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PSWF1-master_pswf一维调制_椭圆球面波_球面波_椭圆球面_

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简介:
本研究探讨了一种基于椭圆球面波的一维调制技术,并分析了其与传统球面波在传播特性上的差异,为新型光学信号处理提供了理论依据和技术支持。 椭圆球面波的一维解法及在时域有限条件下的有限带宽最大化调制方法。

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  • PSWF1-master_pswf____
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    本研究探讨了一种基于椭圆球面波的一维调制技术,并分析了其与传统球面波在传播特性上的差异,为新型光学信号处理提供了理论依据和技术支持。 椭圆球面波的一维解法及在时域有限条件下的有限带宽最大化调制方法。
  • 拟合.rar_matlab__最小二乘法_拟合
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    本资源提供了一种使用Matlab实现三维空间中椭球面拟合的方法,采用最小二乘法原理进行参数估计。适用于科学研究和工程应用中的数据拟合需求。 基于非线性最小二乘法进行三维坐标下的椭球面拟合。
  • ArcGIS图斑积计算工具_积计算方法_ArcGIS数据积工具_积_ArcGIS工具_ArcGIS
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    简介:本工具利用ArcGIS平台进行图斑椭球面积精确计算,适用于地理信息系统中各类数据处理与分析需求。 使用说明如下: 1. SHP数据必须包含带号(例如36度带)。 2. 如果存在XZDW和LXDW数据,请将这些数据复制到DLTB的同一文件目录下。 3. 在开始计算之前,确保填写的所有图层名及字段名称准确无误。 4. TKXS值应小于0。如果XZDW图层被切割过,请先重新计算其长度。 5. 计算方式说明: - 慢速模式:适用于数据库较小的情况,界面不会卡顿但计算速度较慢; - 快速模式:适合处理大型数据库,虽然可能会导致界面卡顿,但是可以加快计算速度。 6. 使用步骤如下: 在ArcMap中导入您的图层后,在软件中点击“更新图层”选项。根据类型选择相应的文件类型(纯SHP或MDB库)以及所需的计算方式。如果在计算过程中出现错误,状态栏会显示具体的错误信息以便于诊断和修正问题。
  • Hyperellipsoid Fit: 直接拟合及超 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种直接拟合二维椭圆、三维椭球及其他维度超椭球的方法。利用MATLAB实现,适用于数据点集的最佳拟合需求。 函数 HYPERELLIPSOIDFIT.M 用于将二次曲面拟合到给定的 n 维数据集上,特别适用于椭球拟合任务。此函数整合了几种不同维度下的椭圆拟合方法,并提供了一种确保在任何情况下都能生成有效解的方法。此外,它还包含一种正则化技术,能够强制解决方案成为球体并解决不适定拟合问题。 该方法的具体描述可以在 Kesäniemi-Virtanen 的论文“超椭圆体的直接最小二乘拟合”中找到,发表于 IEEE 模式分析和机器智能交易期刊。另外,在包内还包含了一个名为 DEMO.M 的函数,它使用 HYPERELLIPSOIDFIT 函数来演示在不同正则化参数值下各种方法产生的 3D 结果。
  • MATLAB中的绘
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    本简介介绍了如何在MATLAB环境中利用其内置函数与图形工具来绘制三维空间中的椭球表面,涵盖参数设定、代码编写及可视化技巧。 在MATLAB中绘制椭圆可以使用mesh命令或surf命令。相比之下,surf命令更为简单易懂。
  • 积计算
