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CCOUNT开源软件:市场研究数据处理新选择

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标题“CCOUNT-开源”和描述中提到了CCOUNT软件包以及其与SPSS-MR Quantum的比较,以下是对这两个知识点的详细介绍: ### 1. CCOUNT开源软件包 #### 功能特点 CCOUNT作为一个开源软件包,它主要针对市场研究数据的处理需求。从描述中可以了解到,CCOUNT具有以下几个核心功能: - **数据清理**:它提供了一系列数据清洗工具,可以用来识别和处理数据集中的异常值、缺失值、重复记录等问题。 - **数据处理**:CCOUNT具备强大的数据处理能力,可以对数据进行转换、合并、分组、汇总等操作,以满足不同的分析需求。 - **交叉制表**:该功能允许用户根据两个或多个变量生成交叉表,用以分析变量间的关联性,这对于市场研究中的用户行为分析非常有用。 - **数据分析**:CCOUNT可以进行更高级的数据分析,如统计测试、回归分析、因子分析等,帮助研究者从数据中提取洞察。 #### 与SPSS-MR Quantum的比较 SPSS-MR Quantum是一款商业软件,它在市场上有着较高的知名度,尤其是用于处理市场研究数据。CCOUNT与SPSS-MR Quantum有以下相似之处: - **语法兼容**:CCOUNT使用与SPSS-MR Quantum相同的语法,这意味着用户可以使用自己熟悉的SPSS-MR Quantum语法来进行数据分析,降低了学习成本。 - **软件生态**:由于语法的兼容性,用户在转换到CCOUNT时,可以较为容易地在两种软件之间迁移,无需大幅改动已有的分析脚本。 #### 开源优势 作为开源软件,CCOUNT拥有一些商业软件不具备的优势: - **成本效益**:CCOUNT是免费提供的,对于资金有限的研究者或者教育机构,这可以大大减少软件采购的费用。 - **灵活性和可定制性**:开源软件一般都允许用户查看代码,并根据自己的需求进行修改和增强。 - **社区支持**:开源项目通常有着活跃的社区,用户可以从中获得帮助,贡献代码,以及分享最佳实践。 ### 2. 开源软件 #### 定义 开源软件(Open Source Software)指的是源代码对所有人公开,并且允许任何人使用、修改和分发的软件。开源软件常伴随着一种协作精神,鼓励开发者共同改进软件。 #### 开源软件的优势 - **透明度**:源代码的公开保证了软件的透明度,用户可以审查软件的安全性和性能。 - **成本节约**:由于是免费提供的,用户无需支付高昂的许可费用。 - **创新性**:开源社区的集体智慧可以推动软件快速进化和创新。 - **可靠性**:更多的眼睛意味着更多的机会发现和修复漏洞,通常开源软件会更加稳定可靠。 - **定制性**:用户可以根据自己的需求修改和扩展软件。 #### 开源软件的类型 - **纯开源**:没有限制的开源软件,任何人都可以随意使用和修改。 - **开源许可**:根据不同的开源许可证(如GPL、BSD、Apache等)使用和修改代码,每种许可证都有自己的规则和限制。 - **开源和私有结合**:软件的某些部分是开源的,而某些高级功能需要购买商业许可。 #### 开源软件在IT行业的应用 - **操作系统**:例如Linux和FreeBSD。 - **编程语言**:如Python、Ruby、JavaScript。 - **数据库**:例如MySQL、PostgreSQL。 - **应用服务器**:如Apache HTTP Server、Nginx。 - **开发工具**:例如Git、Eclipse、Visual Studio Code。 - **软件包和库**:提供了丰富的功能,用于数据分析、网络开发、人工智能等领域。 #### 开源社区 开源软件背后往往有一个活跃的社区,这些社区提供文档、教程、问答支持,并且用户可以参与到软件的开发和维护中。常见的开源社区平台包括GitHub、GitLab、Bitbucket等。 ### 结语 CCOUNT作为一款市场研究领域的开源软件,它的出现为市场研究提供了更多的选择,尤其对于那些寻求成本效益和高度可定制性的用户来说。它不仅帮助降低了数据分析的门槛,还通过开源社区的协作,促进了市场研究领域的技术进步。同时,CCOUNT也是IT行业中开源软件浪潮的一部分,展示了开源软件在技术界日益重要的地位和影响力。

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#ifndef _image1_h_ #define _image1_h_ #include "zf_common_headfile.h" #define IMAGEH MT9V03X_W /*!< 摄像头采集高度 */ #define IMAGEW MT9V03X_H /*!< 摄像头采集宽度 */ /* 使用数组宽高 修改这里即可 */ #define LCDH 120 // 120 /*!< TFT显示高度(用户使用)高度 */ #define LCDW 188 //188 /*!