登录
首页 » Others » sentinel-1_SNAP数据处理教程.pdf

sentinel-1_SNAP数据处理教程.pdf

于 2021-05-07 发布
0 301
下载积分: 1 下载次数: 2

代码说明:

简单易懂,初学者可快速学会SNAP的数据预处理操作。从数据的读取到数据的预处理步骤详细有说明。对于哨兵数据的处理SNAP是一个很好的处理工具,大致内容介绍有Calibration(校准,标度)Speckle Filtering(几何配准,相干斑滤波)Terrain Correction(地形辐射校正)Mosaicking(拼接、镶嵌)Polarimetry(偏振测定)Interferometry(干涉量度分析法)Classification(分类)

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 基于MATLAB_Robotics工具箱的工业机器人轨迹规划及仿真研究
    基于MATLAB_Robotics工具箱的工业机器人轨迹规划及仿真研究//CAD/CAM/CAE/ CAPP MANUFACTURING INF(ti=i:025:1+1i=0:3:30Ti Tlength I40T1=0102025.50010100-2300001%O0IT2=0102025.500Ii:Il100-2300001%r I-1015202530350.70ta=0:012’%q i =kine hithd Ta055Ta=ctra tI T2 length taikine hithd ta osubplot 3 1subplota qlabel Timc slabel Juiril 1subplot 3 1 2ylabel Joint 2 radtbplot 3 1 3MATLAB-Roboticsincinnati T3label time s746ylabel Joint 3 rad0.020plot hilh g %nMATLAB0.2040.60.81.01.2141.51.82view 40 50 sc0.20.40.60.81.01.21.41.618pauseCincinnati 3-746drivebot hithd Co00.2540.6(.81.01.21.41.61.82CORKE P. Machine Vision Toolbox J. IEEE Robotics and6Aulowalion 2005 12 16-25MCINCINNATI2005MATLAB ADAMS2010493-95.Ⅵ ATLAHCINCINNATI MILACRON T< 3>20225302005alpha=0: pi/80: 2*pi %06R=30%20104188-1901=2022.5+R*sin alphab1=30-R*cos alpha y198Ti=010al:i00lbl:i100-2300001%fori=1:1:402011-04-27201783C1994-2011ChinaAcademicJOurnalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
    2020-12-05下载
    积分:1
  • lingo9破解版
    Lindo 和 Lingo 是美国 Lindo 系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。Lindo 用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo 除了具有 Lindo 的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。Lindo 和 Lingo 软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数(即整数规划),而且执行速度很快。 Lingo 实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件(如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等)的接口,易于方便地输入、求解和分析大规
    2020-12-07下载
    积分:1
  • Gaussian Markov Random Fields:Theory and Applications
    Gaussian Markov Random Fields:Theory and Applications 是Rue.Havard所写的关于高斯马尔科夫随机场的经典书籍,很难求得。(高斯马尔科夫随机场:理论和应用)
    2020-12-10下载
    积分:1
  • 特征提取 csp matlab代码
    CSP 用于处理EEG信号数据 特征提取算法
    2020-12-05下载
    积分:1
  • MicroPython for Esp8266 驱动MPU6050例
    使用MicroPython for Esp8266开发板驱动MPU6050六轴模块,并打印原始数据。
    2021-05-06下载
    积分:1
  • C语言课件_ppt-黄维通-C语言课件_ppt-黄维通
    C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通
    2021-05-07下载
    积分:1
  • 风电功率预测的数学建模
    这是关于风电功率预测的数学建模,其中包含了时间序列预测的数学模型,对于解决一些风电功率预测问题有很好的帮助
    2020-11-28下载
    积分:1
  • 数码管驱动芯片TM1637的51
    这个是数码管驱动,2个IO口驱6位数码管,而且同时还能外接12个按键
    2020-12-05下载
    积分:1
  • 通过LabVIEW实现模糊PID控制系统
    【实例简介】 通过LabVIEW实现模糊PID控制系统,文件包含模糊PID系统程序框图及定义的模糊规则,用户下载后点开VI即可运行,LabVIEW版本为2016
    2021-06-27 00:30:57下载
    积分:1
  • Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别
    基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct
    2020-12-06下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 106148会员总数
  • 10今日下载