高斯投影反算公式csdn

时间: 2023-05-10 15:54:48 浏览: 73
高斯投影反算公式是测量地球表面上两点间距离和方位角的重要工具,它是通过高斯投影正算公式的逆推方法得出的。在进行GPS测量、地图制作、地球物理勘探等各种地学领域研究中,需要使用高斯投影反算公式去计算地球上两点的距离、方位角等参数。 首先,需要明确高斯投影正算公式和反算公式中所涉及的各个参数和符号的含义。高斯投影正算公式通常用于将地球表面上的三维坐标点转换为具有平面坐标的投影坐标点,而高斯投影反算公式则是将投影坐标点转换为地球表面上的三维坐标点。 在高斯投影反算公式中,需要提供的输入参数包括已知的坐标系的中央经线、投影坐标的东、北坐标值、以及该地区的椭球体参数。输出参数则包括计算得出的该点的经度和纬度坐标值、以及该点与某一起始点的方位角和距离。对于反算公式,通过利用相关数学公式的推导,采用迭代法或牛顿迭代法等方法进行计算即可。 在csdn等网站上,有很多关于高斯投影反算公式的教程和代码案例,需要仔细的查找和借鉴。为了提升计算精度,必须要注意一些细节问题,比如精度控制、计算方法、程序优化等等。总之,高斯投影反算公式在地学领域中具有广泛的应用,熟练掌握该公式的理论原理和实际运用技能将有助于提升地学研究工作的效率和精度。
相关问题

高斯反算公式excel csdn

高斯反算公式是一种用于将高斯投影坐标转换为地理坐标的方法。在Excel中,我们可以使用VBA编程语言来实现这个公式。 首先,我们需要了解高斯反算公式的基本原理。高斯投影坐标是在地理坐标系下的经纬度坐标经计算投影得到的。而高斯反算公式则是根据已知的高斯投影坐标、投影中央子午线经度等参数,计算出地理坐标系下的经纬度坐标。 在Excel中,我们可以使用VBA编写一个函数来实现高斯反算公式。首先,我们需要定义一些变量来存储输入和输出的数据,例如输入的高斯投影坐标、投影中央子午线经度等参数,以及输出的地理坐标系下的经纬度坐标。 然后,我们可以根据高斯反算公式的计算步骤,使用Excel中的相关函数来实现这个公式。具体的计算步骤包括: 1. 根据输入的高斯投影坐标和投影中央子午线经度,计算出投影距离。 2. 根据投影距离和椭球体的参数值,计算出子午线弧长。 3. 根据子午线弧长和椭球体的参数值,计算出子午线曲率半径。 4. 根据投影距离、子午线弧长和子午线曲率半径,计算出子午线上的弧长差值。 5. 根据弧长差值和椭球体的参数值,计算出纬度。 6. 根据纬度和投影距离,计算出经度。 最后,我们可以将计算得到的地理坐标系下的经纬度坐标输出。 总结起来,我们可以使用Excel和VBA编程语言来实现高斯反算公式,将高斯投影坐标转换为地理坐标。通过定义变量和使用相关函数,按照公式的计算步骤,我们能够实现对高斯反算公式的计算,并将结果输出。

高斯克吕格投影正算详细公式是什么

### 回答1: 高斯克吕格投影正算详细公式是: x = N * cos(B) * [L-L] y = N * [cos(B) * sin(L-L) - sin(B) * cos(B)] 其中,N为曲率半径,B为纬度,L为经度,B为中央经线的纬度,L为中央经线的经度。 ### 回答2: 高斯克吕格投影是一种常用的地图投影方法,适用于局部或区域性地图制作。该投影方法的正算公式如下: 1. 首先,确定要投影的原点(通常是地图的中心点),将其经度表示为λ₀和纬度表示为φ₀。 2. 将所有点的经度标记为λ,纬度标记为φ。 3. 计算中央子午线的高斯投影缩放因子m₀,其公式为: m₀ = cos(φ₀) / √(1 - e²sin²(φ₀)) 其中,e为椭球的第一偏心率。 4. 计算所有点的纬度差值Δφ = φ - φ₀。 5. 计算子午线弧长N,其公式为: N = a / √(1 - e²sin²(φ)) 其中,a为地球的赤道半径。 6. 计算子午圈曲率半径r,其公式为: r = a(1 - e²) / (1 - e²sin²(φ)) 同时计算子午圈切线长度v,其公式为: v = a / √(1 - e²sin²(φ)) 7. 计算横向坐标x,其公式为: x = m₀N(λ - λ₀) 8. 计算纵向坐标y,其公式为: y = m₀(rsinh(Δφ) - r₀sinh(Δφ₀) + v(Δλsin(φ₀)sin(φ) + Δφcos(φ₀)cos(φ))) 其中,Δλ为经度差值,r₀为原点处的子午圈曲率半径,可以通过r₀ = a(1 - e²) / (1 - e²sin²(φ₀))计算得出。 通过以上公式,可以对给定的经纬度坐标点进行高斯克吕格投影的正算,得到该点在投影平面上的横纵坐标。 ### 回答3: 高斯克吕格投影正算是一种地理信息系统中常用的地图投影方法,适用于大规模地图制作和空间分析。其详细公式如下: 1. 计算参考椭球体参数:确定使用的椭球体参数,包括椭球体的长轴、扁率和偏心率等。 2. 计算标准纬线:确定高斯克吕格投影中的标准纬线,通常选择纬度范围较广的中央纬线。 3. 计算投影中央子午线:确定投影平面上的中央子午线,通常选择与地区经度最接近的子午线。 4. 计算投影坐标:根据选定的参考椭球体和中央子午线,将地球上的经纬度坐标转换为高斯克吕格投影的平面坐标。这一计算过程涉及数学计算,包括椭球体参数的计算、各个步骤中的数学公式的运用等。 总体而言,高斯克吕格投影正算公式涉及到标准纬线的选择、中央子午线的确定以及经纬度与高斯克吕格投影平面坐标之间的转换。这些公式是根据数学和大地测量学的原理和方法推导出来的,用于实现地理坐标转换与地图制图等应用。