< TFT显示宽度(用户使用)宽度 */ //#define SMALLIMAGE // 使用小尺寸显示60*94 #define LCD_W 188//188 #define LCD_H 120//120 #define IMAGE_ignoreTop 20 //>图像处理忽略顶部像素 #define IMAGE_ignoreBottom 5 //>图像处理忽略底部像素 #define IMAGE_SIZE LCDH *LCDW //>图像小于 65536/4 防止图像错误 #define IMAGE_MIDDLE LCDW / 2 #define MAX_CON 30 // 根据实际情况调整最大连通域数量 /** 压缩后之后用于存放屏幕显示数据 */ typedef struct { uint16 IMAGE[LCDH][LCDW]; // 连通域图像数据 uint16 EDGES[LCDH][LCDW]; // 连通域边界数据 volatile uint16 count; // 连通域个数 } CON_t; extern CON_t CONV; typedef struct CON_Node { uint8 nsX; // 连通域起始坐标x uint8 nsY; // 连通域起始坐标y uint8 neX; // 连通域结束坐标x uint8 neY; // 连通域结束坐标y uint8 nArea; // 连通域面积 uint8 nEdge; // 连通域边长 float nRound; // 连通域圆形度 } CON_Node; extern unsigned char Mode_Looking; extern uint16 parent[LCDW * LCDH]; typedef struct { volatile uint8 EUREKA; // 找到目标标志位 volatile uint8 X; // 目标中心横坐标 volatile uint8 Y; // 目标中心纵坐标 volatile uint8 last_X; // 上一次目标中心横坐标 volatile uint8 last_Y; // 上一次目标中心纵坐标 volatile uint8 SoftX; // 目标中心横坐标 柔和处理 volatile uint8 SoftY; // 目标中心纵坐标 柔和处理 volatile uint8 sX; // 目标连通域起始坐标x volatile uint8 sY; // 目标连通域起始坐标y volatile uint8 eX; // 目标连通域结束坐标x volatile uint8 eY; // 目标连通域结束坐标y volatile uint8 cArea; // 目标连通域面积 volatile uint8 cEdge; // 目标连通域边长 volatile float cRound; // 目标连通域圆形度 volatile uint8 count; // 满足基本条件的连通域个数 } Looking_t; extern Looking_t Looking; extern unsigned char Image_Use[LCDH][LCDW]; /** 二值化后用于OLED显示的数据 */ extern unsigned char Bin_Image[LCDH][LCDW]; void Get_Use_Image(void); void Get_Bin_Image(unsigned char mode); void draw_line(unsigned int h, unsigned int w, unsigned int len); void CON_TwoPass(const unsigned char in[LCDH][LCDW], CON_t *con); void Looking_Target(Looking_t *look, unsigned char in[LCDH][LCDW], CON_t con); char No_target(); float Back_angle(uint8_t x_start,uint8_t y_start); float goal_angle(void); #endif #include "zf_common_headfile.h" #include "math.h" // 原始图像数组:存储从摄像头获取的灰度图像 unsigned char Image_Use[LCDH][LCDW]; // 二值化图像数组:存储处理后的黑白图像(0为黑,1为白) unsigned char Bin_Image[LCDH][LCDW]; char flag = 0; float goal=0; char flag1=0; CON_t CONV; Looking_t Looking; unsigned char Camera_Flag=0; unsigned char Mode_Looking = 0; uint16 parent[LCDW * LCDH]; char No_target() { if(Looking.EUREKA) { flag1 = 1; } else { flag1 = 0; } return flag1; } //返回的角度 lie 120 // hang 94 float Back_angle(uint8_t x_start,uint8_t y_start) { double angle1=sqrt(3); if(Looking.X != 0) { Looking.last_X = Looking.X; Looking.last_Y = Looking.Y; } if(No_target() == 1) { angle1 =90-RAD_TO_ANGLE(atan2((y_start-Looking.Y),(Looking.X+20-x_start))); } else { angle1 =90-RAD_TO_ANGLE(atan2((y_start-Looking.last_Y),(Looking.last_X+20-x_start))); } return angle1; } //目标角度 float goal_angle(void) { if((Back_angle(94,120) != 0) && (flag == 0)) { goal = Back_angle(94,120);//移位 