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labview 编写的自动温度控制系统
LabVIEW可视化图形编程开发环境为平台,使用声卡和温度传感器加外围电路,测量和显示外部温度变化,并控制风扇和加热丝进行相关操作,使一定空间范围内的温度保持基本恒定。通过实际应用,加深对LaVIEW开发环境和实时控制的理解。下载到的好东西,同大家分享
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多波束测深和图像数据处理
本书详细讲解了多波束测深的原理、侧扫声呐在海底地形绘制、水下目标识别的应用、可以供水声等相关专业科研人员参考国家“十一五”重点图书地球空间信息学丛书/李德仁主编多波束测深及图像数据处理■赵建虎刘经南著WUHAN UN∨ ERSITY PRESS武汉大学出版社图书在版编目(CIP)数据多波束测深及图像数据处理/赵建虎,刘经南著.一武汉:武汉大学出版社,2008.9国家“十一五”重点图书地球空间信息学丛书/李德仁主编ISBN978-7-307065000Ⅰ.多…Ⅱ.①赵…②刘…Ⅲ.海洋测量一测深一卫星图像一图像处理Ⅳ.P229-39中国版本图书馆CP数据核字(2008)第129252号责任编辑:任翔责任校对:黄添生版式设计:马佳出版发行:武汉大学出版社(430072武昌珞珈山)(电子邮件:wdp4@whu.edu.cn网址:ww.wdp.com.cn)印刷:武汉中远印务有限公司开本:720×10001/16印张:24.25字数:446千字插页:1版次:2008年9月第1版208年9月第1次印刷ISBN978-7-30706500-0/P·138定价:45.00元版权所有,不得翻印;凡购我社的图书,如有缺页、倒页、脱页等质量问题,请与当地图书销售部门联系调换。前言随着陆地资源的还渐匮乏,人类已将资源开发和利用的重点转向了占整个地球面积71%、蕴藏着丰富自然资源的海洋。我国已于20世纪末制定了21世纪海洋强国战略,其宗旨是将我国建设成为世界级的海洋强国。在这一世纪性战略中,海洋测量作为人类一切海洋活动的基础,必将扮演着十分重要的作用。随着电子、计算机、信息等相关技术的迅速发展,当今的海洋测量正呈现蓬勃的立体发展态势。在这一大背景下,基于船载测量设备的海洋调查和勘测技术、手段及方法在我国也取得了日新月异的成就,尤其是自20世纪90年代引进的多波束系统,无论是测点的精度、密度和代表性,均是以往传统水下地形测量方法所不能比拟的,真正地实现了从“点”、“线”水下地形测量到条带式、全覆盖、“面”测量的变革,给我们真实、详细地呈现出了海底的精细地形和地貌,使人类能够首次全面地认识“漆黑”的海底世界。然而,由于多波束系统引进的时间较短,我国对该系统的认知还基本处于初始阶段,许多拥有多波束系统的测量单位到目前为止还停留在依照系统参考手册和操作规范实施作业的初始应用阶段,远没有最大限度地发挥该系统的应用潜力。另外,由于对相关知识的了解和认识不足,系统的应用远没有达到预期的精度。为了改善多波束系统在我国当前的应用状况,提高系统的应用和开发潜力,本书围绕多波束系统具有测深和获取声呐图像两大功能,在论述多波束系统的发展历史和工作原理的基础上,对多波束测量中涉及的平面基准及其相互转换、潮汐调和分析及海洋垂直基准面、声速及声线跟踪、辅助参数的测定、滤波及补偿、多波束测深数据滤波、基于已有软件的多波束数据处理过程及分析、声强数据的处理及声呐图像的形成、声呐图像的处理、多波束声呐图像的应用、多波束测量信息和侧扫声呐测量信息的融合等主题展开了深人的研究,详细地介绍了这些研究目前取得的最新进展研究所采用的理论和方法,同时还给出了这些理论和方法的实际应用效果。这些研究成果对从事多波束研究和实际工程应用具有一定的借鉴作用。本书共分12章,第1至2章主要由刘经南院士赵建虎完成,着重介绍了船多波東测深及图像数据处理载测深系统的发展历史以及多波束数据处理技术的现状和发展趋势,第3至8章着重介绍了测深数据的处理方法、理论及实际应用。在这部分中,从第3章到第7章由赵建虎和刘经南院士完成,第8章由陈义兰、杨琨、吴永亭、周丰年完成;第9至11章着重介绍了基于多波束回波强度信息所生成的声呐图像的形成、处理及应用,由赵建虎和刘经南院士完成。第12章在系统分析了多波束和侧扫声呐测量内容特点的基础上,提出了综合二者测量信息,通过信息的有机融合处理获取海底高精度声呐图像和高分辨率地形的思想和方法,对二者的信息融合方法、理论进行了探讨,并对其应用前景进行了展望。