for kk=1:length(azimuth) Wind_speed1=[];Wind_direction1=[]; pitch_slice_buffer=[];azimuth_slice_buffer=[];los_slice_buffer=[];snr_slice_buffer=[]; if kk-fitnumber/2>0 && kk+fitnumber/2<=length(azimuth) pitch_slice_buffer=elevation(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2); azimuth_slice_buffer=azimuth(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2); los_slice_buffer=radial_wind_speed(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2,:); snr_slice_buffer=cnr(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2,:) ; [pitch_slice1,azimuth_slice1,Wind_speed1,Wind_direction1,flag] = Wind_field_from_PPI_ver2(pitch_slice_buffer,azimuth_slice_buffer,los_slice_buffer,snr_slice_buffer,snr_th);这段代码是什么意思？逐句解释这段代码

时间: 2024-04-07 19:28:35 浏览: 16
这段代码的作用是对给定的气象雷达数据进行处理，计算出风场的风速和风向。下面逐句解释代码的含义： 1. `for kk=1:length(azimuth)`：遍历所有方位角数据。 2. `Wind_speed1=[];Wind_direction1=[];pitch_slice_buffer=[];azimuth_slice_buffer=[];los_slice_buffer=[];snr_slice_buffer=[];`：初始化一些变量。 3. `if kk-fitnumber/2>0 && kk+fitnumber/2<=length(azimuth)`：如果当前方位角周围的数据足够计算风速和风向，则进行以下操作： 4. `pitch_slice_buffer=elevation(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2);`：将当前方位角周围的俯仰角数据切片并存储在`pitch_slice_buffer`变量中。 5. `azimuth_slice_buffer=azimuth(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2);`：将当前方位角周围的方位角数据切片并存储在`azimuth_slice_buffer`变量中。 6. `los_slice_buffer=radial_wind_speed(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2,:);`：将当前方位角周围的径向风速数据切片并存储在`los_slice_buffer`变量中。 7. `snr_slice_buffer=cnr(kk-fitnumber/2:kk+fitnumber/2,:) ;`：将当前方位角周围的信噪比数据切片并存储在`snr_slice_buffer`变量中。 8. `[pitch_slice1,azimuth_slice1,Wind_speed1,Wind_direction1,flag] = Wind_field_from_PPI_ver2(pitch_slice_buffer,azimuth_slice_buffer,los_slice_buffer,snr_slice_buffer,snr_th);`：调用`Wind_field_from_PPI_ver2`函数计算当前切片的风场的风速和风向，并将结果存储在`Wind_speed1`和`Wind_direction1`变量中，同时返回计算是否成功的标志`flag`。

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根据经度纬度时间，计算太阳的方向角，matlab源码，附有详细的文档注释。
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仿真sar成像RD算法其中包括回波生成距离压缩方位压缩距离徙动校正
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SAR.rar_SAR 方位_azimuth compression_sar migration_sar方位向_距离徙动

关于SAR的RD算法，包括距离压缩，距离徙动，方位向压缩，供参考

for kk=1:length(azimuth) Wind_speed1=[];Wind_direction1=[]; pitch_slice_buffer=[];azimuth_slice_buffer=[];los_slice_buffer=[];snr_slice_buffer=[]; if kk-fitnumber/2>0 && kk+fitnumber/2<=length(azimuth) pitch_slice_b

% calculate wind speed and direction using the slice of data [wind_speed, wind_direction] = calculate_wind(pitch_slice_buffer, azimuth_slice_buffer, los_slice_buffer, snr_slice_buffer); Wind_speed1=...

