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原创 MathType安装显示已检测高版本（7.0以上）信息，无法进行现有版本安装---解决方案
电脑产生上述问题的根本原因是电脑安装过高版本MathType试用版，在试用期到期后进行卸载时电脑无法彻底删除高版本信息，或者用注册表检测不到相关信息，但是在安装低版本时会提示无法安装，根本原因就是开发商想让大家购买相应商品。 解决方案： 1.下载最新版本的MathType，注意：不是某官网上挂出来的6.9b，该版本还是无法正常安装，相关高版本还是需要自己寻找或者留...
2019-07-09 19:44:55
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原创 强本固基-9-近红外光谱预处理方法的主要类别及作用？
按照作用的不同，预处理方法通常分为基线校正、散射校正、平滑校正以及尺度缩放四大类。基线校正主要用于消除基线漂移的影响，代表性方法有airPLS，arPLS，SSFBCP以及求导处理；平滑校正用于降低光谱的噪声，提高信噪比，常用方法有移动平均平滑、SG卷积平滑、傅立叶变换、EMD分解等；尺度放缩用于消除尺度差异带来的影响（大数吃小数问题），常用方法有归一化、标准化以及中心化等。此外还存在不同预处理的组合问题，例如先平滑去噪再基线校正。上述仅阐述了部分经典方法，很多新的方法不断提出，值得不断学习。
2023-08-26 04:49:05
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原创 强本固基-8-近红外光谱分析中样本的划分方式及选择依据？
通常将样本划分为校正集（训练集）和验证集（测试集），但是在机器学习中可能划分为训练集、验证集和测试集，划分比例通常为7:3或者7:1.5:1.5。对于样本的划分，采用方法包括：Kennard-Stone(K-S)、SPXY方法和随机划分方法，K-S方法基于光谱距离排序划分，SPXY同时考虑参考值和光谱的距离，而随机划分则基于随机数，三者的区别在于训练集的样品覆盖范围。此外，对于样本数量对模型影响有相关讨论，以线性模型为例，当参与建模变量为k(k>3)时，默认校正集样品数量一般不低于6k或者5k+1。
2023-08-26 04:47:45
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原创 强本固基-7-如何理解近红外光谱异常样本剔除问题？
A. 上期分享了近红外光谱分析的基本流程，其中异常样本的存在对于模型的稳定性和泛化性产生重要影响，因此异常样本剔除通常是数据分析的第一步。所谓异常样本一般分为两类：高杠杆值样本和预测明显异常样本，前者指样本的光谱远离整体样本的平均光谱或者指参考值远大于平均值，后者指建立预测模型后多次实验中预测误差较大。目前可通过基于距离或者杠杆统计剔除第一类异常样本，利用统计残差分析剔除第二类异常。其实高杠杆值样本本身不是异常问题，而是实验设计或者样本采集问题，当样本数量较多时反而能够增加样本范围，进而提高模型稳健性。
2023-08-26 04:46:17
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原创 强本固基-6-近红外光谱数据分析流程？
一般的近红外光谱分析流程包括：异常样本剔除-光谱预处理-光谱特征选择-分析建模-模型验证-模型维护。在部分特殊行业中，会涉及到基于实验设计的样本采集、基于光谱信息感知的过程监控等过程。目前学术研究的核心内容侧重于光谱预处理、特征选择和建模部分。D. 目前学术研究和企业项目研发关注的内容有所不同，借助于大数据和相关分析方法的不断涌现，以深度学习为代表的分析方法已被广泛应用于近红外分析，而习惯仪器研发则侧重微型仪器、先进器件、集成化仪器。
2023-08-26 04:45:00
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原创 强本固基-5-为什么近红外光谱分析大多需要结合化学计量学方法？
A. 如之前所述，近红外光谱为含氢基团的倍频和合频吸收，其特点是吸收峰是宽峰且谱峰重叠严重，几乎没有像拉曼等尖锐或者谱峰与基线分量的谱峰。此外，由于激发态分子数量少，实测光谱指纹特征弱，且易受温度和氢键的影响。因此，传统分析方法在实际应用过程中作用有限，需要结合化学计量学方法解析光谱数据，最大限度地检测出对象的有用光谱信息。D. 近红外光谱的广泛应用离不开化学计量学的发展，化学计量学是涵盖计算机技术、数学、化学分析等多学科的范畴，不仅仅指算法。
