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已知平面上两点的极坐标（极角单位为度），求两点之间的距离，结果保留3位小数。 提示：设A(ρ1,θ1),B(ρ2,θ2) 则根据余弦定理可得 输入样例1：1 0 1 90 输出样例1：1.414 输入样例2：1 0 2 60 输出样例2：1.732

时间: 2024-11-12 18:44:24 浏览: 126
在平面直角坐标系中，给定两个点A(ρ1, θ1)和B(ρ2, θ2)的极坐标，它们之间的欧几里得距离可以通过下面的公式计算： \[ d = \sqrt{(\rho_1 \cdot \cos(\theta_1 - \theta_2))^2 + (\rho_1 \cdot \sin(\theta_1 - \theta_2))^2} \] 这里，我们使用了余弦定理，因为极坐标转换到直角坐标后，x轴对应于余弦值，y轴对应于正弦值。首先，我们需要将极坐标转换为直角坐标（x, y），然后应用欧氏距离公式。 对于输入样例1 (1, 0, 1, 90)，即点A在原点，点B与x轴正方向成90度角，显然构成一个45度角的直角三角形，所以d = ρ1 = 1. 对于输入样例2 (1, 0, 2, 60)，即点A在原点，点B与x轴正方向成60度角，我们可以计算出角度差，然后代入公式。 假设我们有一个函数`distance_in_cartesian(rho1, theta1, rho2, theta2)`来进行计算，对于输入1和2，可以分别像下面这样计算： 输入1: ```python distance_1 = distance_in_cartesian(1, 0, 1, 90) ``` 输出1: ```markdown distance_1 ≈ 1.000 (因为A与B共线，实际长度就是ρ1) ``` 输入2: ```python angle_diff = calculate_angle_difference(0, 60) distance_2 = distance_in_cartesian(1, 0, 2, angle_diff) ``` 输出2: ```markdown distance_2 ≈ 1.414 (由于60度角，是一个等边三角形的一半) ``` 现在给出这两个例子的结果： 输出样例1: `1.000` (四舍五入至三位小数) 输出样例2: `1.414` (保留三位小数)
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// Set_PWM(L_PWM,R_PWM);//PWM波驱动电机 // delay_ms(500); } } //5ms定时中断 void TIMER_0_INST_IRQHandler(void) { if(DL_TimerA_getPendingInterrupt(TIMER_0_INST)) { if(DL_TIMER_IIDX_ZERO) { // //LED_Flash(100);//led闪烁 Key();//获取当前BLS按键状态，单击后电机转过45° // //L_PWM=Calculate_MA_Angle_PWM(ATarget_angle); R_PWM=Calculate_MB_Angle_PWM(BTarget_angle); Set_PWM(L_PWM,R_PWM);//PWM波驱动电机 //R_PWM=Calculate_target(180);//设置电机每分钟60转 //Set_PWM(L_PWM,R_PWM);//PWM波驱动电机 } } } 这是我代码的主函数#include "motor.h" #include <math.h> #include <stdlib.h> // --- 硬件参数 #define STEPS_PER_REVOLUTION 200 // 电机物理参数: 电机转一圈(360度)需要的步数。1.8度步进角 = 360/1.8 = 200步。 #define MICROSTEPS 16 // 驱动器参数: 驱动器设置的细分数。细分越高，转动越平滑，但对单片机性能要求也越高。 #define PWM_CLOCK_FREQ 10000000 // --- 系统参数 --- #define ISR_INTERVAL_S 0.005f // 中断调用周期(秒)。 // --- 恒定转速参数 (修改部分) --- #define CONSTANT_SPEED_RPM 10 // 目标恒定转速，替代原来的快慢速切换 #define START_SPEED_RPM 3 // 启动速度，避免丢步 #define ACCELERATION_TIME_MS 200 // 加速时间200ms #define ACCELERATION_STEPS ((int)(ACCELERATION_TIME_MS / (ISR_INTERVAL_S * 1000))) // 加速需要的中断次数 // 全局常量：预先计算出"每转一度需要多少个脉冲"，方便后续直接使用。 // 公式: (总步数/圈 * 细分数) / 360度/圈 const float PULSES_PER_DEGREE = (STEPS_PER_REVOLUTION * MICROSTEPS) / 360.0f; int Calculate_target(int Target) { if (Target==0) return 0;//如果目标值为0，直接返回0失能电机 // 方向由Target的符号决定，数值部分表示转速（RPM） int direction = (Target >= 0) ? 1 : -1; float speed = (float)ABS(Target); // 转速绝对值（RPM） // 计算每转需要的总步数（考虑细分） float stepsPerRevolution = STEPS_PER_REVOLUTION * MICROSTEPS; // 计算每秒需要的步数（SPM: Steps Per Minute -> SPS: Steps Per Second） float stepsPerSecond = (speed * stepsPerRevolution) / 60.0f; // 计算PWM频率（Hz）：每秒需要的脉冲数 float pwmFrequency = stepsPerSecond; // 计算对应的PWM周期值（Period_PWM_Count） // 周期值 = PWM时钟频率 / PWM目标频率 - 1 uint16_t periodValue = (uint16_t)((PWM_CLOCK_FREQ / pwmFrequency) - 1); // 确保计算结果在有效范围内（0-65535） if (periodValue > 65535) { periodValue = 65535; // 限制最大值 } // 返回带方向的周期值 return direction * periodValue; } /** * @brief 将 RPM (每分钟转速) 转换为PWM定时器需要的周期计数值(LoadValue) * @param rpm 目标转速 * @return int 返回给PWM定时器设置的周期值。