flag = 1; } if((Back_angle(94,120) == 0)) { flag = 0; goal=0; } return goal; } void Get_Use_Image(void) { short i = 0, j = 0; for (i = 0; i < LCDH; i++) { for (j = 0; j <= LCDW; j++) // 将摄像头采集的图像(mt9v03x_image)复制到Image_Use { Image_Use[i][j] = mt9v03x_image[i][j]; } } } void Get_Bin_Image (unsigned char mode) { unsigned short i = 0, j = 0; unsigned short Threshold = 0; unsigned long tv = 0;// 计算图像平均灰度值作为自适应阈值 //char txt[16]; if (mode == 1) { for (i = 0; i < LCDH; i++) { for (j = 0; j < LCDW; j++) { tv += Image_Use[i][j]; } } // Threshold =(unsigned short)(tv / LCDH / LCDW);// 平均灰度 = 总灰度 / 像素总数(LCDH*LCDW) Threshold =50;//15 //ips200_show_gray_image(0, 0,Image_Use, MT9V03X_W, MT9V03X_H,LCDW,LCDH, Threshold); } for (i = 0; i < LCDH; i++) { for (j = 0; j < LCDW; j++) { if (Image_Use[i][j] > Threshold) Bin_Image[i][j] = 1; else Bin_Image[i][j] = 0; } } } void draw_line(unsigned int h, unsigned int w, unsigned int len) { unsigned int i; if (h == 0 || w == 0) { return; } if (w < LCD_W && w > 0 && h < LCD_H && h > 0) { ips200_draw_point(w, h, RGB565_RED); } for (i = 5; i < len; i++) { if (w + i < LCD_W && w - i > 0 && h + i < LCD_H && h - i > 0) { ips200_draw_point(w + i, h,RGB565_RED); ips200_draw_point(w - i, h,RGB565_RED); ips200_draw_point(w, h + i,RGB565_RED); ips200_draw_point(w, h - i,RGB565_RED); } } } // 查找根节点:用于连通域合并后的标记统一 uint16 TwoPass_Find(uint16 x, uint16 parent[]) { uint16 i = x; // 向上追溯父节点,直到根节点(parent[i] = 0) while (0 != parent[i]) i = parent[i]; return i; } // 合并两个连通域:将不同标记的相邻区域合并 void TwoPass_Union(uint16 x, uint16 y, uint16 parent[]) { uint16 i = x, j = y; // 找到x和y的根节点 while (0 != parent[i]) i = parent[i]; while (0 != parent[j]) j = parent[j]; // 根节点不同则合并(将i的父节点设为j) if (i != j) parent[i] = j; } void CON_TwoPass(const unsigned char in[LCDH][LCDW], CON_t *con) { uint16 x, y; uint16 label = 0, up, left; // Initialize to 0 memset(con, 0, sizeof(CON_t)); memset(parent, 0, sizeof(uint16) * LCDW * LCDH); // First Pass - INIT label IMAGE for (y = IMAGE_ignoreTop; y < LCDH - IMAGE_ignoreBottom; y++) { for (x = 0; x < LCDW; x++) { if (in[y][x] != 0) { // Left and up labels left = (x - 1 < 0) ? 0 : con->IMAGE[y][x - 1]; up = (y - 1 < 0) ? 