本文不在此介绍太阳高度角、方位角是什么，相关概念请移步Wikipedia。鉴于很多相关专业人员需要计算太阳高度角、方位角，而网上介绍的公式多数或是不正确，或是杂乱无章。作者经查阅相关理论和教程，在此整理了下太阳高度角、方位角等的计算公式，并根据此公式做出了相关产品，通过了检验。如有错误，请各位指正。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
想要对模型进行日照模拟，就需要用到光照和阴影技术。注意此时模型上的部分阴影是纹理上自带的。
工具用的巧也可做为区域性的PCI重规划，对于零星的新开站点与PCI优化还是挺实用，工具界面如下：
以前一直以为对DEM的渲染就是简单的根据DEM的高度不同赋予不同的颜色就可以。后来实际这么做的时候获取的效果跟别的软件相比，根本体现不出地形起伏的变化。如果要体现出地形的起伏变化，需要得到地貌晕渲图才行。晕渲法假设地形接受固定于某一位置光源的平行光线，随坡面与光源方向的夹角不同，产生不同色调明暗效果。 根据文献[1][2],可以通过计算DEM格网点的法向量与日照方向的的夹角，来确定该格网点的像素值。
因地图暴露的方法中只有设置地图相对于正北的方向角的方法。因此，需要实现“根据两点经纬度坐标计算指南针方位角”的算法，这样在每次切换路段时，调用算法计算新路段指南针方位角，然后设置地图相对于正北的方向角即可实现需求。
因地图暴露的方法中只有设置地图相对于正北的方向角的方法。因此，需要实现“根据两点经纬度坐标计算指南针方位角”的算法，这样在每次切换路段时，调用算法计算新路段指南针方位角，然后设置地图相对于正北的方向角即可实现需求。 示意图如下:
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
为遥感影像的辐射亮度，可通过Landsat的头文件中参数与遥感影像DN值进行计算。
激光雷达(Lidar, Light Detection And Ranging)是Google系自动驾驶技术路线广泛应用的硬件传感器。
众所周知，基于领先的声音事件定位和检测技术，可以研发“声学照相机”和“工业听诊器”等产品，并在电力、水利、轨道交通、汽车制造等行业领域发挥效用，保证工作人员的安全以及节省成本。声学照相机可以利用高精度麦克风阵列技术定位声源位置，再配合摄像头，实现可以直接在设备上看到声源位置，方便工作人员的日常设备检修。利用声音定位和检测技术，可以设计工业质检系统实现实时检测设备声音，避免设备故障导致生产中断，还可通过声音监测产品质量，避免不良品流向市场。
研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量，这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系，再对各个方位角的数据进行平均。
每行以字符”$”开头，以<CR><LF>为结尾,CR—Carriage Return,LF—Line Feed，表示回车和换行。信息类型有以下几种，如表1，
* 本文原创作者：OpenATS，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 一、说在前面 SDR的出现让我们穷人用上了高大上的东西，可以用SDR做很多电台做不了的事情，改变了我们对
Stability AI又有新动作了！这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D（SV3D）。
原文：Adaptive virtual leader–leader–follower based formation switching for multiple autonomous tracked mobile robots in unknown obstacle environments
假设方位角是α， 那从点1到点2的平移距离分别如下所示d*sinα， d*cosα。 这里正北为0度。基中点1经纬度（long1, lat1）和距离d是已知的。 求点2的经纬度（long2,lat2）
光照是利用方向官员照亮物体的技术，这项技术能使表面微妙的差异更容易看到，光照也能用来对三维的图像增加现实感。
sphere 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sphere.html
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
gr-radar 中的 Static Target Simulator 模块用于在雷达系统中模拟静态目标。这种模拟在雷达信号处理、算法开发和系统验证中非常有用。通过模拟静态目标，可以测试雷达系统的目标检测、定位和追踪能力。这个模块允许用户设置多个目标的属性，如距离、速度、雷达截面等，从而生成对应的回波信号。下面对这个模块进行介绍并详细分析其底层 C++ 代码实现。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
