主要涉及了获取指定excel位置的操作,列表,高差闭合差是否在限差之内。由于重装了系统,excel原始表格不见了,就剩下代码。代码的作用就是将一份有站点和高差的excel,计算出各个站的高程,并存储成新文件。excel的数据格式参照测量原理(好像是这个名字)这本书里的格式。当时我是按书本数据格式进行编写的
2024-05-24 21:59:56 3KB python 测绘工程 pandas
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用有限差分法求解方程,里面有两个文件,其中一个是泊松方程,另外一个是求解其他势能的方程
2024-05-23 17:20:06 795KB 有限差分法
Open XML ISO29500与UOF2.0差异分析Both of UOF and OOX form standard are based on XML and each kind of these forms has defined and provided the function which office application needs. They support the compatibility and transformation among different office software forms. But, between these two standards, there are also many remarkable differences bringing certain hindrance to interoperability.
2024-05-23 13:07:14 7.51MB ISO29500 差异分析
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为实现电压-频率协调控制,且对调速范围和起制动性能有一定的要求,可以采取转差频率控制进行变频调速。本文采用转差频率控制对异步电机进行变压变频的控制,针对基于转差频率的矢量控制,设计出一种控制模型,并利用MATLAB仿真软件进行了分析。结果表明,转差频率的矢量控制方式具有较好的调速性能,其具备较高的实用价值。
2024-05-23 09:02:07 59KB
几何工差形状、方向、位置和跳动公差标注。国标版。GB
2024-05-20 18:22:38 1.89MB 形位公差
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对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像,从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目
标是不适定问题,且观测噪声也会影响重建结果。在频率步进连续波ISAR 系统回波观测模型基础
上,结合压缩感知原理,给出了一种基于全变差正则化的ISAR 压缩感知成像模型,通过将该优化
模型转化为一系列简单代理函数进行求解,提出了一种快速优化最小算法。最后在不同回波信噪
比条件下进行仿真验证。实验结果表明,当回波信噪比大于10 dB 时,本文方法明显优于距离–多
普勒算法和基于L 1 范数的压缩感知成像方法。
2024-05-17 13:29:04 398KB 压缩感知;
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基于matlab编写的,VTI介质弹性波方程的高阶交错网格有限差分正演模拟+pml吸收边界条件。带有注释说明,添加了pml边界代码,很适合基础新手参考学习,波场模拟的结果以动画的方式展示。同时也可以进行波场快照的输出。注释里面还带有地震记录的代码,可以自行演示。速度模型可以自行修改演示,震源位置在模型修改的同时也需要调整。
2024-05-16 21:36:23 10KB matlab 正演模拟 有限差分
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影响水下成像质量的核心因素是后向散射光的干扰。偏振差分水下成像技术能够显著抑制后向散射光,是在水下散射环境中获取清晰图像的有效方法。传统的偏振差分方法是基于两个正交偏振方向上的偏振图像进行差分的,该方法虽然对后向散射光有明显的抑制效果,但其调制自由度低,限制了成像质量的进一步提升。针对这一问题,提出一种改进型偏振差分水下成像方法,该方法基于两个最优偏振方向的偏振图像进行差分,并通过引入差分项的权重系数,最终实现具有三个自由度的偏振差分水下成像。实验结果显示,该方法相对于传统的偏振差分成像方法,可更好地抑制后向散射光、凸显物体信号光,最终实现了更高质量的水下清晰成像。
2024-05-06 16:11:24 6.78MB 后向散射 偏振差分 三自由度
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基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的
2024-05-06 13:02:20 1.27MB 工程技术 论文
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针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。
2024-05-04 08:34:44 6.54MB 道路提取 高分一号 残差网络
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