2023-08-26 04:43:44
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原创 强本固基-4-近红外漫反射与物质的浓度是否是线性关系？
A. 近红外漫反射与物质的浓度不是线性关系，但在一定条件下存在近似线性关系。根据漫反射吸光度光谱计算公式，吸光度A与漫反射吸收系数K和散射系数S之比是对数关系。但在样品浓度c不高且漫反射系数S为常数时，吸光度A与浓度c之间成近似正比。D. 散射系数S为常数意味着在实测过程要严格控制粉末或者颗粒的形状和粒度，但实际过程局限于样品来源、处理过程、生产周期等因素，很难保证一致的样品形状和粒度。因此，开发并应用了多种非线性化学计量学分析方法，深度学习也在被广泛应用于光谱分析。
2023-08-26 04:42:37
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原创 强本固基-3-什么是氢键效应，会对近红外光谱产生什么样的影响？
A. 氢键或者氢键效应指的是：与电负性大的原子X以共价键结合的氢原子，当与电负性大、半径小的原子Y（O、F、N等）接近时，容易产生以X-H~Y表示的氢键。在液体检测中，溶剂环境和温度等因素的变化会影响氢键的形成，例如温度升高会减弱水分子的氢键缔合强度，进而导致其吸收谱峰向短波长方向移动。D. 氢键的产生以及影响使得在实际分析过程中要综合分析各种影响因素，包括温度、湿度、压力等，也促进了不同测量标准和测量仪器的发展，例如具有恒温、水冷、抗噪、自动补充等功能的光谱设备或者配件。
2023-08-26 04:41:31
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原创 强本固基-2-为什么近红外光谱的吸收谱带较宽？
A. 分子基频振动的吸收峰位于中红外，而近红外光谱主要是含氢基团（X-H）的倍频和合频吸收信息。相比于基频跃迁，倍频和合频的跃迁方式更多，且存在两种跃迁方式的不同组合，因此产生更丰富的光谱吸收峰，即光谱谱带宽且存在严重的谱峰重叠现象。D. 近红外光谱的重叠峰分析是一个比较热的研究方向，有很大难度，但是值得探索。
2023-08-26 04:39:54
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原创 强本固基-1-为什么近红外光谱主要包含的是含氢集团的信息？
A： 近红外光谱主要反应分子倍频和合频吸收的特征。在近红外谱图（780-2526 nm），含氢基团（X-H，X=C、N、O、F）的非谐性振动常数较大，因此其倍频和合频的吸收强度高，即其吸收光谱在近红外区处于主导地位。其次，相比于基频跃迁，倍频和合频的跃迁方式更多，产生更丰富的光谱吸收峰。
2023-08-26 04:38:00
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原创 光谱分析的统计学角度-1-统计学导论
按照数据的收集方法，可分为观测数据和实验数据，两者的区别在于前者没有人为控制的条件设置，例如社会经济现象，自然条件下的样品属性，实际案例包括松茸蛋白质含量检测，此处的松茸指野生的松茸，不是载育的姬松茸，而后者则是在实验中控制实验对象而收集到的数据，例如重金属胁迫下的光谱残留检测等。（2）样本（sample）则指的是从总体中抽取的一部分元素的集合，对应的数目就是样本量，在光谱分析中，抽样的目的是样本提供的信息推断总体的特征，也就是根据选择的样本的信息推断未选择样本。比如，苹果的糖度、茶叶的茶多酚含量等。
2023-06-26 11:35:02
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原创 光谱特征选择---随机蛙跳变量选择RF
我们已经连续好几期在讲特征变量选择算法，这其中一个很重要的一个原因是：光谱数据的高维冗余性和目标值与少数解释变量之间的相关性，也就是特征解释问题。如何从实际测量的高维光谱数据中选择具有解释能力（特征变量）的变量是目前特征选择或者特征降维的主要研究内容，也是光谱分析建模的关键组成。本期分享的随机蛙跳（Random Frog， RF）主要参考李宏东老师于2012年发表在ACA的论文（题目见文末），区别于由Kevin Lanes和Mustafa Eusuff于2003年提出的随...
