这个函数似乎可以直接用来画频谱图，而无需对数据先进行傅里叶变换，而是输入原始数据即可。先部分机翻，有时间再细翻matplotlib.pyplot.specgram(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None, noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=
这两天学习了scrapy框架，也是很头疼呀，一路都不是很顺利，爬取豆瓣时，还被封了IP，不过终于能够熟悉这个框架了。先一步步介绍吧。第一，安装scrapy库，说实话，一开始我就直接pip install scrapy,但是一直报错，只能默默地找资料，按步骤慢慢来。先进下面这个网址，找到Twisted、pywin32、zope.interface、pyopenSSL。
https://pypi.
转载
2023-08-17 16:39:05
0阅读
当我们用py完成一些功能，可以通过Pyinstaller将源码打包成exe来独立运行，用户使用时只需要执行这个exe文件即可，不需要在机器上再安装Python及其他包就可运行了。Pyinstaller打包方式一般分为 直接输入指令 和 利用spec文件进行打包。由于直接输入指令实际就是根据指令生成spec文件，再根据spec文件的内容进行打包操作，所以一下重点说明spec文件的内容。1.下载并安装
转载
2023-08-07 12:01:06
482阅读
有一些加工频率比较快的工序，如冲压件、电线的端子压接高度等，很多人认为就单一工序而言，不适于应用SPC，因为做出的Cpk值很高，没有改进的必要，此类过程监控的意义不大，这是事实。但从顾客的角度考虑，他们需要一致性高的产品，SPC可以帮助提高产品的一致性。我们可以从以下几个方面来理解和应用SPC：1． 使用SPC的目的：控制图可以用来监控过程随时间的变化。从这个角度来讲，加工频率比较快的工序，加工周
转载
2023-09-26 19:03:26
81阅读
# SPC (统计过程控制) 与 Python：可视化与分析
统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法监控和控制生产过程的质量水平的方法。SPC的主要目的是通过分析生产过程中的变异，确保稳定和可预测的过程，以最终提高产品质量。今天，我们将围绕“SPC”和Python的结合，探讨如何使用Python实现SPC。
## SPC 的基本概念
SPC的核心是理解和分析过程变异。变异可以分为两类：
# Python计算SPC
## 什么是SPC？
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种通过统计方法来监测和控制过程稳定性的方法。SPC被广泛应用于质量管理领域，可以帮助企业实时监控生产过程，及时发现问题并采取措施，以确保产品质量稳定。
SPC主要包括数据的收集、图表的绘制和分析三个步骤。Python作为一种功能强大的编程语言，可以帮助我们进行
要实现质量管理体系（ITAF16949）离不开五大工具的支持，五大工具分别是：统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）、测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）、产品质量先期策划（APQ
转载
2023-08-11 20:01:54
134阅读
我们在进行数据分析的时候，并不是所有的数据都需要进行分析。这就要求我们要对数据进行按条件选择。本文我将用IBM SPSS Statistics演示如何进行按条件筛选数据。1、打开数据如图所示，是一个学生个人信息的数据集。我将在此基础上演示如何筛选出语文成绩大于78的学生。 图1：数据展示2、菜单位置如图所示，第一步我们点击菜单栏中的“数据”按钮，第二步选择下级菜单中的“选择个案”。&n
转载
2023-08-27 09:18:26
333阅读
1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。统计（S），将生产过程中抽象的“人机料法环测”的表现进行量化、可视化、可追踪过程中的变差，即将现实的问题转化为统计学的问
SPC怎么做应从以下四方面考虑： 一、如何确定关键产品特性关键产品特性应由客户确定，或质量工程师根据经验确定。二、如何确定关键过程参数关键过程参数可应用散布图、用分层法确定，或由实验设计（DOE）确定。三、SPC控制图怎么做1、规定的抽样间隔和样本大小抽取样本2、测量样本的质量特性值，计算其统计量数值3、在控制图上描点4、判断生产过程是否有并行四、如何利用SPC控制图分析过程状态当数据
# 使用 Python 实现 SPC 判异
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法来监控和控制一个过程的方法。其主要目的是确保过程稳定，减少异常情况的发生。在这里，我们将介绍如何使用 Python 实现 SPC 判异。下面是整个流程的概述。
## 流程步骤概述
以下是实现 SPC 判异的基本步骤：
| 步骤
SPC与六西格玛SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制，是六西格玛工业管理理论的其中一个重要模块。SPC的控制图 (control chart) 是数据可视化的一个重要手段。而控制图的选择应该根据实际需求来，这里不展开讲控制图，关于控制图的细节可以查找其他资料。（7 种控制图，8 个判异准则。） 简单介绍一下六西格玛，就是 6 sigma 的音译，sigm
转载
2023-10-23 19:25:12
76阅读
1、标准输入与输出python文件为 prog.py 输入文件为 test.inpython prog.py < test.in将程序的输出记录到文件test.out 中python prog.py < test.in > test.out将程序输出记录到文件test.out中，同时显示在屏幕上python prog.py < test.in | test.out输入数据文
转载
2023-10-08 09:50:06
107阅读
# 用 Python 开发统计过程控制（SPC）
统计过程控制（SPC）是一种用于监控和控制生产过程的统计方法。在这篇文章中，我们将逐步引导你实现基于 Python 的 SPC。我们将分解整个开发流程并提供详细的代码示例和注释。
## 开发流程说明
在开始之前，了解整个开发流程非常重要。以下是实现 SPC 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
## 如何用Python写SPC
### 简介
SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。它通过收集和分析数据来确定过程是否处于控制状态，并提供了检测异常和改进过程的工具。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写SPC。我将依次介绍整个过程的步骤，并给出相应的代码示例和解释。通过这篇文章，你将学会如何使用
原创
2023-12-27 03:55:00
340阅读
TODA SPC（过程质量控制系统）SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特（Shewhart）博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 TODA SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常
转载
2024-01-15 15:01:27
47阅读
SPC X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。这里要注意下列各点：（1） 选择技术上最重要的控制对象。 （2） 若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。 （3） 控制对象要明确，并为大家理解与同意。 （4） 控制对象要能以数字来表示。 （5） 控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。步骤2：取预备数据（Preliminary data）。（1） 取25个子组。
转载
2024-01-12 01:42:24
314阅读
tf.cond and tf.whileloop本篇博客梳理一下 tensorflow python client API 与tf.cond和 tf.whileloop相关的部分，对于这两个api 的详细解释，请看我的第一篇博客和第二篇博客，这篇博客讲一些api 的实现细节。API 梳理tf.cond下图作为讲解tf.cond代码时的参考以下是tf.cond的伪代码。源代码在controlf_fl
最近学习项目管理之质量管理，其中涉及的工具技术有一个过程控制图在此网络一下资源 以便巩固知识。SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生
转载
2023-09-17 18:00:14
90阅读
什么是SPC？SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。而传
转载
2023-07-13 14:06:20
131阅读
