((R & 0x38) >> 3); 
    }
    
    

    3.2 RGB888 转 RGB565 的实现

    同上,如果是 RGB888-> RGB565,在精度上减少了,故需要做量化压缩

    下面简单介绍下量化压缩的原理:

    量化压缩的方法:
    三个字取高位
    
    例子: 24 bit RGB888 -> 16 bit RGB565 的转换
    24 bit RGB888:R7 R6 R5 R4 R3 R2 R1 R0 G7 G6 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0
    16 bit RGB656: R7 R6 R5 R4 R3 G7 G6 G5 G4 G3 G2 B7 B6 B5 B4 B3
    
    unsigned short rgb_24_to_565(unsigned short r, unsigned short g, unsigned short b)
    {
        return ((r << 8) & 0xF800) | ((g << 3) & 0x07E0) | ((b >> 3) & 0x001f);
    }
    
    

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  • GEO原始数据预处理

    千次阅读 2020-08-15 11:09:40
    采用的数据是GEO上的200079973 RMA法预处理normal样本 setwd("") library(affyPLM) library(affy) Data<-ReadAffy() sampleNames(Data) N=length(Data) #用RMA预处理数据 eset.rma<-rma(Data) #获取表达...

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    采用的数据是GEO上的200079973
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    RMA法预处理normal样本
    setwd("")
    library(affyPLM)
    library(affy)
    Data<-ReadAffy()
    sampleNames(Data)
    N=length(Data)
    #用RMA预处理数据
    eset.rma<-rma(Data)
    #获取表达数据并输出到表格
    normal_exprs<-exprs(eset.rma)
    probeid<-rownames(normal_exprs)
    normal_exprs<-cbind(probeid,normal_exprs)
    write.table(normal_exprs,file=“normal.expres.txt”,sep=’\t’,quote=F,row.names=F)

    RMA法预处理tumor样本
    setwd("")
    library(affyPLM)
    library(affy)
    Data<-ReadAffy()
    sampleNames(Data)
    N=length(Data)
    #用RMA预处理数据
    eset.rma<-rma(Data)
    #获取表达数据并输出到表格
    normal_exprs<-exprs(eset.rma)
    probeid<-rownames(normal_exprs)
    normal_exprs<-cbind(probeid,normal_exprs)
    write.table(normal_exprs,file=“tumor.expres.txt”,sep=’\t’,quote=F,row.names=F)

    合并N和T的数据
    #setwd(" “)
    normal_exprs<-read.table(“normal.expres.txt”,header=T,sep=”\t")
    tumor_exprs<-read.table(“tumor.expres.txt”,header=T,sep="\t")
    #讲T和N合并
    probe_exprs<-merge(normal_exprs,tumor_exprs,by=“probeid”)
    write.table(probe_exprs,file=“cancer.probeid.exprs.txt”,sep=’\t’,quote=F,row.names=F)

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  • 包括中国区域2000,2010,2020三年完整的分幅原始数据,每年53个图幅,tif格式,UTM投影,分辨率30米。网盘提取码提取!
  • 激光雷达数据.las格式

    2019-05-06 10:48:54
    本文件是用激光雷达采集的户外环境的数据,可以为数据处理,环境建模等方面的朋友提供数据支持。
  • 文中给出了勘探线的数据整理,钻孔数据、坑道数据、槽探数据的录入格式,并给出了相应的EXCEL格式数据录入模板,同时也给出了地形数据的MapGIS格式和CAD格式数据整理方法。
  • dem原始高程数据tif格式地形,分辨率30米
  • 本程序是在devc中使用c语言编写YUV420格式的播放程序。该程序使winAPI编写的包括3个C文件,两个头文件,一个资源文件。
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  • 简单易用的沉降观测原始数据编译软件,支持天宝Dini03数据格式。此版本为免费版本,经过几个月的测试完全可用,保质保量。为繁重的测量工作减压,用的舒心,用的开心。 声明:此计算表格为VBA学习之用,切勿用于...

空空如也

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