InSAR干涉测量原理与应用 InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）干涉测量是雷达遥感技术的一种，通过分析雷达信号的干涉信息，获取地表高程、形变和其他地表信息的技术。该技术广泛应用于地质、水利、林业、气象等领域。 InSAR干涉测量原理： InSAR干涉测量的基本原理是通过雷达信号的干涉信息，获取地表高程和形变信息。该技术的核心是将两个时相的雷达图像进行干涉处理，从而获取地表高程和形变信息。 InSAR干涉测量的基本步骤： 1. 雷达图像获取：获取两次时相的雷达图像。 2. 干涉处理：对两次时相的雷达图像进行干涉处理，获取干涉图。 3. 相位解缠：对干涉图进行相位解缠，获取地表高程和形变信息。 InSAR干涉测量的应用： 1. DEM获取：InSAR干涉测量可以获取地表高程模型（DEM），用于地形测量、水利监测、林业测量等领域。 2. 地质监测：InSAR干涉测量可以用于地质监测，监测地表形变、地震、火山活动等。 3. 水利监测：InSAR干涉测量可以用于水利监测，监测洪水、水库水位、河流变化等。 4. 林业测量：InSAR干涉测量可以用于林业测量，监测森林覆盖、树高等信息。 InSAR干涉测量的技术类型： 1. D-InSAR技术：差分干涉测量技术，用于获取地表形变信息。 2. PS-InSAR技术：Persistent Scatterer干涉测量技术，用于获取地表高程和形变信息。 InSAR干涉测量的优点： 1. 高精度：InSAR干涉测量可以获取高精度的地表高程和形变信息。 2. 广泛应用：InSAR干涉测量广泛应用于地质、水利、林业等领域。 3. 非侵入性：InSAR干涉测量是一种非侵入性的测量技术，不会破坏地表环境。 InSAR干涉测量的挑战： 1. 数据处理：InSAR干涉测量需要大量数据处理，需要高性能计算机和专业软件。 2. 气候影响：InSAR干涉测量容易受到气候影响，例如云雾、雾霾等。 3. 植被影响：InSAR干涉测量容易受到植被影响，例如树木、农作物等。 InSAR干涉测量是一种高精度、高效率的测量技术，广泛应用于地质、水利、林业等领域。但是，该技术也存在一些挑战，例如数据处理、气候影响、植被影响等。

本文详细介绍了数字波束形成(DBF)技术的原理及其在雷达系统中的应用。DBF技术通过数字信号处理在期望方向形成接收波束，利用阵列天线的孔径实现空域滤波。文章首先阐述了DBF的基本原理，包括权矢量的计算和波束形成的数学模型，随后探讨了工程应用中的两种实现方式：预先存储权矢量和利用DFT/FFT实现DBF。此外，文章还通过MATLAB代码示例展示了DBF在通道间相干积累和目标角度测量中的具体应用，包括不同阵元数对波束形成方向图的影响以及加窗处理对副瓣电平的改善效果。 数字波束形成(DBF)技术是一种利用数字信号处理技术在特定方向形成接收波束的技术，它通过阵列天线的孔径实现空域滤波，从而达到提高信号接收方向性、抑制干扰的目的。DBF技术的基本原理包括权矢量的计算和波束形成的数学模型。权矢量的计算是DBF技术的关键，它决定了波束的形状和方向，而波束形成的数学模型则是用来描述如何通过权矢量对信号进行加权求和，以形成期望的波束方向图。 在工程应用中，DBF技术主要通过两种方式实现：预先存储权矢量和利用DFT/FFT实现DBF。预先存储权矢量的方法是事先计算出在不同方向上所需的权矢量，并将它们存储在内存中。当需要改变波束方向时，直接从内存中调用相应的权矢量即可。这种方法的优点是响应速度快，缺点是需要较大的内存空间来存储权矢量。而利用DFT/FFT实现DBF的方法则是通过离散傅里叶变换或快速傅里叶变换来计算权矢量，这种方法的优点是计算速度快，缺点是只能在频域内操作，而且对系统的硬件要求较高。 DBF技术在雷达系统中的应用非常广泛，它可以用于通道间相干积累和目标角度测量等。例如，通过MATLAB代码示例，我们可以看到DBF在实际应用中的具体效果。