31、地球科学中定向数据的统计分析与MATLAB实现

地球科学中定向数据的统计分析与MATLAB实现

1. 引言

在地球科学领域,分析圆形和球形数据的方法应用广泛。结构地质学家会测量和分析断层面上擦痕的方向;古地磁研究中常运用圆形统计;微观结构研究涉及薄片中颗粒形状和石英c轴方向的分析;古环境学家则通过化石排列重建古水流方向。理论上,地球科学中的定向数据分为两类:严格意义上的定向数据和有方向的数据。前者如河流古水流方向、冰川流动方向,具有真实极性;后者描述轴向数据和线条,如节理方向,无方向感。

有许多关于定向数据统计分析的有用出版物,同时,MATLAB并非分析定向数据的首选,因其未提供相关函数,如计算冯·米塞斯分布的概率分布函数或进行瑞利检验的算法。不过,以下教程将提供简单的MATLAB代码来展示定向数据、计算冯·米塞斯分布并进行简单的统计测试。

2. 图形表示

展示定向数据的经典方法是玫瑰图,它是角度测量的直方图。与条形直方图中条形高度与频率成正比不同,玫瑰图由圆的扇形组成,每个扇形的半径与频率成正比。以下是使用合成数据展示两种玫瑰图的步骤:
1. 加载定向数据文件 directional_1.txt

clear
data_degrees_1 = load('directional_1.txt');
  1. 将角度数据从度转换为弧度:
data_radians_1 = pi*data_degrees_1/180;
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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