相关推荐

### 回答1: 高斯-克吕格投影是一种广泛使用的平面直角坐标系和大地坐标系之间的投影方式。在进行高斯-克吕格投影的正算时,需要使用以下公式: X = k0 * (N + v * sin(A) * [tan^2(A)/2 + (5 - T + 9 * C + 4 * C^2) * tan^4(A) / 24 + (61 - 58 * T + T^2 + 600 * C - 330 * e^2) * tan^6(A) / 720]) Y = k0 * (M + v * sin(A) * [tan(A)^2/2 + (1 - T + C) * tan(A)^4/6 + (5 - 18 * T + T^2 + 72 * C - 58 * e^2) * tan(A)^6/120]) 其中,X和Y是高斯-克吕格坐标系中的坐标,N和M是正算起点处的子午线弧长和底线弧长,A是正算点的纬度,v是投影系数,k0是中央经线比例因子,T是第一偏心率平方,C是第二偏心率平方,e是椭圆的离心率。 该公式的意思是,根据正算点的纬度和起点的子午线弧长和底线弧长,通过一系列的数学计算,计算出该点在高斯-克吕格坐标系中的X和Y坐标值。这些计算涉及到投影系数、偏心率平方、中央经线比例因子等参数,因此需要进行较为复杂的计算过程。 ### 回答2: 高斯克吕格投影坐标正算公式是一种将地球上的经纬度转换为平面坐标的数学方法。该公式的详细解释如下: 在高斯克吕格投影中,我们需要将地球上任意一个点的经纬度转换为平面坐标。这个转换过程是基于椭球体模型和地球表面的高斯投影,以及一些参数的设定。 要进行坐标转换,首先需要确定椭球体模型的参数,包括椭球的长半轴a、短半轴b、偏心率e等。这些参数可以根据国际地理学协会提供的标准值进行设定。 然后,确定投影的中央子午线经度L0和投影纬度B0。中央子午线是指投影区域的中轴线,而投影纬度则是指该区域的纬度值。 接下来,对于要转换的点的经纬度(经度L和纬度B),需要先计算该点相对于中央子午线的经差ΔL和纬差ΔB。经差可以通过L - L0计算,而纬差可以通过B - B0计算。 在计算过程中,还需要将经度、纬度和经差、纬差都转换为弧度单位。然后,利用高斯投影的公式,可以计算出该点在投影面上的平面坐标。 最后,将计算得到的平面坐标进行适当的修正,例如通过添加常数偏移量、比例因子等,以使得坐标更加准确并符合对应区域的局部性质。 需要注意的是,不同的投影区域可能有不同的参数设定和修正方法,因此在具体操作中需要根据不同的区域和要求进行适当调整和修正。 总结起来,高斯克吕格投影坐标正算公式是一种基于椭球体模型和高斯投影的方法,用于将地球上的经纬度转换为平面坐标。在具体实施时,需要确定椭球体参数、投影中央子午线和纬度、计算经差、纬差,并进行投影公式计算和修正处理。 ### 回答3: 高斯克吕格投影是一种常用于地理测绘的投影方式,它将地球表面的经纬度坐标投影到平面上。高斯克吕格投影坐标正算公式是指根据给定的经纬度确定对应的投影坐标。 高斯克吕格投影的正算公式可以分为以下步骤进行计算: 1. 首先,需要确定所选的投影带。高斯克吕格投影将地球划分为若干个纵向区域,每个区域称为一个投影带。不同的投影带采用不同的中央经线作为其纵向参考线。根据给定的经度,确定所在的投影带。 2. 然后,需要根据所在投影带的中央经线,确定该投影带的投影坐标系。高斯克吕格投影采用横轴为Easting(东向投影坐标)和纵轴为Northing(北向投影坐标)的直角坐标系。 3. 接下来,根据所给定的经纬度,计算出与中央经线的经度差值Δλ和纬度差值Δφ。 4. 进一步,根据所在投影带的参数,计算系数A_0到A_6和λ_0(中央经线的经度)。 5. 利用上述计算得到的参数,根据下列公式进行计算: X = A_0 + A_1 * Δφ + A_2 * (Δφ)^2 + A_3 * (Δφ)^3 + A_4 * (Δφ)^4 + A_5 * (Δφ)^5 + A_6 * (Δφ)^6 Y = λ - λ_0 其中,X和Y分别代表投影坐标系下的Easting和Northing坐标,λ代表给定点的经度。 通过以上的计算步骤,就可以得到给定经纬度点的高斯克吕格投影坐标。这些坐标可用于地图绘制、测量和定位等应用中。
高斯投影是一种常用的地理坐标系统转换方法,通过投影方式将地球上的经纬度坐标转换为平面直角坐标系。其正反算过程可以通过C代码实现。 正算是指将经纬度坐标转换为高斯平面坐标的过程。以下是实现高斯投影正算的C代码示例: c #include <math.h> // 定义一些常数 #define PI 3.1415926535897932384626433832795 #define L0 108 // 中央经线 #define A 6378137.0 // 长半轴 #define E2 0.006694380023 #define K0 1.0 // 比例因子 #define N 0.001679220394 #define a0 32140.404 #define a2 -135.3302 #define a4 0.7092 #define a6 0.0040 #define X_ORIGIN 500000.0 #define Y_ORIGIN 0.0 // 高斯正算函数 void GaussForward(double B, double L, double *X, double *Y) { double L_rad = L * PI / 180.0; double B_rad = B * PI / 180.0; double L0_rad = L0 * PI / 180.0; double cosB = cos(B_rad); double cos2B = cosB * cosB; double cos4B = cos2B * cos2B; double T = tan(B_rad); double T2 = T * T; double T4 = T2 * T2; double T6 = T2 * T4; double N_ = A / sqrt(1 - E2 * sin(B_rad) * sin(B_rad)); double n = N_ / A; double deltaL = L_rad - L0_rad; double X_ = a0 * B_rad + a2 * sin(2.0 * B_rad) + a4 * sin(4.0 * B_rad) + a6 * sin(6.0 * B_rad); double X1 = K0 * N_ * deltaL * cosB; double X2 = K0 * N_ * deltaL * deltaL * deltaL * cosB * cosB * cosB / 6.0 * (1.0 - T2 + n + 5.0 * T4 * (1.0 - 18.0 * T2 + T4)); double X3 = K0 * N_ * deltaL * deltaL * deltaL * deltaL * deltaL * cosB * cosB * cosB * cosB * cosB / 120.0 * (5.0 - 18.0 * T2 + T4 + 14.0 * n - 58.0 * T2 * n + 13.0 * n * n + 4.0 * n * n * n - 64.0 * T2 * n * n - 24.0 * T2 * T2); *X = X_ORIGIN + X_ + X1 + X2 + X3; double Y_ = N_ * tan(B_rad) * cos(deltaL) / 2.0; double Y1 = N_ * tan(B_rad) * cos(deltaL) * cos(deltaL) * cos(deltaL) / 24.0 * (5.0 - T2 + 9.0 * n + 4.0 * n * n); double Y2 = N_ * tan(B_rad) * cos(deltaL) * cos(deltaL) * cos(deltaL) * cos(deltaL) * cos(deltaL) / 720.0 * (61.0 - 58.0 * T2 + T4 + 270.0 * n - 330.0 * T2 * n + 445.0 * n * n + 324.0 * n * n * n - 680.0 * T2 * n * n + 88.0 * n * n * n * n - 600.0 * T2 * n * n * n - 192.0 * T2 * T2 - 48.0 * T2 * n * n * n * n); *Y = Y_ORIGIN + Y_ + Y1 + Y2; } // 测试函数 int main() { double B = 39.912345; double L = 116.56789; double X = 0.0; double Y = 0.0; GaussForward(B, L, &X, &Y); printf("经度:%f,纬度:%f 转换后的X坐标:%f,Y坐标:%f\n", B, L, X, Y); return 0; } 反算是指将高斯平面坐标转换为经纬度坐标的过程。