地震叠前三参数反演算法的实践：纵波速度、横波速度与密度参数反演及其应用研究与对比实验——附Matlab源代码及详细注释。,"深度解析：地震叠前三参数反演算法实现与对比实验，纵波横波密度参数反演及Matlab代码详解",实现地震叠前三参数反演算法 纵波速度 横波速度 密度参数反演 应用研究及对比实验 matlab源代码 代码有详细注释，完美运行 ,地震叠前三参数反演; 纵波速度反演; 横波速度反演; 密度参数反演; 应用研究对比实验; MATLAB源代码; 代码注释。,"地震叠前三参数反演算法实现与对比实验研究（MATLAB详解版）"

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上，使用叶绿素荧光理论对其进行了改进，建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型，并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。

BOD—DO水质模型参数反演算法，艾克锋，闵涛，BOD—DO水质模型中的多参数反演问题可以归结为非线性算子方程的求解问题，将遗传算法引入该问题的求解，通过构造适应值函数将原问�

基于python实现Landsat8影像地表温度反演算法

动态光散射反演算法参数的微小变化会导致解的巨大偏差，因此需建立反演算法的评价指标，据此对反演结果进行评价，以提高测量的精度。从相关函数的拟合精度、粒度分布的稳定性、测量结果的重复性等三个方面对反演算法进行了分析，进而建立起了反演算法的三个评价指标。评价指标一：相关函数拟合的均方根（RMS）误差小于 0.001，误差的品质因子Q>0.7；评价指标二：粒度分布范数的相对标准偏差RN<5%；评价指标三：测量结果的相对标准差（RSD）小于 2%。实验结果表明：当反演算法满足三个评价指标时，其稳定性好，重复精度高，可以获得最接近实际的测量结果。

运用激光雷达监测气溶胶是大气环境监测的一项重要内容, 通过激光雷达方程可以反演得到气溶胶消光系数, 并进而获得气溶胶的其他特性。然而传统方法在反演气溶胶消光系数时需要很多假设, 使得反演精度受到很大限制。提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络来反演气溶胶消光系数的方法, 通过对网络进行训练, 可由激光雷达回波信号直接反演气溶胶消光系数, 从而可有效避免传统方法的诸多假设。对比实验表明该方法使反演精度大大提高, 获得了很好的反演结果。

运用谱反演原理和模拟退火算法研究水平层状介质的几何和电性参数的联合反演问题。首先，根据谱反演原理，详细推导了地层反射系数序列的计算公式以及反演所需的目标函数，并根据探地雷达波的特点，将计算公式和目标函数中的反射系数序列的奇偶分量用几何和电性参数替代，从而确立了地层几何和电性参数联合反演的思路。然后，结合经典的模拟退火算法和本文中反演问题的特点，提出了改进的模拟退火算法，并将改进后的模拟退火算法应用到谱反演中，从而得到了求解本文问题的反演解法。最后，建立多层地下介质模型并得到理想反射波数据和加噪后的数据。用这些数据对构建的反演算法进行测试，结果表明，根据本文的反演解法所求出的几何和电性参数计算反射系数序列的频谱能较好的拟合实际反射系数序列频谱，且目标函数值收敛，地下介质的几何和电性参数联合反演得以实现。

單個圖像研究 3D 形狀建模，並在三個方面對其做出貢獻。首先，我們介紹了 Pix3D，這是一個具有像素級 2D-3D 對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。Pix3D 在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏 2D 圖像和 3D 形狀之間的精確對齊，或者只有少量圖像。其次，我們通過行為研究校準了 3D 形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對 Pix3D 上的尖端重建算法進行基準測試。第三，我們設計了一個同時執行 3D 重建和姿態估計的新模型 需要安裝下列庫 GCC 4.8.5 CUDA 8.0 Python 3.6.4 TensorFlow 1.1.0 numpy 1.14.0 skimage 0.13.1 numba 0.36.2 scipy 1.0.0 tqdm 4.19.4

此文件為軍用標準 "MIL-STD-3005 MELPe ,稱為增強型混合激勵線性預測 ( MELP ) 聲碼器 ",是一種以 2400、1200 和 600 bps 運行的三速率低速率編碼器。它可以作為一個可變速率聲碼器運行，它可以使其速率適應信道質量和/或聲學環境，或者作為以選定速率運行的固定速率聲碼器。Compandent 的MELPe 聲碼器軟件套件（又名MELPe++或MELPe-Plus-Plus）還包括速率之間的壓縮比特流轉碼以及可選的噪聲預處理器。

如何用代码对处理数据matlab 气溶胶数据处理软件流程 要求 读取 CSV 格式数据，数据的文件可以是一个或者多个，如果是多个，则需要一起导入进行处理。 在这个过程中，需要解决的问题是： 完成文件的拼接； 在文件上面加上文件名限制，作为日期数据导入参与计算； 需要解析多文件 多文件文件名名转化为各自的日期带入计算 计算过程需要引入一些特殊的数学函数，要看一下有没有现成的轮子用； 计算完成数据之后结果进行画图输出（记得是有一个控件可以完成这个功能的）。 读取 CSV 数据 读取 CSV 数据使用开源的 CsvHelper 组件进行，读取方式是字符串匹配得到属性值。 但是需要注意的是：读取的时候，CSV 文件需要是使用 UTF-8 编码，且头部无任何其他的东西。(e.g. 也就是如果你用 Microsoft 的记事本打开之后，这个再读取是会出错的，需要用 Notepad++ 重新打开转化为 UTF-8 编码:loudly_crying_face:，在这个读取上面就花了一下午时间研究为什么读不进)。 文件名处理 解析单个文件路径 单个文件路径的解析可以通过调用 System.IO 下面的 Path 类下面定义的一系列静态方法解