Advertisement

NEM_TES旨在将温度与发射率进行区分。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该辐射传输过程中的温度与发射率分离算法(ASTER-TES)的核心模块NEM的Matlab实现,其设计思路也借鉴了其中涉及的普朗克函数的使用方法。此外,提供的示例程序可以直接运行,方便用户进行验证和应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 离(NEM_TES
    优质
    发射率与温度的分离(NEM_TES) 是一种创新技术或方法,专注于从热成像数据中独立解析物体表面发射率和绝对温度。这种方法在遥感、工业检测及环境监测等领域具有广泛应用价值。 辐射传输与温度发射率分离算法(ASTER-TES)的关键模块NEM的MATLAB实现包括了普朗克函数的编写方法,并提供可以直接运行的示例代码。
  • 红外测表格.pdf
    优质
    本PDF文档提供了各类材料在不同条件下的红外测温发射率数据表,便于用户准确测量物体表面温度。 使用红外线高温计进行红外线测温时,请参考下面的表格作为指南。该表列出了金属、非金属与一般建材的总发射率(ε)值。由于材料的发射率会随着温度和表面光洁度的变化而变化,因此在相对测量或增量测量中,这些数值仅作参考使用;而在进行绝对测量时,则需要确定准确的发射率值。
  • WiFi、接收灵敏的关系
    优质
    本文探讨了WiFi信号的发射功率和接收灵敏度对网络传输速度的影响,并分析了二者之间的关系。通过实验数据,揭示了优化参数设置以提高无线通信效率的方法。 WIFI的发射功率、接收灵敏度与速度之间存在密切关系。较高的发射功率可以增加信号覆盖范围,但过高的功率可能会对设备产生不利影响,并且可能受到法规限制。相反,较低的接收灵敏度会导致在较远距离或弱信号环境下连接不稳定。而Wi-Fi的速度则受多种因素影响,包括但不限于信道干扰、传输介质的质量以及网络拥塞情况。 简而言之,在优化无线网络性能时需要综合考虑发射功率和接收灵敏度对速度的影响,并确保符合相关技术标准与规定要求。
  • 普朗克定律下的黑体辐:不同下单色图-MATLAB开
    优质
    本项目利用MATLAB编程实现了普朗克定律在不同温度下对黑体单色发射率的计算与可视化,旨在深入理解黑体辐射特性。 此脚本计算指定温度值下黑体辐射的单色发射率,由普朗克定律给出:300、350、400、450……800 开尔文。可以更改脚本以找到对应于给定温度下每个发射率最大值的波长值。
  • 利用ANSYS软件
    优质
    本项目运用ANSYS软件对材料或结构在特定条件下的温度分布情况进行模拟与分析,旨在评估热应力、热变形等性能参数。 使用ANSYS软件对铝材退火炉内铝卷温度场进行数值模拟。
  • DS18B20通过串口通信数据显示上位机并控制
    优质
    本项目利用DS18B20温度传感器采集环境数据,并通过串口通讯协议传输至上位机显示。用户可在界面实时监控与调控温度,实现便捷的温控管理。 DS18B20传感器获取温度数据,并通过串口通信将这些数据发送到上位机进行显示。同时,可以通过上位机来控制是否接收来自DS18B20的数据以及决定数码管是否显示温度值。
  • 利用DHT11树莓派上监测
    优质
    本项目介绍如何使用DHT11传感器在树莓派上实现温度监测功能,包括硬件连接和编程技巧。适合初学者了解树莓派应用开发。 通过树莓派的Pin脚与DHT11温度传感器连接,实现对当前温湿度的实时监测。
  • 利用Freesurfer
    优质
    本课程介绍如何使用Freesurfer软件工具进行详细的脑部结构分析和自动分区。参与者将学习获取、处理及解读大脑皮层分区数据的方法。 有关脑区划分的文章可以为我们提供很好的思路。
  • SincResample:信号以任意长/频重新采样及时移 - MATLAB开
    优质
    SincResample是一款MATLAB工具箱,用于精确地调整信号的采样率和时间偏移。它采用Sinc内插技术实现高效且准确的重采样过程。 如果输入信号包含 DC - 0.5Fs 分量,并且 Fs 是采样率,则 SINCRESAMPLE 函数将以更高的采样率(以及相同的滤波器设置)返回该信号的重建版本。此算法基于这样一个事实:在以 Fs 进行采样的情况下,带宽限制信号是完全定义好的。 SINCRESAMPLE 返回的是与一组时移窗口 sinc 函数卷积的数据,每个输入样本 [1..size(x,1)] 都会进行一次这样的处理。为了减少最终影响,在重采样之前会在每列的开头和结尾添加数据的反射和镜像副本。需要注意的是,Y 末尾(或 Y 开头如果 SHIFT 是负值)的一些点将被外推到 X 的边界之外。 SINCRESAMPLE 方法是基于以下文章中的讨论:T.Blanche & NVSwindale (2006) 奈奎斯特插值提高了多单元记录中的神经元产量,发表于《神经科学方法》杂志 155,81-91。