elseif kk-fitnumber/2<=0 pitch_slice_buffer=[elevation(length(azimuth)-fitnumber/2+kk:length(azimuth));elevation(1:kk+fitnumber/2)]; azimuth_slice_buffer=[azimuth(length(azimuth)-fitnumber/2+kk:length(azimuth));azimuth(1:kk+fitnumber/2)]; los_slice_buffer=[radial_wind_speed(length(azimuth)-fitnumber/2+kk:length(azimuth),:);radial_wind_speed(1:kk+fitnumber/2,:)]; snr_slice_buffer=[cnr(length(azimuth)-fitnumber/2+kk:length(azimuth),:);cnr(1:kk+fitnumber/2,:)]; [pitch_slice1,azimuth_slice1,Wind_speed1,Wind_direction1,flag] = Wind_field_from_PPI_ver2(pitch_slice_buffer,azimuth_slice_buffer,los_slice_buffer,snr_slice_buffer,snr_th);这段代码是什么意思？请逐句翻译

field_from_PPI_ver2函数，传入pitch_slice_buffer、azimuth_slice_buffer、los_slice_buffer、snr_slice_buffer和snr_th作为参数，计算风场，并返回pitch_slice1、azimuth_slice1、Wind_speed1、Wind_direction1和...

else pitch_slice_buffer=[elevation(kk-fitnumber/2:length(azimuth));elevation(1:kk+fitnumber/2-length(azimuth))]; azimuth_slice_buffer=[azimuth(kk-fitnumber/2:length(azimuth));azimuth(1:kk+fitnumber/2-length(azimuth))]; los_slice_buffer=[radial_wind_speed(kk-fitnumber/2:length(azimuth),:);radial_wind_speed(1:kk+fitnumber/2-length(azimuth),:)]; snr_slice_buffer=[cnr(kk-fitnumber/2:length(azimuth),:);cnr(1:kk+fitnumber/2-length(azimuth),:)]; [pitch_slice1,azimuth_slice1,Wind_speed1,Wind_direction1,flag] = Wind_field_from_PPI_ver2(pitch_slice_buffer,azimuth_slice_buffer,los_slice_buffer,snr_slice_buffer,snr_th);这段代码是什么意思？

field_from_PPI_ver2函数，传入pitch_slice_buffer、azimuth_slice_buffer、los_slice_buffer、snr_slice_buffer和snr_th作为参数，计算风场，并返回pitch_slice1、azimuth_slice1、Wind_speed1、Wind_direction1和...

mx = 8; my = 8; % x轴和y轴阵元个数 sn = 4; % 信号个数 dw = 0.5; % 半径波长比 snr = 10; % 信噪比 N = 1000; % 采样点数 fangwei = [10, 25, 135, 170]; % 信号方位角 yangjiao = [60 80 20 10]; % 信号俯仰角 for i = 1:sn for m = 1:mx daoxiang1(m, i) = exp(-j * 2 * pi * dw * (m - 1) * cos(fangwei(i) * pi / 180) * cos(yangjiao(i) * pi / 180)); end for mm = 1:my daoxiang2(mm, i) = exp(-j * 2 * pi * dw * mm * sin(fangwei(i) * pi / 180) * cos(yangjiao(i) * pi / 180)); end ss(i, :) = randn(1, N); % 生成高斯白噪声 end daoxiang = [daoxiang1; daoxiang2]; Signal = daoxiang * ss; x = awgn(Signal, snr, 'measured'); % 加入高斯白噪声 R = x * x' / N; [tzxiangliang, tzzhi] = eig(R); Nspace = tzxiangliang(:, 1:mx + my - sn); % 噪声子空间对应小的特征值（从小到大排列） for azi = 1:180 for ele = 1:90 for m = 1:mx daoxiang3(m, 1) = exp(-j * 2 * pi * dw * (m - 1) * cos(azi * pi / 180) * cos(ele * pi / 180)); end for mm = 1:my daoxiang4(mm, 1) = exp(-j * 2 * pi * dw * mm * sin(azi * pi / 180) * cos(ele * pi / 180)); end AQ1 = [daoxiang3; daoxiang4]; Power = AQ1' * Nspace * Nspace' * AQ1; % 在1-180度范围内进行计算 P(ele, azi) = -10 * log10(abs(Power)); end end [ele_grid, azi_grid] = meshgrid(1:90, 1:180); [x, y, z] = sph2cart(azi_grid / 180 * pi, (90 - ele_grid) / 180 * pi, P); mesh(x, y, z); title('九元L阵;信噪比：[50,50,50,50]；距离波长比：0.5'); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); 把这段代码改成经过10次蒙特卡洛实验后，求出方位角和俯仰角的角度均值

for i = 1:sn for m = 1:mx daoxiang1(m, i) = exp(-j * 2 * pi * dw * (m - 1) * cos(fangwei(i) * pi / 180) * cos(yangjiao(i) * pi / 180)); end for mm = 1:my daoxiang2(mm, i) = exp(-j * 2 * pi * dw ...

