C++Builder结合Matlab在测量数据处理中的应用

根据测量数据处理的特点,通过对C++Builder6.0和MATLAB特点的分析,得出C++Builder6.0和MATLAB语言两者结合,能够大大提高测量数据处理效率。详细介绍了一种以C++Builder为系统开发平台,利用MATLAB进行测量数据处理的过程。并列举平差程序的一部分源码供参考。     

河南省农业气象情报资料处理系统

根据实际业务工作的需要,使用C++Builder可视化开发工具,开发了Windows环境下的河南省农业气象情报资料处理系统,该系统具有报码分析、文本生成和图形显示等功能.     

河南省农业气象情报资料处理系统

根据实际业务工作的需要，使用C＋＋Builder可视化开发工具，开发了Windows环境下的河南省农业气象情报资料处理系统，该系统具有报码分析、文本生成和图形显示等功能。     

VC和Matlab混合编程应用于遥感影像道路的提取

介绍了一种基于COM组件的VC与Matlab混合编程方法,分析了其在小波变换边缘检测中的优势,证明了其在遥感影像处理中的高效性和便利性.     

天地图·河南影像数据关键技术研究

天地图·河南是"天地图"的有机组成部分保质保量实现天地图.河南影像数据一年更新两次目标,需要研究如何快速处理影像数据,提高工作效率,有必要从软件与硬件应用两个方面探讨影像数据处理关键技术。     

基于MATLAB和Dsp Builder的电网信号FIR滤波器设计

针对FIR数字滤波器的基本原理和结构特点,利用DSP Builder技术,将MatLab/Simulink设计工具和QuartusⅡ有效的结合起来,根据电网谐波分析的要求设计了64阶低通FIR滤波器,对该滤波器的性能进行了仿真,并将设计下载到FPGA中进行了硬件测试,测试结果表明：采用该方法设计FIR滤波器简单易行,可缩短设计进程,设计出的滤波器的性能稳定可靠,达到了预期目标。     

ArcGIS Model Builder在历史数据处理中的应用

在智慧潍坊时空大数据与云平台的建设中,需要将历史地形图数据进行数据入库。与传统的地形图人工内业数据入库处理方法相比,基于ArcGISModelBuilder技术对数据处理过程建模,对数据进行自动化处理的做法在作业中具有极大的优势。利用该工具创建了房屋、高程点、控制点等几种地物的自动化处理模型,实现了多种地形图要素的自动化处理,简化了传统的地形图入库作业流程,提高了数据处理效率。该文以潍坊市历史地形图为例,验证了该方法在保证数据质量的同时,能够有效提高数据的生产效率,为历史地形图数据的生产入库提供了切实可行的操作思路和实现工具,同时可为其他地区历史地形图数据入库工作提供参考。     

Evaluating river morphology change with a geomorphic form variation approach

Geomorphic river design strives for natural resilience by encouraging geomorphic form complexity and morphological processes linked to greater habitat diversity. Increasing availability of high-resolution topographic data and spatial feature mapping methods provide advantages for morphological analysis and river restoration planning. We propose and evaluate an approach to quantifying topographic variability of geomorphic form and pixel-level surface roughness resulting from channel planform geometry differences using spatially continuous variety computation applied to component metrics including flow direction, aspect and planform curvature. We define this as the geomorphic form variation (GFV) approach and found it scalable, repeatable and a multi-stage analytical metric for quantifying physical aspects of river-bed topographic variability. GFV may complement process-based morphological feature mapping applications, hydraulic assessment indices and spatial habitat heterogeneity metrics commonly used for ecological quality evaluation and river restoration. The GFV was tested on controlled synthetic channels derived from River Builder software and quasi-controlled sinuous planform flume experiment channels. Component variety metrics respond independently to specific geometric surface changes and are sensitive to multi-scaled morphology change, including coarser-grained sediment distributions of pixel-level surface roughness. GFV showed systematic patterns of change related to the effects of channel geometry, vertical bed feature (pool-bar) frequency and amplitude, and bar size, shape and orientation. Hotspot analysis found that bar margins were major components of topographic complexity, whereas grain-scale variety class maps further supported the multi-stage analytical capability and scalability of the GFV approach. The GFV can provide an overall variety value that may support river restoration decision-making and planning, particularly when geomorphic complexity enhancement is a design objective. Analysing metric variety values with statistically significant hotspot cluster maps and complementary process-based software and mapping applications allows variety correspondence to systematic feature changes to be assessed, providing an analytical approach for river morphology change comparison, channel design and geomorphic process restoration.     

C#与Matlab混合编程技术在数字地震信号处理软件中的应用

Matlab软件具有功能强大的数值计算和数字信号处理功能.C序开发语言.Matlab Builder NE可以将MTALAB函数打包,供所有支持公共语言规范的.NET语言调用.为了充分利用两种语言各自的优势,结合数字信号功率谱分析实例,提出了基于.NET组件的Matlab和C#混合编程方法.该方法能够轻松实现C#环境下...     

基于CLDAS温度适宜度指标空间化方法

为了避免站点观测数据空间插值误差,提高玉米温度适宜度指标空间化精度,本文利用陆面数据同化系统CLDAS逐小时气温同化数据,基于内蒙古玉米动态适宜度计算方法,利用GIS空间分析和建模功能,构建逐日温度适宜度指标的空间化计算模型。该模型根据温度适宜度动态模型计算指定日期的"三基点"温度指标空间分布;结合CLDAS日平均气温空间分布,利用条件函数实现适宜度指标分段空间化计算。以2015年5—8月为例,进行常规气象站点误差检验,结果表明:常规站检验最大绝对误差0.156,90%的站点绝对误差小于0.1;最大相对误差36.9%,70%的站点相对误差不足8%;CLDAS数据很好的把握了5月高温、8月低温的不利影响,适宜度为0。基于CLDAS气温拟合数据的温度适宜度模型流程清晰实用,适宜度指标空间化精度较高。