字符串NDS_trim.h

博客给出了一系列字符串处理的代码实现,包括对字符串去头尾空白字符、字符串大小写转换,以及字符串与任意类型的相互转换等操作。同时提到新增加了字符串转换成T类型的操作函数,但存在任意类型转成字符串时的格式化问题尚未解决。


#ifndef _NDS_TRIM_H
#define _NDS_TRIM_H

#include <string>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <cctype>
using namespace std;

namespace NDS
{

inline string& ltrim(string &ss, int (*pf)(int)=isspace)
{
   string::iterator p=find_if(ss.begin(),ss.end(),not1(ptr_fun(pf)));
   ss.erase(ss.begin(),p);
   return ss;
}

inline string& rtrim(string &ss, int (*pf)(int)=isspace)
{
   string::reverse_iterator p=find_if(ss.rbegin(),ss.rend(),not1(ptr_fun(pf)));
   ss.erase(p.base(),ss.end());
   return ss;
}

inline string& trim(string &st)
{
   ltrim(rtrim(st));
   return st;
}

inline void stringupper(string& str)
{
   for (string::iterator i=str.begin();i!=str.end();i++)
       *i=toupper(*i);
}

inline void stringlower(string& str)
{
   for (string::iterator i=str.begin();i!=str.end();i++)
       *i=tolower(*i);
}

template <typename T> inline const string to_string(const T& v)
{
   ostringstream os;
   os<<v;
   return os.str();
}

template <typename T> inline const T from_string(const string& v)
{
   istringstream is(v);
   T t;
   is>>t;
   return t;
}

template <typename T> inline void from_string(T& t, const string& v)
{
   istringstream is(v);
   is>>t;
}

}

#endif

对字符串string去头尾空白字符的操作,新增加了字符串转换成T类型的操作函数。
有一点尚未解决,是任意类型转成字符串时的格式化问题。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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