0 : con->IMAGE[y - 1][x]; // At least one label is marked if (left != 0 || up != 0) { // Two labels are marked if (left != 0 && up != 0) { // Adopt smaller label con->IMAGE[y][x] = up > left ? // MIN left : up; if (left <= up) TwoPass_Union(up, left, parent); else if (up < left) TwoPass_Union(left, up, parent); } else { // Adopt larger label con->IMAGE[y][x] = up > left ? // MAX up : left; } } else { // Non of two labels is markded, so add a new label con->IMAGE[y][x] = ++label; } } } } // Second Pass for (y = IMAGE_ignoreTop; y < LCDH - IMAGE_ignoreBottom; y++) { for (x = 0; x < LCDW; x++) { if (in[y][x] != 0) con->IMAGE[y][x] = TwoPass_Find(con->IMAGE[y][x], parent); if (con->IMAGE[y][x] > con->count) con->count = con->IMAGE[y][x]; } } } void Looking_Target(Looking_t *look, unsigned char in[LCDH][LCDW], CON_t con) { uint8 x, y, cCount = 0; int32_t index = 0; uint32 SumX = 0, SumY = 0; // 特征光斑坐标和 // 静态数组,大小限制为MAX_CON static CON_Node SubCON[MAX_CON]; CON_Node *FitCON = NULL; if (Mode_Looking == 1) { /* 横行二点判别法 */ for (y = IMAGE_ignoreTop; y < LCDH - IMAGE_ignoreBottom; y++) { for (x = 1; x < LCDW - 1; x++) // 修正边界防止越界 { if (in[y][x - 1] && in[y][x] && in[y][x + 1] && in[y + 1][x] && in[y - 1][x + 1]) { SumX += x; SumY += y; index += 1; } } } if (index) { look->Y = (uint8)(SumY / index); look->X = (uint8)(SumX / index); look->EUREKA = 1; } else { look->Y = 0; look->X = 0; look->EUREKA = 0; } } else { if (con.count && con.count <= MAX_CON) { memset(SubCON, 0, sizeof(CON_Node) * con.count); for (y = IMAGE_ignoreTop; y < LCDH - IMAGE_ignoreBottom; y++) { for (x = 0; x < LCDW; x++) { index = con.IMAGE[y][x] - 1; if (index >= 0 && index < con.count) { if (SubCON[index].nsX == 0) SubCON[index].nsX = x; if (SubCON[index].nsY == 0) SubCON[index].nsY = y; SubCON[index].nsX = x < SubCON[index].nsX ? x : SubCON[index].nsX; SubCON[index].nsY = y < SubCON[index].nsY ? y : SubCON[index].nsY; SubCON[index].neX = x > SubCON[index].neX ? x : SubCON[index].neX; SubCON[index].neY = y > SubCON[index].neY ? y : SubCON[index].neY; SubCON[index].nArea += 1; if (x == 0 || y == 0) { CONV.EDGES[y][x] = (uint16)index + 1; SubCON[index].nEdge += 1; } else { if (!(con.IMAGE[y + 1][x] && con.IMAGE[y - 1][x] && con.IMAGE[y][x + 1] && con.IMAGE[y][x - 1])) { CONV.EDGES[y][x] = (uint16)index + 1; SubCON[index].nEdge += 1; } } } } } // 筛选最优目标(符合灯光特征) int min_dist = 99999; // 最小距离(用于优先选择靠近中心的目标) int best_index = -1; // 最优连通域索引 for (index = 0; index < con.count; index++) { // 过滤条件1:连通域的宽度(x方向)大于高度(y方向) if ((SubCON[index].neX - SubCON[index].nsX + 1) < (SubCON[index].neY - SubCON[index].nsY)) continue; // 过滤条件2:面积至少为外接矩形的一半(排除过于稀疏的区域) if ((SubCON[index].nArea * 3) < ((SubCON[index].neX - SubCON[index].nsX + 1) * (SubCON[index].neY - SubCON[index].nsY + 1))) continue; // if (SubCON[index].nArea < 1) // 仅过滤面积为0的无效区域 // continue; // 过滤条件3:排除过远的目标(y坐标和小于15,假设y越大越近) if ((SubCON[index].nsY + SubCON[index].neY) < 15)//15 continue; // 过滤条件4:圆度接近1(灯光通常为圆形) // 圆度公式:(4π×面积)/(周长²),越接近1越圆 SubCON[index].nRound = (4.0f * 3.1415927f * SubCON[index].nArea) / (SubCON[index].nEdge * SubCON[index].nEdge); if (fabs(SubCON[index].nRound - 1.0f) > 1.4f) // 圆度偏差过大 continue; // 计算连通域中心与当前视野中心的距离(优先选择近中心目标) int cx = (SubCON[index].nsX + SubCON[index].neX) / 2; // 连通域中心x int cy = (SubCON[index].nsY + SubCON[index].neY) / 2; // 连通域中心y int dist = (cx - look->X) * (cx - look->X) + (cy - look->Y) * (cy - look->Y); // 欧氏距离平方 // 若目标在图像上半部分且面积小,降低距离权重(优先选择) if (cy < (LCDH / 2) && SubCON[index].nArea < 7) dist = dist * 0.5; // 权重减半 if (dist < min_dist) // 更新最优目标 { min_dist = dist; best_index = index; } cCount = best_index + 1; // 有效目标数量 } } else // 无有效连通域 { cCount = 0; } if (cCount) { FitCON = &SubCON[cCount - 1]; look->EUREKA = 1; look->count = cCount; look->sX = FitCON->nsX; look->sY = FitCON->nsY; look->eX = FitCON->neX; look->eY = FitCON->neY; look->cArea = FitCON->nArea; look->cEdge = FitCON->nEdge; look->cRound = FitCON->nRound; look->X = (look->eX + look->sX) / 2; look->Y = (look->eY + look->sY) / 2; } else { look->EUREKA = 0; look->X = 0; look->Y = 0; look->sX = 0; look->sY = 0; look->eX = 0; look->eY = 0; look->cArea = 0; look->cEdge = 0; look->cRound = 0.0f; look->count = 0; } } } 这是二十届独轮信标寻灯的程序,目标追踪效果不强且远处无法准确找到目标

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步骤2】 1) 实验要求 在程序文件huffman2student.c中的 “//【实验步骤2】开始”和“ //【实验步骤2】结束”间编写相应代码,实现函数createHTree,该函数生成一个根结点指针为Root的Huffman树。 //【实验步骤2】开始 void createHTree( ) { } //【实验步骤2】结束 2) 实验说明 在程序文件huffman2student.c中函数createHTree将根据每个字符的出现次数(字符出现次数存放在全局数组Ccount中,Ccount[i]表示ASCII码值为i的字符出现次数),按照Huffman树生成规则,生成一棵Huffman树。 算法提示: 1.依据数组Ccout中出现次数不为0的( 即Ccount[i]>0)项,构造出树林F={T0, T1, ¼, Tm},初始时Ti(0≤i≤m)为只有一个根结构的树,且根结点(叶结点)的权值为相应字符的出现次数的二叉树(每棵树结点的类型为struct tnode,其成员c为字符,weight为树节点权值): for(i=0; i<128; i++) if(Ccount[i]>0){ p = (struct tnode *)malloc(sizeof(struct tnode)); p->c = i; p->weight = Ccount[i]; p->left = p->right = NULL; add p into F; } 2.对树林F中每棵树按其根结点的权值由小至大进行排序(排序时,当权值weight相同时,字符c小的排在前面),得到一个有序树林F 3.while 树个数>1 in F a) 将F中T0和T1作为左、右子树合并成为一棵新的二叉树T’,并令T’->weight= T0->weight+ T1->wei b) 删除T0和T1 from F,同时将T’加入F。要求加入T’后F仍然有序。若F中有树根结点权值与T’相同,则T’应加入到其后 4.Root = T0 (Root为Huffman树的根结点指针。循环结束时,F中只有一个T0) 注:在实现函数createHTree时,在框中还可根据需要定义其它函数,例如: void myfun() { … } void createHTree() { … myfun(); … }

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