24、利用合成孔径雷达极化技术进行海洋和沿海区域信息检索

利用合成孔径雷达极化技术进行海洋和沿海区域信息检索

1. PolSAR成像模式

过去几十年里,发射了许多SAR卫星,它们以不同的微波波长从地球表面获取信息,并采用不同的极化和成像模式。由于极化SAR能提供关于观测场景物理特性和过程的可靠、详细且有价值的信息,近年来已发射了一些星载极化任务,未来几年也有相关计划,比如BIOMASS任务,它将配备P波段SAR,专注于森林生物量的全球分布。以下是主要的星载极化SAR任务概述:
| 任务/SAR | 机构 | 发射时间 | 模式 | 频段 | NESZ (dB) | 空间分辨率 (斜距 x 方位) (m) | 覆盖面积 (距离 x 方位) (km) |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| Radarsat - 2 | CSA | 2007 | DP, FP | C | -36.5 ± 3 | 5.2 × 7.6 | 25 × 25 |
| CSK | ASI | 2007 | DP | X | ≤ -22 | 15 × 15 | 30 × 30 |
| TerraSAR - X | DLR | 2007 | DP, FP | X | -19 — -26 | 1.2 × 2.2 | 10 × 5 |
| RISAT - 1 | ISRO | 2012 | DP, CP, FP | C | ≤ -19 | 4 × 9 | 25 × 25 |
| Alos PalSAR - 2 | JAXA | 2014 | DP, CP, FP | L | -28 | 10 × 10 | 30 × 30 |
| Sentinel - 1 | ESA | 2014 | DP | C |

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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