MathWorks源代码包：实现空间数据标准化与定位功能

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0 下载量 179 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 18KB ZIP 举报
资源摘要信息: "normat.zip_it" 是一个包含源代码的压缩包文件，它来源于MathWorks公司，该公司是著名的技术计算软件MATLAB和Simulink的生产商。该压缩包中的文件名列表暗示它包含了一系列与地理位置计算相关的脚本和函数，这通常用于处理与卫星定位、地球坐标转换等相关的数学运算。 知识点一：源代码归属与MathWorks公司 MathWorks公司是全球领先的数学计算软件供应商，其产品MATLAB广泛应用于数据可视化、数据分析、数值计算等领域，尤其是在工程、科学和教育行业中。MATLAB支持多种编程范式，包括面向对象编程和函数式编程，它的用户可以通过编写.m文件中的函数和脚本来扩展其功能。 知识点二：EPH.DAT文件分析 EPH.DAT文件可能是一个包含地球物理数据的文件，这些数据可能用于计算地球表面特性，如引力场、磁场等，对于地理位置计算和卫星轨道的模拟来说至关重要。 知识点三：RECPOS_S.M与RECPO_LS.M文件功能 RECPOS_S.M与RECPO_LS.M文件很可能是两个具有相关功能的MATLAB函数。根据文件名推测，它们可能是用于计算接收机位置（RECeiver POSition）的函数，其中RECPO_LS可能涉及到某种最优化算法，如最小二乘法，用于提高定位的精确度。 知识点四：K_POINT.M与B_POINT.M文件用途 K_POINT.M和B_POINT.M文件名暗示它们可能用于计算某一点的位置或坐标。在地理信息系统（GIS）和卫星定位技术中，这样的脚本被用来计算特定点的坐标，可能是结合地形数据和卫星数据进行三维空间定位。 知识点五：BANCROFT.M文件功能 BANCROFT.M文件名让人联想到Bancroft算法，该算法常用于解决非线性方程系统求解问题。在卫星定位和导航中，Bancroft算法可以用于提高定位解算的准确性。 知识点六：NORMAT.M文件角色 NORMAT.M文件中的代码很可能与标准化处理有关。在数学计算中，标准化（Normalization）通常用于将数据调整到特定的范围或形式，以便于分析和处理。在地理位置计算中，这可能用于标准化位置数据，以减少计算中的误差。 知识点七：TROPO.M与TOGEOD.M文件应用 TROPO.M和TOGEOD.M文件名暗示它们可能分别与大气折射（Tropospheric effect）校正和地理坐标转换（To Geodetic）有关。在导航和遥感技术中，这些函数是必要的，因为它们可以校正GPS信号在穿过大气层时由于大气折射引起的误差，并将地理坐标从一种格式转换到另一种格式。 知识点八：SATPOS.M文件功能 SATPOS.M文件可能是一个用于计算卫星位置（SATellite POSition）的MATLAB脚本或函数。在卫星导航和遥感应用中，精确的卫星位置计算是至关重要的，因为这关系到地面接收器计算其位置的准确性。 总结，从"normat.zip_it"压缩包文件名称列表中可以推断出，它包含了用于地理位置计算和卫星定位相关的一系列MATLAB源代码。这些代码可能涉及地球物理数据处理、定位算法优化、大气折射校正、坐标转换以及卫星轨道计算等复杂功能，是进行导航和遥感相关研究时不可或缺的工具。

WSNM-release.zip_Schatten_nuclear norm_p norm_p范数最小化_riverv2h

2022-07-14 上传
本文将深入探讨“WSNM-release.zip_Schatten_nuclear_norm_p_norm_p范数最小化_riverv2h”这一主题，其中涉及到的关键词包括“Schatten核范数”，“p范数最小化”，以及“riverv2h”。 首先，让我们理解“Schatten...

Spatial-Econometrics-MATLAB.zip_lndetfull_matlab prt_sp.m_norm_r

2022-07-13 上传
本软件包是将New Elhorst Panel Code中的函数整合在一个文件件下，还有本人做的例子，可以参考。

PL_logdist_or_norm.zip_path loss Matlab_site:www.pudn.com_对数正态衰落

2022-07-14 上传
"PL_logdist_or_norm.zip" 是一个包含MATLAB程序的压缩包，它旨在帮助用户理解和计算对数距离/正态阴影衰落路径损耗。MATLAB是一种强大的数学计算和可视化软件，非常适合进行这种复杂的数据分析和建模工作。 在...

Approximation-method--BPs-l1-norm.zip_BP_BPS_L1 BP_l1_l1 norm

2022-07-15 上传
基于BP的l1范数逼近法~~~~~~~~~~~~~

self.dilation_rate = dilation_rate self.nb_filters = nb_filters self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.activation = activation self.dropout_rate = dropout_rate self.use_batch_norm = use_batch_norm self.use_layer_norm = use_layer_norm self.kernel_initializer = kernel_initializer self.layers = [] self.layers_outputs = [] self.shape_match_conv = None self.res_output_shape = None self.final_activation = None

2023-05-25 上传
- use_batch_norm: 是否使用批归一化，可以加速神经网络训练，提高模型泛化能力。 - use_layer_norm: 是否使用层归一化，也是一种归一化方法。 - kernel_initializer: 卷积核的初始化方法，可以是随机初始化或预训练...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

2023-07-16 上传
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。 - 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。 这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

2023-05-31 上传
这段代码是一个目标跟踪算法中的初始化函数，主要作用是初始化背景区域、前景区域、目标尺寸等参数。首先根据目标大小计算出平均尺寸，然后用它来扩展背景区域和缩小前景区域。接下来根据图像大小对背景区域进行截断...

import torch from torch import nn class BaseColor(nn.Module): def __init__(self): super(BaseColor, self).__init__() self.l_cent = 50. self.l_norm = 100. self.ab_norm = 110. def normalize_l(self, in_l): return (in_l-self.l_cent)/self.l_norm def unnormalize_l(self, in_l): return in_l*self.l_norm + self.l_cent def normalize_ab(self, in_ab): return in_ab/self.ab_norm def unnormalize_ab(self, in_ab): return in_ab*self.ab_norm

2023-05-25 上传
- `__init__`：初始化函数，定义了类的成员变量l_cent、l_norm和ab_norm的默认值。 - `normalize_l`：归一化亮度L通道的函数。 - `unnormalize_l`：反归一化亮度L通道的函数。 - `normalize_ab`：归一化色度a和b通道...

irntv.zip_L1-TV_L2 正则化_TV-norm_tv 正则_去卷积 正则化

2022-07-15 上传
TV正则化去卷积the Iteratively Reweighted Norm algorithm for solving the generalized TV functional, which includes the L2-TV and and L1-TV problems

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

2023-06-09 上传
- 首先，从当前帧中提取两个不同大小的图像块，即目标模板和搜索区域，并将它们调整为算法所需的标准大小（norm_bg_area和norm_pwp_search_area）。 - 接着，对目标模板进行特征提取，生成一个特征图（xt）。 - 对...
weixin_42653672
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