多因素方差分析

摘要： 目的考察冷藏加压对于腊叶标本成品保绿的影响。方法随机选择6种植物在增大压力和降低温度的8组条件下进行腊叶标本的压制,压制成功后,通过DMSO-80%丙酮两步快速浸提法及紫外分光光度法,对标本植物叶的叶绿素含量进行测定,计算出叶绿素含量,采用多因素方差分析,对结果进行比较,考察温度和压力对于标本的保绿是否有显著影响。结果温度和压力的主效应,及温度与压力两因素的交互效应均对叶绿素的含量有显著影响(P<0.05)。结论冷藏2-8°C加压相较于自然干燥法对于腊叶标本的保绿效果更好,但根据植物品种的不同,压力值各不相同。

摘要： 对侧装式垃圾车提桶机构的关键设计参数进行研究,设置了3个影响因子:连杆长度,举升角,油缸铰接点位置。根据运动学基本原理,建立因子间矢量环方程,基于D-H坐标法推演出机构有效轨迹,运用ADAMS并结合正交实验法,考察不同因素对提桶稳定性能的影响程度,其间,通过ADAMS与Simulink联合仿真,提高仿真效率。最后对仿真结果进行极差与方差分析。仿真结果表明:在一定的油缸驱动状态下,提桶上升过程中具有速度波动,连杆长度对机构上升位移差与加速度波动影响最大,举升角对机构速度波动影响最大,油缸铰接点位置对机构稳定性影响很小,分析得到最佳参数组合,为提桶机构参数化设计提供参考。

摘要： 采用问卷调查的方式,对广州市某中学733名学生进行调查,了解中学生对STEM教育的态度.在SPSS软件中用单因素方差分析、多因素方差分析和独立样本T检验等方法对调查数据进行分析,根据分析结果对物理课程融入STEM教育理念提出建议.

摘要： 基于质谱的现场、实时、准确、快速检测技术研究大多集中于电离技术和分析检测方法,而关于质谱技术实际应用中影响灵敏度、重复性和一致性等性能指标的因素量化分析研究较少.通过气相色谱-电子轰击电离-质谱法对化学毒剂模拟剂甲基膦酸二甲酯(DMMP)进行240组条件实验,采用方差分析法量化色谱进样口温度、色谱-质谱接口传输线温度和离子源温度等因素的影响程度.单因素方差分析结果表明,进样口温度影响最显著、离子源温度次之、传输线温度影响较弱;多因素方差分析结果表明,进样口温度和离子源温度交互效应对信号强度影响显著.基于量化分析结果优化相关影响因素参数,对6个不同浓度的DMMP进行线性定量和检测重复性实验,优化参数后的信号强度提高近10倍,线性定量范围可覆盖1～50 mg/L,在20～50 mg/L浓度范围内的相对标准偏差(RSD)低于5％.因此,影响因素的方差分析量化研究可为提高质谱仪检测性能提供数据支持.

摘要： 为了对天然气凝析油爆炸极限进行准确预测,首先在不同组分含量和现场工况条件下测定了它的爆炸上、下限,并将此实验结果作为径向基人工神经网络训练、验证和测试的样本数据库,然后以天然气凝析油中的C5、C6、C7、C8、C9+质量分数,气相中的O2物质的量分数以及操作温度为输入信号,以爆炸上、下限为输出信号,建立了天然气凝析油爆炸极限预测模型.结果表明,当隐含层节点数为34时,7-34-2型径向基人工神经网络结构合理且准确度良好,经过2190次反复迭代后,该模型的均方误差0.0099小于允许收敛误差限0.0100,预测值和期望值近似呈线性,其在训练阶段、验证阶段与测试阶段的决定系数分别为0.9997、0.9998、0.9999,具有较高的相关性,同时,除了C9+质量分数外,天然气凝析油中的C5、C6、C7、C8质量分数,气相中的O2物质的量分数和操作温度对爆炸上、下限的影响非常显著,建议给予重点关注.本文可为天然气凝析油爆炸风险地有效识别、合理控制与及时消除提供科学、可靠的理论支撑和数据来源.

摘要： 重复测量资料是指对同一研究对象的同一个结局指标在不同时间点或不同条件下进行多次测量得到的数据,目的是:(1)关注结局指标水平是否随着时间发生变化;(2)关注各处理组均数随时间变化的趋势是否相同;(3)关注各处理组所有时间点总体均数是否相同。常见的基本假设检验方法,如t检验、普通的多因素方差分析或回归模型,均要求观察值相互独立,因此应对不独立的重复测量资料时可能增加统计推断错误的风险[1]。本文以“糖尿病患者血糖控制效果的实验性研究”为例,探讨重复测量资料的统计分析方法,供广大卫生科技工作者参考。

摘要： 本发明涉及一种基于方差分析的自适应视频水印的嵌入方法，包括以下步骤对接收到的视频关键帧计算对比度和熵，如果所述对比度和熵均低于预先设定阈值，抛弃此帧；如果符合要求转到下一步；提取关键帧的灰度分量；对所提取灰度图像进行基于H.264的4*4帧内预测，并计算预测残差矩阵；计算预测残差矩阵的方差，并生成视频帧的方差矩阵；依据阈值th1和th2，将视频帧的纹理复杂度划分成低纹理区域S0，高纹理区域S1和较高纹理区域S2；对高纹理区域内的4*4视频帧块进行DCT变换，并将水印信息嵌入在DCT的直流系数上。该嵌入方法是将水印信息自适应嵌入在视频帧的高纹理区域，变换域水印的不可见性和鲁棒性。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于大数据的并行方差分析方法及装置,该方法包括：利用分布式文件系统HDFS读取试验数据，并存储所述试验数据，所述试验数据为：行为m、列为p的矩阵，矩阵的每个元素为试验数据X

