时空分割 该存储库包含的随附代码 。 变更记录 2020-05-19自提交以来，最新的Minkowski引擎不需要明确的缓存清除，并且可以更有效地使用内存。 2020-05-04：正如Thomas Chaton在上指出的那样，我还发现训练脚本包含一些错误，这些错误使模型无法达到使用最新MinkowskiEngine的Model Zoo中描述的目标性能。 我正在调试错误，但是发现错误有些困难。 因此，我从另一个私有创建了另一个git repo ，该达到了目标性能。 请参阅以获得ScanNet培训。 一旦发现错误，我将更新此存储库，并将SpatioTemporalSegmentation-ScanNet与该存储库合并。 抱歉，添麻烦了。 要求 Ubuntu 14.04或更高版本 CUDA 10.1或更高版本 pytorch 1.3或更高版本 python 3.6或更高版本 GCC 6或更高 安装 您需要通过pip或anaconda安装pytorch和 。 点子 MinkowskiEngine通过分发，可以通过pip进行简单安装。 首先，按照安装pytorch。 接下来，安装openbl

文中基于海杂波的经验模型，利用模拟仿真的方法生成时空相关相干海杂波序列。通过介绍瑞利分布、韦布尔分布、对数正态分布及K分布模型，分析海杂波的幅度分布特性，并说明各模型的适用条件。通过论述海杂波的时间相关性和空间相关性模型，提出时空相关海杂波的模拟方法。在以上经验模型的基础上，利用MATLAB 语言对海杂波序列进行仿真设计。对仿真结果生成的相关瑞利分布、相关对数-正态分布、相关韦布尔分布及相关K分布海杂波序列进行验证。

Matlab代码sqrt MATLAB中的动态模式分解 MATLAB函数，用于对时间间隔均匀的时空数据执行动态模式分解（DMD）。 简单来说，它将数据分解为具有固定频率和增长率/衰减率的振荡时空模式。 资料来源 该脚本基于Steven L. Brunton和J. Nathan Kutz在“数据驱动的科学与工程”一书中介绍的技术和代码，以及其上可用的代码。 有关此方法的详细说明，请参见下面的史蒂夫视频。 DL Donoho和M. Gavish在 用法： 本示例说明如何在2D速度场数据上计算DMD。 假设速度ux和uy在时间1到m+1上存储在大小(NX,NY)网格上，时间间隔相等。 数据矩阵的大小为(n,m+1)其中n=2*n0 ，并且n0=NX*NY ，其中data(1:n0,k)在时间t_k为ux ，被t_k平为向量，并且类似地data(n0+1:2*n0,k)为uy 。 然后，可以使用以下公式计算DMD： X = data(:, 1 : end - 1 ) % Size (n,m) Xprime = data(:, 2 : end ) % Size (n,m) % If all th

时空上下文视觉跟踪（STC）算法，包含matlab代码和多尺度C++代码，其中C++代码已经解决了边界处理问题。 实测，pc机上i7处理请，30fps

关于大数据与地理ArcGis的一些探讨

-匈牙利-水痘-病例 匈牙利每周水痘病例的时空数据集。 该数据集由一个县级邻接矩阵和2005年至2015年之间的县级报告病例的时间序列组成。

中国山西省持续高温，大雨或突然的寒潮等极端天气事件给人们的生产和生活带来了巨大的损失和灾难。 研究极端天气事件的时空分布特征和环流背景场具有重要的现实意义。 我们从1981年至2010年从中国山西省的109个气象站中选择了每日最高温度数据（≥35°C），每日最低温度数据和每日降水数据（≥50mm），然后设定温度≥在35°C下超过3天作为高温极端天气事件，将某一天（北京时间20至20小时）的24小时累积降水量≥50mm降水的站定义为暴雨天气，并确定冷空气活动的每日最低温度在24小时内下降了8°C以上，或在48小时内下降了10°C，并且在寒冷的天气中每天的最低温度≤4°C。 我们对高温，大雨和寒冷天气以及环流背景场的时空特征和趋势进行统计分析。 我们计算了山西持续高温，大雨和寒冷霜冻等极端天气事件的数量，并分析了极端天气事件的时空分布特征，趋势和总体环流背景。 我们分析并发现了各种极端天气事件中大尺度环流背景场的共同特征。 通过研究山西极端天气事件的时空分布特征，包括持续高温，大雨或突然的冷浪霜冻天气，总结了此类极端天气事件的大规模环流特征。 它将为将来的天气预报提供一些参考。

为了对山西省短期暴雨事件的正确预报和更好的防灾减灾服务提供参考，对山西省短期暴雨事件进行系统的研究非常重要。 根据1980-2015年山西省109个气象站汛期（5月至9月）的每小时降水数据，运用小波分析和时空分析，分析了汛期短时强降雨的时空变化特征。曼恩·肯德尔测试。 结果表明，山西省汛期短时强降水主要发生在20-30 mm / h的等级，平均每年有97个台站为短时强降雨，占全省的89％。全站仪。 短时强降雨主要集中在7月和8月，1991年6月17日在山西永济出现的历史最大降雨强度为91.7 mm / h。 在洪水季节，短期的强降雨总是在16-18 pm发生，并且在不同月份的集中时间略有不同。 6月，7月和8月的主要高峰分别在16、17和18，推迟了一个小时。 短时强降雨总体上具有山西地区南部多于北部，东部少于西部的分布。 在过去的36年中，山西短期暴雨有轻微的增加趋势，但并不明显。 有一个明确的4年振荡和年代际变化周期。 在汛期总降水量与短时强降雨时间之间有很好的相关性。

近年来，随着共享经济和移动互联网的快速发展，双边在线二分匹配问题在空间数据中的应用越来越广泛。具体来说，给定一组在2D空间中动态出现的工作人员和任务，TOBM问题旨在找到工作人员和任务之间满足时空约束的最大基数的匹配。很多作品都研究过这个问题，但是他们问题的设定各不相同。此外，在统一的定义下，以前没有任何工作比较为不同设置定制的算法的性能。因此，缺乏一个指导实践者对各种场景采用适当算法的指南。为了填补这一领域的空白，本文对TOBM问题的代表性算法进行了综合评价和分析。我们首先给出我们统一的定义，然后为所有算法提供统一的实现。最后，基于合成数据集和真实数据集的实验结果，从短期效果和长期效果两个方面讨论了算法的优缺点，为选择合适的解决方案或设计新方法提供了指导。

Trajectory_Clustering 应用时空数据挖掘技术来执行轨迹聚类