2022-05-29 19:11:26
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原创 光谱特征选择---非信息变量剔除UVE
作为光谱分析的经典算法之一，非信息变量剔除（Uninformative Variables Elimination, UVE）自1996年提出后一直被广泛应用于光谱分析领域，至今相关的研究论文都在使用或者对比UVE算法，因此有必要对UVE的原理、使用及绘图进行分享，作者的原文题目为 Elimination of Uninformative Variables for Multivariate Calibration，可在学术网站上下载查阅。1. UVE算法的原理...
2022-05-21 23:20:42
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原创 光谱特征选择---竞争自适应重加权采样CARS
多元校正模型是目前多组分光谱分析的主要分析方法，但是实际分析数据存在严重的共线性和冗余干扰问题，此外，如何去解释建模变量对实际分析过程具有重要意义。因此，无论从模型性能提升还是模型变量解释方面都有必要对分析数据进行变量选择。本周跟大家分享一篇经典论文：Hongdong Li, et al. Key wavelengths screening using competitive adaptive reweighted sampling method for multivariate calib...
2022-05-16 11:55:15
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原创 光谱特征选择---连续投影算法SPA
作为光谱分析的重要环节，如何从冗余、复杂的变量中选取特征变量直接决定了预测模型的性能，在实际特征选择过程中，通常从两方面考虑特征选择的合理性：一是对目标变量y的解释性，二是不同自变量x间的冗余性，前者是考虑变量自身或变量组合的预测性能，后者考虑变量间的冗余问题，如何在保证对模型性能的同时减少变量冗余对于提高模型精度、降低过拟合风险和提高模型泛化性十分重要。本周分享连续投影算法（successive projections algorithm，SPA），SPA算法2001年...
2022-05-16 11:27:56
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原创 光谱预处理方法综述及分析策略选择
化学计量学方法及计算机技术的快速发展促进了以近红外光谱分析为代表的无损检测技术的广泛应用，建立准确的分析预测模型是近红外分析的核心工作。其中，感兴趣信息的提取是数据分析和模型解释的基础，也直接决定了模型的泛化性和稳定性。但实际分析过程获取的光谱数据在包含有效信息的同时，还包含大量的冗余、干扰信息，作为数据“清洗”的关键一步，数据预处理对光谱分析过程至关重要，不同预处理方法及其组合对数据分析影响不同，如何根据预处理方法的适用性选择合适的方法及其组合是近红外分析的首要任务。预处理主要用于调整每个测量变量的可
2022-05-03 09:01:30
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原创 读研心理健康建设---浅谈个人读研期间的心理变化
近日听闻辽宁工程技术大学的谢同学事件，在此对他的离去表示哀悼，望他不再经历这番世间轮回。细数近年来国内高校出现的学生自杀、过劳死等事件，这背后有着太多辛酸悲苦，一个人的离去带走的不仅是他自己的尘世回忆，还带走了多个家庭的希望，带走了亲朋好友的诸多挂念。从西北大学的王同学到辽宁工程技术大学的谢同学，还有很多其他未公布的此类事件，事情的发生与爆料只是短暂的社会议论话题，当话题冷静后，有的人的生活黯然失色，而有的人则相安无事，依旧风生水起，我们在抱怨制度和规则不合理的同时，要思考我们应该做什么能够...
2021-12-12 12:48:00
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原创 第二章---分子振动与近红外光谱
近红外光谱的化学信息是分析过程样品分子振动量子状态跃迁信息在光谱的加载。1. 分子中原子之间的振动与振动光谱 分子中原子之间的振动简称分子的振动。我们知道，分子中原子依靠化学键进行互相结合，这种原子间的键合存在一个能量等级最低的平衡位置，想象为弹簧模型，当远离平衡位置时因化学键力的作用，能量增高；而当原子互相靠近时，因原子之间的互相排斥作用，能量也快速增加，故此分子中原子间可在平衡位置附近发生振动。图1 物体在弹簧作用下的位能变化 如图1所示，...
2021-11-26 21:55:48
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原创 文学阅读---菜根谭（1）
宁有求全之毁，不可有过情之誉；宁有无妄之灾，不可有非分之福。译文：宁可因为追求完美而遭人责备诋毁，也不可接受不符实际得赞誉；宁可承受旁白无故得灾害，也不可希求不合本分得福祉。 诋毁和赞誉是外界对一个人得评价，虽然我们可以通过加强自身得才德修养来引导评价方向，但是无法控制别人得评论自由。作为仁者君子，在致力追逐自身品行的完美，哪怕遭人诋毁，也要告诫自己不能接受不符实际的赞誉；在日常为事之际，哪怕无故受害，也要警醒自己不可过于放纵欲望，追逐应享福分和无关财物。 ...
