利用已知的gkt测谎数据怎么分析，测谎仪的使用方法
来源：整理 编辑：八论文 2023-02-14 21:59:21
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1，测谎仪的使用方法
显然不行~就算是真正的测谎仪都不能完全可信，何况手机软件。真正的测谎仪是要在全身接上传感器，通过你的脉搏心率等的微妙变化来分析出你是否说谎，即使这样也不能完全确定被测者是否说谎，所以测谎仪在法律上都不能拿来当证据的。一个手机软件连你的身体都无法接触他怎么测谎？显然不行
2，问卷调查中的测谎题用spss如何处理
你可以用后面的答案检测前面的答案，比如如果都是得分的话，那用后面的得分减去前面的，差值越小说明越相似，这是检测个人的，那么检测所有的调查对象是否前后都一致，就可以采用独立样本T检验来看前后测得的得分是否一致，或者用相关分析看前后得分的相关系数有多大，越大说明一致性越高。
3，问卷调查中的测谎题用spss如何处理
你可以用后面的答案检测前面的答案，比如如果都是得分的话，那用后面的得分减去前面的，差值越小说明越相似，这是检测个人的，那么检测所有的调查对象是否前后都一致，就可以采用独立样本T检验来看前后测得的得分是否一致，或者用相关分析看前后得分的相关系数有多大，越大说明一致性越高。
4，测谎仪的原理 怎么破解
测谎仪的原理简单说，需要针对具体犯罪嫌疑人制作一套问答测试题，然后把皮肤生物电、血压、心跳等仪器测试结果，利用电脑软件画出图，再经过专家分析得出结论。这是需要相当的专业水平和经验才能得到准确结论的方法。首先制作问答题就很有学问，就好象制作心理测试题一样，有些人做的不一定高明。另外，画出的数据图也需要专业人士来根据问答题解读，不是简单的1+1=2。如果掌握了专业技术，测慌结果是很可靠的，尤其是皮肤电是犯罪嫌疑人怎么锻炼都不能控制的。 机器只能通过人的生理反应大概的测出说谎者。 ■ 血压测量器 测量血压或心跳率。 血压袖带固定在上臂，并把血压传感器连接到记录笔，血压或心跳率即可被记录下来。 ■ 呼吸描记器 测量呼吸频率。把橡胶管固定在手臂和胸部，当气流通过身体，运动推动空气穿过橡皮管。橡皮管被引导至有机械臂的风箱上，机械臂的末端有记录笔，这样橡皮管中的空气带动机械臂所做的运动便在一卷纸上被以曲线图的形式记录下来。 给接受测试者提供舒适的扶手软椅，尽量不要用木凳。 ■ 检流计 测量被测对象的出汗量。把金属盘固定在手指末端，它们能感测到皮肤上通过的电流，当出汗量增加，皮肤也会变得更容易导电。 人在说谎时会不由自主地产生一定的心理压力，这些压力又会引起一系列诸如心跳加快、血压升高、手掌出汗、呼吸速度和容量略见异常等主观意志无法控制的生理现象。通过研究测谎仪记录下的数据，测谎专家可以判断被测对象是否说谎。然而，测谎结果往往带有一定的主观性。 通常，接受测谎测试的人往往会尝试采取一些反制措施，以图骗过仪器。有一些网站和书籍会指导您该如何欺骗测谎仪。人们总是试图在仪器面前耍花招，下面就是几个例子： 服用镇定剂 指尖上涂抗汗剂 鞋子里藏大头针 咬舌头、嘴唇或腮颊 采取反制措施的基本思想在于引起（或抑制）某些能够误导测试结果的反应。受测人可以尝试在回答每个问题时都做出相同的反应，这样测谎员就挑不出说谎时的反应。举例来说，有些人会在鞋里藏一枚大头针，然后在被询问每个问题后都踩一下大头针。其用意是，让大头针引起的生理反应掩盖被问的问题引起的生理反应，这就导致受测人对每个问题的反应看起来别无二致。 一般来说，能否通过测谎，在法律意义上对结果影响甚微。辩护律师常常会大肆宣扬说他的委托人通过了测谎。当然，您也肯定很少听说一名被告参加了测谎但没能通过。 测谎结果很少被法庭采信。新墨西哥州是美国唯一一个允许公开采信测谎结果的州。其他州的法院也可采信测谎结果并将其记录在案，但在此之前必须达成某种形式的约定。在多数的案件中，庭讯双方在开庭前须就是否采信测谎证据达成一致。在联邦一级法律中，采信的标准更为模糊，一般由法官定夺。
5，如何运用EXCEL进行数据分析答案
工具：officeexcel步骤：1、打开officeexcel。添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击。2、点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮。3、出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。已经成功添加”数据分析插件。4、点击数据，再点数据分析，即可完成数据分析。1、新建并打开excel表格，2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。
6，利用excel进行傅里叶分析做出了数据的频谱图后怎么对频谱图进行