由于本书涉及的内容比较多,许多领域是目前国内外研究的热点问题,加之作者水平有限,书中有不妥之处,敬请各位专家与读者批评指正。编者2007年8月目录第1章绪论…1.1引言甲鲁···船载测深系统的发展历史1.2.1原始测深方法看·曲单非·鲁非看P即·鲁。看4451.2.2常规测深系统……1.2.3多波束测深系统1.2.4多波束测深系统的最新进展1.2.5我国的多波束测深系统………………101.3多波束数据处理技术的现状和发展趋势……1.3.1声速及其声线跟踪1.3.2多波束辅助参数的测定和滤波1.3.3深度数据滤波…131.3.4图像处理……………………………131.3.5多波束数字信息与侧扫声呐图像信息的融合……………141.4本书的结构体系141.5本章小结15参考文献16第2章多波束系统的工作原理··········………………182.1多波束系统的组成182.2多波束系统的声学原理…202.2.1相长干涉和相消干涉以及换能器的指向性202.2.2换能器基阵的束控…b·●量垂看·杳·有242.2.3波束的形成………252.3波束的发射、接收流程及其工作模式鲁自·t··。命272.4波束的能量衰减及其时间增益补偿……302.5底部检测及系统探测能力的估算……30多波束测深及图像数据处理2.6波束脚印的归位问题…312.7本章小结34参考文献中自●非·幽35第3章平面基准及其相互转换3.1地心坐标系…373.1.1地心坐标系的定义……………………373.1.2地心坐标系的建立383.1.3已有的地心坐标系统及其参数423.2参心坐标系433.2.1参心坐标系的定义433.2.2参心坐标系的建立4432.3我国常用的参心坐标系及其参数……453.3坐标系间的相互转换……………………………………473.3.1大地坐标系与空间大地直角坐标系转换的数学模型473.3.2不同的三维空间直角坐标系转换的数学模型483.3.3不同大地坐标系转换的数学模型…493.4高斯投影·鲁·513.4.1高斯投影概述3.4.2椭球面元素到高斯投影面的转换曾·q。鲁普鲁看曹鲁·鲁543.4.3高斯投影的邻带坐标换算553.5UTM(通用横轴墨卡托)投影…鲁由申鲁由563.6独立坐标系583.6.1独立坐标系概述583.6.2独立坐标系的建立583.6.3独立坐标系与其他几种典型坐标系的转换613.7本章小节…63参考文献…………63第4章潮汐调和分析及海洋垂直基准面∴644.1平衡潮理论……644.1.1引潮力(势)644.1.2引潮力势的调和展开………鲁·664.1.3平衡潮及其主要结论68日录4.1.4实际潮汐的潮高……84.2潮汐、潮流分析704.2.1潮汐分析……………………………704.2.2潮流分析…………724.2.3溯汐动力学理论734.3垂直基准764.3.1平均海平面……………………………………………774.3.2国家高程基准794.3.3海图深度基准面…804.4基准传递与推估……854.4.1短期验潮站平均海平面的确定854.4.2深度基准面传递与推估874.4.3平均海平面和深度基准面的综合传递884.5海洋垂直基准统一框架894.5.1平均海平面作为海洋统一垂直参考基准…894.5.2以椭球面作为海洋统一垂直参考基准…894.6本章小结……………………………………………………92参考文献………………………………………92第5章声速及声线跟踪945.1海洋声学…·日945.1.1海洋声速…965.1.2声波在海水中的传播特性………………………………975.1.3声道…1005.1.4海洋噪声…………1015.2海水中声速的确定…………1015.2.1声速剖面的直接测量申鲁·杳·………10252.2声速的间接确定1045.3基于自组织神经网络的声速剖面分类方法1125.3.1SOFM神经网络1125.3.2声速剖面的描述1135.3.3用于划分声速剖面类别的S0FM神经网络的构造和训练…1145.3.4实验和分析1155.4局域空间声速模型的建立120多波東测深及图像数据处理5.4.1局域空间声速模型的建立∴…………………1205.4.2实践及分析…………………………1215.5声线跟踪法1245.5.1 Harmonic平均声速1255.5.2基于层内常声速假设下的声线跟踪算法…1265.5.3基于层内常梯度假设下的声线跟踪算法1275.6等效声速剖面法1285.6.1一个重要事实的证明1285.6.2误差修正法12956.3等效声速剖面法1305.7声线跟踪过程及各方法的比较鲁鲁·着·。鲁非·。