Matlab代码的azimuth_elevation函数

好的，以下是Matlab代码中的azimuth_elevation函数： matlab function [elevation, azimuth] = azimuth_elevation(right_ascension, declination, lat, lon, date) % 将太阳赤经和赤纬转换为高度角和方位角的...

postgresql st_azimuth的作用

PostgreSQL中的ST_Azimuth函数用于计算两个点之间的方位角，即一个点相对于另一个点的方向。该函数接受两个几何点作为参数，并返回一个浮点数值，表示从第一个点朝向第二个点的方向与正北方向之间的夹角。 ST_...

python太阳代码_利用python计算太阳天顶角、方位角、高度角

azimuth_angle_deg = ephem.degrees(azimuth_angle) altitude_angle_deg = ephem.degrees(altitude_angle) print('太阳天顶角：', zenith_angle_deg) print('太阳方位角：', azimuth_angle_deg) print('太阳高度角...

基于以下内容来describe the model selection prcedure that you adopted并且report and discuss the estimation result based on training set of each candidate model:：from sklearn.model_selection import train_test_split X_tv, X_test, y_tv, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=1 ) X_tra, X_val, y_tra, y_val = train_test_split(X_tv,y_tv, test_size=0.25, random_state=1 ) # setting features F1=["Panel_Capacity"] F2=["Panel_Capacity","Roof_Azimuth","Latitude","Roof_Pitch","Shading_Partial","Shading_Significant"] F3=["Panel_Capacity","Roof_Azimuth","Latitude","Roof_Pitch","Shading_Partial","Shading_Significant","Shading","Year","City_Melbourne","City_Sydney","Shading*Panel_Capacity"] x1_tra=X_tra[F1].to_numpy().reshape(-1,1) y1_tra=y_tra from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse # model estimation by using training set M1=LinearRegression() M1.fit(x1_tra,y1_tra) # coefficients print(M1.intercept_) print(M1.coef_) x2_tra=X_tra[F2].to_numpy() y2_tra=y_tra # model estimation by using training set M2=LinearRegression() M2.fit(x2_tra,y2_tra) # coefficients print(M2.intercept_) print(M2.coef_) # model selection by using validation set x2_val=X_val[F2].to_numpy() M2_pre=M2.predict(x2_val)

F1 contains only the "Panel_Capacity" feature, F2 contains "Panel_Capacity", "Roof_Azimuth", "Latitude", "Roof_Pitch", "Shading_Partial", and "Shading_Significant" features, and F3 contains all the ...

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() # 重置模型状态 loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, ...

MATLAB代码的sun_position函数

sun_distance = 1.000001018 * (1 - eccentricity^2) / (1 + eccentricity * cosd(mean_anomaly)); % 计算太阳真黄经 true_longitude = mod(mean_longitude + 1.914602 * sind(mean_anomaly) + 0.019993 * sind(2 *...