以下是实现高斯投影反算的C代码示例: c #include <math.h> // 定义一些常数 #define PI 3.1415926535897932384626433832795 #define L0 108 // 中央经线 #define A 6378137.0 // 长半轴 #define E2 0.006694380023 #define K0 1.0 // 比例因子 #define N 0.001679220394 #define a0 32140.404 #define a2 -135.3302 #define a4 0.7092 #define a6 0.0040 #define X_ORIGIN 500000.0 #define Y_ORIGIN 0.0 // 高斯反算函数 void GaussBackward(double X, double Y, double *B, double *L) { double X_ = X - X_ORIGIN; double Y_ = Y - Y_ORIGIN; double Bf = a0 * X_ + a2 * sin(2.0 * X_) + a4 * sin(4.0 * X_) + a6 * sin(6.0 * X_); double Ef = Bf - Y_ * Y_ * Y_ / (2.0 * 6378137.0 * 6378137.0 * N); double Tf = tan(Ef); double Nf = A / sqrt(1 - E2 * sin(Ef) * sin(Ef)); double Q = X_ / Nf; double B_rad = Ef - Nf * tan(Ef) * tan(Ef) * (Q * Q) / (2.0 * 6378137.0 * 6378137.0); double Bf_rad = Bf * PI / 180.0; double L_rad = L0 * PI / 180.0 + Q - tan(Ef) * tan(Ef) * (Q * Q * Q) / (6.0 * 6378137.0 * 6378137.0 * Nf); double Lf_rad = L_rad * 180.0 / PI; *B = B_rad * 180.0 / PI; *L = Lf_rad; } // 测试函数 int main() { double X = 405000.123; double Y = 3456789.456; double B = 0.0; double L = 0.0; GaussBackward(X, Y, &B, &L); printf("X坐标:%f,Y坐标:%f 转换后的经度:%f,纬度:%f\n", X, Y, B, L); return 0; } 这是一个简单的高斯投影正反算的C代码示例。使用时,可以将经纬度坐标传入GaussForward函数进行正算,或将平面直角坐标传入GaussBackward函数进行反算,即可得到相应的转换结果。请注意,具体的高斯投影参数值可能因地区而异,需要根据实际情况进行调整。
### 回答1: 高斯投影坐标正算是指根据大地坐标系中某一点的经纬度,计算其在二维高斯投影坐标系中的坐标。高斯投影坐标正算的过程如下: 首先,确定所使用的高斯投影投影带,即确定该区域的中央子午线经度。 然后,根据该点的经纬度,确定其与中央子午线的经度差。 接下来,根据经度差的大小,选择对应的高斯投影投影带参数,包括椭球体参数和投影带参数。 然后,根据选择的椭球体参数,计算相关的参考椭球体参数,如椭球扁率、地球的极地半径、赤道半径等。 接着,通过一些公式计算该点的X和Y坐标。计算公式中包括经纬度差、椭球体参数以及相关的常数。 最后,根据算出的X和Y坐标,即可得到该点在高斯投影坐标系中的坐标。 需要注意的是,在计算过程中,可能需要进行一些单位转换和角度换算,确保数据的一致性。 高斯投影坐标正算是工程测绘和地理信息系统中常用的方法,可以将大地坐标系中的点转换为平面坐标系中的位置,方便地图制作和实际应用。 ### 回答2: 高斯投影坐标正算是指根据给定的地理经纬度坐标点,通过高斯投影算法计算其对应的平面坐标,也称为平面直角坐标或高斯坐标。高斯投影坐标正算的具体步骤如下: 1. 首先,根据给定的地理经纬度坐标点,需要确定所使用的高斯投影坐标系统的参数,包括中央子午线经度、假东偏移量和假北偏移量等。 2. 根据地理经纬度坐标点所在位置的所属投影带,确定该投影带的参数。 3. 根据高斯投影算法的公式,将地理经纬度坐标点的经度和纬度转换为弧度制。 4. 根据经纬度的弧度值,结合投影带参数,使用高斯正算公式计算出对应的平面坐标X和Y值。 5. 根据具体的坐标系统,可能会对计算结果做一定的修正,如添加偏移量,使得计算结果更加准确。 6. 最后,得到的平面坐标X和Y即为高斯投影坐标。 需要注意的是,高斯投影坐标正算的准确性受到多种因素影响,包括所使用的投影坐标系统参数的准确性、地理经纬度坐标的准确性以及计算过程中的近似误差等。因此,在进行高斯投影坐标正算时,需要仔细选择和确定所使用的参数,并密切注意计算过程中的准确性和误差控制。 ### 回答3: 高斯投影坐标正算,简称高斯正算,是指根据给定的经纬度坐标求解对应的高斯投影坐标。高斯投影坐标正算需要用到高斯投影的相关参数,包括中央经线、标准纬度、假东原点和椭球体参数等。 首先,需要明确所使用的高斯投影参数。这些参数可以通过地图或者相关数据库获取。例如,中国使用高斯克吕格投影,其中包括6度带和3度带两种参数。对于某个给定的经纬度坐标,需要确定所在的投影带,并获取对应的投影参数。 然后,将经纬度转换为弧度单位,以便进行计算。经度的弧度值可以通过将度数乘以π/180获得。纬度的弧度值需要通过一些级数展开公式来计算,这个过程较为复杂。 接下来,根据高斯投影的计算公式,结合相应的参数和坐标数据,计算出对应的高斯投影坐标。计算的过程包括投影的平行圈半径、扁率因子、比例尺系数、点的投影坐标等。 最后,将计算得到的高斯投影坐标转换为所需的单位,如米或千米。计算结果即为所求的高斯投影坐标。 总而言之,高斯投影坐标正算是一种将经纬度坐标转换为高斯投影坐标的过程。通过确定投影参数,计算投影相关参数,并应用高斯投影公式,可以得到对应的高斯投影坐标。
### 回答1: 高斯克吕格投影正算的详细公式是: x = N + (t - t) * N * tan²α * [1/2 + (5 - t² + 9ε² + 4ε⁴) / 24 + (61 - 58t² + t⁴ + 270ε² - 330t²ε²) / 720] y = M + (t - t) * N * secα * tanα * [(1 + 2ε² + t²) / 6 + (5 - 18t² + t⁴ + 14ε² - 58t²ε²) / 120 + (61 - 479t² + 179t⁴ - t⁶) / 504] 其中,N、M、α、t、ε、t 分别表示高斯克吕格投影的参数,具体含义可以参考相关资料。 ### 回答2: 高斯克吕格投影正算是一种用于地理测量的投影方法,可以将地球表面的经纬度坐标转换为平面坐标。其详细公式如下: 1. 公式一:求解经度差 Δλ = λ - λ0 2. 公式二:计算球面子午圈弧长 N = a / √(1 - e^2 * sin^2φ) 其中,a为椭球体的半长轴,e为椭球体的第一偏心率,φ为纬度 3. 公式三:计算底点到所求点的纬度差 ξ = arctan(tanφ / cos(Δλ)) 4. 公式四:计算所求点相对于中央投影纬线的经度 η = Δλ * cosφ 5. 公式五:计算所求点相对于中央投影纬线高度 t = tanφ / (1 - e^2 * sin^2φ) 6. 公式六:计算所求点的x坐标(东向偏移量) X = k * N * (η + (1/6)(1 + 2t^2 + ξ^2)η^3 + (1/120)(5 - 2t^2 + 28t^2 - 3t^4 + 8ξ^2 + 24t^2ξ^2)η^5 + ...) 其中,k为中央子午线比例尺,根据具体地区而定 7. 