Google Earth划分区域边界图经验总结 本文总结了使用Google Earth（简称GE）软件对城市进行区域划分工作的经验，并且可以应用于暂没有电子地图的初级预规划。主要包括了区域划分方法、区域保存和区域调整三个方面。 区域划分方法：在GE中点选Add Polygon图标，出现Polygon设置页面，然后用鼠标在地图上点划边界，最后按OK（确认）键即可。在Polygon设置页面中，可以输入区域名称、划线颜色和宽度。在Area选项中，选择“Outlined”，则只画出区域边界，如果选择“Filled＋Outlined”，则按照选定颜色填充区域内部；由于规划工作通常只要区域边界，因此建议选择“Outlined”。 区域保存：划好区域后，要在Places界面中查看，划好的Polygon在哪一个文件夹下面；在划区域前，鼠标选择了哪个文件夹，划好的Polygon区域就在哪个文件夹。如果之前没有选择，则划好的Polygon会存放到“Temporary Places”文件夹下，软件关闭时不会自动保存；需要用鼠标将Polygon拖动到My Places文件夹下面，则软件可以自动保存，下次开启软件时Polygon仍旧存在。对于划好的区域，可以右键保存为文件。保存时，kml格式文件可以用Excel打开，kmz为kml的压缩格式，占用空间较小，可以根据情况选择。 区域调整：在GE中划好区域后，可以对其进行修改。在Places界面中选中要调整的区域名，然后右键选择Properties（属性），弹出Polygon设置页面，可以对名称、颜色以及区域边界等进行调整。调整名称和线条颜色的方法同新建Polygon。在Polygon边界调整中，先选择边界中要调整的端点，选中的为蓝色显示，然后按住左键可以拖动，直接调整区域。对于选中的某个端点，在其他区域按鼠标左键，可以按逆时针方向增加新端点；按鼠标右键，可以按顺时针方向逐个消除端点。 区域面积统计：在规划工作中，对划分的区域要统计面积，但普通Google Earth没有统计功能。可以使用Google Earth Pro版本，安装后打开统计功能（Ruler），选Polygon子页面，然后按照原Polygon区域边界划线，得到面积统计结果。也可以使用Global Mapper软件，将GE的地图格式转换为Mapinfo格式，进行精确统计。

基于Matlab GUI界面的模糊车牌图像复原系统——集成维纳滤波、最小二乘法、L-R循环边界等多种算法,基于Matlab GUI界面的车牌图像模糊复原系统研究：探索维纳滤波、最小二乘法滤波、L-R循环边界等多种算法的实现与效果,- 标题: 基于matlab的模糊车牌还原系统 - 关键词：模糊车牌还原 matlab GUI界面 维纳滤波 最小二乘法滤波 L-R 循环边界 - 步骤：打开图像 打开图像 模糊 选择还原算法 - 简述：使用matlab gui界面进行操作，可对车牌进行模糊并进行复原操作，可选算法有四种 维纳滤波，最小二乘法 ，L-R，循环边界法 ,核心关键词：matlab; 模糊车牌还原; GUI界面; 维纳滤波; 最小二乘法; L-R循环边界。,基于Matlab GUI的模糊车牌复原系统：四种算法可选

太湖1:25万矢量边界数据集是一个专业地理信息系统（GIS）中常见的数据资源，主要包含关于太湖地区精确的边界信息。这个数据集详细描绘了太湖的地理轮廓，包括湖泊边缘、行政区域划分以及可能的相关地理特征。该数据集的重要性在于它提供了精确的地理位置信息，对于环境研究、城市规划、水资源管理、灾害预警等多个领域都有极大的价值。 描述中的“太湖边界矢量数据”是指数据以矢量格式存储，这意味着每一个地理要素（如湖泊、边界线等）都被表示为一系列几何对象，如点、线和多边形。矢量数据的特点是精度高、可编辑性强，能更好地支持空间分析和地理计算。在2000年的数据中，我们可以推测这是对2000年时太湖周边地理状况的精确记录，反映了当时的地理边界情况。 数据集中的“1:25万”比例尺是一个地图比例尺的表达方式，意味着地图上的1单位长度代表实际地面上25万相同的单位长度。这种比例尺通常用于较大区域的地图，如省份或城市级别的地理信息展示。1:25万比例尺的数据集在宏观地理分析中非常实用，既能保持较高的精度，又不会过于复杂。 标签中的“矢量数据”是GIS领域的核心概念之一。矢量数据结构由点、线和面组成，每个元素都带有位置坐标和属性信息。这些信息可以包括行政区域、人口统计数据、地形特征等。与栅格数据（由像素格子组成）相比，矢量数据在表示复杂形状和进行空间操作时更为高效。 压缩包子文件的文件名称“太湖1：25万矢量边界数据集（2000年）”暗示了数据文件可能包含了多个矢量图层，比如湖泊主体、行政边界、水系、交通网络等，每个图层对应一个或多个地理要素类。使用者通常需要使用GIS软件（如ArcGIS、QGIS等）来解压并加载这些数据，以便进行可视化和分析。 在具体应用中，这样的数据集可以用于： 1. 地理空间规划：帮助规划者了解太湖地区的土地利用情况，进行城市、交通、环保等规划。 2. 环境科学研究：分析湖泊生态系统、气候变化、污染扩散等现象。 3. 水资源管理：评估湖泊水量、水质，预测洪水风险，制定水资源分配策略。 4. 教育与科研：提供教学案例，支持地理、环境科学等领域的学术研究。 5. 应急管理：在灾害如洪水、地质灾害发生时，提供准确的边界信息，辅助救援决策。 太湖1:25万矢量边界数据集是一个宝贵的地理信息资源，对于理解和管理太湖及其周边地区的地理环境具有重要意义。通过GIS技术，我们可以对这些数据进行深入挖掘，获取更多有价值的信息。

