描述 由于积雪是冰冻圈中最活跃的元素之一，因此积雪监测对于暴风雪评估、水文预报和气候变化研究非常重要。自 2013 年 9 月起，青藏高原自动连续积雪深度测量站网络建成，为该地区积雪监测和卫星积雪产品评价提供了必要的数据集，特别是高时空分辨率的 FY-4A 和Himawari-8/9 卫星。该网络由 25 个站点组成，每个站点主要配备 SR50A 声波测距传感器和 Hydra Probe 土壤传感器，可近乎实时地测量积雪深度、土壤湿度和其他土壤特性。该数据集中雪深和土壤湿度的准确度分别达到约 1 cm 和 3 %。 引用：蒋玲梅; 徐维新; 张娟; 王功雪; 刘晓敬; 赵少杰. An automatic measurement dataset of snow depth on Tibetan Plateau(V1). 2017. 2017-01-05. cstr:31253.11.sciencedb.367; h

此工具和函数将数据从 v3.0 MDF（.dat 或 .mdf）文件导入到 MATLAB:registered: 工作区或 MAT 文件。 每个信号作为一个单独的变量出现。 还会生成相关的时间向量。 不带参数调用“mdfimport”会显示交互式 GUI。 使用参数调用“mdfimport”会直接读取信号。 说明： 解压缩附件并将其放在您的路径或当前目录中。 输入 mdfimport 运行。 从 GUI 的工具帮助菜单访问帮助以获取更多信息或直接阅读包含的两个 HTML 文件。 在从 R13 到 R2006A 的版本中测试。 使用 ETAS INCA 生成的 MDF 文件进行了更多测试。 可以处理一些文件 VECTOR CANtech CANape。

绕任意轴的旋转变换（1） 旋转轴不与坐标轴重合时变换的实现： 经复合变换使旋转轴与坐标轴重合 绕指定轴进行旋转变换 还原坐标系 P1 P2 Y Z X

基于光谱测量数据,综合考虑背景辐射和仪器噪声对目标探测的干扰,提出一种自适应波段选择方法,并进行实验验证。利用声光可调谐(AOTF)成像光谱仪采集光谱数据,光谱扫描波段为400~1000 nm。对天空背景下的无人机目标和墙面背景下的静态物体目标进行探测,计算各波长的综合信噪比,以综合信噪比最大值的70%为阈值,选择合适的工作波段。波段选择的结果符合实际情况,所提方法能有效地选择不同目标的最优探测波段。

Vallen AE Python工具 用于提取和分析声发射测量数据的Python工具： 缬草。 io ：读取（和写入）Vallen Systeme SQLite数据库文件（* .pridb，*。tradb，*。trfdb） 缬草。特征：提取声发射特征 缬草。 timepicker ：到达时间估计的时间选择算法 注意：自R2020版本发布以来，Vallen AE Suite的免费/精简版本可用。 If提供了使用VisualAE进行实时数据可视化和分析的基本功能。因此，您可以编写自己的pridb / tradb文件，并使用VisualAE进行实时可视化。 可以在此处下载Vallen AE Suite： ： 文献资料 有关完整的文档和示例，请访问 。 安装 从PyPI安装最新版本： pip install vallenae 请注意， vallenae需要Python 3.6或更高版本。在L

本资源为Python代码，适用于电信专业课电子测量学科使用，包括粗大误差处理、肖维纳检验法、莱特检验法、 格拉布斯检验法、累进性误差判断、周期性误差判断及给定置信概率求取置信区间部分。

大直径测量数据采集系统中动态链接库设计.docx

通过RTK/全站仪实测数据在CAD中画多段线并标注高程

利用2006年4月至2007年11月间中国东部海域五个航次的天空辐射计海上观测资料，以10 km×10 km和±1 h作为时空匹配窗口，对中分辨率成像光谱仪(MODIS)标准海色产品中的869 nm气溶胶光学厚度数据进行了对比检验。结果显示，在全部匹配数据中，72%非常接近或在NASA公布的期望误差Δτ＝±0.03±0.05τ范围以内。MODIS的反演精度具有一定的地域性和季节性差异，东海匹配数据的一致性明显好于黄海，2006年冬季匹配数据的一致性较好，2007年秋季MODIS反演值存在系统性偏高的情况，其主要原因可能与气溶胶模型的不适用有关。通过对全部匹配数据的进一步分析印证了这一点。

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