第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

武汉科技大学《传感器原理及应用》课件及动画第0章概述第1章现代检测技术的理论基础第2章传感技术及基本特性第3章电阻应变式传感器第4章电感式传感器第5章电容式传感器第6章压电式传感器第7章磁学量传感器第8章光电式传感器第9章半导体传感器第10章超声波传感器第11章微波传感器第12章辐射式传感器第13章温度传感器第14章压力传感器第15章流量传感器第16章物位传感器第17章成分分析传感器第18章传感技术的工程应用第19章传感器与单片机接口技术冶金自动化概论动画色谱分析仪改进版.exe超声波探头结构.swf超声液位检测.exe转子流量计改进版.exe霍尔元件.swf静特性－迟滞.swf静特性－重复.swf光纤测压力（温度）.swf动铁式原理.swf压力表.swf容积式改进版2.exe射线检测物位.exe差分上线圈下半周.swf差分整流上线圈上半周.swf差分整流下线圈上半周.swf差分整流下线圈下半周.swf气体sensall.swf液位测量.swf电容drcgq.swf电感传感器测滚珠直径.swf电涡流.swf石英晶体压电模型.swfcar.swfClock.exe传感器动态.rm光纤传感器.swf资料文件预览共2文件夹，47个文件，文件总大小：54.68MB，压缩后大小：40.97MB武汉科技大学《传感器原理及应用》课件及动画传感器原理及应用PPT可执行文件（程序）Clock.exe[205.00KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放car.swf[66.49KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放差分上线圈下半周.swf[6.13KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放差分整流上线圈上半周.swf[6.11KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放差分整流下线圈上半周.swf[6.17KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放差分整流下线圈下半周.swf[6.18KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放超声波探头结构.swf[24.94KB]可执行文件（程序）超声液位检测.exe[807.00KB]RealAudio视频文件传感器动态.rm[5.45MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第0章概述1.ppt[4.22MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第1章现代检测技术的理论基础.ppt[711.00KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第2章传感技术及基本特性.ppt[1.25MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第3章电阻应变式传感器.ppt[1.32MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第4章电感式传感器.ppt[3.19MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第5章电容式传感器.ppt[1.27MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第6章压电式传感器.ppt[4.08MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第7章磁学量传感器.ppt[2.66MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第8章光电式传感器1.ppt[3.38MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第9章半导体传感器.ppt[1.28MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第10章超声波传感器1.ppt[2.56MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第11章微波传感器.ppt[167.00KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第12章辐射式传感器1.ppt[1.79MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第13章温度传感器.ppt[5.21MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第14章压力传感器.ppt[1.11MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第15章流量传感器.ppt[1.14MB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第16章物位传感器.ppt[853.00KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第17章成分分析传感器.ppt[664.50KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第18章传感技术的工程应用.ppt[632.00KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿第19章传感器与单片机接口技术.ppt[487.50KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放电感传感器测滚珠直径.swf[60.63KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放电容drcgq.swf[62.64KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放电涡流.swf[34.21KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放动铁式原理.swf[621.43KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放光纤测压力（温度）.swf[23.84KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放光纤传感器.swf[19.03KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放霍尔元件.swf[6.66KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放静特性－迟滞.swf[6.36KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放静特性－重复.swf[2.28KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放气体sensall.swf[38.06KB]可执行文件（程序）容积式改进版2.exe[808.75KB]可执行文件（程序）色谱分析仪改进版.exe[811.13KB]可执行文件（程序）射线检测物位.exe[809.52KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放石英晶体压电模型.swf[14.68KB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放压力表.swf[21.51KB]MicrosoftPowerpoint演示文稿冶金自动化概论.ppt[6.19MB]ShockwaveFlash动画，用AdobeFlashPlayer播放液位测量.swf[8.60KB]可执行文件（程序）转子流量计改进版.exe[804.48KB]

中文|BasePopup-Android下打造通用便捷的PopupWindow发布糖果执照阿皮作者有奖调查问卷：导航特性本库作为基类，对您的实现没有任何干预，再也不需要担心实现某些方法的时候被Api限制了无需头疼如何计算偏移来进行位置控制，只需要简简单单的设置便能随心所欲的控制您的弹出无论是还是，只需要跟您平时一样写动画，就可以完成Popup的动效设计了，不需要xml不需要关心别的兼容性问题背景与主体分离，是，还是或者，甚至，都可以通过简单的设置完成，主体与背景隔离，不用担心事件的问题还在为Popup的触摸事件头疼吗？BasePopup帮你解决烦恼〜返回键控制，外部点击透传，单击外部是否消失都只需要您动动手指头完成配置即可PopupWindow自动锚定AnchorView，滑动到屏幕外自动跟随AnchorView消失，不需要复杂的逻辑设置，只需要通过方法告诉BasePopup即可帮您完成简单的PopupWindow不想新建一个类，希望拥有链式调用？没问题，生成而生，相信你会越用越爱〜注意事项请仔细阅读本自述文件，每个版本升级请重新引用更新日志，

