您曾设计过具有分数频率合成器的锁相环（PLL）吗？这种合成器在整数通道上看起来很棒，但在只稍微偏离这些整数通道的频率点上杂散就会变得高很多，是吧？如果是这样的话，您就已经遇到过整数边界杂散现象了 —— 该现象发生在载波的偏移距离等于到最近整数通道的距离时。

GESCATTER 创建一个 .kml 文件，在向量 LON 和 LAT 指定的位置显示彩色圆圈，类似于 ML 的内置函数 SCATTER。圆圈的颜色相对于第三个输入 C 中提供的值进行缩放。 我搜索了 FEX 的许多关于为 Google 地球导出 .kml 文件的提交，但没有找到任何与 ML 的内置函数 SCATTER 类似的东西...网格化。 这个功能比较好用，例如： %生成一些数据x=(0:0.05:6*pi); lon = -122.170087 + cos(x)*0.01; 纬度 = 37.455697 + x*0.001； %根据纬度给点上色gescatter('foo.kml',lon,lat,lat)

这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中，经常需要将数据可视化，目前常使用的：散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据，从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据，保存到list def GetFeatureList

有多少次你因为拍照速度过快而导致照片模糊不清？如果还能再拍一张，自然没有问题；但如果你再也无法回到原来的地点，那就成问题了。这个工具向我们提供了优化数码图片所需的一系列功能。 这个工具可以在保证照片尺寸与像素不变的情况下，修复散焦与模糊不清的照片。 有了这款实用工具，你可以减小照片的散焦程度，不管是因为没有对焦、还是运动太多复杂，又或是某一处因模糊不清而无法辨认，它都能解决。 这个工具能够手动调整引起照片失真的参数，虽然恢复过程有些长，但却能实实在在的提高图片质量。

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给出了一种阈化处理激光散斑光强多灰度值分布(如256级灰度)的方法。采用此种处理方法, 激光散斑的功率谱强度随空间频率的分布保持不变, 而计算机存贮散斑图样所需的存贮空间可极大地减少。针对具体的圆形和环形散射屏引入的散斑图样, 采取使处理前后的功率谱偏差最小的方法, 找出了最佳的阈值。

叶片是航空发动机的重要部件, 由于工作环境恶劣, 容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法, 模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点; 通过散斑点立体匹配得到局部点云数据; 通过点云拼接得出叶片整体点云; 根据叶片点云曲率提取边界点, 通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合, 得出叶片包络曲线; 利用包络曲线和点云重建叶片模型; 进行了实验验证, 证明了方法的可行性。