通过改变阵元数，我们可以观察到波束形成方向图的变化。此外，加窗处理是DBF技术中常用的改善副瓣电平的方法。通过加窗处理，可以有效降低副瓣电平，从而提高系统的抗干扰能力。 数字波束形成技术的发展，为雷达系统提供了新的技术手段，使得雷达系统具有更高的方向性、更强的抗干扰能力和更好的目标检测能力。随着数字信号处理技术的不断发展，DBF技术将在未来的雷达系统中发挥更加重要的作用。 在雷达技术领域，DBF技术是一种重要的信号处理技术，它利用阵列天线的空域滤波能力，提高了雷达系统的性能。DBF技术的发展，不仅推动了雷达技术的进步，也为其他领域提供了新的技术思路和方法。例如，在无线通信领域，DBF技术可以用于提高信号的传输质量和系统的容量。在声纳系统中，DBF技术也可以用于提高声纳系统的检测能力和定位精度。因此，数字波束形成技术具有广泛的应用前景和重要的研究价值。

课堂练习 1、用自复位定时器设计一个周期为5s，脉宽为一个扫描周期的脉冲串信号。 2、3、用S、R、和跳变指令设计出如图所示波形图的梯形图。 3、用顺序控制继电器（SCR）指令设计一个居室通风系统控制程序，使三个居室的通风机自动轮流地打开和关闭。轮换时间间隔为50min。 4、用定时器中断设置一个每0.1s采集一次模拟输入值的程序。 Q0.0 I0.1 I0.0

内容概要：本文档是关于《大数据技术原理与应用》实验报告四，主要围绕MapReduce初级编程实践展开。实验目的包括掌握基本的MapReduce编程方法及用其解决常见数据处理问题如数据去重、排序和数据挖掘等。实验平台涉及VMWare虚拟机、Ubuntu、JDK1.8、Hadoop、HBase等。实验内容涵盖编程实现文件合并和去重操作、编写程序实现对输入文件的排序、对给定表格进行信息挖掘，具体展示了各步骤的代码实现细节。文档最后列举了实验过程中遇到的问题及其解决方案，并分享了实验心得，强调了编程在数据处理中的重要性，以及面对数据倾斜、格式不一致等问题时的学习与应对。 适合人群：计算机科学专业学生、大数据技术初学者、对MapReduce编程感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①学习MapReduce编程模型的基础知识和技能；②掌握处理大规模数据集的方法，如文件合并去重、整数排序、表格信息挖掘；③理解并解决实验过程中可能出现的各种问题，如Hadoop配置错误、权限不足等；④提升编程能力、数据处理能力和问题解决能力。 阅读建议：本实验报告详细记录了MapReduce编程实践的具体过程，读者应结合实验内容和代码示例进行学习，同时注意参考提供的解决方案以应对可能遇到的问题。建议读者实际动手操作，以加深理解和掌握。

内容概要：本文档是关于熟悉 Spark 初级编程实践的实验报告，主要介绍了如何使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件，编写、编译和运行 Spark 应用程序。实验内容包括：通过 Spark-shell 读取本地和 HDFS 文件并统计行数；编写独立应用程序读取 HDFS 文件统计行数；编写独立应用程序实现数据去重；编写独立应用程序求平均成绩。报告还列举了实验中遇到的问题及其解决方法，并分享了使用 Spark 进行数据处理的心得体会，强调了 Spark 在大规模数据处理中的高效性、可扩展性和易用性。 适合人群：具有基本编程基础，对大数据技术有兴趣的学习者，特别是刚开始接触 Spark 的初学者。 使用场景及目标：①掌握 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法；②学会编写、编译和运行 Spark 应用程序；③理解 Spark 数据处理的基本流程和常用操作；④解决在 Spark 实验中遇到的常见问题；⑤提升对 Spark 处理大规模数据的理解和应用能力。 其他说明：本实验报告不仅提供了详细的实验步骤和代码示例，还针对实验过程中可能出现的问题给出了具体的解决方案。同时，通过编写多个独立应用程序，帮助读者更好地理解和掌握 Spark 的核心概念和实际应用技巧。此外，报告还分享了使用 Spark 进行数据处理的一些经验和心得，为读者进一步学习和使用 Spark 提供了宝贵的参考。

