GAMMA软件的InSAR处理流程
GAMMA软件是由Swiss corporation（Aktiengesellschaft - AG）创立的，创始人是Dr. Charles Werner和Dr. Urs Wegmuller。GAMMA软件支持Unix、Linux和Windows操作系统，提供了多种软件包，包括MSP、ISP、DIFF&GEO、LAT、IPTA和DISP等。GAMMA软件主要处理SAR（Synthetic Aperture Radar）数据，来自于ENVISAT、ERS1/2、Radarsat等卫星。
InSAR处理流程是GAMMA软件的一种重要应用，主要用于干涉测量和差分干涉测量。整个处理流程可以分为九个步骤：
1. 多视处理及显示：使用multi_look命令对SAR数据进行多视处理，并生成多视图像。
2. SLC影像偏移量估计：使用create_offset命令创建偏移量文件，并对偏移量进行初始估计。然后，使用init_offset命令对偏移量进行精确估计。
3. 干涉纹图的生成：使用interf_SLC命令生成干涉纹图。
4. 基线估算：使用base_init命令计算初始基线。
5. 平地效应的去除：使用ph_slope_base命令去除平地效应。
6. 自适应滤波：使用adf命令对干涉纹图进行自适应滤波。
7. 相位解缠：使用UNWRAP_PAR命令或mcf命令对相位进行解缠。
8. 基线的精密估算：使用gcp_ras命令从地图中提取控制点数据，并使用base_ls命令对基线进行精密估算。
9. 将解缠相位转换为高程并生成一个地距文件：使用hgt_map命令将解缠相位转换为高程，并生成一个地距文件。
GAMMA软件的InSAR处理流程可以用于地表形变监测、地质灾害监测和环境监测等领域。
2024-08-06 11:48:35
3.42MB
1
该IC多时间可编程模式(MTP)内存来存储芯片上的gamma和VCOM代码，消除外部EEPROM的需求。
2024-08-05 13:41:08
89KB
1
情绪脑机；脑电特征；
内容：提取脑电信号中的delta、theta、alhpa、beta、gamma，5个波段的信号，matlab代码中仅仅是1s脑电信号（32个通道的脑电数据），可以提取每个通道的各个频段的信号和可视化三维图。
能学到：提取脑电信号中的各个脑电波段的信号,可以修改为调用函数可以处理一段脑电信号，以及可视化的三维图。提取特征可做分类，预测。
for i=1:length(names)
key=names(i);
key=key{1};
for channel=1:32
[powerFeatures] = sinPowEEGpro(zcy.(key),channel,0,length(zcy.(key))); %获取某通道全部节律平均功率
allPowFeat{i}(channel,:)=powerFeatures;
end
end
可以下载，包含数据集，可直接运行，有问题可私信即可
2024-07-16 10:37:49
58KB
1
在图像处理领域，尤其是针对SAR（合成孔径雷达）图像，滤波是常见的操作，用于去除噪声、增强图像质量或提取特定特征。本压缩包包含的文件涉及到几种不同的滤波算法，包括中值滤波、均值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波以及Gamma MAP滤波，这些都是在MATLAB2016a环境下实现的。下面将详细介绍这些滤波方法及其应用。
1. **中值滤波** (`zhongzhi.m`)：
中值滤波是一种非线性的滤波方法，适用于消除椒盐噪声。它通过用像素邻域内的中值替换原始像素值来工作，对边缘保持良好，但可能平滑掉一些细节。
2. **均值滤波**：
均值滤波 (`junzhi.m`) 是一种线性滤波方法，通过对像素邻域内的像素取平均值来平滑图像，适用于高斯噪声的去除。然而，均值滤波可能会模糊图像边缘。
3. **Lee滤波** (`lee2.m`)：
Lee滤波是针对SAR图像设计的一种改进的自适应滤波器，它结合了中值滤波和均值滤波的优点，既考虑了像素邻域的局部统计特性，又能较好地保护边缘。
4. **Kuan滤波** (`kuan2.m`)：
Kuan滤波器也是为SAR图像设计的，主要针对斑点噪声。它通过估计背景和斑点噪声的统计特性，自适应地选择滤波权重，以达到更好的去噪效果。
5. **Frost滤波** (`frost2.m`)：
Frost滤波器是一种基于统计的自适应滤波方法，适用于随机噪声的去除。它利用像素邻域的统计信息，根据像素值的离散程度来调整滤波器的权重。
6. **Gamma MAP滤波** (`gammamap.m`)：
Gamma MAP滤波是概率模型下的图像恢复方法，它利用先验知识对图像进行建模，通过优化后验概率分布来恢复图像，适用于同时处理噪声和模糊问题。
在MATLAB2016a环境下，这些滤波算法可以通过编写相应的脚本来实现，通常会涉及到二维卷积、滤波核的定义、自适应阈值等技术。使用这些滤波器时，用户可以根据具体的应用需求和图像特点选择合适的滤波方法，以达到最佳的图像处理效果。
这些滤波算法在SAR图像处理中扮演着重要角色，它们各有优缺点，适用于不同类型的噪声和图像特性。通过比较和组合使用，可以更有效地提升图像质量和分析精度。在实际应用中，用户可能需要对滤波参数进行调整，以适应特定的图像环境和任务要求。
2024-07-05 16:21:46
5KB
1
我们通过测量$ ep \ to \ nu_ {e} q \ gamma X $和$ ep \ to \ nu_ {e} qZX的总横截面来检验约束异常$ WW \ gamma $和$ WWZ $耦合的可能性 电子束能量$ E_ {e} = 60 $ GeV和$ E_ {e} = 140 $ GeV在LHeC对撞机上的$$过程。 我们考虑非极化和极化电子束的情况。 异常耦合的上限和下限之差（$ \ delta \ Delta \ kappa _ {\ gamma} $，$ \ delta \ lambda _ {\ gamma} $）和（$ \ delta \ Delta \ kappa_ {Z} 获得$，$ \ delta \ lambda_ {Z} $）为（$ 0.990 $，$ 0.122 $）和（$ 0.362 $，$ 0.012 $），并且在电子束能量为$ E_ {e} = 140 $ GeV时没有电子束极化。 $ L _ {\ mathrm {int}} = 100 $〜fb $ ^ {-1} $的积分光度。 有了$ e $光束极化的可能性，对于（$ \ delta \ D
2024-04-07 23:59:48
745KB
1
(phi,Gamma)-模理论简介，谢兵永，，本文简介(phi,Gamma)-理论，系统地介绍这方面的工作，回顾经典理论及讲述最新进展，包括笔者的若干个合作结果。(phi,Gamma)-模理论由法国
2023-12-10 17:43:01
307KB
1