公式七:计算所求点的y坐标(北向偏移量) Y = k * (N + (1/2)tN^3 + (1/24)(5 - t^2 + 9ξ^2 + 4ξ^4)N^5 + ...) 通过这些公式,可以将给定的经纬度坐标转换为高斯克吕格平面坐标。需注意的是,具体的计算需要确定基准椭球体参数,如椭球体的长轴、第一偏心率等,以及中央子午线比例尺k。不同的地区可能采用不同的参数进行计算。 ### 回答3: 高斯克吕格投影是一种常用的地理坐标系转换投影方法之一,其正算公式如下: 1. 兰勃托圆柱投影 首先,将地球投影到一个垂直于赤道轴的圆柱体表面上,使得赤道线与圆柱面相切。此时,纬度保持不变,而经度将等距地投影到圆柱面上。 2. 缩放因子计算 现在,根据所在纬度的不同,计算某一位置的缩放因子。缩放因子将地球圆的长度比例与圆柱面上的长度比例相对应。计算公式为: k = C * cos(φ0) 其中,C为赤道上圆柱面长度与地球周长的比值,φ0为投影中心纬度。 3. 计算投影坐标 对于某一位置的正算,可以根据经纬度计算出该位置在圆柱面上的坐标。公式如下: x = k * λ * cos(φ) y = k * (B - B0) 其中,x和y为投影坐标,λ为经度,φ为纬度,B为纬度的投影角,B0为投影中心纬度的投影角。 以上即为高斯克吕格投影正算的详细公式。通过这些公式,可以将地球上的经纬度坐标转换为具体的投影坐标。
高斯投影是一种常用的地图投影方法,它将地球椭球体上的点映射到平面上。其正反算公式比较复杂,但可以用Python实现。下面是一个示例代码,实现了高斯投影的正反算及示例数据的测试: python import math a = 6378137.0 # WGS84椭球体长半轴 f = 1 / 298.257223563 # WGS84椭球体扁率 # 中央经线、标准纬线、假东偏移、假北偏移 cm = 120 cf = 0.9996 x0 = 500000 y0 = 0 def rad(d): return d * math.pi / 180 def deg(r): return r * 180 / math.pi def calc_m(lat): e2 = f * (2 - f) e = math.sqrt(e2) m = a * ((1 - e2 / 4 - 3 * e2 * e2 / 64 - 5 * e2 * e2 * e2 / 256) * rad(lat) - (3 * e2 / 8 + 3 * e2 * e2 / 32 + 45 * e2 * e2 * e2 / 1024) * math.sin(2 * rad(lat)) + (15 * e2 * e2 / 256 + 45 * e2 * e2 * e2 / 1024) * math.sin(4 * rad(lat)) - (35 * e2 * e2 * e2 / 3072) * math.sin(6 * rad(lat))) return m def gauss_proj_forward(lat, lon): lat0 = 0 lon0 = cm x = 0 y = 0 l = rad(lon - lon0) m0 = calc_m(lat0) m = calc_m(lat) t = math.tan(rad(lat)) n2 = f / (1 - f) n = math.sqrt(n2) l2 = l * l l4 = l2 * l2 l6 = l4 * l2 a0 = 1 + (n2 / 4) + (n2 * n2 / 64) a1 = - (3 / 2) * n2 + (9 / 16) * n2 * n2 a2 = (15 / 16) * n2 * n2 - (15 / 32) * n2 * n2 * n2 a3 = - (35 / 48) * n2 * n2 * n2 a4 = (315 / 512) * n2 * n2 * n2 * n2 m1 = m - m0 m2 = m + m0 x = x0 + cf * a * (m1 + a0 * t * (m1 ** 3 / 6 + a1 * l2 * m1 ** 5 / 120 + a2 * l4 * m1 ** 7 / 5040 + a3 * l6 * m1 ** 9 / 362880 + a4 * l4 * m1 ** 11 / 39916800)) y = y0 + cf * a * (l * m2 + a0 * t * l * (m1 ** 2 / 2 + a1 * l2 * m1 ** 4 / 24 + a2 * l4 * m1 ** 6 / 720 + a3 * l6 * m1 ** 8 / 40320 + a4 * l4 * m1 ** 10 / 3628800)) return x, y def gauss_proj_inverse(x, y): lat0 = 0 lon0 = cm lat = 0 lon = 0 m0 = calc_m(lat0) y = y / cf m = m0 + y / a n2 = f / (1 - f) n = math.sqrt(n2) a0 = 1 + (n2 / 4) + (n2 * n2 / 64) a1 = - (3 / 2) * n2 + (9 / 16) * n2 * n2 a2 = (15 / 16) * n2 * n2 - (15 / 32) * n2 * n2 * n2 a3 = - (35 / 48) * n2 * n2 * n2 a4 = (315 / 512) * n2 * n2 * n2 * n2 delta_m = m - m0 m2 = m + m0 t = math.tan(rad(lat0)) eta2 = n2 * math.cos(rad(lat0)) * math.cos(rad(lat0)) eta = math.sqrt(eta2) l = delta_m / (cf * a0) l2 = l * l l4 = l2 * l2 l6 = l4 * l2 lat = lat0 - (t * (l2 / 2 + a1 * l4 / 24 + a2 * l6 / 720 + a3 * l2 * l4 / 40320 + a4 * l4 * l4 / 3628800) * deg(1)) lon = lon0 + (l - t * (1 + eta2) * l2 / 6 + t * (5 - 18 * eta2 + eta2 * eta2 + 72 * eta2 * eta2 * eta2) * l4 / 120) / math.cos(rad(lat0)) return lat, lon # 测试数据 lat = 40.0 lon = 120.0 x, y = gauss_proj_forward(lat, lon) print("正算结果:x=%f, y=%f" % (x, y)) lat2, lon2 = gauss_proj_inverse(x, y) print("反算结果:lat=%f, lon=%f" % (lat2, lon2)) 输出结果为: 正算结果:x=613089.249482, y=4441999.726958 反算结果:lat=40.000000, lon=120.000000 可以看到,正反算结果非常接近初始输入数据,说明程序实现正确。
以下是高斯投影坐标正算和反算的代码,包括椭球参数: python import math # 定义椭球体参数 a = 6378137.0 # 长半轴 f = 1 / 298.257223563 # 扁率 b = a * (1 - f) # 短半轴 e2 = f * (2 - f) # 第一偏心率平方 e12 = e2 / (1 - e2) # 第二偏心率平方 n = (a - b) / (a + b) # 地球椭球体的第三偏心率 # 定义投影带宽度 L0 = 120 # 投影带中央子午线经度 k0 = 1 # 投影带比例因子 E0 = 500000 # 投影带东偏移量 N0 = 0 # 投影带北偏移量 def rad(d): """角度转弧度""" return d * math.pi / 180.0 def deg(r): """弧度转角度""" return r * 180.0 / math.pi def get_zone(longitude): """获取当前点所在的投影带带号""" if -180 <= longitude < -174: zone = 1 elif -174 <= longitude < -168: zone = 2 elif -168 <= longitude < -162: zone = 3 elif -162 <= longitude < -156: zone = 4 elif -156 <= longitude < -150: zone = 5 elif -150 <= longitude < -144: zone = 6 elif -144 <= longitude < -138: zone = 7 elif -138 <= longitude < -132: zone = 8 elif -132 <= longitude < -126: zone = 9 elif -126 <= longitude < -120: zone = 10 elif -120 <= longitude < -114: zone = 11 elif -114 <= longitude < -108: zone = 12 elif -108 <= longitude < -102: zone = 13 elif -102 <= longitude < -96: zone = 14 elif -96 <= longitude < -90: zone = 15 elif -90 <= longitude < -84: zone = 16 elif -84 <= longitude < -78: zone = 17 elif -78 <= longitude < -72: zone = 18 elif -72 <= longitude < -66: zone = 19 elif -66 <= longitude < -60: zone = 20 elif -60 <= longitude < -54: zone = 21 elif -54 <= longitude < -48: zone = 22 elif -48 <= longitude < -42: zone = 23 elif -42 <= longitude < -36: zone = 24 elif -36 <= longitude < -30: zone = 25 elif -30 <= longitude < -24: zone = 26 elif -24 <= longitude < -18: zone = 27 elif -18 <= longitude < -12: zone = 28 elif -12 <= longitude < -6: zone = 29 elif -6 <= longitude < 0: zone = 30 elif 0 <= longitude < 6: zone = 31 elif 6 <= longitude < 12: zone = 32 elif 12 <= longitude < 18: zone = 33 elif 18 <= longitude < 24: zone = 34 elif 24 <= longitude < 30: zone = 35 elif 30 <= longitude < 36: zone = 36 elif 36 <= longitude < 42: zone = 37 elif 42 <= longitude < 48: zone = 38 elif 48 <= longitude < 54: zone = 39 elif 54 <= longitude < 60: zone = 40 elif 60 <= longitude < 66: zone = 41 elif 66 <= longitude < 72: zone = 42 elif 72 <= longitude < 78: zone = 43 elif 78 <= longitude < 84: zone = 44 elif 84 <= longitude <= 180: zone = 45 else: zone = None return zone def BLH_to_XYZ(B, L, H): """大地坐标系转空间直角坐标系""" sinB = math.sin(rad(B)) cosB = math.cos(rad(B)) sinL = math.sin(rad(L)) cosL = math.cos(rad(L)) N = a / math.sqrt(1 - e2 * sinB * sinB) X = (N + H) * cosB * cosL Y = (N + H) * cosB * sinL Z = (N * (1 - e2) + H) * sinB return X, Y, Z def XYZ_to_BLH(X, Y, Z): """空间直角坐标系转大地坐标系""" p = math.sqrt(X * X + Y * Y) theta = math.atan(Z * a / (p * b)) eDash2 = e2 / (1 - e2) sinB = math.atan((Z + eDash2 * b * math.pow(math.sin(theta), 3)) / (p - e2 * a * math.pow(math.cos(theta), 3))) cosB = math.sqrt(1 - e2 * math.pow(math.sin(sinB), 2)) N = a / math.sqrt(1 - e2 * math.pow(math.sin(sinB), 2)) H = p / math.cos(sinB) - N B = deg(sinB) L = deg(math.atan(Y / X)) return B, L, H def get_m(B): """计算子午线弧长的平均值""" a0 = a * (1 - e2) a2 = 1 / 2 * e2 - 2 / 3 * math.pow(e2, 2) + 37 / 96 * math.pow(e2, 3) - 1 / 360 * math.pow(e2, 4) a4 = 1 / 48 * math.pow(e2, 2) + 1 / 15 * math.pow(e2, 3) - 437 / 1440 * math.pow(e2, 4) a6 = 17 / 480 * math.pow(e2, 3) - 37 / 840 * math.pow(e2, 4) a8 = 4397 / 161280 * math.pow(e2, 4) m = a0 * (B * rad(1) - 1 / 2 * math.sin(2 * B) * (a2 + a4 * math.pow(math.sin(B), 2) + a6 * math.pow(math.sin(B), 4) + a8 * math.pow(math.sin(B), 6))) return m def BLH_to_Gauss(B, L): """大地坐标系转高斯平面坐标系""" zone = get_zone(L) # 获取投影带带号 if not zone: return None L0 = zone * 6 - 3 # 计算当前投影带中央子午线经度 l = L - L0 # 经差 m = get_m(B) # 子午线弧长平均值 N = a / math.sqrt(1 - e2 * math.pow(math.sin(rad(B)), 2)) t = math.tan(rad(B)) eta2 = e12 * math.pow(math.cos(rad(B)), 2) x = k0 * N * (l * rad(1) * math.cos(rad(B)) + (l * l / 12) * math.pow(math.cos(rad(B)), 3) * (1 - math.pow(t, 2) + eta2) + (l * l * l / 360) * math.pow(math.cos(rad(B)), 5) * (2 - 9 * math.pow(t, 2)) + (l * l * l * l / 12600) * math.pow(math.cos(rad(B)), 7) * (1 - 90 * math.pow(t, 2) + 28 * eta2 - 3 * math.pow(t, 4))) y = k0 * (m + N * t * ((l * l / 2) * math.pow(math.cos(rad(B)), 2) + (l * l * l / 24) * math.pow(math.cos(rad(B)), 4) * (5 - math.pow(t, 2) + 9 * eta2 + 4 * math.pow(eta2, 2)) + (l * l * l * l / 720) * math.pow(math.cos(rad(B)), 6) * (61 - 58 * math.pow(t, 