2021-11-21 18:30:55
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原创 求学心得---读研期间个人学习/生活感悟
最近一直在瞎忙，很久没有更新博客了，自己硕士毕业也有一段时间了，想把自己对生活的部分体验和感想（主要是读研期间）以文字的形式记录下来，期待能够给你部分帮助！1. 不要太依赖于别人，特别是读研期间，做一个有主见的人，要有自己的想法，自己从哪里来，要去哪里，这条路在开始之前应该已经规划好了。在这个过程中可以听取别人的意见，但是也要有主见，辨别不同年度的社会发展需求。2.无论何时，请珍惜、保护、爱自己，很多外界因素都是自己心里作用，有压力的时候首先善待自己，其他的QTMD。3.远离一直抱怨...
2021-11-21 10:56:21
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原创 第二章---近红外光谱分析的光谱组成1
化学计量学中涉及到的光谱强度通常是指样品的纯光谱数据，但实际分析过程中测量的光谱在包含样品光谱的同时，通常还包含样品的测量参数引起的背景光谱，即所得光谱通常由纯光谱信息叠加背景光谱组成。这两类信息的加载过程、分析原理和提取方法存在本质差异，也分别决定了模型的准确性和稳健性，下面将分别从不同方面进行介绍。 1.1 近红外光谱样本信息的加载 (1) 样品光谱信息加载的物理过程 近红外光谱分析的本质是通过分析物质和光谱信息之间的关联信息建立分析...
2021-10-05 19:30:04
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原创 第一章---近红外光谱概述2（近红外光谱分析难点及解决思路）
2.1 近红外光谱数据难点概述1中简单介绍了近红外光谱分析的原理和实测数据的复杂、多元、重叠等特性，这些特性导致所得光谱数据无法直接建立关联分析模型。以农业检测为例，某样品所测光谱数据如图1所示，（图片来源：严衍禄等.近红外光谱分析的原理、技术及应用，涉及到纯样分析，暂时无法获取数据），图1（1）中1和3所示为同一样品在不同扫描时间的光谱，1和2为不同样品在同一时间的扫描光谱，图1（2）中5表示实测谷物的近红外光谱，其主要组成成分包含水分、脂肪、蛋白质和淀粉等，1-4分别表...
2021-09-27 15:09:13
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原创 第一章---近红外光谱分析概述1
1.1 近红外光谱分析的技术特征 按照分析介质或手段的不同，光谱分析属于分析科学中的物理及物理化学分析，按照其采用分析光谱的谱区差异，可分为近红外、中红外和远红外等，其共性特征是：光谱分析的基础信息都是根据分子等微观粒子运动的特点，通过分析分子振动和光源频率的“共振现象”实现分析对象的信息加载，按照光谱的产生过程，可具体分为吸收光谱和发射光谱。考虑到不同物质吸收/发射光谱的差异以及谱区的针对性，近红外光谱分析通常指的是吸收光谱分析。 近红外分析的信息流程：...
2021-09-26 20:39:28
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原创 近红外光谱分析的原理、技术及其分析方法
硕士期间对近红外光谱分析技术的基本原理和分析过程进行了简单了解，后期学习发现自己对近红外光谱的原理、技术和主要分析方法了解不够深入，很多分析方法和技巧并未掌握。此外，对于部分分析方法的编程和优化过程不熟悉，上述问题的存在导致后期研究存在较大困难，为弥补自己的心愿，以及提高个人对近红外分析的认识，从今天开始，我将对近红外分析的基本原理、分析技术、主要优化算法、自己实践过程遇到的问题及分析思路进行介绍。欢迎大家一起交流，共同进步。 写作的主要内容包括以下几大板块： ...
2021-09-26 11:33:25
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原创 写作内容征求意见
最近在重新看近红外光谱分析的基本原理、分析方法和相关的研究进展，产生了对近红外分析技术（分析原理，分析方法、注意事项以及关键代码实现等）进行全面表述的想法，但是工作量很大，想咨询广大阅读者的建议，是否有必要写此类博客（预估周期在半年左右）...