摘要： 本说明书实施例提出了一种基于芯片的单因素方差分析方法、装置以及电子设备。该方法包括：基于芯片的固定密钥对多条随机明文进行加密，获取加密过程中S盒变换时各采样时刻的多个能量迹数据；对所述各采样时刻的多个能量迹数据进行方差分析计算，得到检验统计量；根据所述检验统计量得到对应的单因素方差分析结果。根据本说明书实施例，能够对密码设备的安全性作出更为可靠的评估结论。

摘要： 本发明提供了一种基于单因素方差分析选择高光谱波长的分类方法及装置，属于图像处理和光谱学技术领域。该基于单因素方差分析选择高光谱波长的分类方法，包括：采集待分类样本的高光谱图像；对样本的高光谱图像进行图像处理，得到样本的光谱信息；采用标准正态变量变换对样本的光谱信息进行矫正；采用单因素方差分析计算样本的光谱信息中的特征波长；从矫正后的样本的光谱信息中提取特征波长对应的样本的光谱信息；将特征波长对应的样本的光谱信息划分为训练集、验证集以及测试集三部分；根据样本的光谱信息训练集和验证集得到样本分类器；采用样本分类器对样本的光谱信息测试集进行分类。本发明可以提高分类的准确率，减少分类的建模时间。

摘要： 本发明提供一种基于协方差分析的弹类惯导导航误差分析方法及装置，包括：获取关于惯导建模误差状态的高阶惯导误差传播模型；对高阶惯导误差传播模型进行离散化处理，得到上一时刻和当前时刻的惯导建模误差状态的转移关系；根据状态转移关系，弹道递推计算导航参数误差统计值。本发明解决仿真时间较长和仿真样板需求大的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于统计方差分析的统计能量分析参数提取方法，包括以下步骤：将待分析结构分为一组耦合子系统；构建所述一组耦合子系统的功率平衡方程，并将所述功率平衡方程用对称矩阵形式表示；利用SEA矩阵得到一组耦合子系统中第j个子系统的模态能量方差；通过所述模态能量方差的方差项得到统计能量分析参数。本发明解决了现有统计能量分析局限性问题。

摘要： 本发明公开了基于数据驱动模式协方差分析的电网潮流灵敏度计算方法，通过在线实时更新具有关联结构的多维度数据库，挖掘系统中节点注入功率与支路潮流之间的灵敏度关系，实现复杂动态电网灵敏度在线实时批量计算，实时直观地看出节点注入功率的变化对支路潮流扰动影响的范围、程度以及变化方向，从而为电网实时安全稳定分析提供了基础。基于协方差分析的电网潮流灵敏度计算方法具有实时更新的特性，用于电网的实时运行控制、有效挖掘电网运行的经济效益潜力、寻求快速合理的电网越限调整措施，从而减轻运行人员的工作负担，大大提高电网安全分析工作效率。

摘要： 本发明公开了一种基于图像梯度方差分析的序列图像超分辨修正方法。本发明用于处理光学显微镜拍摄的荧光序列图像，图像的灰度值分布反映了荧光信号强度的分布，其随时间变化记录了时序波动特征。本发明首先分析序列图像两种信息：其一为，针对荧光强度分布，分析每个像素点自身荧光强度随时间变化的方差；其二为，计算荧光强度梯度场，并分析每个像素点的荧光强度梯度随时间变化的方差，然后用两种方差定义权重函数，对原始序列图像进行加权修正。最后对修正后图像序列进行SRRF分析，得到背景噪声小，伪影减弱，分辨能力增强的超分辨样品荧光图像。本方法适用性广泛，可以用于普通宽场、共聚焦成像，结构光照明成像等。

摘要： 本发明提出了一种基于方差分析的区域气候模型物理参数化方案优选方法，考虑五个区域气候模型参数化方案，针对多种气候指标进行模拟；以气候指标为因变量，五种方案为解释变量、方案的不同选择为解释变量的不同水平，建立效应模型；计算总平方和，单一方案的主效应和两个、三个、四个和全部方案之间的交互效应，以及各方案及其交互作用对区域气候模拟方差的贡献度，得到各方案及其交互作用对气候模拟影响的显著性，得到显著的方案或交互；对影响显著的方案组合进行长期区域气候模拟，并与观测数据比较，以实现区域气候模型物理参数化方案的优选。本发明的方法能够有效解决区域气候模型物理参数化方案优选过程中计算负担重及结果不可靠的问题。

摘要： 本发明公开了一种区块链方差分析获取随机数的方法，包括如下步骤：进入区块链的一个区块，随机获取区块中的一个哈希值；对该哈希值进行字符次序打乱重排，把重排后的字符分割成m份；分别计算m份字符中，每段字符的哈希值，将它们的哈希值记为：H1、H2、H3…Hm；将哈希值整数化成十进制数X1、X2、X3…Xm；求X1、X2、X3…Xm的平均值和标准差；将平均数和标准差结合，以及预设的规则，求出随机数；本发明依靠区块链的区块哈希值为基础数据的产生源，获取的数据安全可靠，通过方差分析的标准差和平均数结合，求出的随机数对整组数据更具有代表性和随机性。