关于ST变换的小波分解的MATLAB代码，可以学习一下。

随 温度幂指数函数变化热导率，可自行更改材料名字和函数

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。

无线电超外差式接收机框图及信号变化波形

空间变化PSF(Space-vanant vomt Spread Function，SVPSF)图像，即物空间各点的退化随位置的改变而改变的图像，其复原技术涉及到多个甚至海量PSF的提取、存储和运算

前处理：建模 随时间变化的材料特性 对于随时间变化的材料特性，先要定义指定数值所对应的温度…….. 只是举例，不要使用这些数据。

已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。

ISO 14067-2018 ：温室气体 产品碳足迹 量化要求和指南（中文版） ISO 14067-2018国际碳足迹标准（英文） ISO14067-2013 国际碳足迹标准（英文） iso-14067-2018碳足迹国际标准解析-中文繁体 PAS-2050：2008-碳足迹证明规范（中文）

在海洋声学中，一个常见的任务是模拟声音在水柱中的传播。 声速随温度、盐度和压力（深度）而变化。 大致来说，海洋是水平分层的，这些参数仅随深度而变化。 水柱各层中声速的变化会导致声能“射线”在射线穿过它时发生折射（弯曲）。 当给定起始位置、发射角度、垂直声速剖面和总传播时间时，附加函数 raytrace.m 对声音通过水柱的传播进行建模。 它处理来自水面和底部的反射（声速曲线中给出的最深深度）以及焦散（光线向其来源方向弯曲的地方）。 光线追踪会自动绘制提供的声速曲线和光线追踪的结果。 尽管 raytrace.m 是为海洋声学设计的，但光学折射的数学原理是相同的，假设应用 raytrace.m 将产生合理的结果。

comita:集成趋势分析（ITA）通常用于总结近几十年来在生态系统中发生的变化。 当前，有多种用于ITA的方法，这引起了人们的疑问，哪种方法是用于ITA的最佳方法。 该应用程序的目的是提供一种工具，可以轻松地比较不同的ITA方法，并测试数据预处理和变量选择对​​最终结果的影响。 希望该软件包将提高生态学家对不同降维技术的认识，并根据其数据集的特征为选择ITA方法提供理由和信心