CrystalBallrystalBall是一款用于随机模拟仿真和不确定风险分析的软件工具,能够方便的分析数据、预测结果以及支持您的决策.他是一个安装在Excel上的插件,使用起来就像使用Excel表格那样轻松.本操作手册有中英文对照,帮助快速掌握软件使用。
2025/3/28 22:31:54 16.27MB Crystal ball
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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
2025/3/28 18:57:23 36.01MB 合成孔径雷达 SAR雷达成像
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1.虚函数是可以[New一个对象的时候要根据虚函数的函数体来填虚表;
而内联函数没有函数体,只是在预编译阶段展开]内联的,这样就可以减少函数调用的开销,提高效率(错误)2.一个类里可以同时存在[同一个类里无论什么函数都不能函数名和参数完全一样]参数和函数名都相同的虚函数与静态函数(错误)3.父类的析构函数是非虚的,但是子类的析构函数是虚的,delete子类指针(指向该子类对象)[特殊情况,参见题5],会调用父类的析构函数(正确)//任何情况下删除子类都会调用到父类的析构函数4.对于下面的类CA,sizeof(CA)=_B_:A.4B.8C.12D.16classCA{public:CA();virtual~CA();//因为有虚函数,所以会有4个字节的虚表指针private:intm_iTime;//成员变量4个字节public:intGetTime();intSetTime(intiTime);};5.下面这段程序,打印结果是_A_:A.1B.2C.3D.以上都不对intg_iCount=0;classCParent{public:CParent(){}~CParent(){g_iCount+=1;}};classCSon:publicCParent{public:CSon(){}~CSon(){g_iCount+=2;}};main(){CParent*p=newCSon();deletep[由于p被声明成父类指针,并且父类和子类的析构函数都非虚,因此delete操作只能根据p指针声明的类型来调用父类的析构函数];std::coutPrint();[由于父类和子类的Print函数都非虚,所以根据指针类型决定调用关系]}8.请问下面这段程序的输出结果是_C_:A.2,1,B.2,2,C.1,2,D.1,1,classCP
2025/3/28 16:17:55 392KB 华为 C++ 笔试题
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阿里一种负载测试工具能够执行实时分析的,通过激发和。
ali带有基于嵌入式终端的UI,您可以在其中实时绘制指标,因此可以在终端上进行实时分析。
安装二进制版本可通过。
通过自制brewinstallnakabonne/ali/ali通过APTwgethttps://github.com/nakabonne/ali/releases/download/v0.5.4/ali_0.5.4_linux_amd64.debaptinstall./ali_0.5.4_linux_amd64.deb通过RPMrpm-ivhhttps://github.com/nakabonne/ali/releases/download/v0.5.4/ali_0.5.4_linux_amd64.rpm通过吃豆子pacman-Sali通过围棋请注意,您可能会遇到问题,因为它会下载未标记的二进制文件。
gogetgithub.com/nakabonne/ali通过Dockerdockerrun--rm-itnakabonne/alia
2025/3/27 18:38:44 6.55MB visualization go benchmarking monitoring
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(1)坐标形式转换,BLH与XYZ的互换,高斯投影正反算与邻带换算等。
(2)大地问题解算。
正反算,支持贝塞尔方法、高斯平均引数方法和韦森特方法。
(3)参考椭球变换。
椭球变换与椭球变换参数的求取。
(4)参考框架变换。
历元变换、速度变换、坐标变换、历元速度坐标变换等。
(5)平差计算。
水准网平差、三角高程网平差、GPS网平差。
(6)IGS观测数据与精密星历下载。
(7)GNSS观测数据质量检查(支持GPS和GLONASS,支持总览图绘制和按星绘图)。
(8)RTK定位结果精度分析(可应用于单点多历元各类XYZ坐标类型的点位精度分析)。
(8)GNSS水准高程拟合。
移动曲面法(含平面、二次曲面、加权平均法)、整体拟合法(平面、二次曲面、三次曲面)。
(9)时间变换。
历书时、儒略日、GPS时、年积日等之间的转换。
(10)图幅编号计算。
新旧图幅编号计算与范围计算,地形图图幅编码计算。
2025/3/27 4:49:42 11.32MB 大地测量 计算工具集
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本书主要介绍信号完整性和电源完整性的基础理论和设计方法,并结合实例,详细介绍了如何在ANSYS仿真平台完成相关仿真并分析结果。
同时,在常见的数字信号高速电路设计方面,本书详细介绍了高速并行总线DDR3和高速串行总线PCIE、SFP+传输的特点,以及运用ANSYS仿真平台的分析流程和方法。
本书特点是理论和实例相结合,并且基于ANSYS15.0的SIWave、HFSS、Designer仿真平台,使读者可以在软件的实际操作过程中,理解高速电路设计理念,同时熟悉仿真工具和分析流程,发现相关的问题并运用类似的设计、仿真方法去解决
2025/3/27 3:03:07 38.79MB 信号和电源完
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文献题录信息统计分析工具(StatisticalAnalysisToolkitforInformetrics,SATI),旨在通过对期刊全文数据库题录信息的处理,利用一般计量分析、共现分析、聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等数据分析方法,挖掘和呈现出美妙的可视化数据结果。
通过免费、共享软件功能及开源、增进代码实现,旨在为学术研究提供期刊文献数据统计与分析的辅助工具。
2025/3/26 5:01:58 16.82MB 题录 工具 可视化
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ns2的trace文件分析过程,很多新手往往学会了运行ns2,得到了nam,却不会分析结果,这篇文章能教会你!
2025/3/25 14:03:21 1.34MB ns2 trace 结果分析
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运动目标检测在计算机视觉,图像处理,模式识别等多领域有着广泛的应用,经历了多年的研究和探索,针对运动目标检测的算法层出不穷,我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究,实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态,本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法:背景相减法,帧差法,光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现,计算量小的优点,但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测,但是它却有很大的计算量,同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别,我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后,我们确定了利用canny算子进行边缘检测,并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后,借助光流法计算出物体的运动场,同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景,接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合,最后运用数学形态学的方法对结果进行处理,得到最终的运动目标。
通过实验,我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓,和光流法抗噪声能力差的缺点,可以准确检测运动目标,对运动目标具有更好的检测效果
2025/3/25 14:37:01 15.94MB 运动目标检测 CANNY算子 光流 matlab
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训练结果的分类,用于保存TensorFlow训练之后的结果,便于直接解析文件
2025/3/25 7:25:48 5KB 训练
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