机载海洋激光雷达通常被应用于近海岸区域的水下地形测绘、水质和水底特征参数的勘测，新的应用需求对测绘精度与勘测精度的要求越来越高，因此需要更精确的雷达信号解析式，实现水深测量、水质和水底特征参数的反演。基于Mclean等给出的光束扩散函数和海水介质传递函数，采用傅里叶变换方法，引入多次散射和脉冲时间展宽的影响，推导了发射系统和接收系统共轴的水底反射光和水体后向散射光信号的解析表达式，给出了系统衰减系数的计算方法，分析了脉冲展宽对深度测量误差的影响，在浑浊海港海水中，脉冲展宽可达到数十纳米量级。该数学模型能够更准确地描述机载海洋激光雷达接收信号的特征，能够用于分析机载海洋激光雷达的性能，并为海水深度的归算、水体与水底参数的反演提供一定的理论依据。

姜启源主编高等教育出版社第三版数学模型的课后习题答案

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在本文中，研究了多产品库存路由问题。 考虑到在有限的时间段内的一个仓库和许多零售商，对于已解决的问题，也允许分批交货。 目的是使包括车辆成本，库存持有成本和运输成本在内的总成本最小化，同时必须同时确定每个零售商的交货时间表和每种产品的数量。 提出了一种数学模型，用于最优地解决寻址问题，并举例说明了示例。

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​ 计算显示Harris特征点 % 通过改变变量max_n和min_n改变特征点数范围 首先，需要算法来确定合适的数学模型，将一幅图像中的像素坐标与另一幅图像中的像素坐标关联起来。 其次，算法需要确定与各种图像相关的正确配准。可以使用点到点（pixel-to-pixel）的直接比较与梯度下降相结合的算法估计这些参数（配准）。 找到每幅图像中不同的特征，进行有效匹配，以便在图像对之间快速建立对应关系。当一个全景图中存在多个图像时，使用现有技术计算全局一致性的配准集，并找出图像重叠的部分。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「人工智能专属驿站」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_68894275/article/details/125138398 已经阐述了一个 检测的算法 基于Matlab的图像拼接系统研究 ，采取GUI的形式_人工智能专属驿站的博客-CSDN博客 图  原始待匹配的图像    图像 焦点检测和匹配的结果   ​

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