envi二次开发用idl编程实现landsat8辐射定标

为解决信号分量能量不同且时频交叠严重时多分量辐射源信号的检测问题,提出了一种基于乘积高阶模糊函数(PHAF)的检测方法。该方法采用“剥洋葱”的策略,按照能量强弱逐次检测各信号分量。检测时,先检测和剥除能量较强的信号分量,以避免弱信号分量受其它信号分量和交叉项的干扰。将不同时延的高阶模糊函数相乘,以强化信号分量、弱化噪声,有效检测低信噪比信号。分析和实验结果表明:提出的方法能有效检测时频交叠严重的多分量辐射源信号,对强、弱能量信号分量的相对检测误差分别小于2.457×10-4和7.560×10-2; 检测含

令人敬畏的神经辐射场 受启发的一系列令人敬畏的神经辐射领域论文的精选清单。 目录 民意调查 ，Dellaert和Yen-Chen，Arxiv 2020 | | 文件 ，Mildenhall等人，ECCV 2020 | | ，Zhang等人，Arxiv 2020 | | ，Rebain等。 2020年Arxiv | ，Boss等人，Arxiv 2020 | | ，Wang等人，Arxiv 2021 | | ，Lombardi等人，Arxiv 2021 | 更快的推理 ，Liu等人，NeurIPS 2020 | | ，Lindell等，Arxiv 2020 | ，Neff等人，Arxiv 2021 | 不受约束的图像 ，Martin-Brualla等，Arxiv 2020 | 可变形 ，Park等人，2020年Arxiv | | ，Pumarola等人，A

7分别使用仿真信号和实际船舶辐射噪声信号进行解调处理获得解调谱，以比较上述三种方法的解调效果。

非刚性神经辐射场 这是项目“非刚性神经辐射场：从单眼视频到动态场景的重构和新颖视图合成”（NR-NeRF）的官方资料库。 我们将NeRF（一种用于静态场景的逼真外观和几何重构的最新技术）扩展到动态/变形/非刚性场景。 有关详细信息，请参阅和，其中还包括补充视频。 入门 我们修改了损失，并在2021年2月的更新中添加了多视图支持，一些简单的场景编辑功能，评估代码和简单的基准。 有关此代码的原始版本，请参阅此存储库的december2020分支。 安装 克隆此存储库。 （可选）安装 。 设置nrnerf环境nrnerf （或使用pip安装要求）： conda env create -f environment.yml （可选）对于数据加载和相机参数估计，我们包含了一个虚拟实现，该实现仅适用于所包含的示例序列。 如果您不想编写本自述文件结尾处指定的自己的实现，则可以改用以下程序和文件：

仿真实现了最简单的理想天线——电偶极子的辐射仿真，包含2维方向图以及三维方向图以及电磁波辐射的动态演示图

在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。

泄露同轴线的matlab代码 可以用来做传输线型的天线，边传播边辐射 可以用作天线 使用FDTD算法计算

针对目前超宽带光源高输出功率光源光谱拼合设计上的难点，创造性地提出了一种利用Matlab计算机编程的高效设计方法，并结合测试得出了与实际非常一致的结果，模拟值与实测值在近500nm的带宽内误差小于±1 dB。

以过境时间不同的NOAA-16/AVHRR、NOAA-17/AVHRR、FY1-D/MVRIS、TERRA/MODIS和AQUA/MODIS五种遥感影像数据组成一组序列影像，对发生在湖北省2005年2月4日的辐射雾进行了一次变化检测与分析。经地面验证，序列影像数据在雾变化检测的研究方面具有很大的潜力，检测结果动态地显示了该次大雾的形成、发展、稳定、消散的过程。将检测结果与该区域的DEM和水系矢量图结合分析发现，二者在辐射雾的变化发展过程中起着非常重要的作用。