2021-09-24 09:55:14
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原创 Python学习（3）---主成分分析（PCA）的基本原理及其Python实现
一、降维的基本概念对于实际分析过程中的高维数据，在进行具体的数据分析和特征建模之前，需要进行数据降维处理。降维是指通过某种方法从原始数据的N个特征中选取K个（K<N）进行数据表示，在减少数据信息丢失的前提下实现原始数据的压缩表示，其主要目的包括以下几点： （1）提高数据的使用率； （2）减低算法的计算开销（软件和硬件）； （3）去除干扰噪声； （4）提高分析结果的解释性。 现...
2021-09-06 17:18:50
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原创 Python学习（2）---Python列表、Numpy数组和矩阵的区别
（一）基本定义 1.Python列表：列表由一系列按特定顺序排列的元素组成，可以将不同类型的元素加入到列表中，其中各元素之间可以没有任何关系，并且不存在优先级。在Python中，用方括号（[ ]）表示列表（list），并用逗号隔开其中的元素，主要用于顺序存储元素。列如：bicycles = ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized', 1, 2, 3] 2.Numpy数组通常是指ndarray(N-...
2021-08-31 11:16:23
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原创 Python学习（1）---matplotlib中常用中文字体的对应名称
Python绘图标注图时需要选择自己想要的中文字体，现有的中文字体对照表如下：中文字体名称 ttf 代码设置 宋体 simsun SimSun 华文琥珀 STHUPO STHupo 楷体 simkai KaiTi 华文细黑 STXIHEI STXihei 仿宋_GB2312 仿宋_GB2312 FangSong_GB2312 楷体_GB2312 楷体_GB2312 KaiTi_GB2312 华
2021-08-26 17:01:39
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原创 博基计划（5）---模型交叉验证方法讨论
对于多变量软测量建模分析，在避免模型过拟合或欠拟合情况下确定最佳模型复杂度或确定关键变量（包括主成分和潜变量）是建立稳定模型的关键，本节主要讨论用于模型子集选择的交叉验证方法。相比于测试集验证，交叉验证只采用校正数据进行模型验证，因此对于检测成本较高的分析过程十分有利，其基本过程三步：（1）划分校正样本子集（训练集、测试集）；（注：子集并不一定是当个样本，其样本数大于等于1）（2）基于训练集建立校正模型；（3）校正模型进行预测分析。重复上述步骤，直至所有划分子集验证完成，对不同子集的预测
2021-04-24 14:36:21
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原创 博基计划（4）---近红外光谱过程分析中基线漂移的主要来源
近红外光谱分析技术作为一种标准检测方法已经应用于生物制药、石油化工等过程，但是分析过程中存在的基线漂移问题使得检测到的光谱数据存在测量误差和特征变量弱化等问题，为减少误差对模型精度的影响，提高实际不同官能团的特征信息表征能力，有必要分析造成测量过程基线漂移的主要来源：（1）样品中气泡散射光；当样品中含有气泡时，进入紫外区越远，散射的影响越大，如果太多光被散射，则导致无足够的光线进入样品，因此无法实现可靠测量。具体改善措施为：在比色皿或样品池的探头光照范围内尽量减少气泡，例如直接采用惰性气体进行液体吹扫预
2021-03-31 17:01:01
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转载 博基计划（3）---P问题、NP问题、NPC问题、NP-hard问题
在讲P类问题之前先介绍两个个概念：多项式，时间复杂度。(知道这两概念的可以自动跳过这部分)1、多项式：axn-bxn-1+c恩....就是长这个样子的，叫x最高次为n的多项式....咳咳，别嫌我啰嗦。。有些人说不定还真忘了啥是多项式了。。例如第一次看到的鄙人→_→2、时间复杂度我们知道在计算机算法求解问题当中，经常用时间复杂度和空间复杂度来表示一个算法的运行效率。空间复杂度表示一个算法在计算过程当中要占用的内存空间大小，这里暂不讨论。时间复杂度则表示这个算法运行得到想要的解所需的计算工作
2020-11-30 10:42:15
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原创 博基计划（2）---软测量建模
在现代工业控制过程中，提高生产过程控制效益最大化是衡量一个控制系统性能的基本指标。但是由于设备成本和技术等因素限制，很多关键变量（质量参数或质控参数）无法或者难以用传感器进行实时测量。解决该问题的主要途径有：（1）研制新型测量仪表，通过硬件方式进行检测；但是新型仪表研发成本较高，而且对于集成系统而言，新增测量仪表需要生产过程停产改造，这对于大型化工企业而言是无法实现的，最关键的一点是关键变量与容易检测的过程变量一般在不同操作单元，这意味着在线分析仪表分析数据存在分析滞后问题，滞后参数分析影响分析模型准确