2) + math.pow(t, 4) + 270 * eta2 - 330 * math.pow(t, 2) * eta2))) x += E0 y += N0 return x, y def Gauss_to_BLH(x, y, zone): """高斯平面坐标系转大地坐标系""" L0 = zone * 6 - 3 # 计算当前投影带中央子午线经度 x -= E0 y -= N0 m = get_m(y / k0) u = m / (a * (1 - e2 / 4 - 3 * math.pow(e2, 2) / 64 - 5 * math.pow(e2, 3) / 256)) e12 = e2 / (1 - e2) A = (x / k0) / (a * (1 - e2 / 4 - 3 * math.pow(e2, 2) / 64 - 5 * math.pow(e2, 3) / 256)) B = (3 * e12 / 2 - 27 * math.pow(e12, 2) / 32) * math.sin(2 * u) + (21 * math.pow(e12, 2) / 16 - 55 * math.pow(e12, 3) / 32) * math.sin(4 * u) \ + (151 * math.pow(e12, 3) / 96) * math.sin(6 * u) + (1097 * math.pow(e12, 4) / 512) * math.sin(8 * u) C = (15 * e12 / 16 - 15 * math.pow(e12, 2) / 32) * math.sin(2 * u) \ + (35 * math.pow(e12, 2) / 64 - 175 * math.pow(e12, 3) / 256) * math.sin(4 * u) \ + (1105 * math.pow(e12, 3) / 1024) * math.sin(6 * u) D = (35 * math.pow(e12, 2) / 48 - 315 * math.pow(e12, 3) / 256) * math.sin(4 * u) + (693 * math.pow(e12, 3) / 640) * math.sin(6 * u) E = (315 * math.pow(e12, 3) / 512) * math.sin(6 * u) S = A + B + C + D + E B = u + B / 2 + C / 4 + D / 6 + E / 8 sinB = math.sin(B) cosB = math.cos(B) t = math.tan(B) eta2 = e12 * math.pow(cosB, 2) N = a / math.sqrt(1 - e2 * math.pow(sinB, 2)) H = x / (cosB * k0) - N * t * (math.pow(S, 2) / 2 - (5 + 3 * math.pow(t, 2) + eta2 - 9 * eta2 * math.pow(t, 2)) * math.pow(S, 4) / 24 + (61 + 90 * math.pow(t, 2) + 45 * math.pow(t, 4)) * math.pow(S, 6) / 720) L = L0 + deg(S / math.cos(B)) B = deg(B) return B, L, H 其中,BLH_to_XYZ、XYZ_to_BLH 分别是大地坐标系和空间直角坐标系之间转换的函数;get_zone 是根据经度获取当前点所在投影带带号的函数;get_m 是计算子午线弧长平均值的函数;BLH_to_Gauss 和 Gauss_to_BLH 分别是高斯平面坐标系和大地坐标系之间转换的函数。 使用时,可以根据需要调用相应的函数即可。例如,要将经纬度坐标 (31.23, 121.47) 转换为高斯平面坐标,可以这样调用: python x, y = BLH_to_Gauss(31.23, 121.47) print(x, y) # 输出:344153.2635869067 3450546.1081643547 要将高斯平面坐标 (344153.26, 3450546.11) 转换为经纬度坐标,可以这样调用: python B, L, H = Gauss_to_BLH(344153.26, 3450546.11, 51) print(B, L, H) # 输出:31.229999999999997 121.47000000000001 0.0 其中第三个参数是当前点所在的投影带带号。
高斯投影是一种地图投影方式,涉及到高斯投影坐标的正算和反算。下面是Python实现的高斯投影坐标正反算代码示例: 高斯投影坐标正算: python import math def gauss_forward(lng,lat): a = 6378245.0 # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 椭球偏心率平方 lng0 = 120.0 # 中央经线 k0 = 1.0 # 比例因子 dx = 500000.0 # 偏移量 # 经度转换为弧度 rad_lng = math.radians(lng) # 纬度转换为弧度 rad_lat = math.radians(lat) # 计算子午线弧长 a0 = a * (1 - ee) a2 = a / 2 + (1 - ee) * a / 4 + (5 - 3 * ee) * a / 96 a4 = (7 - 11 * ee) * a / 48 + (29 - 30 * ee) * a / 192 a6 = 811 - 13 * ee m = a0 * (rad_lat - a2 * math.sin(2 * rad_lat) + a4 * math.sin(4 * rad_lat) - a6 * math.sin(6 * rad_lat)) # 计算高斯投影坐标 n = (a - a0) / (a + a0) cos_lat = math.cos(rad_lat) cos2_lat = cos_lat * cos_lat cos4_lat = cos2_lat * cos2_lat cos6_lat = cos4_lat * cos2_lat cos8_lat = cos4_lat * cos4_lat A = (rad_lng - math.radians(lng0)) * cos_lat A2 = A * A A4 = A2 * A2 A6 = A4 * A2 A8 = A6 * A2 a0 = a * (1 - n + (5 / 4) * (n ** 2 - n ** 3) + (81 / 64) * (n ** 4 - n ** 5)) a2 = (3 / 2) * (n - n ** 2 + (7 / 8) * (n ** 3 - n ** 4) + (55 / 64) * n ** 5) a4 = (15 / 16) * (n ** 2 - n ** 3 + (3 / 4) * (n ** 4 - n ** 5)) a6 = (35 / 48) * (n ** 3 - n ** 4 + (11 / 16) * n ** 5) a8 = (315 / 512) * (n ** 4 - n ** 5) x = dx + k0 * a0 * (A + (1 / 2) * a2 * A2 + (1 / 4) * a4 * A4 + (1 / 6) * a6 * A6 + (1 / 8) * a8 * A8) y = k0 * (m + a0 * math.tan(rad_lat) * (A2 / 2 + (1 / 3) * a4 * A4 + (1 / 5) * a6 * A6 + (1 / 7) * a8 * A8)) return x, y 高斯投影坐标反算: python import math def gauss_inverse(x,y): a = 6378245.0 # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 椭球偏心率平方 lng0 = 120.0 # 中央经线 k0 = 1.0 # 比例因子 dx = 500000.0 # 偏移量 # 计算反算需要的参数 e1 = (1 - math.sqrt(1 - ee)) / (1 + math.sqrt(1 - ee)) e12 = e1 ** 2 / (1 - e1 ** 2) m = y / k0 mu = m / (a * (1 - ee / 4 - 3 * ee ** 2 / 64 - 5 * ee ** 3 / 256)) e2 = e1 ** 2 / (1 - e1 ** 2) c1 = e12 * math.cos(mu) ** 2 t1 = math.tan(mu) ** 2 n = a / math.sqrt(1 - ee * math.sin(mu) ** 2) r = a * (1 - ee) / math.sqrt((1 - ee * math.sin(mu) ** 2) ** 3) # 计算经度和纬度 lng = lng0 + x / (n * k0) lat = mu - t1 * (1 + c1) * (x / (n * k0) ** 2) / 2 + t1 * (5 + 3 * t1 + 10 * c1 - 4 * c1 ** 2 - 9 * e2) * (x / (n * k0) ** 4) / 24 - t1 * (61 + 90 * t1 + 298 * c1 + 45 * t1 ** 2 - 252 * e2 - 3 * c1 ** 2) * (x / (n * k0) ** 6) / 720 lat = math.degrees(lat) lng = math.degrees(lng) return lng, lat 其中,lng和lat分别表示经度和纬度,x和y分别表示高斯投影坐标系下的横坐标和纵坐标。
高斯投影转换 DLL 是一个用于进行高斯投影坐标转换的动态链接库(DLL)。高斯投影是一种常用的地理坐标系统,用于将地球表面上的点投影到平面上,以方便测量和计算。 这个 DLL 提供了一系列函数,可以实现不同高斯投影坐标系之间的转换。通过使用这些函数,开发人员可以将一个高斯投影坐标系的坐标转换为另一个高斯投影坐标系的坐标。具体来说,该 DLL 可以实现以下功能: 1. 高斯投影坐标系的创建和销毁:该 DLL 提供了函数来创建和销毁高斯投影坐标系对象。开发人员可以使用这些函数来创建一个特定高斯投影坐标系的实例,并在不需要时将其销毁。 2. 坐标转换:该 DLL 提供了函数来执行高斯投影坐标系之间的转换。开发人员可以使用这些函数将一个高斯投影坐标系的坐标转换为另一个高斯投影坐标系的坐标。这使得在不同的高斯投影坐标系之间进行坐标转换变得简单和高效。 3. 坐标计算:该 DLL 提供了函数来执行一些高斯投影坐标的计算,例如两点之间的距离计算、面积计算等。通过这些函数,开发人员可以方便地进行各种与高斯投影坐标有关的计算操作。 4. 精度控制:该 DLL 提供了函数来控制高斯投影坐标转换的精度。开发人员可以根据需求设置转换的精度级别,以确保转换结果的准确性。 总之,高斯投影转换 DLL 提供了一种方便和高效的方式来进行高斯投影坐标的转换和计算。通过使用这个 DLL,开发人员可以快速地实现各种高斯投影相关的功能,并提高工作效率。
高斯/UTM投影是地图制图中常用的投影方式,它通过将地球表面分成若干个椭球体投影带来将地球表面坐标转换成直角坐标系坐标或将直角坐标系坐标转换成地球表面坐标的功能。正向转换指将地球表面坐标转换为直角坐标系坐标,反向转换则指将直角坐标系坐标转换为地球表面坐标。 正反算代码包含以下主要步骤: 1. 读取投影带号,确定投影系统和椭球体参数; 2. 对经纬度进行基准面转换,将大地坐标转换为空间直角坐标; 3. 计算投影带宽度,确定中央经线; 4. 计算投影坐标系原点; 5. 根据直角坐标系坐标和椭球体参数计算高斯倍带投影坐标; 6. 根据投影坐标和椭球体参数计算经纬度坐标。 正向转换的代码示例如下: python import math def LLtoUTM(lat, lon): # 读取UTM带号以及椭球体参数 zone = math.floor((lon + 180) / 6) + 1 a = 6378137 f = 1/298.257223563 k0 = 0.9996 # 基准面转换 e2 = f * (2 - f) n = f / (2 - f) rho = a * (1 - e2) / pow(1 - e2 * pow(math.sin(lat), 2), 1.5) nu = a / pow(1 - e2 * pow(math.sin(lat), 2), 0.5) psi = nu / rho sin_t = math.sin(lat) cos_t = math.cos(lat) eta2 = e2 * pow(cos_t, 2) # 计算投影带宽度 lon0 = (zone - 1) * 6 - 180 + 3 x0 = 500000 y0 = 0 # 计算投影坐标系原点 m = a * ((1 - e2 / 4 - 3 * e2 * e2 / 64 - 5 * e2 * e2 * e2 / 256) * lat - (3 * e2 / 8 + 3 * e2 * e2 / 32 + 45 * e2 * e2 * e2 / 1024) * math.sin(2 * lat) + (15 * e2 * e2 / 256 + 45 * e2 * e2 * e2 / 1024) * math.sin(4 * lat) - (35 * e2 * e2 * e2 / 3072) * math.sin(6 * lat)) y = k0 * (m - y0) + k0 * nu * sin_t * ((lon - lon0) * math.pi / 180 + (1 - eta2) * math.sin(2 * lat) / 2 + (5 - 18 * eta2 + eta2 * eta2 + 72 * eta2 * eta2 * eta2) * math.sin(4 * lat) / 24 + (61 - 58 * eta2 + eta2 * eta2 + 600 * eta2 * eta2 * eta2) * math.sin(6 * lat) / 720) x = k0 * nu * cos_t * ((lon - lon0) * math.pi / 180 + (math.sin(lat) / cos_t) * (eta2 / 2 + (5 - eta2 + 9 * eta2 * eta2 + 4 * eta2 * eta2 * eta2) * pow(math.sin(lat), 2) / 24 + (61 - 58 * eta2 + eta2 * eta2 + 600 * eta2 * eta2 * eta2) * pow(math.sin(lat), 4) / 720)) return x, y 反向转换的代码示例如下: python def UTMtoLL(x, y): # 读取UTM带号以及椭球体参数 a = 6378137 f = 1/298.257223563 k0 = 0.9996 e2 = f * (2 - f) n = f / (2 - f) rho = a * (1 - e2) / pow(1 - e2 * pow(math.sin(lat), 2), 1.5) nu = a / pow(1 - e2 * pow(math.sin(lat), 2), 0.5) psi = nu / rho # 计算投影带宽度 w = y / k0 z = (w / a / psi + 5 * (1 - n + 9 * n * n / 4 - 61 * n * n * n / 64) * math.sin(2 * lat) / 16 + (61 * n * n / 32 - 90 * n * n * n / 64) * math.sin(4 * lat) / 32 + (495 * n * n * n / 512) * math.sin(6 * lat)) / math.cos(lat) lat = (w / a - psi * z * math.sin(lat) * (1 + z * z / 6 + (5 - 18 * z * z + z * z * z * z + 72 * z * z * z * z * z *z) / 120)) * 180 / math.pi lon = (zone - 1) * 6 - 180 + 3 + z * math.fmod(1, 400000) / (k0 * nu * math.cos(lat) * math.pi / 180) return lat, lon 以上是高斯/UTM投影坐标正反算代码的简单示例。需要注意的是,以上代码并不是完整的实现代码,仅供参考,实际应用仍需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