全球国家地区边界kml格式

MATLAB计算全局声发射B值统计系统：逐个统计并输出试件全局b值、相关系数及拟合函数代码，适用于幅值上下边界整数范围（40-100dB）的快速教学与实用工具,MATLAB计算全局声发射b值及统计：逐一计数、精准输出试件b值、相关系数与拟合函数代码详解 - 简明注释助力秒学，适用于幅值范围限制的整数（40dB-100dB）,matlab计算全局声发射b值-逐个统计， 可输出试件全局的b值、相关系数和拟合函数，代码带有简明扼要的注释，包教包会，需要的可以直接，秒适用于幅值具有上下边界的整数(如40-100dB)。 ,关键词：MATLAB计算；全局声发射b值；逐个统计；试件全局b值；相关系数；拟合函数；幅值上下边界；整数（如40-100dB）；代码注释。,Matlab计算全局声发射B值统计代码（含注释）

美国国界、州界及市界的行政区划数据，以SHP（Shapefile）或KML（Keyhole Markup Language）格式提供，是地理信息系统和地图可视化领域的宝贵资源。 这些高精度数据集详尽描绘了美国的国家边界、各州疆界以及城市边界，非常适合于地理分析、规划、教育及科研等多种应用场景。 SHP格式数据便于在GIS软件中编辑和处理，而KML格式则能轻松导入Google Earth等在线地图平台，实现三维可视化展示，满足多样化的地理空间信息需求。 美国国界、州界、市界行政区划数据SHP/kml格式的知识点解析： 1. 数据格式介绍： SHP（Shapefile）是一种由ESRI公司开发的标准矢量数据格式，主要用于地理信息系统（GIS）中存储地理空间数据。它能够存储空间要素的几何数据、地理坐标、属性信息等。SHP格式的数据便于在专业的GIS软件中进行编辑和处理，广泛应用于地理分析、地图制作和空间数据库管理等领域。 KML（Keyhole Markup Language）是一种基于XML语法的标记语言，用于描述地理空间信息和展示在地图上的各种标记。KML最初由Google Earth的开发者Keyhole公司创建，后来成为OASIS标准，并被广泛用于Google Earth和其他支持KML的在线地图服务和GIS软件中。KML格式便于网络分享和三维可视化展示，适合用于创建地标、路径、多边形和网络链接等。 2. 美国行政区划数据的详细信息： 美国行政区划数据涵盖了国家层面、州级层面以及市级层面的边界信息。国家层面包括美国作为一个国家的边界线；州级层面涉及到美国本土50个州的边界，以及华盛顿哥伦比亚特区等地区的行政划分；市级层面则提供了各个州内城市的边界数据。 3. 应用场景： 这些行政区划数据适用于多种应用场景，包括但不限于： - 地理分析：用于分析和了解美国各区域的地理特征、面积大小、边界形状等。 - 城市规划：帮助规划者在特定区域内进行城市设计和规划工作。 - 教育科研：作为地理教学和科研工作的参考资料，提高学生和研究人员的地理空间意识。 - 政策制定：辅助政府和非政府组织制定和评估地方、州级乃至国家级政策。 - 商业决策：为商业分析、市场划分、选址策略等提供精确的地理依据。 4. 数据特点和优势： - 高精度：美国行政区划数据通常具有高精度的特点，能够确保地理分析和可视化展示的准确性。 - 便于应用：SHP和KML两种格式的数据可以满足不同平台和应用的需求，增加数据使用的灵活性。 - 三维可视化：KML格式数据可与Google Earth等三维地图平台结合，使得数据在展示和分析方面更为直观和有效。 - 易于编辑处理：SHP格式数据可在GIS软件中进行编辑和处理，为专业人士提供了强大的地理数据操作能力。 5. 数据获取和使用注意事项： - 确保数据的合法来源，尊重相关的版权和使用规定。 - 在使用数据前，应确认数据的更新时间和适用版本，以保证信息的时效性和准确性。 - 在分析和处理数据时，需注意数据格式转换的正确性，避免数据丢失或变形。 - 在公开发布和分享数据或其衍生内容时，应遵守相关法律法规，尊重数据提供者的授权。 总结而言，美国行政区划数据SHP/kml格式是地理信息系统领域的重要资源，它为用户提供了全面而精确的地理边界信息，适用于多种空间分析和可视化需求，极大地促进了相关领域的研究和应用发展。

