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频谱感应：利用机器学习模型在认知无线电中进行频谱感应

水质基 该存储库包含用于使用Google Earth Engine从遥感数据评估水质的脚本 如果使用这些材料或脚本中的任何一种，请引用：Page，BP和D.Mishra（2018），《结合Sentinel-2A和Landsat-8进行内陆水质监测时的修正大气校正》，ISPRS J照片，正在审查中 要求： 这些脚本需要一个帐户。 要在，请下载javascript文件，然后单击“运行”。 要在Python环境中使用，请安装GEE Python API并在您选择的Python IDE中运行程序。 内容： javascript /包含javascript实现的水质处理代码 python /包含水质处理代码的Python实现 贡献： 如果您有任何想法，请提出并告诉我们您的想法。 如果您想贡献，请分叉存储库并根据需要进行更改。 拉请求是欢迎的。 免责声明： 这是一个正在进行的工作。 脚本

该电路测量水箱的水位，然后将其无线发送到接收器，并在接收器中使用LCD显示屏和LED进行显示。

一个演示Compressive Sensing的Matlab程序； 1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit)

埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，

IMAGE ANALYSIS,CLASSIFICATION AND CHANGE DETECTION IN REMOTE SENSING(THIRD EDITION)： ·      简明介绍所需的数学和统计背景知识 ·      深度介绍非线性数据分析方法，包括支持向量机等 ·      详细介绍多变量变化检测及软件的实现 ·      提供每个章节的练习源代码

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ecmwf_models 读取器和转换器，用于。 用Python编写。 与结合使用效果。 引文 如果您在出版物中使用该软件，请使用Zenodo DOI将其引用。 请注意，此徽章链接到最新的软件包版本。 请在选择您的特定版本，以获取该版本的DOI。 通常，在引用中，应始终将DOI用于记录的特定版本。 这是为了确保其他研究人员可以访问您用于重现性的确切研究伪像。 您可以在找到有关DOI版本控制的其他信息。 安装 通过conda安装所需的C库。 对于安装，我们建议使用 。 因此，请按照官方安装说明进行安装。 一旦在外壳中包含conda命令，您就可以继续： conda install -c conda-forge pandas pygrib netcdf4 scipy pyresample xarray 以下命令将下载并安装所有需要的pip软件包以及ecmwf-model软件包本身。