数据仓库与数据挖掘是信息科学领域中两个紧密相关的重要分支，它们在大数据时代扮演着至关重要的角色。数据仓库是一种集中、整合、管理并提供历史数据以支持决策制定的系统，它通过数据整合来协助组织进行有效的数据分析。而数据挖掘则是从大量数据中，通过算法和统计模型等手段，发现隐藏在数据中的有用信息和知识的过程。 本课件深入探讨了数据仓库和数据挖掘的基本原理以及实际应用。介绍了数据仓库的概念、架构和主要技术。数据仓库的架构包括数据获取、数据存储、数据管理和数据分析等关键部分。了解其架构有助于掌握如何从数据中提取价值。 接着，课件详细阐述了数据挖掘的多种技术，如分类、聚类、关联规则、预测分析等。这些技术能够帮助企业从大量数据中提取有价值的模式和趋势，从而为商业决策提供依据。其中，分类技术能够将数据集中的项分配到预定的类别中；聚类技术则用于发现数据集中数据项的自然分组；关联规则分析主要用于发现不同数据项之间的有趣联系；预测分析通过历史数据对未来的趋势或行为进行预测。 在数据仓库与数据挖掘的实际应用方面，课件列举了多个案例，包括零售业、金融服务业、医疗保健和电信行业等。这些案例展示了如何应用数据仓库和数据挖掘技术来解决实际问题，如通过数据挖掘发现客户消费习惯以优化营销策略，或者利用预测分析来减少欺诈行为等。 除了技术层面的深入探讨，本课件还覆盖了数据仓库与数据挖掘实施过程中的挑战和最佳实践。例如，数据质量问题、数据治理和隐私保护等。数据质量问题是指数据不准确或不完整对分析结果的影响，而数据治理则强调建立规范的数据管理流程，保证数据的高质量和一致性。在隐私保护方面，随着数据保护法规的日益严格，如何在挖掘数据的同时确保个人隐私不被侵犯成为了一项重要任务。 课件还专门介绍了数据仓库和数据挖掘的未来趋势，包括大数据环境下的发展机遇与挑战。在大数据背景下，数据仓库和数据挖掘技术需进一步发展以处理海量、多样、高速的数据。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，数据挖掘的算法和模型正变得越来越智能化和自动化。 全套电子课件通过理论与实践相结合的方式，旨在帮助学生或专业人士深入理解数据仓库与数据挖掘的基本原理，并掌握其在现代社会中的应用。这些知识和技能对于从事数据分析、商业智能、数据科学等相关工作的人员尤为重要。掌握数据仓库和数据挖掘技术，将为个人职业发展和企业竞争力的提升奠定坚实的基础。

北京邮电大学 信通院 大三 计算机原理与应用实验课程 流水灯实验提高部分代码——数码管动态显示0-99，直接将代码复制粘贴到main.c即可

嵌入式系统实验—基于STM32F4的七段数字显示 本实验是基于北京邮电大学信通院大三计算机原理与应用课程的实验一提高部分，旨在展示使用STM32F4单片机实现七段数字显示的实验过程。 知识点一：STM32F4单片机的GPIO配置 在实验中，我们使用STM32F4单片机的GPIO口来控制七段数字显示器。本实验中，我们使用了GPIOF口，定义了SMG_RCC_GPIO和SMG_GPIO两个宏分别表示GPIOF口的时钟使能和GPIOF口本身。然后，我们使用GPIO_InitTypeDef结构体来配置GPIO口的工作模式、输出类型和速度。 知识点二：七段数字显示器的控制 在实验中，我们使用HC595 shift register来控制七段数字显示器。我们定义了HC595_SI、HC595_RCK和HC595_SCK三个宏分别表示HC595 shift register的数据输入、时钟信号和 latch信号。然后，我们使用HC595_Send函数将数字数据发送到HC595 shift register，并使用HC595_Lauch函数来触发 latch信号。 