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雾霾建模方法的研究正在进行中。

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简介：
该雾霾建模方法专注于对PM2.5浓度进行预测以及相应的治理策略的制定，并采用数学建模技术进行研究。

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  • 雾霾模型构建方法探究
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    《雾霾模型构建方法探究》一文深入分析了当前雾霾问题的复杂性，并探讨了几种有效的雾霾数值模拟与预测模型构建方法。文章结合实际案例，对如何提高模型准确性进行了详细论述，为环境科学家及政策制定者提供了宝贵的参考和借鉴。 雾霾建模方法以及PM2.5的预测与治理在数学建模领域是一个重要的研究课题。
     
  • 关于水下图像去雾与色彩校正的优化方法研究——研究论文
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    本文深入探讨了一种针对水下图像的去雾及色彩校正优化方法，通过算法改进显著提升了水下成像质量。 水下图像处理对于实现可持续发展目标至关重要。由于色彩损失、模糊不清以及悬浮颗粒的影响，这些图像的质量往往较差。反向散射会导致图像出现雾度现象，而吸收则会引起颜色失真问题。此外，因为光的散射和吸收效应及不同波长的颜色变化，在可见性差、照明不均匀和褪色等方面也存在挑战。 因此，为了在实时应用中提高水下图像的质量，需要进行高级色彩校正与除雾处理以确保特征提取的有效性，并增强可视性和边缘对比度。同时还需要保留关键的图像特性。设计时应考虑开发一种能够适应不同噪声水平及不均匀照明条件的技术方案。算法需高效且具备强大的功能来优化真实世界的海洋环境影像质量。
     
  • MATLAB雾霾中交通标志识别[含GUI，雾霾环境，详细注释].zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的雾霾环境中交通标志识别系统代码及图形用户界面（GUI），附有详尽注释，便于学习和研究。 本课题研究的是基于MATLAB的BP神经网络在雾霾天气下交通标志识别系统。该系统主要分为两个步骤：首先进行图像去雾处理，采用暗通道方法获取光透射率以去除雾霾影响；然后对得到的清晰图片使用颜色定位法来确定交通标志的位置，因为大多数交通标志由红、蓝和黄三种颜色组成，在RGB值的不同组合下可以识别不同的颜色。为了提高精度，需要利用形态学知识减少误判区域的影响。 在完成上述步骤后，系统会在原图基础上分割出彩色图标，并使用BP神经网络进行训练与识别工作以得出最终结果。此外，该设计还配备了一个用户友好的GUI界面，便于操作和理解，是一个非常有研究价值的选题方向。
     
  • 利用MATLAB Simulink进行建模与仿真的研究
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    本研究专注于运用MATLAB Simulink工具开展系统级建模及仿真分析，旨在探索其在复杂工程问题解决中的应用潜力和技术细节。 本书共分为8章，内容涵盖MATLAB介绍、界面设计、Simulink仿真环境以及MATLAB/Simulink建模与仿真的应用。此外，书中还详细介绍了时/频域分析法，并探讨了模拟及数字通信系统的建模与仿真技术。同时，读者还将学习经典、现代和智能控制系统的相关知识及其在MATLAB/Simulink中的实现方法。 每一章节都先从理论层面出发讲解原理和概念，随后通过典型示例来帮助读者加深理解并掌握这些抽象的概念，并最终将所学的知识应用于实际问题中。
     
  • 15幅常用去雾的雾霾图片
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    本合集收录了15张常用的去除雾霾效果的图像样本，旨在帮助用户通过后期处理改善照片画质，适用于摄影爱好者和专业摄影师。 整理的雾霾图像适用于暗通道方法及图像增强技术在图像去雾程序中的应用；源图集也可用于相关研究与开发。
     
  • 大雾下的雾霾图像数据集
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    大雾下的雾霾图像数据集汇集了在各种能见度条件下拍摄的城市环境照片，旨在研究与开发同时识别雾和霾影响的先进算法和技术。 雾霾图像数据集——大雾
     
  • 基于Qt和OpenCASCADE的模拟技术中建模方法的研究
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    本研究聚焦于利用Qt和OpenCASCADE工具箱进行高效、精准的建模与仿真技术开发，探索其在复杂几何体创建及机械工程中的应用潜能。 Qt是由挪威TrollTech公司开发的一个跨平台的C++图形用户界面库，为应用程序开发者提供了构建图形用户界面所需的所有功能。OpenCASCADE则采用基于OpenGL的专用CAD类库，适用于CAD软件开发、仿真软件设计及三维图形显示等领域。结合使用Qt和OpenCASCADE可以在C++环境下进行建模软件的开发。本段落介绍了这两个类库的主要功能，并简要概述了边界表示法，定义了几何与拓扑的概念，并阐述了OCC中的数据类型和结构。实际编程实践表明，利用Qt和OpenCASCADE可以创建多种复杂的模型并具有良好的显示效果，因此它们适合作为几何建模软件的开发工具。
     
  • 中国雾霾浓度GIS分布图
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    本作品为中国雾霾浓度GIS分布图，通过地理信息系统技术，直观展示全国范围内雾霾浓度的空间分布情况及变化趋势。 中国雾霾分布情况根据不同浓度划分出不同的地区，并筛选出各个区域的浓度等级。
     
  • 利用Python进行数字图像处理（去除雾霾效果）【100010439】
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    本项目旨在使用Python编程语言探索和实现数字图像处理技术，重点在于开发一种算法以有效去除图像中的雾霾效应。通过集成OpenCV及NumPy等库，我们将分析并优化图片质量，使模糊、昏暗的风景照焕发光彩。这不仅展示了如何利用代码增强视觉体验，同时也为改善摄影效果提供了实用方案。 我的大作业要求调研并实现去雾算法，并发现其中的问题以及进行改进。首先我实现了基于暗原色先验的去雾算法，并在运算速度与去雾效果方面做出了一定程度上的优化提升。随后，我又训练了一个AOD卷积网络来进行图像的去雾处理，通过对数据集图片做适当的预处理来提高该网络模型的鲁棒性，从而达到更好的去雾效果。 对于基于暗原色先验算法的部分，我使用MATLAB编程语言进行实现，并设计了用户界面；至于使用AOD卷积网络的方法，则是通过Python编写代码完成并利用pyqt技术构建相应的用户操作界面。
     
  • 核方法在模式识别中的应用及研究
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    本论文深入探讨了核方法在模式识别领域的理论基础及其实际应用，分析了其优势与局限，并展望未来的研究方向。 《模式识别中的核方法理论与应用》是一本适合初学者阅读的专业教材。