【GIS Algorithms】Ch1 引言

本书介绍GIS领域的算法应用,如空间索引与查询,并通过Python实现。内容涵盖基本几何、空间索引、空间分析及建模等,鼓励读者边学边练。

算法

作者认为算法是用来正确且快速地解决计算机问题的。在GIS领域里,算法的场景可以具体为:当鼠标进行点击时,判断该点在哪一个GIS对象中,从而正确快速返回这个对象。可以利用空间索引和空间查询解决此类问题。在使用时,需要验证算法的正确性和效率,当然,也要考虑数据的组织形式和算法的具体实现。

计算机算法

这边作者展示了两种点查询的方法:线性查找和二分查找。二分查找借助树结构,大大提升了查找效率。

代码实现

本书使用Python进行代码编写,因为其简单高效,很多GIS方面的插件也支持Python。

如何正确使用此书

本书先从基本的几何开始,后面进阶到空间索引、空间分析和建模。
阅读此书的同时也要着手写代码,两个目标:
1)首先,基于算法理解和代码能力,能够开发面向数据集和应用程序的工具集;
2)其次,当处理地理空间数据时,编码成为了一种习惯

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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