DPR python
时间: 2023-11-09 21:02:36 浏览: 53
DPR是一种基于双塔结构的文本检索模型,它使用了双塔结构和密集连接的方式来进行文本匹配。在DPR中,首先使用一个编码器对所有的文档进行编码,然后使用另一个编码器对查询进行编码,最后通过计算编码后的向量之间的相似度来进行文本匹配。
在Python中,可以使用Hugging Face的Transformers库来实现DPR模型。该库提供了一个DPR模型的预训练版本,可以直接使用或微调。
相关问题
用python写一个程序,实现北斗数据后差分改正
北斗数据后差分改正一般需要以下步骤:
1. 获取北斗原始数据;
2. 解析原始数据,获取卫星的伪距观测值和卫星位置信息;
3. 获取差分数据源,比如CORS站,计算差分数据;
4. 对差分数据进行平滑处理,比如利用卡尔曼滤波算法;
5. 对平滑后的差分数据进行改正,生成最终的差分修正数值;
6. 将差分修正数值应用到原始观测值上,得到最终的差分改正后的北斗定位结果。
下面是一个简单的Python程序,可以实现北斗数据后差分改正的功能,但需要您根据具体情况进行修改和完善。
```
import numpy as np
from pyproj import Geod
# 坐标转换函数,将经纬度转换为ENU坐标系
def llh2enu(lat, lon, h, lat0, lon0, h0):
geod = Geod(ellps='WGS84')
x, y, z = geod.inv(lon0, lat0, lon, lat)
x, y, z = geod.fwd(lon0, lat0, h0, x, y, h)
return x, y, z
# 读取北斗原始数据
with open('beidou_data.txt') as f:
data = f.readlines()
# 解析原始数据
obs = []
for line in data:
prn, lat, lon, h, psr, adr, dop, snr = line.split(',')
obs.append({
'prn': int(prn),
'lat': float(lat),
'lon': float(lon),
'h': float(h),
'psr': float(psr),
'adr': float(adr),
'dop': float(dop),
'snr': float(snr)
})
# 获取差分数据源,计算差分数据
correction = 0
for obs_data in obs:
# 将卫星的经纬度转换为ENU坐标系
x, y, z = llh2enu(obs_data['lat'], obs_data['lon'], obs_data['h'], lat0, lon0, h0)
# 计算卫星到接收机的距离
rho = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
# 计算卫星的位置信息
sat_pos = get_sat_position(obs_data['prn'], t)
# 计算卫星到接收机的几何距离
geo_dist = np.sqrt((x - sat_pos[0])**2 + (y - sat_pos[1])**2 + (z - sat_pos[2])**2)
# 计算伪距观测值
obs_data['psr'] = rho + correction
# 计算卫星和接收机之间的相对位置
dx = sat_pos[0] - x
dy = sat_pos[1] - y
dz = sat_pos[2] - z
# 计算几何距离的导数
drho_dx = dx / geo_dist
drho_dy = dy / geo_dist
drho_dz = dz / geo_dist
# 计算伪距观测值的导数
dpr_dx = drho_dx + 1
dpr_dy = drho_dy + 1
dpr_dz = drho_dz + 1
# 计算卫星的钟差和卫星运动的影响
sat_clock_error = get_sat_clock_error(obs_data['prn'], t)
sat_motion_error = get_sat_motion_error(obs_data['prn'], t)
# 计算卫星的总误差
sat_error = sat_clock_error + sat_motion_error
# 计算伪距观测值的误差
obs_error = obs_data['psr'] - (rho + sat_error)
# 计算差分数据
correction += obs_error
# 对差分数据进行平滑处理
from filterpy.kalman import KalmanFilter
kf = KalmanFilter(dim_x=1, dim_z=1)
kf.x = np.array([0.])
kf.F = np.array([1.])
kf.H = np.array([1.])
kf.P = np.array([1.])
kf.R = np.array([0.01])
correction_smooth = []
for obs_data in obs:
kf.predict()
kf.update(obs_data['psr'] + correction)
correction_smooth.append(kf.x[0])
# 对平滑后的差分数据进行改正
correction_corrected = []
for i in range(len(correction_smooth)):
correction_corrected.append(correction_smooth[i] - correction_smooth[0])
# 将差分修正数值应用到原始观测值上,得到最终的差分改正后的北斗定位结果
position = []
for obs_data in obs:
obs_data['psr'] += correction_corrected[obs_data['prn'] - 1]
x, y, z = llh2enu(obs_data['lat'], obs_data['lon'], obs_data['h'], lat0, lon0, h0)
sat_pos = get_sat_position(obs_data['prn'], t)
dx = sat_pos[0] - x
dy = sat_pos[1] - y
dz = sat_pos[2] - z
geo_dist = np.sqrt((x - sat_pos[0])**2 + (y - sat_pos[1])**2 + (z - sat_pos[2])**2)
position.append({
'lat': obs_data['lat'] + np.rad2deg(dy / (geo_dist + obs_data['h'])),
'lon': obs_data['lon'] + np.rad2deg(dx / ((geo_dist + obs_data['h']) * np.cos(np.deg2rad(obs_data['lat'])))),
'h': obs_data['h'] + dz - correction_corrected[obs_data['prn'] - 1]
})
print(position)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中还需要根据具体情况进行修改和完善。例如,需要补充获取卫星位置和卫星钟差的函数,需要考虑信号传播延迟等误差源的影响,需要对卫星轨道进行预报等等。
要怎么解决im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj )中出现的错误Exception has occurred: TypeError Input z must be 2D, not 3D
这个错误提示是因为 `zFactorFinalNearSurface` 参数传入了一个三维数组,而 `ax.contourf()` 方法只能接受一个二维数组作为输入。
要解决这个问题,可以尝试对 `zFactorFinalNearSurface` 进行降维处理,将其转换为一个二维数组。可以使用 numpy 库中的一些方法,比如 `np.squeeze()` 或者 `np.reshape()`,将数组进行降维或者重塑。
下面是一个简单的示例代码,可能需要根据具体的数据类型和维度进行修改:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 zFactorFinalNearSurface 是一个三维数组,shape 为 (a, b, c)
a = 10
b = 20
c = 30
zFactorFinalNearSurface = np.random.rand(a, b, c)
# 对 zFactorFinalNearSurface 进行降维处理,变成一个二维数组
z_2d = np.squeeze(zFactorFinalNearSurface[0, :, :])
# 绘制等高线图
lon_DPR = np.arange(b)
lat_DPR = np.arange(c)
levels_zF = 10
cmap_zF = 'jet'
norm_zF = plt.Normalize(vmin=0, vmax=1)
proj = plt.axes(projection='3d')
im = proj.contourf(lon_DPR, lat_DPR, z_2d, levels_zF, cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both')
plt.show()
```
这样,就可以避免 `ax.contourf()` 方法中出现的错误了。
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