1.EXCEL分析工具库中内置了分析工具“傅利叶分析”，其功能是进行离散型快速傅利叶变换（FFT），也可进行傅利叶逆变换。2.傅利叶变换是将时间序列数据转换为频率序列数据，以便了解序列的频率构成。对于时间序列可展开为傅利叶级数：式中：N为观测值个数；k为周期分量个数；fj为频率（＝j/N）εt为误差项，是由于选取级数前k项所产生的。时间域序列xk变换到频率域序列ωj的公式如下:式中：N为序列数据项数，对第j个分量：aj为实部，bj为虚部，模 ，辐角 3.所关心的是序列主要由哪些频率成份构成及其振幅。操作方法如下：Step1．取得时间序列数据Step2．时间序列Step3．利用“傅利叶分析”工具进行快速傅利叶变换，得ωj；Step4．利用IMABS()函数求得复数的模。该序列第1项为0，去掉之，从第2项起共奇数项，中间项为常数项，两侧是完全对称的。绘制折线图观察之，通常只观察前半部分；Step5．更改横坐标，观察频率分布。需要指出的是：数据系列的周期性，是系统的特性，并不是由采样的时间间隔和样本量的多寡所决定。5.应用举例：何先生，在自己所从事的工作中，以每分钟等间隔抽样200次，抽取了168383条记录，下图中只列出前几条：6.以CH#1为例，从中按顺序选择样本量为128的样本，编制频谱分析图如下：Step1:先按顺序截取128个样本单位的样本（必需是2的整数幂，本例为27）Step2:在C1单元格输入“=AVERAGE(B2:B129)”求得平均数，在C3单元格输入公式，求得观测值与平均值之差，并向下复制到B3:B129。Step3:工具|数据分析|傅利叶分析，设置对话框如图3，求得如图2中D列的傅利叶变换。Step4:在E2单元格输入如图2所示函数，求得D2单元格复数的模，向下复制到B3:B129。将B2:B129制成折线图如图。由图可见，图形是完成对称的，通常只看前面一半。需要指明的是该频谱图是由系统特性决定的，样本量不同，其频谱是类似的，只是图形密集程度不同和模的大小不同。模是由多个周期样本模的叠加的结果，样本量越大，模越大。但这一点并不影响分析的结果，我们只考虑频率强度从大到小的有限个频率，即考虑主要频率构成。Step5:确定横轴分类标志:将图形的横轴先进行编号，编号从0开始，本例选择128个样本单位，编号为0~127，然后再用编号值除以128，得到一个周期，周期的倒数即为频率。按此方法制作了N=512、N=2048和N=4096的频谱图如下：7.由图可见，样本量越多频率构成越丰富。但分析频谱时，都集中在峰值附近，不能反映面上的情况。由图可见，模较大的频率成分周期分布在0.13~0.26之间，也就是频率在4~8之间，我们选择N=256项进行分析完全够用。由于图形是对称的，只看前半部分，128项，分析占总数约10%的成份，即分析12个主要频率。操作：（1）按顺序选择256项数据，并求平均数，进行中心化平均，使均值为0；（2）利用“傅利叶分析”工具求得快速傅利叶变换；（3）选择一半的数据（从第2项到第129项）l 利用“=IMABS(D3)”求得复数的模。l 从第2项开始从1进行编号；以编号值除256得周期序列。l 将周期序列求倒数得频率。l 以频率为横坐标、模为纵坐标绘制频率分布图：（4）利用“=IMREAL”函数提取实部，用“=IMAGINARY”函数提取虚部，形成序列值。（5）筛选主要成分。l 在L列输入第k大的顺序号；l 在M列输入“=LARGE($E$3:$E$130,L2)”提取第k大傅利叶变换的模；l 在N列输入：“=MATCH(M2,$E$3:$E$130,0)”提取第k大的顺序号；l 在O列输入：“=INDEX(I$3:I$130,$N2)”提取第k大的实部；l 在P列输入：“=INDEX(J$3:J$130,$N2)”提取第k大的虚部；l 在Q列输入：“=INDEX($H$3:$H$130,N2)”提取第k大的频率。于是得函数主要成分的傅利叶级数中的主成分：
7，怎么利用python或R分析我的微博或者朋友圈
一. 你在浏览微博的时候，受到哪些用户的影响。1. 抓取你微博的关注列表，通过一定的条件筛选一部分用户，继续抓他们的关注列表，这样抓两到三层就行了，不然数据太大了。2. 对抓取的用户进行影响力建模，例如，用户最近两个月的微博的转发评论和点赞数据3. 最后分析出哪些用户对你的影响最大二. 基于地理位置的分析1. 抓取以某个城市为发微博的地理位置的微博数据，并且抓取发微博的用户的相关信息2. 对数据清洗，通过用户资料筛选出是否土著居民，还是旅游出差之类的数据3. 对数据分析，通过发微博的时间啊，某个地点发微博的次数啊，发微博出现最多的关键词这些应该能得到一些有意思的数据三. 自然语言处理微博的大量的文本数据可以做自然语言处理，情感分析之类的很多研究四. 热点事件追踪1. 通过关键词的搜索，跟踪热点事件2. 很多热点事情都是某个微博开始发酵的，可以抓取转发路径，找出哪些是重要的转发节点，抓取评论内容，看看网友对这件事情的态度。3. 监控微博博主的粉丝增加数量的变化五. 计算机视觉相关研究1. 抓取微博出现的图片，做计算视觉相关的研究2. 抓取微博用户的头像，做人脸识别之类的，应该很有意思。六. 个人微博数据分析1. 发微博时间2. 微博出现的关键词3. 你点过哪些赞，评论过哪些微博。4. 和哪些人发过私信，这些都可以研究，关键是找到合适的模型
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