目录 一、数据采集 二、原始数据的获取 2.1 使用JMP软件从数据库获取数据 2.2 使用EXCEL从数据库获取数据 2.3 将多个数据文件合并到一个表 三、数据清洗 3.1 选择子集 3.2 字段（列名）重命名 3.3 删除重复值 3.4 缺失值处理 3.5 一致化处理 3.6 数据堆叠 3.7 异常值的判断与处理

对输入数据进行随机划分，并将xml文件转为txt

3．2．2噪声卷积干扰技术 3．2．2．1噪声卷积干扰的基本原理 第3．1．1节中通过仿真分析了噪声调幅信号的干扰效果，通过理论分析，当 干扰信号的功率足够大，就能够将真实目标淹没在其中，使雷达不能够正常的对 目标进行检测和跟踪。但是，大功率的干扰机在工程实现上比较困难，在复杂的 战场环境下，造成了干扰能量的利用率低。而且，由于干扰机能量过大，在战场 环境下很容易被敌方雷达预先发现而被摧毁掉，很难适应目前电子战环境下灵活， 多变的战术特点。 噪声卷积干扰是针对传统非相参噪声干扰功率利用率不高的问题而提出来的 新型的干扰思路。它是将干扰机接收到的雷达信号与视频噪声相卷积后经过功率 放大发射出去。这种干扰技术不需要经过测频和频率引导技术等就能够自动的跟 踪上雷达频率，在通过匹配滤波器的过程中，能完全获得信号的压缩处理增益。 从干扰的效果上看，噪声卷积干扰兼有压制干扰和欺骗干扰的效果，所以是干扰 脉冲压缩雷达的一种很好的方法b0]陋¨。 ‘ 图3—5是基于噪声的卷积调制干扰实现框图。干扰机接收到的雷达信号一路 经放大滤波后送到射频存储器(DRFM)存储，经过处理后送到卷积调制器；另一 路信号经过接收和数据处理，产生控制信息来控制噪声单元产生噪声然后也送到 卷积器。两路信号送到卷积器参与卷积后经功放和波束形成后经发射天线向雷达 辐射出去。当雷达接收机收到了干扰信号后，干扰信号通过脉冲压缩雷达的压缩 32

摘要：在实际的工艺生产中，大众对于碳酸锂产品的提纯浓度要求也非常高。而由于盐湖卤水以及自身生产技术等条件的限制，直接进行碳酸锂的提纯是具有一定难度的，必须从实际出发，使用卤水制备的粗级碳酸锂作为提纯原料，通过氢 化分解后进行工业提纯，本文研究了氢化反应中的一些对碳酸锂溶解产生的影响因素。

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Data Base Technique 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程 157 【关键词】大数据 数据清洗技术 数据质量 1 数据清洗技术概述 数据清洗技术是为了提高数据质量而剔 除数据中错误记录的一种技术手段，在实际应 用中通常与数据挖掘技术、数据仓库技术、数 据整合技术结合应用。数据清洗技术的基本原 理为：在分析数据源特点的基础上，找出数据 质量问题原因，确定清洗要求，建立起清洗模 型，应用清洗算法、清洗策略和清洗方案对应 到数据识别与处理中，最终清洗出满足质量要 求的数据。具体如 1 所示。数据清洗是数据分 析、数据挖掘的前提，也是数据预处理的关键 环节，可保证数据质量和数据分析的准确性。 在大数据环境下，数据清洗技术已经被广泛应 用于大健康、银行、移动通信、交通等领域， 在一定程度上保证了数据质量，为大数据决策 提供了可靠依据。 2 大数据的数据清洗技术及应用 2.1 基于函数依赖的数据清洗技术 基于函数依赖的数据清洗技术，可解决 数据异常、重复、错误、缺失等问题，能够在 数据预处理环节对

201 7 年 第 1 期 信 息 通 信 2017 (总第 169 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 169) 大数据的数据清洗方法研究 谭 晖 S摩振松、周小翠S贺 凡 2 (1.中国移动通信集团湖北有限公司， 湖北武汉,430023;2.北京协成致远网络科技有限公司， 北京,100036) 摘要： 降低运营成本， 提升企业收入， 一直都是企业管理层关心的重点。大数据的思维， 为企业的运营提供了彳艮好的思 路。在各类大数据项目中， 數据的清洗成为新的焦点， 如何快速高效去掉脏数据、 对有用数据进行恢复、 提升数据质量， 对大数据项目的正常运营具有重要影响。基于当前各类数据清洗中存在的不足， 文章提出一种基于函数依赖的数据清 洗方法， 可补全缺失数据、 修正错误数据、 消除重复值、 修复异常数据， 达到数据质量提升的目的。 关键词:客户感知;终端;移动互联网； 抓包； 网络质量 中图分类号:TP311 文献标识码: A 文章编号:1673-1131(2017)01-0238-02 0 引言 随着移动互联网的发展，移动大数据已经成为业界最