无标题周期反射表面的hfss仿真（floquet与主从边界的设计实例）

在结构抗震分析中，粘弹性边界是一种常用的地基边界处理方法，它能够考虑地基辐射阻尼，使得结构抗震的计算结果更合理。ABAQUS是一款功能强大的有限元分析软件，可用于进行结构响应分析。本文将介绍如何在ABAQUS中实现粘弹性边界及地震荷载的施加。 在ABAQUS中实现粘弹性边界主要有三种方法： 1. 使用ABAQUS自有的弹簧单元spring和阻尼单元dashpot实现。这种方法相对精确，但需要注意正确的单元参数选择。 2. 通过UEL（User Element）子程序实现。UEL子程序允许用户自定义单元的材料行为和几何特性，这适用于更复杂的行为模拟。 3. 使用等效单元替代方法。该方法通过在地基周围增加一层单元，并设置近似材料参数来模拟粘弹性边界。这种方法的精度较差，但实现起来相对简单。 在本文中，作者选择了第一种方法实现粘弹性边界，操作相对繁琐。对于地震荷载的输入，作者尝试了两种不同的思路： 一种方法是通过DLOAD和UTRACLOAD两个子程序实现。DLOAD子程序用于施加边界面上的法向荷载，而UTRACLOAD用于施加切向荷载。另一种方法是先计算出边界上每个节点每个时刻的力，然后将这些力作为幅值数据导入ABAQUS，施加到相应的节点上。 作者最初打算结合两种方法的优点来实现粘弹性边界和地震荷载的施加，但发现实际操作中存在困难。最终，作者统一采用了一种方法实现，并用MATLAB语言生成了ABAQUS的input文件。 为了在MATLAB中生成ABAQUS的input文件，需要准备一些必要的数据文件，例如： - boundary1~5.rpt：这些文件是从ABAQUS反力文件中提取的反力文件，包含了地基边界上节点的控制面积信息。 - coord_point.rpt：包含5个边界面上节点坐标的文件。 - DIS.txt和VEL.txt：分别包含三个方向上地震波的位移和速度信息。 - job-996.inp：模型文件。 - Amplitude.inp：存储边界节点上随时间变化的所有集中力荷载数据。 - load.inp：包含将Amplitude.inp里的幅值施加到对应节点的荷载命令。 - springs&dashpot.inp：模型地基边界施加弹簧阻尼器的文件。 在生成input文件后，需要将其正确地插入到模型文件中。具体操作是找到关键字*EndAssembly，并将springs&dashpot.inp文件放在其前面，Amplitude.inp放在其后面，load.inp则放在LOADS部分。 在编写MATLAB程序时，需要注意根据模型修改相关参数。程序的输出为三个文件：springs, dashpot和inp文件。这些文件为ABAQUS分析提供了必要的数据和命令。 通过ABAQUS软件进行结构抗震分析时，粘弹性边界和地震荷载的施加是两个重要的步骤。本文介绍的实现方法以及MATLAB程序的使用，能够帮助工程师更高效地完成相关分析工作。在实际操作过程中，工程师需要根据具体情况进行参数选择和调整，以保证分析的精确性和可靠性。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计中。在复杂的硬件调试和测试环境中，边界扫描（Boundary Scan）技术是集成电路测试的一种重要方法，尤其适用于那些在板级集成后难以直接访问的引脚。本教程将带你深入理解如何在STM32中实现边界扫描，并通过提供的源代码、工程文件和相关文档，掌握这一高级技巧。 我们需要了解什么是边界扫描。边界扫描是一种内置自测（Built-In Self Test, BIST）技术，由IEEE 1149.1（也称为JTAG标准）定义。它允许通过JTAG接口来检测和诊断电路板上的每个I/O引脚，即使这些引脚在物理上被其他组件遮挡。JTAG接口由四条线组成：Test Access Port (TAP) 控制器的数据输入（TDI）、数据输出（TDO）、测试模式选择（TMS）和时钟输入（TCK）。 在STM32中实现边界扫描，你需要配置STM32的JTAG功能，这通常涉及以下步骤： 1. **配置JTAG引脚**：确保STM32的四个JTAG引脚（TCK、TMS、TDI和TDO）正确连接，并在初始化代码中设置它们为JTAG模式。 2. **编写TAP控制器**：TAP控制器是JTAG协议的核心，负责在测试模式之间切换。你需要编写相应的软件代码来控制TAP的运行，如通过TMS信号来选择不同的测试逻辑状态。 3. **实现BYPASS指令**：BYPASS指令是最简单的JTAG指令，用于验证JTAG链路的完整性。当发送BYPASS命令时，每个设备只需要返回连续的四位BYPASS响应，如果读到的响应正确，则表明链路正常。 4. **读取ID码**：每个JTAG设备都有一个唯一的ID码，可以用来识别和区分不同器件。通过执行IDCODE指令，你可以读取STM32和其他JTAG设备的ID码，确认它们是否正确连接和工作。 5. **边界扫描IO状态**：边界扫描的主要功能是读取或写入芯片的I/O状态。通过编程实现边界扫描寄存器，你可以控制并读取I/O口的状态，这对于检查引脚的连接性或进行功能测试非常有用。 在提供的源工程和参考PDF中，你应该能找到如何实现上述步骤的详细代码和指南。BSDL（Boundary-Scan Description Language）文件则包含了设备的JTAG特性描述，用于解释设备如何响应JTAG指令。 通过学习这个STM32边界扫描的实践项目，你不仅可以提升对STM32微控制器的理解，还能掌握JTAG接口和边界扫描技术，这对于提高硬件调试效率和产品质量具有重要意义。实践中遇到问题时，可参考提供的源代码和文档，一步步解构和分析，相信你最终能够熟练掌握这一技能。

