分布式应变
OFDR（Optical Frequency Domain Reflectometry）技术利用全光纤瑞利散射信号进行分布式应变和温度测量，具有高精度和高分辨率的特点。以OSI（Optical Sensor Interface）设备为例，本文将详细阐述OFDR技术的传感解调过程及其后处理进阶功能。
ROTDR技术主要用于分布式光纤测温，如电力电缆表面温度监测、事故点定位及火情消防预警等。而BOTDR、BOTDA及BOFDA技术适用于长距离的分布式应变温度测量，如岩土工程、石油管线健康监测和地质灾害监测等领域。目前，以上几种常见分布式光纤传感技术在国内外市场均有商用产品在售。
区别：分布式光纤指的光纤的一种使用特性。比如刀有切菜刀和水果刀。分布式光纤是一种利用光纤作为传感敏感元件和传输信号介质的传感系统。分布式光纤传感系统原理是同时利用光纤作为传感敏感元件和传输信号介质，采用先进的OTDR技术，探测出沿着光纤不同位置的温度和应变的变化，实现真正分布式的测量。
正向与飞星向的关系
互相离不开的。正相关关系指的是二者的发展方向是同向的，也就是说二者之间是相互促进的关系，或者是一个带动另一个的作用。正相关关系说明二者之间是互相关联的，而且并没有什么可逆和冲突。正向关系指的是正确的方向关系，也就是说是正面方向的关系。
蒋大鸿创立了玄空飞星法。此法体系大略是：正向二百一十六局，替向二百一十六局，共计四百三十二局。依此论，依国内某权威“五百例事例论证”的观点，蒋氏要完成二十二万例事例考证，事实是，到现在为止，除了牵强附会的个例，没有人真正从事过必要的、系统的实例论证。
本来，有兼必用替，但山向两星正好用不替之挨法，替代之星与原山向之星相同，无需用替，仍以原星入中飞行。所出现的卦象与正向完全相同，造成正向犯了“出卦向”和“阴阳差错”的错误。 其上山下水，即损丁破财。当元旺星飞到坐方之向飞星位置上，又飞到向方之山飞星位置上。
什么是正相关,什么是负相关?
正相关和负相关的意思：正相关 自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。负相关 自变量增长，因变量反而减少。
正相关指的是两个变量之间的变化方向相同，当一个变量增大时，另一个变量也增大，反之亦然。简单地说，就是二者变化趋势一致。例如，当气温升高时，人们的冰淇淋销售量也会增加。这是因为气温越高，人们越倾向于吃冰淇淋来解暑。在这种情况下，气温的变化和冰淇淋销售量的变化就呈现出正相关关系。
正相关关系指的是当一个变量（自变量）增***，另一个变量（因变量）也随之增加。 负相关关系则表明，当自变量增***，因变量却减少。 在回归和相关分析中，如果因变量随着自变量的增加而减少，我们称这两个变量之间存在负相关，相关系数为负值。
正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。
正相关意思是，变量同时递增或递减。负相关：变量一个递增另一个就反过来递减，或者一个递减另一个就反过来递增。
正相关描述的是当自变量增***，因变量也随之增加的关系。例如，随着温度的升高，冰淇淋的销售量也会增加。 负相关则指自变量增***，因变量却减少。例如，随着工作时间的增加，睡眠时间可能会减少。
什么是正向关系
1、正向关系是一种存在的关系形态，指两个或多个变量之间存在一种同增或同减的关系，即当一个变量增***，另一个变量也增加，反之亦然。详细解释如下：正向关系的定义：正向关系描述的是两个变量之间的特定依赖性。当其中一个变量发生变化时，另一个变量也以相同方向变化，这种关系被称为正相关。
2、正向关系是指两个或多个变量之间存在的相关性，即当一个变量增加或减少时，另一个变量也呈现相同的变化趋势。以下是对正向关系的详细解释： 定义及概念简述 正向关系是一种统计关系，描述了两个变量之间的关联性。
3、是说如果在关系当中会伴随着增加而增加，那就是指的是正向关系。比如你和某人呆的时间越长，感情越深，或者你因为某件事一直记恨别人，时间越长，你越来越恨的意思。
4、关系正向发展是指在人际关系中，人与人之间相互理解、支持、信任，建立良好的交往基础，在相互交往的过程中持续改善关系的过程。在这个过程中，人们跨越了各种不同的障碍，克服了可能出现的各种不适应和冲突，最终实现了相互沟通、相互理解和相互合作的目标。
5、互相离不开的。正相关关系指的是二者的发展方向是同向的，也就是说二者之间是相互促进的关系，或者是一个带动另一个的作用。正相关关系说明二者之间是互相关联的，而且并没有什么可逆和冲突。正向关系指的是正确的方向关系，也就是说是正面方向的关系。
怎样区分正向相关和负向相关?
1、- 正向相关意味着当一个变量增***，另一个变量也会增加；如果一个变量减少，另一个变量也会减少。- 例如，随着温度的升高，冰淇淋的销售量也会增加，这就是一个正向相关的例子。 负向相关（Negative Correlation）：- 当两个变量之间的相关系数为负时（即小于0），我们称它们之间存在负向相关。
2、正相关表示两个变量随着一个变量的增加，另一个变量也增加；随着一个变量的减少，另一个变量也减少。反之，负相关则表示一个变量增***，另一个变量减少，反之亦然。正相关：正相关是指两个变量之间存在一种正向的关联关系。
3、详细解释：首先，我们需要理解正相关的含义。正相关是指两个变量之间的关系是正向的，即一个变量增***，另一个变量也会增加。因此，当说A与B呈正相关时，意味着当A增***，B也会增加。同样，当说B与A成正相关时，意味着当B增***，A也会增加。
4、正相关（Positive Correlation）：正相关指的是两个或多个变量之间的关系是正向的，即当一个变量增***，另一个或其他变量也增加。在时间序列中，如果两个变量的值随着时间的增加而增加，就存在正相关性。
5、正相关系数意味着两个变量之间存在正相关，即一个变量的增加伴随着另一个变量的增加，反之亦然。 负相关系数则表明两个变量之间存在负相关，即一个变量的增加导致另一个变量的减少。 当P值大于0.05时，我们认为两个变量之间没有显著的相关性；如果P值小于0.05，则表明存在显著相关性。
6、当r的取值为正时，***两个变量之间有正向线性相关关系。r越接近1，相关性越强；当r接近0时，相关性越弱。当r的取值为负时，***两个变量之间存在负向线性相关关系。r越接近-1，相关性越强；当r接近0时，相关性越弱。|r|表示相关系数r的绝对值，即将r的符号去掉，转换为非负值。