随着卫星互联网在全球的加速布局以及我国今年正式将卫星互联网纳入新基建范畴，卫星互联网迎来大规模布局和加速发展，特别是以低轨卫星星座StarLink为代表的大型卫星互联网星座。由于卫星的特殊用途和优势，卫星网络是国家战略通信资源，背后离不开军事和国家安全的背景。
WIN5/612_X 多功能数据采集仪是专为岩土工程设计的监测型多功能数显精密仪器，附带多个扩展功能模块，实现测点全球定位、通用型模拟、数字传感器连接读数、存储、无人值守自动化监测、自动预警、无线监测等功能。
在Matlab中，三维图形有：三维曲线、三维网格以及三维曲面，分别对应函数：plot3、mesh和surf，本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
AMSR-E/AQUA月度L3全球雪水当量EASTER-GRIDS V002。 如果您从数据池 HTTPS 目录中订购数据，版本号会写在数据集简称的末尾：AE_MoSno.002。 产品代码 AMSR-E 数据文件名包含一个产品成熟度代码（如 B01、T02 或 V03），用于指示生成数据所使用的算法版本。产品成熟度代码包括成熟度级别（P、R、B、T 或 V）和两位数的迭代编号，如以下示例文件名中的 B06：AMSR_E_L3_SeaIce25km_B06_20080207.hdf。
光纤的两个端面必须精密对接起来，以使发射光纤输出的光能量能最大限度地耦合到接收光纤中去。光纤线路的成功连接取决于光纤物理连接的质量，两个光纤端面需要达到充分的物理接触，如同融为一体的介质。物理接触对保证光纤连接点的低插入损耗和高回波损耗至关重要，光纤端面形状的演化，经历了PC、UPC和APC三种类型，如图1所示。PC 是Physical Contact，物理接触。UPC (Ultra Physical Contact)，超物理端面。APC (Angled Physical Contact) 称为斜面物理接触，光纤端面通常研磨成8°斜面。
L298N有两个供电，一个是逻辑控制部分的5伏供电，一个是电机的供电。 实物图中标注的12伏是给电机供电的，不接的话电机不转。 板上有一个5伏稳压管，如果板上5伏使能有效的话，L298N的逻辑部分供电就从这个稳压管获得，这样就不用外接5伏，此时还可以将得到的5v稳压跟别的模块供电。如果外接5伏的话，板上5伏使能就要断开无效了。 稳压管的输入和输出有个压差，如果给电机的供电太低的话(比方说只有5v)，通过压差后可能会降低太多，那么逻辑控制部分所要求的5v电压可能就达不到了，此时需要将板上5伏使能断开，然后外接5v的电源来给逻辑控制部分供电。
AMSR-E/Aqua Daily L3 Global Snow Water Equivalent EASE-Grids V002
本文提出了一个表示高保真点云传感器观测的框架，用于实现高效的通信和存储。该方法利用稀疏高斯过程将点云进行压缩编码。我们的方法只使用一个模型（一个2D稀疏高斯过程）来表示自由空间和被占据空间，而不是现有的双模型框架（两个3D高斯混合模型）。我们通过提出一种基于方差的采样技术来实现这一点，它可以有效地区分自由空间和被占据空间。这种新的表示方式需要更少的内存占用，并且可以通过有限带宽的通信通道进行传输。该框架在仿真中被广泛应用，并被一个配有3D激光雷达的真实移动机器人进行了验证。与发送原始点云相比，我们的方法使通信速率降低了70~100倍。
近年来，随着语音识别技术的发展成熟，语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始，各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台，手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱，开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互，Echo音箱的语音交互支持距离更远，交互更加自然便捷，它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果，随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
AMSR/ADEOS-II L1A Raw Observation Counts V003
