EBM-GML指数计算的matlab代码，可分解为EC（技术效率变动）以及TC（技术进步），附有参考文献，为了方便大家使用，里面配有本人录制的代码使用视频，讲的十分详细哦（SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF）在我主页均有 此贴提供的GML指数计算，是基于EBM-GML，其他的GML指数计算在我CSDN主页均有（SBM-GML,SBM-DDF,GML-DDF），软件使用matlab，计算结果准确可靠，还附带指数分解为EC和TC,全套资料均为本人整理制作，包售后服务，有什么问题都可通过CSDN私信我私信我！ 为了照顾不懂matlab的小白，本人还整理了详细的操作说明文档，从matlab安装到代码的使用步骤，均做了详细的图文说明，里面还有配套的示例数据，可跟着说明整体跑一遍，就能学会操作！一切只为大家能更好的使用。

在模拟环境下测试了Modbus TCP的通信在模拟环境下测试了Modbus TCP的通信在模拟环境下测试了Modbus TCP的通信

TC多开脚本框架，插件使用大漠。自己在使用的框架，可以直接添写脚本。带中控菜单。

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自己项目上有这样的需求，由于某个端口的业务功能占用的带宽太大影响了其他的业务模块，所以需要将端口进行网络流量的限制，经过翻阅资料发现linux系统下可通过tc命令实现对端口限速的脚本，所以自己写了这样一个脚本，已经通过测试，请放心下载。不实用，不要钱

（4） 增强型Frost滤波器 增强型Frost滤波器可以在保持雷达图像纹理信息的同时减少斑点噪声。它是Frost滤波器改进，也同 样根据单独滤波窗口中计算出的统计（方差系数）对数据进行滤波。每个像元都被分到3个类型中：相似 像元（homogeneous）、差异像元（heterogeneous）、指向目标的像元（point target）。 每种类型被区别对待。对于相似像元，像元值被滤波窗口中的像元均值代替；对于差异像元，以脉冲 响应作为变换核对像元进行卷积滤波，从而确定像元值；对于指向目标的像元，像元值不变。详细介绍， 请参阅以下参考文献： Lopes, A., R. Touzi, and E. Nezry, 1990. “Adaptive Speckle Filters and Scene Heterogeneity”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 28, No. 6, pp. 992-1000. 选择File >Adaptive >Enhanced Frost。选择一个输入文件，若需要，选取任意子集。将出现Enhanced Frost Filter Parameters对话框。在“Filter Size”文本框中，键入所需的滤波器大小。输入一个阻尼系数，用来反 向指定用于差异像元的权重均值的阻尼指数的范围，阻尼系数越大，生成结果越不均匀。输入用于限定每 一类像元的终止值，相似像元（方差系数≤Cu）；差异像元(Cu≤方差系数≤Cmax)；指向目标的像元（方差 系数≥Cmax）。 对于雷达图像，终止值可以根据观察次数（L）估算出来。 键入输出文件名并点击“OK”。结果将显示在可用波段列表中。 （5） Gamma滤波器 Gamma滤波器用于在雷达图像中保留边缘信息时，减少斑点噪声。它类似于Kuan滤波器，但是假定 数据呈γ分布（参见第375页的“Kuan滤波器”）。被滤除的像元值将被基于局部统计计算的值所代替。 详细介绍，请参阅以下参考文献： Zhenghao Shi and Ko B. Fung, “A Comparison of Digital Speckle Filters,” Proceedings of IGRASS 94, August 8-12, 1994, pp. 2129-2133. 选择Filters > Adaptive > Gamma。选择一个输入文件或波段，若需要，选取任意子集（参见第10页的 “选择用于处理的波段或文件”）。点击“OK”。当出现Gamma Filter Parameters对话框时，在“Filter Size” 文本框里键入所需的滤波器大小。在适当的文本框中键入观察次数。 “Number of Looks”参数用于通过“1/观察次数”来计算噪声的方差。 选择输出到“File”或“Memory”。点击“OK”，进行滤波。将出现一个状态窗口，显示操作进程。 （6） Kuan滤波器 Kuan滤波器用于在雷达图像中保留边缘的情况下，减少斑点噪声。它将倍增的噪声模型变换为一个

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本包计算的GML指数是GML-DDF指数（其他两种GML指数计算看我主页，均有），软件使用matlab，计算结果准确可靠，还附带指数分解为EC和TC,有详细的使用步骤，以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人整理制作，包售后服务，有什么问题都可以CSDN私聊找我。 为了照顾不懂matlab的小白，本人还整理了详细的操作说明文档，从matlab安装到代码的使用步骤，均做了详细的图文说明，里面还有配套的示例数据，可跟着说明整体跑一遍，就能学会操作！一切只为大家能更好的使用。 关于GML指数的计算，根据相关文献，目前为止有三种方法可以实现。第一种是早期用的比较多的基于Kaoru Tone（2001）的SBM模型（SBM-GML），第二种是Fukuyama&Weber（2009）提出的方向SBM距离函数模型(GML-DDF)。最后一种方法是Rolf Fare&Grosskopf（2010）基于方向距离函数的SBM模型（SBM-DDF模型），三种方法的优劣及合理性评价，目前暂无定论。

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（2） 穗帽变换 使用Tassled Cap选项可以对Landsat MMS、Landsat TM或Landsat 7 ETM数据进行变换。对于Landsat MMS数据，穗帽变换对原始数据进行正交变换，把它们变换到一个四维空间中（包括土壤亮度指数SBI、 “绿度”植被指数GVI、“黄度”（yellow stuff index）指数YVI，以及与大气影响密切相关的non-such指 数NSI（主要为噪声））。对于Landsat TM数据，穗帽植被指数由三个因子组成——“亮度”、“绿度”与“第 三分量”（Third）。其中的亮度和绿度相当于MSS穗帽中的SBI和GVI，第三分量与土壤特征及湿度有关。 对于Landsat 7 ETM数据，穗帽变换生成6个输出波段，包括：亮度、绿度、湿度、第四分量（噪声）、第 五分量、第六分量。这种类型的变换更适用于反射数据的定标（而不是应用于原始数据图像）。 详细介绍，请参阅以下参考文献： Jensen, J. R., 1986. Introductory Digital Image Processing, Prentice-Hall, New Jersey, p.379. Crist, E.P. and R.C. Cicone, 1984 “Application of the Tasseled Cap Concept to Simulated Thematic Mapper Data,” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 50, pp. 343-352. Kauth, R.J., P.F. Lambeck, W. Richardson, G.S. Thomas, and A.P. Pentland, 1979.“Feature Extraction Applied to Agricultural Crops as Seen by Landsat,” Proceedings,LACIE Symposium, Houston TX, NASA, pp. 705-721. Huang, C., B. Wylie, L. Yang, C. Homer, and G. Zylstra. "Derivation of a Tasseled Cap Transformation Based on Landsat 7 At-Satellite Reflectance". USGS EROS Data Center White Paper (http://landcover.usgs.gov/pdf/tasseled.pdf). 选择Transforms > Tassled Cap。当出现Tasseled Cap Transformation Input File对话框时，选择输入文件， 若需要，选取任意子集。点击“OK”，将出现Tasseled Cap Transform Parameters对话框。在“Input File Type” 按钮菜单中，选择“Landsat TM”、“Landsat MSS”或“Landsat 7 ETM”。选择输出到“File”或“Memory”。 点击“OK”。 在穗帽变换过程中，将出现一个进程显示窗口，变换完毕后，ENVI将把穗帽波段名导入到可用波段 列表中。