该值越大，PWM频率越低，电机转速越慢。 */ static int rpm_to_pwm_period(int rpm) { // 如果速度为0，不产生脉冲，直接返回0 if (rpm <= 0) return 0; // 1. 将 RPM (转/分钟) 转换为 RPS (转/秒) float rps = (float)rpm / 60.0f; // 2. 将 RPS (转/秒) 转换为 Steps-per-second (脉冲数/秒) float steps_per_second = rps * STEPS_PER_REVOLUTION * MICROSTEPS; // 3. 脉冲数/秒 就是PWM的频率(Hz) // 4. 根据PWM频率和时钟频率，计算定时器周期值。公式: Period = ClockFreq / PwmFreq - 1 return (int)((PWM_CLOCK_FREQ / steps_per_second) - 1); } /** * @brief 计算电机A(左)为到达目标角度所需要的PWM控制值 - 恒定转速版本（带加速） * @param target_angle 电机A的目标绝对角度 (单位: 度) * @return int 带符号的PWM周期值。 * - 正数: 表示正转，数值为PWM周期值。 * - 负数: 表示反转，数值的绝对值为PWM周期值。 * - 0: 表示停止。 */ int Calculate_MA_Angle_PWM(float target_angle) { // 电机A的私有状态变量。使用'static'关键字，使得它们的值在函数多次调用之间得以保持。 static float s_ma_current_target_angle = -999.0f; // 初始化为特殊值，避免启动误动作 static float s_ma_current_assumed_angle = 0.0f; // 内部追踪的电机当前假定位置（伪闭环） static long s_ma_pulses_remaining = 0; // 本次运动还剩余多少脉冲需要发送 static int s_ma_direction = 0; // 运动方向: 1=正, -1=反, 0=停 static float s_ma_pulse_accumulator = 0.0f; // 脉冲累加器，用于补偿浮点运算的精度损失 static int s_ma_acceleration_counter = 0; // 加速计数器 static int s_ma_first_call = 1; // 首次调用标志 // 首次调用特殊处理 - 避免启动震动 if (s_ma_first_call) { s_ma_first_call = 0; s_ma_current_target_angle = target_angle; s_ma_current_assumed_angle = target_angle; // 假设启动时已经在目标位置 return 0; // 首次调用不产生任何运动 } // 步骤 1: 检查目标角度是否发生变化。如果变了，就规划一次新的运动。 if (target_angle != s_ma_current_target_angle) { s_ma_current_target_angle = target_angle; // 锁定新目标 // 从上一次运动的终点，计算到新目标需要移动的角度 float angle_to_move = target_angle - s_ma_current_assumed_angle; // 如果移动角度太小（小于0.1度），直接跳转，不执行运动 if (fabs(angle_to_move) < 0.1f) { s_ma_current_assumed_angle = target_angle; s_ma_pulses_remaining = 0; s_ma_direction = 0; return 0; } // 计算总脉冲数 s_ma_pulses_remaining = (long)(fabs(angle_to_move) * PULSES_PER_DEGREE); // 重置脉冲累加器和加速计数器 s_ma_pulse_accumulator = 0.0f; s_ma_acceleration_counter = 0; // 根据移动角度的正负，确定方向 s_ma_direction = (angle_to_move > 0) ? 1 : ((angle_to_move < 0) ? -1 : 0); } // 步骤 2: 如果还有脉冲需要发送，就执行运动控制逻辑。 if (s_ma_pulses_remaining > 0) { // 计算当前应该使用的转速（平滑加速） int current_speed_rpm; if (s_ma_acceleration_counter < ACCELERATION_STEPS) { // 加速阶段：从启动速度线性加速到目标速度 float acceleration_progress = (float)s_ma_acceleration_counter / ACCELERATION_STEPS; current_speed_rpm = (int)(START_SPEED_RPM + (CONSTANT_SPEED_RPM - START_SPEED_RPM) * acceleration_progress); s_ma_acceleration_counter++; } else { // 恒速阶段 current_speed_rpm = CONSTANT_SPEED_RPM; } // 根据当前速度，计算在这个中断周期内(5ms)，理论上应发送多少个脉冲（可能是小数） float steps_per_second = (current_speed_rpm * (STEPS_PER_REVOLUTION * MICROSTEPS)) / 60.0f; float pulses_to_send_float = steps_per_second * ISR_INTERVAL_S; // 使用累加器，将每次计算出的小数脉冲累加起来 s_ma_pulse_accumulator += pulses_to_send_float; // 从累加器中取出整数部分作为本次中断实际要发送的脉冲数 long pulses_this_interval = (long)s_ma_pulse_accumulator; if (pulses_this_interval > 0) { s_ma_pulse_accumulator -= pulses_this_interval; // 累加器减去已发送的部分，保留小数 s_ma_pulses_remaining -= pulses_this_interval; // 总剩余脉冲数也减去相应部分 } // 步骤 3: 检查运动是否完成 if (s_ma_pulses_remaining <= 0) { s_ma_pulses_remaining = 0; // 清零，防止负数 s_ma_direction = 0; // 停止 s_ma_acceleration_counter = 0; // 重置加速计数器 // 到达目标！更新电机的假定位置为当前目标位置。这是伪闭环的关键。 s_ma_current_assumed_angle = s_ma_current_target_angle; return 0; // 返回0，命令Set_PWM函数停止电机 } // 如果运动未完成，返回带方向的速度指令 return s_ma_direction * rpm_to_pwm_period(current_speed_rpm); } // 如果没有运动（已到达或无新指令），返回0 return 0; } /** * @brief 计算电机B(右)为到达目标角度所需要的PWM控制值 - 恒定转速版本（带加速） * @note 此函数逻辑与Calculate_MA_Angle_PWM完全相同，但使用独立的static变量， * 从而实现对电机B的独立状态追踪和控制。 */ int Calculate_MB_Angle_PWM(float target_angle) { // 电机B的私有状态变量 (与电机A的完全独立) static float s_mb_current_target_angle = -999.0f; // 初始化为特殊值 static float s_mb_current_assumed_angle = 0.0f; static long s_mb_pulses_remaining = 0; static int s_mb_direction = 0; static float s_mb_pulse_accumulator = 0.0f; static int s_mb_acceleration_counter = 0; static int s_mb_first_call = 1; // 首次调用标志 // 首次调用特殊处理 - 避免启动震动 if (s_mb_first_call) { s_mb_first_call = 0; s_mb_current_target_angle = target_angle; s_mb_current_assumed_angle = target_angle; // 假设启动时已经在目标位置 return 0; // 首次调用不产生任何运动 } if (target_angle != s_mb_current_target_angle) { s_mb_current_target_angle = target_angle; float angle_to_move = target_angle - s_mb_current_assumed_angle; // 如果移动角度太小，直接跳转 if (fabs(angle_to_move) < 0.1f) { s_mb_current_assumed_angle = target_angle; s_mb_pulses_remaining = 0; s_mb_direction = 0; return 0; } s_mb_pulses_remaining = (long)(fabs(angle_to_move) * PULSES_PER_DEGREE); s_mb_pulse_accumulator = 0.0f; s_mb_acceleration_counter = 0; s_mb_direction = (angle_to_move > 0) ? 1 : ((angle_to_move < 0) ? -1 : 0); } if (s_mb_pulses_remaining > 0) { // 计算当前应该使用的转速（平滑加速） int current_speed_rpm; if (s_mb_acceleration_counter < ACCELERATION_STEPS) { // 加速阶段：从启动速度线性加速到目标速度 float acceleration_progress = (float)s_mb_acceleration_counter / ACCELERATION_STEPS; current_speed_rpm = (int)(START_SPEED_RPM + (CONSTANT_SPEED_RPM - START_SPEED_RPM) * acceleration_progress); s_mb_acceleration_counter++; } else { // 恒速阶段 current_speed_rpm = CONSTANT_SPEED_RPM; } float steps_per_second = (current_speed_rpm * (STEPS_PER_REVOLUTION * MICROSTEPS)) / 60.0f; float pulses_to_send_float = steps_per_second * ISR_INTERVAL_S; s_mb_pulse_accumulator += pulses_to_send_float; long pulses_this_interval = (long)s_mb_pulse_accumulator; if (pulses_this_interval > 0) { s_mb_pulse_accumulator -= pulses_this_interval; s_mb_pulses_remaining -= pulses_this_interval; } if (s_mb_pulses_remaining <= 0) { s_mb_pulses_remaining = 0; s_mb_direction = 0; s_mb_acceleration_counter = 0; // 重置加速计数器 s_mb_current_assumed_angle = s_mb_current_target_angle; return 0; } return s_mb_direction * rpm_to_pwm_period(current_speed_rpm); } return 0; } // ============================================================================== // 5. 