% 创建串口对象 s1 = serial('COM3','BaudRate',115200,'InputBufferSize',40960); s2 = serial('COM5','BaudRate',115200,'InputBufferSize',40960); % 打开串口对象 fopen(s1); fopen(s2); % 设置串口参数 set(s1,'DataBits',8); set(s1,'StopBits',1); set(s1,'Parity','none'); set(s2,'DataBits',8); set(s2,'StopBits',1); set(s2,'Parity','none'); % 读取仰角alpha alpha = fread(s2, 1, 'uint8'); % 读取数据帧 data = fread(s1, 2+2+3*N+2+1, 'uint8'); % 解析数据帧 N = bitand(data(1), 31); % 获取点数 rho = zeros(N,1); % 存储距离值 for i = 1:N rho(i) = double(typecast(uint8(data(6+3*(i-1):7+3*(i-1))), 'uint16'))/1000; % 获取距离值 end % 关闭串口对象 fclose(s1); fclose(s2); % 定义扫描仪位置和方向 scanner_pos = [0, 0, 0]; % 扫描仪中心点位置 scanner_dir = [0, 0, 1]; % 扫描仪方向向量 % 定义坐标转换矩阵 rot_x = [1, 0, 0; 0, cosd(90), -sind(90); 0, sind(90), cosd(90)]; % 绕X轴旋转90度的矩阵 rot_y = [cosd(90), 0, sind(90); 0, 1, 0; -sind(90), 0, cosd(90)]; % 绕Y轴旋转90度的矩阵 rot_z = [cosd(0), -sind(0), 0; sind(0), cosd(0), 0; 0, 0, 1]; % 绕Z轴旋转0度的矩阵 % 定义空间坐标系下的数据点矩阵 data_xyz = zeros(N, 3); % 循环计算每个数据点的空间坐标 for i = 1:N % 计算当前数据点的极坐标 rho_i = rho(i); alpha_i = (i-1) * 360 / N; % 计算当前数据点的方位角和仰角 azimuth = alpha_i; elevation = alpha; % 计算当前数据点的空间坐标 x = rho_i * cosd(elevation) * cosd(azimuth); y = rho_i * cosd(elevation) * sind(azimuth); z = rho_i * sind(elevation); % 将当前数据点的空间坐标转换到扫描仪坐标系下 point_xyz = [x, y, z] * rot_x * rot_y * rot_z; point_xyz = point_xyz + scanner_pos; data_xyz(i, :) = point_xyz; end % 显示点云 scatter3(data_xyz(:,1), data_xyz(:,2), data_xyz(:,3), '.');

这段代码是用于解析激光雷达扫描仪的数据，并将其转换为空间坐标系下的点云数据。首先创建两个串口对象s1和s2，并打开它们。然后设置串口参数，读取仰角alpha和数据帧data。接下来解析数据帧，获取扫描仪的点数N和每...

python如何读取DOR_SAD_CAP

azimuth_gate = radar.azimuth['data'] # 绘制反射率数据 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) plt.pcolormesh(azimuth_gate, range_gate/1000.0, refl, cmap='pyart_NWSRef') plt.colorbar() plt.xlabel('Azimuth ...

解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

1. 导入必要的库，包括 Jittor、Jrender、os、tqdm、numpy、imageio 和 argparse。 2. 定义了两个变量 current_dir 和 data_dir，用于指定当前目录和数据目录。 3. 定义了一个 main() 函数，用于实现程序的...

用python对高分1号WFV数据进行辐射定标和几何校正的程序

for i in range(1, src.count + 1): rio.warp.reproject( source=rio.band(src, i), destination=rio.band(dst, i), src_transform=src.transform, src_crs=src.crs, dst_transform=transform, dst_crs='...

vtk 转换视角_vtkCamera常用方法

1. SetPosition(double x, double y, double z)：设置相机的位置。 2. SetFocalPoint(double x, double y, double z)：设置相机的焦点。 3. SetViewUp(double x, double y, double z)：设置相机的视线方向。 4. ...

% 在这里编写计算光照强度的代码 % 输入参数： % - 太阳高度角 sun_altitude 和太阳方位角 sun_azimuth % - 树冠内的点坐标 x 和 y % - 树木的高度 tree_height

[xc, yc] = circleLineIntersect(base_circle(1), base_circle(2), r, sun_dir(1), sun_dir(2), tree_center(1), tree_center(2)); if isempty(xc) || isempty(yc) illuminance = calculateDirectIlluminance(sun...

编写计算太阳位置的代码 % 输入参数 time 是时间点 % 输出太阳高度角 sun_altitude 和太阳方位角 sun_azimuth

sun_azimuth = mod(rad2deg(atan2(sin_azimuth, cos_azimuth)) + 180, 360); end 其中，time 参数是 MATLAB 的日期序列，longitude 和 latitude 参数是观测点的经度和纬度。函数的输出为太阳高度角 sun...

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