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b基于matlab 的长时间栅格数据的sen趋势分析(可) .txt
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matlab
栅格数据
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基于matlab 的长时间栅格数据的sen趋势分析
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Sen趋势分析.txt
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Sen可以用来计算连续时间序列数据的趋势分析,例如长时间序列下的NDVI,植被覆盖度,气温、降水、相对湿度等气象数据的变化趋势,对于具有空间信息的栅格数据(遥感影像)来说,ENVI可以基于栅格进行计算,将二者相结合,则可以计算具有地理信息的栅格数据的Sen趋势分析。文本文件详细分解了Sen的计算过程,以及对应在ENVI的bandmath模块中的表达式。
基于MATLAB进行长时间序列降水的MK趋势分析实验过程与结果xzx
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基于MATLAB进行长时间序列数据的MK趋势检验,程序书写简易,且循环操作简单,结果以矩阵形式输出,极大的方便初学者的实验进行。本文实验数据为所有站点的1961-2018年时间序列的SPI3数据:SPI3hebing.xls。结果显示该三江源区的SPI3值和SPI12值整体是上升的,且有80%通过了0.1显著性检验,说明该地区1961-2018年期间的干旱化趋势是下降。
matlab两张栅格影像赋权重求和.txt
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matlab读取tif文件,两个tif文件计算,结果输出tif文件
MATLABB_matlab栅格地图_障碍物_matlabb-*_MATLAB直线栅格_栅格数据_
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MATLAB绘制栅格化地图%创建具有障碍物的栅格地图%矩阵中0代表黑色栅格a = ones(20);a(33:7)=0;a(3:107)=0;a(103:7)=0;a(1713:17)=0;a(10:1713)=0;a(1013:17)=0;a(1415)=0;b = a;%disp(a(endend));b(end+1end+1) = 0;...
Ch11 栅格数据空间分析.rar.rar
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点云数据栅格化matlab代码_matlab不规则散点数据栅格化,matlab点云二维栅格化
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文档中.m文件为将txt文件的点云数据进行栅格化,直接可以运行。
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栅格数据的空间分析算法.ppt
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gis资料 1、搞懂算法; 2、实际编程实现(VC或VB); 3、利用ArcGIS软件实际操作实现。
时间序列栅格数据的Mann_Kenddall检验 .txt
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MK检验可以对数据进行显著性检验,结合MK和ENVI,可以处理长时间序列下具有地理信息或空间信息的栅格数据的显著性检验,文本中给出了详细步骤和bandmath运算公式
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真,包括正运动学,逆运动学和基础模型。并且具有测试代码,运动轨迹仿真。代码包含了机器人的运动学和轨迹规划问题。为了实现对五自由度机械臂的运动学控制,采用了 Denavit-Hartenberg (D-H)建模方法来建立机械臂的运动学模型。其运动学正解和逆解是利用机械臂的奇偶变换矩阵获得的矩阵得到运动学正解和反解
matlab绘制三维球面及球面曲线
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基于matlab绘制三维球面,并通过参数方程绘制各种球面曲线,可用于科研绘图,例如光学中偏振态在庞加莱球面的演化路径描述
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
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