…1325.7.1声线跟踪法的计算过程1325.7.2误差修正法和等效声速剖面法的计算过程1335.7.3各种方法的比较13458实践及分析……………1355.9声速对多波束测量成果的影响……4··1375.9.1声速剖面测量误差的产生…………………………1375.9.2声速误差的影响1385.10本章小结……………………141参考文献141第6章辅助参数的测定、滤波及补偿…………1436.1多波束测量中的定位技术●寺章萨。1436.2局部无缝垂直参考基准面的建立1466.2.1精密局域大地水准面的确定1476.2.2局域海图基准高程模型的建立p●曹D●14862.3建立 Saint John河无缝垂直参考基准的实践和过程分析……1486.3GPS船姿测量…····“··1566.3.1坐标系统的定义及其相互关系1566.3.2船体姿态测量原理…1576.3.3实验及分析1586.4船姿分析及其补偿…l616.4.1船姿受动因素分析1616.4.2船姿对多波束测量的影响……………………162
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Spark开发指南
Spark开发指南.pdf本书参考Spark官方文档和源码,通过本书你将精通Spark的安装、配置、开发、监控和调优。Apache SparkSpark是伯克利 APMLab实验室精心打造的,力图在算法( Algorithms)、机器( Machines)、人( People)之间通过大规模集成,来展现大数据应用旳一个平台,其核心引擎就是 Spark,其计算基础是弹性分布式数据集,也就是RDD。通过Spark, MPLab运用大数据、云计算、通信等各种源,以及各种灵活的技术方案,对海量不透明的数据进行甄別并转化为有用的信息,以供人们更好的理解世界。 Spark已经涉及到机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域。Sparp ecological environment陡着 spark的日趋完善, Spark以其优异的性能正逐渐成为下一个业界和学术界的开源大数据处理平台。随着 Spark1.1.0的发布和 Spark生态圈的不断扩大,可以预见在今后的一段吋间内, Spark将越来越火热。spak生态圈以Spa为核心引擎,以HDFS、S3、 Tachyon为持久层读写原生数据,以 Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度job,来完成spak应用程序的计算;而这些spak应用程序可以来源于不同的组件,如 Spark的批处理应用、 Spark Streaming的实时处理应用、 Spark sρL的即席查询、 BlinkDB的权衝查询、MLib或 MLbase的机器学习、 GraphX的图处理等等。更多的新信息请参看伯克利 APMLab实验室的项目进展htps:/ mplab. cS. berkeley. edu/projects或者 Spark峰会信息htp:/ spark-summit org。Spark Spark MLlib GraphXSQL Streaming(machine(graph)learningApache SparkSparkSpark是一个快速的通用大规模数据丛理系统,和 Hadoop MapReduce相比更好的容锆性和内存计算高速,在内存中运算100倍速度于 MapReduce易用,相同的应用程序代码量要比 MapReduce少25倍提供了丰富的AP支持互动和迭代程序Spark大数据平台之所以能日渐红火,得益于 Spark内核架构的优秀·提供了支持DAG图的分布式并行计算框架,减少多次计算之间中间结果O开销·提供 Cache机制来支持多次迭代计算或者数据共享,减少开销*·RDD之间维护了血统关系,一旦 RDD fail掉了,能通过父RDD自动重建,保证了容错性·, RDD Partition可以就近读取分布式文件系统中的数据块到各个节点内存中进行计算使用多线程池模型来减少task启动开稍shuffle过程中避免不必要的sor操作采用容错的、高可伸缩性的aka作为通讯框架SparkStreamingSparkstreaming是一个对实时数据流进行高通量、容锴处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdka、Fume、Twitter、zero和TCP套接字)进行类似map、 reduce、join、 window等复杂操作,并捋结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘Sparkstreaming流式必理系统特点有捋流式计算分解成一系列短小的批处理作业将失败或者执行校慢的任务在其它节点上并行执行较强的容错能力(基于RDD继承关系 Lineage)使用和RDD一样的语义Spark SQLSpark SQL是一个即席查询系统,可以通过SQL表达式、 HiveQL或者 Scala dsl在 Spark上执行查询。