基于Radar的光子计数小程序开发与应用

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0 下载量 11 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 738KB RAR 举报
资源摘要信息:"sth.rar_radar_光子计数" 知识点: 1. 光子计数技术:光子计数是利用光电探测器检测光信号中的单个光子,并将其转换成电信号的技术。这种技术在低光环境中具有极高的灵敏度,常用于天文观测、生物成像、激光测距等应用领域。在这个标题中,"光子计数"可能指的是一个利用该技术的小程序或软件工具。 2. 编程和数据处理:从压缩包中的文件名.guanganjishu.m和.gzi.m可以推断出,这些文件很可能包含了MATLAB代码,因为.m通常是指MATLAB的脚本文件扩展名。MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发的数学软件。光子计数的结果通常需要经过复杂的后处理,以提取有用信息,MATLAB在这一方面有强大的工具箱支持。 3. 图像处理:文件名中包含的.png扩展名表明这些文件是图像文件。在光子计数的应用中,通常需要对探测到的光子事件进行可视化,以理解数据的空间分布。a043.png、a013.png等文件可能是显示了探测器上光子事件的空间分布图或者探测结果的图像数据。 4. 雷达技术:标题中提到了"radar",这暗示该程序或研究可能与雷达技术有关。雷达系统中也可能涉及到光子计数,例如在激光雷达(lidar)中,通过发射激光脉冲并接收反射回来的光子来测量目标的距离和速度。因此,这个小程序可能同时涉及到雷达技术和光子计数技术。 5. 数据可视化:虽然这个标题没有直接提及数据可视化,但是通过图像文件的存在,我们可以推断在光子计数或相关数据分析过程中,数据可视化是一个重要的环节。通过可视化可以更直观地理解数据,发现潜在的问题或模式。 综上所述,这个名为"sth.rar_radar_光子计数"的文件可能包含了一个与雷达技术结合使用的光子计数小程序。该程序可能使用MATLAB编程语言编写,并且涉及到图像处理和数据可视化。该程序的具体用途和功能细节没有在描述中详细说明,但根据标题和文件内容,我们可以推测它在光子事件的数据处理、分析和可视化方面发挥作用。

优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

2023-06-13 上传

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

2023-06-07 上传