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    椭球表面积计算是指通过数学公式或数值方法来确定椭球体(如地球)外部表面的总面积。涉及复杂的积分运算和近似算法。 ### 椭球面积计算详解 #### 一、概述 椭球面积计算是地理信息系统(GIS)领域中的关键技术之一,在地图制作与土地测量等领域有着广泛的应用价值。本段落将详细介绍椭球面积的计算方法及相关公式,帮助读者深入理解该领域的基本原理及其实际应用。 #### 二、图幅理论面积计算 **公式如下:** \[A = 1 + \frac{3}{6}e^2 + \frac{30}{80}e^4 + \frac{35}{112}e^6 + \frac{630}{2304}e^8\] \[B = \frac{1}{6}e^2 + \frac{15}{80}e^4 + \frac{21}{112}e^6 + \frac{420}{2304}e^8\] \[C = \frac{3}{80}e^4 + \frac{7}{112}e^6 + \frac{180}{2304}e^8\] \[D = \frac{1}{112}e^6 + \frac{45}{2304}e^8\] \[E = \frac{5}{2304}e^8\] 其中 \( e^2 = (a^2 - b^2) / a^2 \),\( a \) 为椭球长半轴,\( b \) 为椭球短半轴。这些常数用于计算椭球面的面积。 **公式解析:** - **A、B、C、D、E** 的值是基于扁率 \( e^2 \) 和相关系数。 - 这些常量被用来计算图幅理论上的面积,其中 \(\Delta L\) 表示东西方向上经度的差值,\( (B_2 - B_1) \) 代表南北方向纬度的差值;而 \( B_m = (B_1 + B_2)/2 \) 是平均纬度。 #### 三、椭球面上任意梯形面积计算 **公式如下:** \[S = A + B\sin(2B_m) + C\sin(4B_m) + D\sin(6B_m) + E\sin(8B_m)\] **公式解析:** - 公式中的 \( S \) 代表椭球面上任意梯形的面积。 - 常数 A、B、C、D 和 E 的计算方式与图幅理论面积相同。 - 此外,该公式考虑了经度差值(\(\Delta L\))和纬度差值以及平均纬度 \( B_m \)。 #### 四、高斯投影反解变换 **模型如下:** \[B = \phi + k_0\sin(2\phi) + k_1\sin(4\phi) + k_2\sin(6\phi) + k_3\sin(8\phi) + k_4\sin(10\phi)\] \[L = \lambda + 中央子午线经度值 \] **公式说明:** - 如果坐标没有带号前缀,则不需减去带号 × 1,000,000。 - 若有带号前缀,需要减去相应的数值以进行转换。 - \( B \) 和 \( L \) 分别表示纬度和经度。通过此变换可以将高斯平面坐标系统中的数据转化为大地坐标系。 #### 五、计算中用到的常数及椭球参数 **相关常量:** - \(\pi = 3.14159265358979\) **椭球参数:** - \( a = 6,378,140 \) - \( b = 6,356,755.29 \) **高斯投影反解变换模型中的系数:** - \( k_0 = 1.57048687472752E-07\) - \( k_1 = 5.05250559291393E-03 \) - \( k_2 = 2.98473350966158E-05 \) - \( k_3 = 2.41627215981336E-07\) - \( k_4 = 2.22241909461273E-
  • MATLAB中的2D与3D拟合
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    本文章介绍了在MATLAB中进行二维椭圆和三维椭球拟合的方法和技术,包括相关算法、代码实现及应用示例。 采用最小二乘法可以辨识系统模型为椭圆或椭球参数的模型,从而校正加速度传感器和地磁传感器等设备。
  • 点至大距离-ENVI SARSARSCPPE教程