在国防建设、国民经济和基础科学研究中，离不开时间频率的作用，它也是一个重要的基本物理量。精确度高的时间频率对我国的通信事业以及国防建设等起着重要的意义。GPS/北斗共视授时作为目前时间频率远距离量值传递的主要方法之一，传递不确定度可达几个纳秒。该技术也是目前国际计量局（BIPM）用于国际原子时合作的基本手段之一。 众所周知，GPS北斗授时具有很高的精度，但也有卫星钟差。GPS北斗共视授时却可以消除，但不能完全消除非共同的误差，这些误差成为影响GPS北斗共视测量精度的主要因素。这些限制性因素主要包括：对流层延迟误差、电离层时延误差、卫星信号多径干扰误差、接收机位置误差、几何时延误差以及接收机内部误差等。 本文详细研究了共视授时技术，阐述了基本原理，给出了数学模型，同时分析了共视授时的主要误差之一——多径干扰误差，在该基础上分析了目前抗多径的方法，再探讨了GPS北斗共视授时中具体抗多径干扰的方案。该结论对提高共视授时实验的精确性有一定的参考价值。
前面的项目使用metpy将台风数据插值转换为极坐标系中，介绍了如何利用metpy完成将台风数据从笛卡尔坐标系转化成极坐标系的插值操作。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148794.html原文链接：https://javaforall.cn
AMSR-E/Aqua L1A Raw Observation Counts, Version 3
文章：A Fast and Robust Place Recognition Approach for Stereo Visual Odometry Using LiDAR Descriptors
a * b= |a| * |b| * cos<a,b>=a.x * b.x + a.y* b.y 所以<a,b> = acos(（a * b）/ ( |a| * |b|) ); 结果为正值，需要判定正负,来确定角方向； 由向量叉乘判断正负： a X b = |a| * |b| * sin<a,b>=a.x * b.y – a.y * b.x; 如果aXb < 0,那么 <a,b> = -<a,b>
在管状型中，我们利用了具有负曲率的芯边界来消除不希望出现的节点，将它们放置在模场强度较低的位置，从而降低衰减系数。
气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。 气象雷达是气象观测的重要设备，特别是在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用，是用于小尺度天气系统（如台风和暴雨云系）的主要探测工具之一。 在国内，我们最常见到和使用的气象雷达，是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑，大都属于这一种雷达。这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素，从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据，因为其与强对流天气系统直接相关，最常被大家使用。 雷达数据在日常业务科研中的应用非常多，比如雷达数据可以用于数值模式同化中，为数值模式提供一个更加准确的初始场；基于雷达反射率数据的雷达短临预报系统可以预报未来2小时内，雷达探测范围内的强对流天气。例如，眼控科技自主研发的基于深度学习的AI对流临近预报系统就是利用雷达反射率数据，对未来两小时之内强对流天气，进行准确的预报。看了一下，下面的这个预报效果确实很好。
某码头项目共 5 个机型，10 台堆取料机设备，现要求将这 10 台堆取料机设备通过无线通讯的方式实现控制和监视。
本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
代码：https://github.com/url-kaist/outlier-robust-radar-odometry.git
然后进入 beckley 文件夹把 solver 和 challenge 文件夹中的 Dockerfile 的 get-pip.py 的 url 换一下，换成：
与三维激光雷达相比，四维雷达的点云噪声更大、更稀疏，因此提取几何特征（边缘和平面）更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统，所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE)，并具有实时性能。
算法：手绘风格图像是将像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构，根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度，设计一个位于图像斜上方的虚拟光源 ，光源相对于图像的俯视角为Elevation，方位角为Azimuth，建立光源对各点梯度值的影响函数，运算出各点的新像素值。
本次我们的教程主要市通过加载全国的矢量边界和遇上传的栅格数据，并通过上传的DEM数据进行相应的山阴、坡度、坡向数据，这里我们首先需要看几个函数：
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