知识点三：数字显示的实现 在实验中，我们使用SMG_Display函数将数字显示在七段数字显示器上。我们首先将数字分离成单个数字，然后使用HC138_A、HC138_B、HC138_C和HC138_D四个宏分别表示七段数字显示器的四个段码。我们使用SMG_ShowStudentID函数将学生的学号显示在七段数字显示器上。 知识点四：延迟函数的实现 在实验中，我们使用SMG_Delay函数来实现延迟功能。本函数使用循环来实现延迟，循环次数可以根据需要进行调整。 知识点五：实验结果 最终，我们可以使用SMG_ShowStudentID函数将学生的学号显示在七段数字显示器上，并且可以调整延迟时间来控制显示速度。 本实验展示了使用STM32F4单片机实现七段数字显示的实验过程，涵盖了GPIO配置、七段数字显示器控制、数字显示实现和延迟函数实现等多个知识点。

### 遥感原理与应用（武大） #### 第一章 电磁波及波谱特性 **1.1 概述** 遥感技术是通过在不直接接触目标的情况下，利用电磁波、声波等手段对目标进行探测的技术。在电磁波遥感中，通过收集不同物体反射或发射的电磁波来识别和分析地表目标。电磁波的反射或发射辐射特征因物体种类、特征和环境条件的不同而有所差异，这是遥感技术的基础。 **1.1.1 电磁波** 电磁波是由变化的电场和磁场交替产生的波动现象。根据麦克斯韦电磁场理论，变化的电场会在其周围产生变化的磁场，而这一变化的磁场又会在更远处产生新的变化电场。这种交替产生的过程使得电磁波以光速在空间中传播。电磁波包括了从短波长的γ射线、X射线到长波长的微波、无线电波等不同类型。 电磁波具有波动性和粒子性两种特性。波动性体现在干涉、衍射和偏振等现象中；粒子性则体现在光电效应等现象中。在遥感技术中，主要关注的是电磁波的波动性特征。 **1.2 物体的发射辐射** 物体发射的辐射与其温度密切相关。根据普朗克定律，不同温度下的物体发射出的电磁波谱具有不同的特征。这一原理被广泛应用于热红外遥感中，通过对物体发射的红外辐射进行分析，可以获取物体的温度信息。 **1.3 地物的反射辐射** 地物表面会反射接收到的部分电磁波。反射率取决于地物的材质、结构以及电磁波的波长等因素。通过对地物反射率的研究，可以识别不同的地物类型，这是光学遥感的基础。 **1.4 地物波谱特性的测定** 为了准确测量地物的波谱特性，通常采用地面测量、机载测量和卫星测量等方式。通过这些手段，可以构建地物的波谱库，这对于遥感数据的解译至关重要。 #### 第二章 遥感平台及运行特点 **2.1 遥感平台的种类** 遥感平台主要包括地面平台、航空平台（如飞机、无人机）和航天平台（如卫星）。不同的平台具有各自的优缺点，选择合适的平台对于遥感任务的成功至关重要。 **2.2 卫星轨道及运行特点** 卫星轨道的选择直接影响遥感数据的质量和覆盖范围。例如，低地球轨道(Low Earth Orbit, LEO)卫星提供高分辨率图像，但覆盖范围较小；而地球同步轨道(Geostationary Earth Orbit, GEO)卫星虽然分辨率较低，但能持续观测同一地区。 **2.3 陆地卫星及轨道特征** 专门用于陆地观测的卫星通常采用太阳同步轨道(Sun-Synchronous Orbit, SSO)，确保每天同一时间经过地球上同一地点，有利于观测地表变化。 #### 第三章 卫星传感器及其成像原理 **3.1 扫描成像类传感器** 扫描成像类传感器通过扫描地表反射的电磁波来形成图像。这类传感器可以分为推扫式和旋转扫描式两种类型。推扫式传感器沿卫星运动方向进行扫描，而旋转扫描式传感器则是绕一个轴旋转扫描。 **3.2 微波成像类传感器(侧视雷达)** 侧视雷达是一种主动式的微波遥感方式，通过发射微波并接收反射回来的信号来形成图像。它不受天气和光照条件的影响，特别适用于夜间和云雾覆盖地区的观测。 #### 第四章 遥感图像数字处理基础知识 **4.1 图像的表示形式** 遥感图像通常以数字形式存储，可以通过像素值来表示图像亮度或其他物理量。