在图像识别领域，基于边界距和面积特征的零件图像识别方法是一种重要的技术手段，它主要用于自动识别和分类不同类型的零件图像。这种方法的核心是利用图像的几何特性，即边界距离和区域面积，来提取特征并进行模式匹配。接下来，我们将详细探讨这种识别方法的关键概念、步骤以及其在实际应用中的价值。 我们要理解什么是边界距和面积特征。边界距通常指的是图像中一个物体边缘到另一个物体或图像边界之间的距离。这个特征可以帮助我们识别出物体之间的相对位置和排列方式，这对于识别零件的组装关系或定位非常重要。另一方面，面积特征是指图像中特定区域所占据的像素数量，这直接反映了物体的大小和形状，对于区分形状相似但大小不同的零件至关重要。 基于这些特征的识别过程一般包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：需要对原始图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等，以增强图像的对比度和清晰度，使边界更加明显。 2. 边缘检测：应用边缘检测算法（如Canny算法、Sobel算子或Hough变换）来提取图像的边界信息，从而获得物体的轮廓。 3. 区域分割：通过连通成分分析或阈值分割等方法，将图像分割成不同的部分，每个部分代表一个可能的零件。 4. 特征提取：计算每个区域的边界距和面积，作为该零件的特征向量。边界距可能涉及到多个方向的距离，而面积则是一个简单的数值。 5. 模式匹配与分类：将提取的特征与预先建立的零件模板库进行比较，通过计算相似度（如欧氏距离、余弦相似度或马氏距离）来确定最匹配的模板，进而对零件进行分类。 6. 后处理：根据识别结果进行校正和优化，例如处理重叠或遮挡的零件，提高识别的准确性和鲁棒性。 在实际的工业应用中，基于边界距和面积特征的零件图像识别方法广泛应用于自动化生产线的质量控制、装配检测和库存管理。它可以极大地提高生产效率，减少人工干预，降低错误率，并为智能制造提供关键技术支持。 总结来说，基于边界距和面积特征的零件图像识别方法是图像处理和计算机视觉领域的一种实用技术，它通过提取和分析图像的几何特性来实现高效准确的零件识别。这种方法的实施需要经过一系列的图像处理步骤，并依赖于有效的特征表示和匹配策略。在现代工业自动化和智能系统中，这种方法扮演着不可或缺的角色。