在测量工作中，现场任意假定测站，采集坐标数据，联测控制点或已有的地物点，内业批量进行数据纠正，在修测图和先测图后控制的作业过程中非常有用

七参数与四参数的求解与应用

发生搭噶舒服SFDSFSFS发表的ABS阿伯v三无BWR

C#Windows窗体应用程序 1、通过输入原始坐标系和目标坐标系两个公共点的坐标，就可以求解平面坐标系转换 四参数，并且可以通过四参数根据原始坐标系点坐标计算目标坐标系点坐标； 2、读取坐标数据文件，可以自己选择进行最小二乘平差参与计算的点的个数，然后计 算出平面坐标转换四参数，可以通过四参数根据原始坐标系点坐标计算目标坐标系 点坐标； （程序文件夹中含坐标样例数据文件：Coordinates_data.txt）

可快速构建模型，速度极快欢迎大家尝试。。。。。。。。

LBM 多孔介质 格子玻尔兹曼方法模拟多孔介质形成

以全站仪为真值数据，SLAM为需要评估的轨迹，用最小二乘算法，对二者进行轨迹匹配。 本代码用于平面坐标系的二维旋转，场景：室内定位过程中，使用LEGO-LOAM算法得到小车的平面位置后，需要将小车的位置转换到真值坐标系下。

四参数随机生长法（Quartet structure generation set，QSGS）可通过分布 概率 pc、生长概率 pd、概率密度 pirs 和孔隙率 n 来控制土体多孔介质细观结构的 生成，其中 pirs 表示在 i 方向上第 r 相在第 s 相上的生长概率，适用于各相间相互 作用的模型中。 基于 QSGS 重构方法生成细观土体模型，采用 LBM 进行渗流场数值模拟，可以直观展现各孔隙区域的渗流速度及流线分布情况，以期能较好地揭示重构土体孔隙的细观渗流机理，为进一步认识土体孔隙渗流规律提供研究方法及理论基础。

matlab开发-四参数逻辑回归。用四点逻辑回归或插值数据拟合数据点。

一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好 的孔径分布。如果需要对多孔结构的全部细节进行更为 严格的处理，则必须解决此问题。 事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质 的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和 拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。 已经报道了几次这 样的尝试。 重建过程是一种流行的方法 再现多孔结构[。 然而，确定相关函数非常复杂。 随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造 多孔介质最简单的位置 可以忽略。 为了调整孔隙大小和连通性， C