Spark SQL的特点·引人了新的RDD类型 SchemaRDD,可以象传统数据库定义表一样来定义 SchemaRDD, SchemaRDD由定义了列数据类型的行对象构成。· SchemaRDD可以从RDD转换过来,也可以从 Parquet文件读入,也可以使用 Hive QL从Hve中获取·在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自 HiveQL的数据和来自sQL的数据进行jn操作。·内嵌 catalys优化器对用户查询语句进行自动优化MLlibMLib是Spak实现一些常见的机器学习算法和实用程序,包括分类,回归,聚类,协同过滤,降维,以及底层GraphXGraphX是基于 Spark的图处理和图并行计算AP。 GraphX定义了一个新的概念:弹性分布式属性图,一个每个顶点和边都带有属性的定向多重图;并引人了三种核心RDD: Vertices、 Edges、 Triplets;还开放了一组基本操作(如 subgraph,joinvertices, and mapReduce Triplets),并且在不断的扩展图形算法和图形构建工具来筒化图分析工作生态圈的应用Spark生态圈以 Spark为核心、以RDD为基础,打造了一个基于内存DAG计算的大数据平台,为人们提供了一栈式的数据处理方奚。人们可以根据不同的汤景使月主要应用场景用户曲像的建立用户异常行为的发现社交网络关系洞察用户定向商品、活动推荐spak运维相关安装配置、监控等,请求参考《 Spark运维实战》graphiteum install -y bitmap bitmap-fonts-compat Django django-tagging fontconfig cairo python-devel python-memcachedpython-twisted pycairo mod python python-Idap python-simplejson memcached python-zope-interface mod wsgipython-sqlite2Spark BaseSpark开发环境Spark本身是由 scala语言开发的,提供了三种语雷接口: Scala、Java、 Python。根据自己的喜好可以使用相应语言的开发工具。本书使用 scala语言做为开发Spak应用的语,采用 Eclipse为主要的开发工具主要介绍了两个流行的开发工貝: Eclipse、 Intell IDEA。JDK安装配置下载官方网址:htp/www.oracle.com/technetwork/javaljavase/downloads/jdk7-downloads-1880260hml选择好操作系统版本,32位操作采统选择带j586的安装文件;64位操作系统选择菅×64的安装文件。Linux操作系统推荐下载 tar. gz格式的安装文件, Window当然也只有exe格式的文件。Linux下安装解压tar -zxvf jdk-7ug-linux-1586. tar. gz-C/opt/In-/opt/jdk170_09 /opt/jdk设置环境变量用ⅵ编辑配置文件:/etc/ profileexport JAVA HOME=/ pt/jdkexport CLASSPATH=$JAVA HOME/lib/dt jar: SJAVA HOME/lib/tools. jarexport PATH= $JAVA HOME/bin: s PATH保存退出按Esc然后输入Wq使配置生效source /etc/profileWindows下安装选择好操作系统版本是32还是64,解压双击进行安装一路下一步,便可安装成功。设置环境变量测试是否成功命合行输人Java -versIon如果出现下面提示说明成功
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