网络验证授权服务支持本地和网络两种方式，这个程序是基于血与荣誉通信引擎核心开发的项目。
这个项目可以方便的让你在你的共享收费程序里面添加验证机制。
提供的多种灵活性收费控制项目。
此服务支持生成分钟和天数序列卡,可以让用户通过序列卡充值.支持在线用户管理以及日志,支持以下特性网络验证支持客户端登陆，注册，密码找回，注销删除，公告发布验证方式支持按照日期到期，按照分钟小时等到期。
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一个帮助你在微信抢红包时战无不胜的Android应用。
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轻量、安全、值得信赖安装包仅1M，无需ROOT，下载即用。
代码公开透明，活跃的社区讨论，数万用户下载，值得你的信赖。
使用方法打开『微信红包』应用，开启插件。
做你想做的事。
坐等红包进账。
实现原理请见技术文档，注意文档描述的是dev分支(已弃用)的具体实现，而不是stable分支。
若有疑问，请在ISSUES中提出。
更新日志完整的更新日志请见CHANGELOG。
版权及免责声明本项目源自小米去年秋季发布会时演示的MIUI7抢红包测试代码。
插件可能会在一定程度上改变微信的交互方式。
使用本项目中包含的代码及其生成物时，使用者自行承担随之而来的各种风险，包括但不限于“禁用红包功能”、“微信封号”。
本项目使用MIT许可证。

水，水蒸汽性质计算根据压力温度等计算出水或水蒸汽其他物理特性

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

研究了相对论效应引起的场量的非线性对谐波辐射源的影响；
在入射光为长脉冲激光并计及各阶谐波间的耦合时,解析研究了的三次谐波的振幅、频率、相位的变化及增长与饱和特性并计算了转化率,结果表明谐波间的耦合使幅值和转化率减少。

STM32是一款基于ARMCortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，尤其在工业控制、物联网设备等领域。
AD7606是一款高精度、多通道、同步采样模数转换器（ADC），适用于需要精确测量模拟信号的应用。
在本项目中，开发者使用STM32来控制和读取AD7606的数据，实现模拟信号的数字化处理。
我们需要了解AD7606的关键特性。
AD7606是16位、四通道、高速SARADC，提供单端或差分输入模式，具有高分辨率和宽动态范围。
它支持多种工作模式，如连续转换、单次转换和突发模式，可以通过SPI、I²C或并行接口与微控制器通信。
在STM32开发AD7606的过程中，主要涉及以下步骤：1.接口配置：STM32需要配置相应的GPIO口来连接AD7606的CS（片选）、SCK（时钟）、MISO（主设备输入，从设备输出）和MOSI（主设备输出，从设备输入）引脚，以及可能的INT（中断）引脚。
这些GPIO口需要设置为正确的输出/输入模式，并进行上下拉电阻、速度和推挽设置。
2.SPI/I²C初始化：根据选择的通信协议，初始化STM32的SPI或I²C外设。
这包括设置波特率、数据帧格式、时钟极性和相位等参数。
3.AD7606配置：通过SPI或I²C发送配置命令，设置AD7606的工作模式、采样速率、输入范围等参数。
这些配置可能需要特定的寄存器地址和值，需要查阅AD7606的数据手册来确定。
4.数据采集：在正确的时序下，启动AD7606的转换过程。
在转换完成后，通过SPI或I²C读取转换结果。
对于多通道ADC，需要循环遍历每个通道进行采样。
5.错误处理：检测并处理可能出现的错误，例如超时、CRC校验失败等。
同时，如果AD7606有中断功能，还需要设置中断处理函数来响应AD7606的转换完成或其他事件。
6.应用层处理：将获取的数字数据进行处理，如滤波、计算、存储或显示。
这可能涉及到数字信号处理技术，如滑动平均滤波、FIR滤波器等。
在实际项目中，代码会包含上述各步骤的具体实现，可能还会涉及中断服务程序、线程管理、定时器等功能。
通过调试和优化代码，可以确保STM32与AD7606之间的通信稳定可靠，满足系统的实时性和精度要求。
"STM32开发AD7606代码"涉及到STM32微控制器的GPIO配置、SPI/I²C通信、AD7606的初始化和数据采集等多个方面的知识。
通过这样的开发，可以构建一个高效、精确的模拟信号测量系统，服务于各种需要高精度模拟量数字化的场合。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。