符合切比雪夫分布的半波振子的激励分布情况，默认为55db 21个阵元可以自己修改。

matlab 执行部分代码M-SRM 用于预测智利北部中部融雪的修正融雪径流模型。 该存储库是作为 2013/2014 DEVELOP 项目的一部分创建的，该项目用于对智利北部中部融雪造成的可用水量进行粗略预测。 希望使用 M-SRM 的用户可以以 zip 格式下载此存储库的内容。 它包括必须下载和保存 NASA 数据的空文件夹，否则与代码库无关。 ###依赖 Python 2.7 MATLAB Arcmap 10.1/10.2 这是用 Python 2.7 和 Matlab 编写的代码的集合。 不进行跨语言调用。 使用 arcpy 工具箱（ESRI ArcMap 附带）按顺序执行 Python 代码以执行地理空间数据操作，然后保存的输出由 matlab 代码（通过图形用户界面处理）引用，以执行严格的数值操作和分析。 请参考 Tutoriales 文件夹以获取西班牙语和英语帮助文件。

实现多种二维面阵的综合设计，包括均匀阵、切比雪夫阵等等。。。。

本文用现代概率论方法 证明马尔可夫不等式与切比雪夫不等式 特别是给出两个不等式等号 成立的充要条件 这在流行的概率统计教科书中是没有的

操作原理及应用（主编：陈敏、许雪林、汤龙梅）

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描述 喜马拉雅山位于青藏高原南缘，为更好地了解该地区积雪变化，克服中低分辨率遥感对地形复杂山区积雪监测描述不够详细的问题，利用Landsat 8晴空开展积雪监测。空间分辨率为 30m 的条件数据。由于山区地形复杂，针对喜马拉雅地区归一化积雪指数法普遍存在高估问题，采用支持向量机（SVM）分类方法，逐个场景选取不同地形、阴影等条件的积雪特征训练样本进行积雪。分类，结合冰川湖、地表水体等辅助数据和空间邻域分析进行数据后处理，构建了2013-2020年喜马拉雅山脉中东部段30m分辨率积雪数据集通过对比Sentinel-2的高分辨率积雪分类，在900*900m的网格内，积雪率的相关系数在0.95以上，均方根误差在0.1%左右。两者构建的积雪识别结果一致性较好。雪盖数据集包括喜马拉雅山脉中东部地区8年共607个雪盖数据，主要分布在当年10月至次年4月的冬季雪季。该数据集可为雪盖时空特征分析、中低分辨率雪盖数据的验证和优化提供依据，为喜马拉雅及下游地区气候变化、水资源管理和生态效益研究提供支撑。地区。

低通滤波器设计（包括了巴特沃斯与切比雪夫）

3.4KHz二阶切比雪夫低通滤波器5KHz二阶巴特沃斯低通滤波器电路仿真实例PDF图,可以做为你的学习设计参考。

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