Gps的GPRMC数据格式详解及要注意的地方

GPRMC数据格式如下:
$GPRMC,014600.00,A,2237.496474,N,11356.089515,E,0.0,225.5,310518,2.3,W,A*23

其中,每个字段的描述如下:

field 0:$GPRMC, 格式ID,表示该格式为建议的最低特定GPS / TRANSIT数据(RMC)推荐最低定位信息
field 1: UTC时间, 格式hhmmss.ssss,代表时分秒.毫秒
field 2: 状态 A:代表定位成功 V:代表定位失败 
field 3: 纬度 ddmm.mmmmmm 度格式(如果前导位数不足,则用0填充)
field 4: 纬度 N(北纬)  S(南纬)
field 5: 经度 dddmm.mmmmmm 度格式(如果前导位数不足,则用0填充)
field 6: 经度 E(东经) W(西经)
field 7: 速度(也为1.852 km / h)
field 8: 方位角,度(二维方向,等效于二维罗盘)
field 9: UTC日期 DDMMYY 天月年
field 10: 磁偏角(000-180)度,如果前导位数不足,则用0填充)
field 11: 磁偏角方向E =东W =西
field 12: 模式,A =自动,D =差分,E =估计,AND =无效数据(3.0协议内容)
field 13: 校验和

注意:

如果字段4的值等于N,则字段3的值等于 ddmm.mmmmmm;
如果字段4的值等于S,则字段3的值等于 -ddmm.mmmmmm;
如果字段6的值等于E,则字段5的值等于 ddmm.mmmmmm;
如果字段6的值等于W,则字段5的值等于 -ddmm.mmmmmm;

注意2:

十进制北纬度数 = dd + mm.mmmmmm/60;
十进制南纬度数 = -(dd + mm.mmmmmm/60);
十进制东经度数 = ddd + mm.mmmmmm/60;
十进制西经度数 = -(ddd + mm.mmmmmm/60);

地图定位通常以十进制使用。

转载请注明出处:http://www.wolfnx.com/2017/05/27/GpsGPRMCDescription

作者 : wolfnx
邮箱 : wolfnx@outlook.com
邮箱2 : lostnx@gmail.com

以下是彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例: 1. PSNR(峰值信噪比): ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM(结构相似性指数): ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS(感知相似性指标):需要下载并使用LPIPS库,源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000(CIE 2000色差公式):需要下载并使用CIEDE2000库,源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码,用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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