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    本教程深入讲解了计算地球表面两点间最短路径——即沿大圆路径的距离的方法,并提供使用ENVI SARscape软件进行分析的具体步骤。 球面点到大圆的球面距离可以通过两个参数来描述:这两个参数是大圆所在平面法向量的方向角。在球面几何学中,与一个大圆所在的平面垂直的一条直径两端被称为该大圆的极点;如果其中一个极点的坐标为(∞, 卯),则另一个极点的坐标可以表示为(Ⅱ-∞, Ⅱ+钟)。 一般情况下,法向量取cos妒≥0时的情况:即正方向下的法向量(sini妒cos日,sin9sin口,cos妒)。对应的方向角(θ,φ)被定义作为大圆的参数,并且我们称这两个值为该大圆的球面坐标。 为了区分于点的球面坐标,我们将使用希腊字母来标记大圆的球面坐标:(Θ,Φ)。所谓“从一个给定点到某条大圆”的距离是指这个点与这条大圆上所有其他点之间的最短路径长度(即两点间连成的一段弧)。该弧度大小通常以弧长表示,且位于球面上。 考虑图4中的情况:其中P是任意一点、G是一条选定的大圆。那么从P到大圆G的距离可以通过计算角a来得到,这里角a代表的是连接点p和大圆g上的最近的交点q(通过过极点N与点P的大圆)所形成的弧PG的角度大小。 根据上述定义及图示: - 点P对应坐标为(si驴cos口 si妒sin口c08驴)。 - P到G的距离公式为ds((Θ,Φ), (θ,φ)) = arcsin d,其中d的计算方法是:d=sinΘsiΦcos(Φ−φ)+cosΘc。o8P。 因此可以得出球面点(p,目)到大圆(西,@)的距离公式为ds—arcsind ,且 \[ d=\sin\Theta \sin\Phi \cos(\Phi - \phi) + \cos\Theta \cos P. \]
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    本资源介绍如何使用MATLAB软件对散乱数据点进行椭球拟合,适用于科研和工程领域中需要处理三维空间几何问题的研究者。 椭球拟合是一种在数据集中寻找最佳椭球形状以包容或描述数据点分布的方法,在地质学、图像处理和数据分析等领域广泛应用。本段落将深入探讨椭球拟合的概念,以及如何使用MATLAB实现这一过程,并提供相关案例。 首先,我们需要了解椭球的基本概念:它是一个三维的几何形状,由旋转椭圆形成表面,具有三个半径(长半轴、中半轴和短半轴),每个半径对应于一个主轴。在拟合过程中,目标是找到能够最好地包围或近似给定数据点集的一个椭球。 使用MATLAB进行椭球拟合通常涉及线性代数和优化技术。一种常见方法是采用最小二乘法来调整椭球的中心坐标、主轴长度和旋转角度,以使数据点到椭球表面的距离平方之和达到最小化。这往往需要解决一组非线性方程,并可能使用Levenberg-Marquardt算法或梯度下降法。 文件1-1中的内容包括: 1. **案例分析**:展示了不同数据集的椭球拟合实例,帮助用户了解如何根据实际数据进行椭球拟合。 2. **MATLAB代码**:提供了详细的MATLAB程序,包含函数定义和脚本,用于执行椭球拟合并可视化结果。这些代码可能包括数据预处理、算法实现及后处理步骤。 3. **详细讲解**:解释了每一步操作的意义,如数据标准化、选择合适的初始估计值以及迭代优化过程等,有助于读者理解椭球拟合背后的数学原理。 4. **结果展示**:图形输出直观地显示原始数据点与拟合后的椭球,并可能包含误差分析。 学习椭球拟合时需要掌握以下关键知识点: - 数据预处理:对数据进行标准化以确保它们具有相同的尺度,便于后续的椭球拟合操作。 - 椭球参数理解:包括中心坐标、主轴长度和方向向量等。 - 最小二乘法原理及其在确定椭球参数中的应用,以及如何构建非线性优化问题并求解。 - 了解如Levenberg-Marquardt这样的非线性优化算法,并掌握其在MATLAB中的实现方式。 - 掌握MATLAB基本语法和函数使用技巧,例如最小二乘函数`lsqnonlin`用于拟合的迭代过程。 - 学会评估拟合质量的方法,比如计算均方根误差(RMSE)或R-squared值。 通过学习并实践上述内容,在MATLAB中实现椭球拟合并将其应用于各种实际问题将变得更加容易。椭球拟合不仅能帮助理解数据几何特性,还能为数据分析、模式识别和机器学习任务提供有价值的信息。
  • MATLAB.rar - MATLAB_wider1g_平_MATLAB实现
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    本资源提供了使用MATLAB编程实现平面波和球面波转换及分析的代码文件,适用于声学、电磁学等领域中的波传播研究。 简单地介绍了如何编写平面波、柱面波和球面波的程序,并演示了这些波形的动画效果。