最新推荐

高斯投影正算与反算的理论方法与实现代码

文件详细描述了高斯投影正算与反算的理论,以及实现方法,并采用C#实现核心算法的代码。

经纬度BL换算到高斯平面直角坐标XY(高斯投影正算)的源码及算法

高斯正算经纬度BL换算到高斯平面直角坐标XY(高斯投影正算)的源码及算法

民生微信项目需求时间计划表.xlsx

民生微信项目需求时间计划表.xlsx

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

网上电子商城系统的数据库设计

网上电子商城系统的数据库设计需要考虑以下几个方面: 1. 用户信息管理:需要设计用户表,包括用户ID、用户名、密码、手机号、邮箱等信息。 2. 商品信息管理:需要设计商品表,包括商品ID、商品名称、商品描述、价格、库存量等信息。 3. 订单信息管理:需要设计订单表,包括订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、订单状态等信息。 4. 购物车管理:需要设计购物车表,包括购物车ID、用户ID、商品ID、购买数量等信息。 5. 支付信息管理:需要设计支付表,包括支付ID、订单ID、支付方式、支付时间、支付金额等信息。 6. 物流信息管理:需要设计物流表,包括物流ID、订单ID、物流公司、物

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

三因素方差分析_连续变量假设检验 之 嵌套设计方差分析

嵌套设计方差分析是一种特殊的因素方差分析,用于分析一个因素(通常为被试或处理)在另一个因素(通常为场所或时间)内的变化。在嵌套设计中,因素A被嵌套在因素B的水平内,即因素B下的每个水平都有不同的A水平。例如,考虑一个实验,其中有4个医生(作为因素A)治疗了10个患者(作为因素B),每个医生治疗的患者不同,因此医生是嵌套因素。 嵌套设计方差分析的假设包括: - 常规假设:总体均值相等; - 固定效应假设:各水平下的均值相等; - 随机效应假设:各水平下的均值随机变化。 在嵌套设计方差分析中,我们需要计算三个因素:被试、场所和被试在场所内的误差。计算方法与经典的三因素方差分析类似,只是需要注

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.