定量

大尺度照明场景的色光情感，嗯，还真不多见。《景观照明中色光情感的定量化实验》这篇文章挺有意思，专门研究那种城市夜景里的彩色灯光——比如公园、广场、建筑外立面的灯光情绪，怎么量化、怎么测。研究用了56 种单色光和19 个情感维度，找了 30 个人来打分，用的是因子，提炼出活跃性、评价性、适应性三个关键指标。简单说，就是不同颜色的灯光，能让人觉得是活泼的、舒服的，还是压迫的。用 SPSS 跑也挺有参考价值。有意思的是，影响最大的不是颜色本身，而是亮度——也就是你用多亮的灯，才是关键。色相反而没那么重要，蛮出乎意料吧？而且他们还用统计方法搞了个情感预测模型，输入亮度就能估出感受情绪，这对做灯光设计、

项目结构包括：资产目录query_history，保存以前的查询结果；股票历史数据存储在pref.txt和pref-timestamp.txt中；规则语法文件支持LALR（1）语言；libs目录提供必要的库文件；src目录包含项目的源代码；ssq.stock.analyser库提供股票评估和扫描方法；ssq.stock.gui提供基本的GUI元素，支持库存查询过程。

三、定量遥感的基本内容与方法1.方向性与多角度遥感2.尺度效应与尺度转换3.病态反演与反演策略方法4.遥感模型与应用模型的链接定量遥感不仅要进行遥感机理与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型、反演策略与方法、尺度转换、真实性检验等方面的研究。这些正是目前定量遥感基础理论研究的热点、难点问题。

基于SanXoT框架的定量蛋白质组学工具，是我最近用得比较顺手的一套流程。安装虽然有点挑环境，但跑起来稳定，统计那块也做得比较全，蛮适合搞大规模蛋白质组数据的你来用。 整套流程的逻辑比较清晰，从原始数据导入到系统层级的比较，全都能搞定。重点是它的工作流是为高通量设计的，批量文件也不卡，响应也快。对比用 Excel 和手工脚本要舒服多了。 Windows 安装有点小门槛，得用Visual Studio编译环境，而且必须是C++语言，这个得注意下。像我就是踩坑装错了语言包，建议你提前下好Visual C++ SDK。Python 那块要用setuptools.extension.Extension

定量研究里的问卷调查和统计，常让人头大。但《怎样写好文献综述——案例及评析》这本书里讲得挺透，尤其是对定量研究那块的，蛮适合刚上手的朋友看。文里提到像问卷法、实验法这些定量方法，配上实际方式，比如用 SPSS 做变量关系挖掘，真的比较实用。 问卷调查的统计方法其实不复杂，像用SPSS跑数据、做交叉、算均值中位数，都是挺常见的套路。你也可以用Excel搞定基本，做个柱状图、饼图都还挺快的，响应也快，代码也简单。 像我平时写文献综述时，也会把OQSS或者内部问卷系统搭起来，快速收集点数据做，能补论文的逻辑链条。配合下 SPSS 或 Excel 做图，效果还挺不错。嗯，顺带说一句，用插件扩展问卷功能

MusDr是一种评估机器生成符号音乐的新方法。第5节提出了其Python实现，通过量化手段揭示了AI音乐创作的局限性。研究表明，MusDr能够支持事件令牌序列格式，映射到非传统的MIDI标准。研究中的核心指标包括音高级直方图熵（H），开槽模式相似度（GS）和和弦进行不规则性（CPI），这些指标测量了音乐的节奏一致性和和谐性。详细介绍请参见Huang和Yang（2020年）的研究成果。

分类变量的数值化一直挺让人头大的，尤其是变量一多、每类又多的时候。用虚拟变量真的是又长又臃肿。而这个基于 Fisher 方法的小工具，在MATLAB里就能跑，专门帮你把分类变量转成数量型的权重值，做回归或者 GLM 时用着还挺顺手。 Fisher 判别的权重提取方式比较聪明，它不是简单地给每个类编号，而是根据组间差异性算出来的数值，换句话说，更能反映每个类别在模型中的“贡献”。嗯，这个方式最早是在 1986 年的一篇论文里提的，用在判别里头，后来被不少人拿来用在别的统计模型里。 你要是正好在搞多组回归、ANOCOVA 或者广义线性模型（GLM），又苦于一堆多类变量，这段MATLAB代码就还挺适

本研究通过分析脂肪族醛酮的分子结构特征及其沸点（BP）、摩尔折射率（MR）与拓扑结构参数间的关系，应用键连接矩阵特征根（SX1Q-I，SX1cc）、立体效应指数（SUij）等参数，利用多元线性回归（MLR）方法建立了88种醛酮化合物的定量构效关系（QSPR）模型。回归方程的相关系数均大于0.99，准确解释了各参数对化合物性质的影响。统计分析结果验证了模型的适用性。

信息量是衡量信息多少的物理量。当先验概率高时，信息量较低；反之，信息量较高。比如，从一个口袋中抓球的例子可以说明信息量的概念。在决策树算法中，信息量的量化描述对于预测结果至关重要。

QuBiT（生物管定量工具）是一种用于准确、可重复测量细生物管的3D Matlab脚本集合，特别适用于分段共焦堆栈数据，例如Ilastik的输出。该工具集最低要求硬件包括8GB内存、2.5GHz处理器，操作系统支持MacOSX 10.5（Leopard），软件需安装Matlab 2014b。QuBiT中的各个Matlab脚本按照图像分析方法的流程顺序排列。模块1：导入管并骨架化（s1_import_tubes）负责导入和处理管的分割数据，使用MSFM算法实现骨架化处理。模块2：显像管（s2_display_tubes）用于3D可视化分段和骨架化的管，确保骨架的准确性。