标题中的"GPR-基尔霍夫迁移-成像-技术"指的是地质雷达（Ground-Penetrating Radar，GPR）采用基尔霍夫迁移算法进行数据处理和图像生成的技术。GPR是一种非破坏性的地下探测技术，通过发射高频电磁波到地表下，接收反射回波来探测地下结构。基尔霍夫迁移是GPR数据处理中的一种关键方法，它能改善图像的质量，减少由于地下界面的倾斜和折射引起的图像失真。 描述中提到的"二维基尔霍夫偏移的实现"是指在GPR数据处理过程中，运用基尔霍夫成像理论对二维数据进行偏移校正，以获得更准确的地下结构图像。这通常涉及到计算地下介质中电磁波的传播路径和相位，进而调整原始接收到的信号位置，使得图像中各个反射界面的位置与实际地质结构相匹配。 标签"软件/插件"暗示了这些文件可能是某个GPR数据处理软件或MATLAB插件的一部分，用于实现基尔霍夫迁移算法。 压缩包中的文件列表提供了可能的代码功能： 1. `progressbar.m`：通常用于创建进度条，显示代码执行的进度，让用户知道数据处理的状态。 2. `main.m`：这是主程序，可能包含了整个GPR数据处理流程，包括调用其他函数来完成基尔霍夫偏移等任务。 3. `Bscan_migration_v3.m`：B-scan（剖面图）迁移，可能用于将雷达数据转换为二维图像，版本号3可能表示这是该功能的第三次改进。 4. `Scan.m`：可能涉及数据扫描和收集过程，或者是对原始GPR数据的初步处理。 5. `GPR_transmission_angles_v4.m`：GPR发射角度的计算或处理，版本号4表明这是对发射角度处理的第四次迭代。 6. `find_image_resolution_slices.m`：寻找图像分辨率切片，可能用于确定最佳的图像分辨率参数，以提高图像清晰度。 7. `min3.m`, `min2.m`, `min1.m`：这些可能是辅助函数，用于找到某种最小值，比如最小化误差或寻找最佳参数。 8. `prettygraphs.m`：美化图形，可能用于生成视觉效果更好的处理结果图像。 这个压缩包包含了一个基于MATLAB的GPR数据处理工具，主要功能是应用基尔霍夫迁移算法对GPR数据进行二维偏移处理，生成更准确的地下结构图像。各个函数分工明确，共同完成了从数据收集、预处理、偏移计算到结果展示的全过程。

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于探地雷达工作原理与二维FDTD正演模型，研究了在不同天线频率与天线间距的雷达测试参数下的管线雷达图像特征，分析了管线材质、管径、埋深和埋地介质等因素对管道雷达图像中双曲线特征的影响规律，对比了管线与不同几何形状空洞地质体的雷达图像差异。通过图谱规律的分析与研究，总结了复杂条件下探地雷达检测地下管线的图像识别规律，明确了实测探地雷达图像判识过程中目标图谱的典型特征。对提高地下管线雷达图像解释的合理性具有积极的促进作用，也为进一步开展探地雷达图像的反演研究奠定了基础。

交叉验证LOOCV matlab代码GPR_loocv LOOCV 计算代码，用于确定从 GPR 剖面计算碎片厚度反演的阈值。 使用 xval_tsB.csv 中的真实厚度测量值来训练天线单元升高 27 cm 时的阈值，以及 xval_tsAC.csv 中天线单元为 19 cm 时的阈值。 xval_cng.m 是 matlab 脚本，它将通过留一交叉验证（Arlot et al., 2010）计算阈值，这些验证与 Changri Nup Glacier（A＆C 组合或 B，分开的）选定横断面上的每次测量相关通过天线单元仰角）。 scale_cng.m 根据最低 10% 的 RMSE 计算报告的阈值，并将其应用于生成所选轮廓的厚度检索。 在 Changri Nup Glacier 收集的 .DZT 文件可在 ，等待出版接受。

Matlab gpr代码Two_layer_GPR_hahazing 带有图像去雾示例选择的两层高斯过程回归的源代码TCSVT。 当您使用我们提供的源代码时，请引用我们的论文“两层高斯过程回归与图像去雾的示例选择，TCSVT，2016”，作者：樊凡，王一，唐贤轩，高仁杰，罗忠轩。 说明： 请在MATLAB中运行“ GPR_dehaze.m”脚本。

介绍GPR探地雷达数据仿真MATLAB系统结构和设计方案的文章，还包括信号处理部分

简单实现高斯过程回归的问题,利用python语言做了一个简要的说明。