标题中的“PolSAR影像的I&Q分量的统计分析”涉及到的是极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）图像处理领域的一个重要概念。PolSAR技术通过捕获目标物体不同极化状态的回波信号，提供丰富的地表信息，广泛应用于地球观测、环境监测、自然灾害预警等领域。I和Q分量是极化数据的基本组成部分，代表了雷达回波的两个正交极化通道。 在PolSAR影像中，I（In-phase）和Q（Quadrature）分量是复数信号在实数坐标系下的表示，它们反映了雷达脉冲的相位差。I分量对应于相位为0度的情况，Q分量对应于90度。通过分析这两个分量，可以获取目标的极化特性，如极化散射矩阵、极化特征向量等。 描述中提到的“生成POlSAR图像中同相和正交相位分量之间相关性的散点图”，这是在进行极化相关性分析。这种分析有助于理解地物的极化行为，散点图可以直观展示I与Q分量之间的关系，揭示地表目标的极化特性变化。通常，这种相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数或者绘制二维直方图来实现。 “Kullback Leiber Divergence (KLD) 值”是一种衡量概率分布差异的非对称度量，也被称作相对熵。在本场景中，KLD被用于评估I和Q分量分布之间的差异。KLD值越小，表示两个分布越接近；越大，则表明分布差异显著。在PolSAR图像处理中，通过计算I和Q分量的KLD值，可以识别地物的极化变化，进一步帮助分类或目标识别。 标签“matlab”表明这些分析是使用MATLAB软件进行的。MATLAB是科学计算的强大工具，拥有丰富的图像处理和统计分析库，适合进行复杂的PolSAR数据分析。在实际操作中，可能需要用到如`scatter`函数创建散点图，`kldiv`函数计算KLD值等MATLAB命令。 在压缩包中的文件“SLC%20IQ%20Correlation.zip”可能包含MATLAB代码、原始PolSAR数据、以及分析结果等，使用者可以通过解压并运行这些代码来复现或扩展上述的统计分析过程。通过这种方式，研究者可以深入理解和探索PolSAR影像中的极化特性，提高遥感数据的解释能力。

iNeuOS工业互联网操作系统，增加2154个视图建模(WEB组态)行业矢量图元、大屏背景及相关图元.doc

软件工程三次实验报告 实验一 系统静态建模 一、 实验目的 1. 掌握通过用例图和用例描述为系统建立功能模型。 2. 掌握通过类图为系统建立对象模型。 二、 实验介绍 自选一个软件开发项目，通过需求分析，确定该系统的功能需求，同时建立系统的功能模型（用例图和用例描述）和对象模型（类图）。 三、 实验内容 （一） 用文字描述系统业务背景和业务需求 ..... 一、 实验名称 系统动态建模 二、 实验目的 1. 掌握利用活动图、顺序图、协作图、状态图为系统建立动态模型。 2. 掌握消息的概念以及消息的同步性（简单、同步、阻止、超时、异步、过程调用等）。 三、 所用软件 1. Rational Rose 2. Microsoft Word 活动图、序列图、协作图、状态图 ...... 一、 实验名称 系统物理建模 二、 实验目的 1. 掌握模型精化过程。 2. 选择合适软件结构和实现工具。 3. 掌握组件图、部署图，为系统建立物理模型。 三、 所用软件 1. Rational Rose 2. Microsoft Word 四、 预习内容： 1. UML的部署图、组件图画法 ...

混沌映射logistic 模型自相关图 ，这个是matlab源程序，本人演示正常通过

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。

这种可定制的数据分析工具可生成 Bland-Altman 和相关散点图。 可以使用 2D 或 3D 矩阵表示法使用组的颜色和形状编码来显示数据。 数据点也可以使用序列编号显示，便于进一步询问异常值。 分析结果（例如相关系数、最佳拟合线、再现性系数等）可以显示在图形上。 统计结果作为结构化输出参数返回。 包括一个例子。

本文档所展示的是时间序列课本中所须学习的时序图和自相关图，我们采用案例的形式，通过具体实例更加清晰明确的学好时序图和自相关图，实践出真知。

此函数为输入图像创建自相关图向量任何尺寸。 先验假设的不同距离可以在向量中由用户定义。 它实现了 Huang 等人定义的算法。 论文“使用彩色自测图的图像索引” 输入： I=代表彩色图像的uint8矩阵distance_vector= 代表不同距离的向量计算颜色分布。 输出： correlogram_vector=这是一个直线向量，表示64 种量化颜色的出现概率。 它的总维数是64n X 1； 其中 n 是不同 inf 范数距离的数量 用法：（为用户定义的距离创建自相关图向量） I=imread('peppers.png'); 距离向量=[1 3]; correlogram_vector=color_auto_correlogram(I,distance_vector); 联系作者： Soumyabrata开发电子邮箱：soumyabr001@e.ntu.edu.sg http:/

This function creates the auto-correlogram vector for an input image of any size. The different distances which is assumed apriori can be user-defined in a vector. 此函数用于为任何大小的输入图像创建自动相关图向量。假设先验假设的不同距离可以由用户在向量中定义。

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