像素值反映了地物的反射或发射特性。 **4.2 遥感数字图像的存贮** 遥感图像的存储格式多样，常见的有TIFF、JPEG2000等。这些格式支持不同的压缩比率和质量设置，以满足不同应用需求。 **4.3 遥感数字图像处理系统** 遥感数字图像处理系统通常包含预处理、增强、分类等多个步骤。通过这些步骤，可以从原始数据中提取有用信息。 **4.4 遥感图像处理系统与GIS和GPS的集成** 遥感图像处理系统可以与地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)集成，实现空间数据的综合管理和分析。 #### 第五章 遥感图像的几何处理 **5.1 遥感传感器的构像方程** 构像方程描述了遥感图像上像素与地面上对应点之间的数学关系。通过解决构像方程，可以进行图像的几何校正。 **5.2 遥感图像的几何变形** 遥感图像可能会因为传感器姿态、大气折射等原因出现几何变形。几何校正是为了纠正这些变形，提高图像精度。 **5.3 遥感图像的几何处理** 几何处理包括但不限于几何校正、地图投影转换等操作。这些处理有助于提高图像的空间定位准确性。 **5.4 图像间的自动配准和数字镶嵌** 图像间的自动配准是将不同时间或不同传感器获取的图像进行精确对齐。数字镶嵌则是将多幅图像拼接成一幅连续的图像。 #### 第六章 遥感图像的辐射处理 **6.1 遥感图像的辐射校正** 辐射校正是为了消除大气影响，恢复地物真实反射率或发射率的过程。常用的校正方法包括大气校正、太阳高度角校正等。 **6.2 遥感图像增强** 图像增强旨在突出图像中的某些特征或细节，常见的方法有直方图均衡化、对比度拉伸等。 **6.3 图像平滑** 图像平滑用于减少图像噪声，使图像更加清晰。常用的技术有均值滤波、中值滤波等。 **6.4 图像锐化** 图像锐化是为了增强图像边缘或细节，使图像看起来更加清晰。常用的方法有梯度锐化、拉普拉斯算子等。 **6.5 多光谱图像四则运算** 多光谱图像四则运算是指对不同波段的图像进行加减乘除运算，从而产生新的图像。这种方法有助于提取特定的地物信息。 **6.6 图像融合** 图像融合是将不同来源或多时相的图像进行组合，以获得更高质量的图像。融合技术有助于提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。 **6.7 遥感图像和DEM复合** 将遥感图像与数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)结合起来，可以创建三维地形图像，这对于地形分析非常有用。 #### 第七章 遥感图像判读 **7.1 景物特征和判读标志** 通过观察遥感图像上的纹理、形状、颜色等特征，可以识别出不同的地物类型。这些特征被称为判读标志。 **7.2 目视判读的一般过程和方法** 目视判读包括了图像准备、初步浏览、详细分析等步骤。通过这些步骤，可以有效地解读遥感图像。 **7.3 遥感图像目视判读举例** 举例说明如何通过目视判读来识别土地覆盖类型、城市扩展等现象。 #### 第八章 遥感图像自动识别分类 **8.1 基础知识** 自动分类是基于计算机算法对遥感图像进行分类的过程。常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。 **8.2 特征变换及特征选择** 特征变换用于改进分类结果，常见的方法有主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)。特征选择则是挑选最相关的特征进行分类。 **8.3 监督分类** 监督分类需要训练样本，通过学习训练样本的特征来识别未知图像中的地物类型。 **8.4 非监督分类** 非监督分类不需要训练样本，而是通过聚类算法自动将相似的地物分组。 **8.5 非监督分类与监督分类的结合** 结合非监督和监督分类的优点，先通过非监督分类进行初步分组，再通过监督分类细化分类结果。 **8.6 分类后处理和误差分析** 分类后处理包括平滑、边界细化等操作，以提高分类精度。误差分析用于评估分类结果的准确性。 **8.7 非光谱信息在遥感图像分类中的应用** 除了光谱信息外，还可以利用纹理、位置信息等非光谱信息来辅助分类。 **8.8 句法模式识别概述** 句法模式识别是一种基于规则的方法，用于识别复杂地物结构。 **8.9 计算机自动分类的新方法** 随着机器学习和深度学习的发展，出现了许多新的自动分类方法，如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。 #### 第九章 遥感技术的应用 **9.1 遥感技术在测绘中的应用** 遥感技术可以用于地形图制作、地籍测量等领域，提高了测绘工作的效率和精度。 **9.2 遥感技术在环境和灾害监测中的应用** 遥感技术在环境监测方面可以用于水体污染监测、森林火灾预警等。在灾害监测方面，可用于洪水监测、地震灾后评估等。 **9.3 遥感技术在地质调查中的应用** 遥感技术可以辅助地质制图、矿产资源勘查等工作，特别是在难以到达的地区。 **9.4 遥感技术在农林牧等方面的应用** 遥感技术在农业方面可用于作物生长监测、病虫害预警等；在林业方面可用于森林资源清查、森林健康监测等。 **9.5 遥感技术在其他领域中的应用** 遥感技术还广泛应用于海洋研究、城市规划、交通管理等多个领域。

人工心脏起搏器是一种很精巧的、可靠程度很高的电脉冲刺激器，是应用一定型式的起搏脉冲发生器，与特制的导线(即：起搏导管电极)连接，和起搏电极发送电脉冲刺激心脏，使激动不能或传导不好的心脏应激而起搏的医疗电子仪器。 在当今医学领域中，植入式人工心脏起搏器扮演着一个至关重要的角色，尤其是在心脏病治疗的领域内。它作为一种能够模拟心脏自然搏动的医疗电子设备，有效地帮助了许多心脏电生理功能出现异常的患者，维持了他们的生命。本文旨在深入探讨植入式人工心脏起搏器的原理、结构、适应症以及技术的发展历程，以便我们更全面地了解这一重要的医疗设备。 起搏器主要由两部分组成：起搏脉冲发生器和起搏导管电极。起搏脉冲发生器含有精密设计的起搏电路、为设备提供能源的电池以及保护起搏器不受人体腐蚀的金属外壳。起搏器电路能够按照预设的模式产生电脉冲，从而刺激心脏搏动。目前常用的电池类型为锂-碘电池，它以长寿命和稳定的能量释放特性而被广泛采用。而起搏器的外壳则多采用钛材料，因为钛具有极佳的生物相容性，可以确保起搏器长期在体内安全使用。起搏导管电极的作用是将起搏器发出的电脉冲准确无误地传输至心脏，并能感知心脏的自然搏动，进而调整起搏脉冲的发放时机，确保心脏搏动的正常进行。 适应症的广泛性是人工心脏起搏器的另一大特色。无论是在心室传导系统还是心房传导系统出现传导阻滞，或是病态窦房结综合征引起的心动过缓，乃至对抗心律失常药物无效的病例，起搏器都可发挥其重要作用。特别是一些严重的传导系统疾病，如完全性房室传导阻滞或病态窦房结综合征，若不及时干预，均可能导致心脏无法正常供血，进而威胁生命。起搏器的植入，能够在很大程度上预防此类情况的发生。 人工心脏起搏器的发展历史可以追溯到20世纪30年代，不过起搏器的临床应用则是从1950年代才开始起步。在此之后，起搏器技术经历了迅速的发展。最初，起搏器是外置的，随着时间的推移，技术进步使起搏器逐步发展为小型的植入式设备，而且其功能也从最初的非同步单一功能发展到现如今的同步起搏、远程监测、程控管理等高级功能，极大地提高了患者的生活质量。 植入式人工心脏起搏器通过模拟心脏自然节律发出电脉冲，维持心脏正常搏动，帮助心脏功能异常患者。随着技术的革新，起搏器已经从一个简单的电子设备，进化为一个集先进电子技术、生物兼容材料以及精准控制算法于一体的高科技医疗设备。未来，随着科技的不断进步，我们可以预见人工心脏起搏器将更加智能化，其个性化程度也会进一步提高，以满足不同患者的具体需求，从而为患者带来更好的医疗体验和更长的生存期。