2020-11-28 10:39:42
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原创 博基计划（1）---粒子群算法
在满足特定条件的生产下降低生产成本、保障利益最大化的、是目前生产过程主要解决问题之一。而对于实际分析过程中，求解约束条件下目标函数最优也是优化控制的一个重要部分。目前有多中能够计算智能算法被应用到实际生产过程控制和优化问题求解，例如模糊逻辑、神经网络、遗传算法、模拟退火算法等。基于鸟群模型（Boid模型），Kennedy和Eberhart提出了著名的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO ），也称微粒子群算法。在PSO模型中，每一个粒子的自身状态由一组位置和速度向
2020-11-27 09:59:54
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原创 常见分类模型性能度量指标
在多分类问题中，如何对分类模型进行综合评价是分析分类模型综合性能的关键，常见的用于评价分类模型性能指标有：准确率(accuracy, A)、精准率（precision, P）、召回率（Recall）、综合评价指标（F1-scrore）.具体计算公式为：式中：TP（ture positives，纳真）表示实际为正类的样本预测为正类的样本数；TN（ture negatives, 去伪）表示实际为负类的样本预测为负类的样本数；FP（false positives, 去伪）表示实际为负类的样...
2020-10-14 14:48:51
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原创 MATLAB实现多分类预测结果混淆矩阵（Confusion matrix）可视化
对于多分类问题，如何对预测结果进行可视化是对比分析的关键一步，在实际多分类问题，除了简单展示模型预测精度外，如何分别不同类别之间的预测结果对于分析样本相关性和属性区别具有重要意义，在MATLAB中一般通过混淆矩阵confusion matrix对分析结果进行可视化分析，其基本实现函数为：1. plotconfusion(targets,outputs)2.plotconfusion(targets,outputs， name)其中 targets为样本对应实际标签，outputs为所建模型.
2020-10-11 21:17:46
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原创 近红外光谱、拉曼光谱及高光谱的区别
近红外光谱是介于可见光和中红外光之前的电磁波，波长范围为780-2526 nm，其主要来源是对含氢基团X-H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收，其反射信息包含了大多数类型有机化合物的组成成分和分子结构信息，目前主要应用于有机物分析，也有部分研究开展无机物间接分析，但是如何确定间接物质存在难度。高光谱成像技术是将成像技术和光谱检测技术相结合，在对分析目标的空间特征成像的同时，通过色散对每个空间像元形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖。图像信息可以反映样本的大小、形状、缺陷等外部品质特征，而光谱
2020-10-07 10:34:01
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原创 MATLAB 检验数据正态分布及代码实现
上篇简要介绍了正态分布检测的必要性和主要分析方法，此篇主要介绍如何通过MATLAB判断分析数据正态特性。1. 主要方法MATLAB检测数据正态特性主要通过数值测定和图形分析，其中数值测定指通过JB等假设检验方法进行测定分析数据，图形分析方法是指通过分析数据正态拟合程度判断数是否符合正态分布，主要有Q-Q图、直方图以及normplot工具箱。2.代码实现（1）假设检验JB: H= jbtest (X)H = jbtest (X,alpha)[h, p, jbstat, cv] =
2020-09-30 09:06:56
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原创 分析数据正态分布检验方法
在对特定分析对象进行建模分析时，一般假设该模型变量服从正态分布，然后采用符合该变量的分析方法建立相关的分析模型。此外，根据熵定理，自然参数一般服从正态分布（高斯分布），因此，在进行建模之前，需要对所分析的数据进行正态分布检验分析，根据数据正态分布特性判断数据采集策略及模型性能优化方法。目前数据正态分布检验方法主要分为3类：1. 图形分析方法（graphical methods）该类方法主要通过对分析数据建立直观图形判断是否服从正态分布，常用的图形分析方法主要有：直方图、Q-Q图及箱形图；2.
2020-09-29 21:18:51
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airPLS.2.0.matlab.rar
2019-07-20
空空如也
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