1、地理空间数据处理:Python 实战指南

地理空间数据处理:Python 实战指南

1. 前言

在工作中遇到大量重复性任务后,我开始体会到编程的价值。之后,我重返校园学习生物学,并修读了第一门地理信息系统(GIS)课程,从此便深深爱上了这个领域。我曾为 ArcView GIS 编写扩展程序,还在犹他州立大学的遥感/地理信息系统实验室工作。在那里,我接触到了开源的 UMN MapServer 软件和 GDAL/OGR 库。起初,我并未充分意识到 GDAL/OGR 库的强大功能,但在 C++ 和 C# 代码中使用它后,我逐渐领悟到其价值。

后来,Esri 将 Python 引入 ArcGIS 作为脚本语言,这让我开始喜欢上使用 Python 进行开发,自然也开始用它结合 GDAL 进行工作。我的同事 John Lowry 提议我们联合教授 Python 用于 GIS 的课程,他教学生如何在 ArcGIS 中使用 Python,而我则讲解 GDAL。这门课程很受欢迎,John 离开后,我独自继续教授这门课程。Manning 出版社通过我留在网上的课程材料联系到我,邀请我撰写一本关于使用 Python 结合 GDAL 的书。起初我并无写书的意愿,但最终对教学的热爱促使我接受了这个挑战。我希望这本书能帮助学生、专业人士和爱好者掌握处理地理空间数据的技能。

2. 适合阅读人群

本书适合所有想要学习处理地理空间数据的人。对于刚接触地理空间分析的读者,书中会解释一些 GIS 和遥感的基础知识,让他们明白学习某些内容的原因;而对于有地理空间背景但编程经验不多的人来说,简单易懂的代码示例也能让他们从中受益。

3. 内容组织

本书共分为 13 章,涵盖了地理空间数据和 Pyt

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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