底层硬件驱动函数 // ============================================================================== /** * @brief 步进电机底层驱动函数 - 改进版（避免频繁使能/失能） * @param L_Target 左电机(A)的控制指令，由Calculate_MA_Angle_PWM()生成。 * @param R_Target 右电机(B)的控制指令，由Calculate_MB_Angle_PWM()生成。 * @details * - 根据指令值的正负号设置电机方向。 * - 根据指令值的绝对值设置PWM频率（即电机速度）。 * - 指令值为0时，停止PWM输出但保持使能，通过设置占空比为0来完全停止脉冲。 */ void Set_PWM(int L_Target, int R_Target) { // --- 左电机(A)控制 --- if(L_Target > 0) // 指令为正数: 正转 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MA_PIN); // 1. 打开电机A的使能 DL_GPIO_setPins(DIR_PORT, DIR_A_PIN); // 2. 设置电机A的方向为正转 DL_TimerA_setLoadValue(PWM_0_INST, abs(L_Target)); // 3. 设置PWM周期，决定转速 DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST, abs(L_Target/2), GPIO_PWM_0_C0_IDX); // 4. 设置比较值，产生50%占空比方波 } else if(L_Target < 0) // 指令为负数: 反转 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MA_PIN); // 1. 打开电机A的使能 DL_GPIO_clearPins(DIR_PORT, DIR_A_PIN); // 2. 设置电机A的方向为反转 DL_TimerA_setLoadValue(PWM_0_INST, abs(L_Target)); DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST, abs(L_Target/2), GPIO_PWM_0_C0_IDX); } else // 指令为0: 停止但保持使能 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MA_PIN); // 保持电机A的使能，不失能 // 通过设置占空比为0来完全停止PWM输出，没有脉冲产生 DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_0_INST, 0, GPIO_PWM_0_C0_IDX); // 占空比为0，完全无输出 // 周期值可以保持之前的值，或者设置一个固定值 DL_TimerA_setLoadValue(PWM_0_INST, 1000); // 设置一个固定的周期值 } // --- 右电机(B)控制 --- if(R_Target > 0) // 指令为正数: 正转 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MB_PIN); DL_GPIO_setPins(DIR_PORT, DIR_B_PIN); DL_TimerG_setLoadValue(PWM_1_INST, abs(R_Target)); DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_1_INST, abs(R_Target/2), GPIO_PWM_1_C1_IDX); } else if(R_Target < 0) // 指令为负数: 反转 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MB_PIN); DL_GPIO_clearPins(DIR_PORT, DIR_B_PIN); DL_TimerG_setLoadValue(PWM_1_INST, abs(R_Target)); DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_1_INST, abs(R_Target/2), GPIO_PWM_1_C1_IDX); } else // 指令为0: 停止但保持使能 { DL_GPIO_setPins(EN_PORT, EN_MB_PIN); // 保持电机B的使能，不失能 // 通过设置占空比为0来完全停止PWM输出 DL_Timer_setCaptureCompareValue(PWM_1_INST, 0, GPIO_PWM_1_C1_IDX); // 占空比为0，完全无输出 DL_TimerG_setLoadValue(PWM_1_INST, 1000); // 设置一个固定的周期值 } } 这是步进电机驱动函数，现在我要控制它转动角度，但加上按键控制会变得很慢#include "key.h" extern float ATarget_angle,BTarget_angle; /************************************************************************** Function: Key scan Input : Double click the waiting time Output : 0：No action；1：click；2：Double click 函数功能：按键扫描 入口参数：双击等待时间 返回 值：按键状态 0：无动作 1：单击 2：双击 **************************************************************************/ u8 click_N_Double (u8 time) { static u8 flag_key,count_key,double_key=0; static u16 count_single,Forever_count; if(DL_GPIO_readPins(KEY_PORT,KEY_key_PIN)>0) Forever_count++; //长按标志位未置1 else Forever_count=0; if((DL_GPIO_readPins(KEY_PORT,KEY_key_PIN)>0)&&0==flag_key) flag_key=1; //第一次按下 if(0==count_key) { if(flag_key==1) { double_key++; count_key=1; //标记按下一次 } if(double_key==3) { //按下两次 double_key=0; count_single=0; return 2; //双击执行的指令 } } if(0==DL_GPIO_readPins(KEY_PORT,KEY_key_PIN)) flag_key=0,count_key=0; if(1==double_key) { count_single++; if(count_single>time&&Forever_count<time) { double_key=0; count_single=0; //超时不标记为双击 return 1;//单击执行的指令 } if(Forever_count>time) { double_key=0; count_single=0; } } return 0; } /************************************************************************** Function: Long press detection Input : none Output : 0：No action；1：Long press for 2 seconds； 函数功能：长按检测 入口参数：无 返回 值：按键状态 0：无动作 1：长按2s **************************************************************************/ u8 Long_Press(void) { static u16 Long_Press_count,Long_Press; if(Long_Press==0&&KEY==0) Long_Press_count++; //长按标志位未置1 else Long_Press_count=0; if(Long_Press_count>200) //10ms扫描一次 { Long_Press=1; Long_Press_count=0; return 1; } if(Long_Press==1) //长按标志位置1 { Long_Press=0; } return 0; } void Key(void) { u8 tmp,tmp2; tmp=click_N_Double(50); if(tmp==1)//单击电机转过45° { ATarget_angle+=45; BTarget_angle+=90; } } 这是按键代码，现在我想改一个方案，解决这个问题，并且能控制舵机画出一个·半径为6cm的圆

然而，单个舵机只能在一个平面内转动，所以两个舵机构成的是极坐标系统（或类似摇臂的结构）？或者我们假设是笛卡尔坐标系？通常，绘图仪使用两个舵机分别控制笔的X和Y方向移动（通过连杆机构）。 但这里我们需要...

感觉被你变复杂了，不如你把官方代码详细注释一下给我吧#include <stdio.h> #include <string.h> void transform(int *arry, int col_row) { //找到最大值 int max = arry[0], max_idx; for (int i = 0; i < col_row * col_row; i++) { if (max < arry[i]) max = arry[i];//找出最大数 max_idx = i; } //行列相乘得到总数量，除以2后加1则为中心点（暂时不考虑偶数的情况） int center_idx = (col_row * col_row) / 2; int tmp = arry[cen ter_idx]; arry[center_idx] = arry[max_idx]; arry[max_idx] = tmp; //找到四个最小值 int min_idx[4]; for (int i = 0; i < 4; i++) {//循环4次获取到最小值 int min_tmp = arry[col_row * col_row - 1]; for (int j = 0; j < col_row * col_row; j++) {//遍历所有数据，逐个比较获取最小值 int k = 0; for (; k < i; k++) {//但是要注意如果某个下标的数据已经是获取过的最小值,则不能进行判断（因为这个肯定是最小的） if (j == min_idx[k]) break; } if (k != i) { continue; }//k和i不同表示j这个坐标已经是找到的最小的几个数字之一，则找下一个判断 if (min_tmp > arry[j]) { // 相当于在剩下的数中找到最小的那个数字 min_tmp = arry[j]; min_idx[i] = j; //并且记录这个数字的位置 } } } int change_idx[4];//先计算四个角的下标，便于后边进行交换 change_idx[0] = 0;//第一个要置换的数据的下标，也就是左上角 change_idx[1] = col_row - 1;//第二个要置换的数据的下标，也就是右上角 change_idx[2] = col_row * (col_row - 1);//第一个要置换的数据的下标，也就是左下角 change_idx[3] = (col_row * col_row) - 1;//第一个要置换的数据的下标，也就是右下角 for (int i = 0; i < 4; i++) { int tmp = arry[change_idx[i]]; arry[change_idx[i]] = arry[min_idx[i]]; arry[min_idx[i]] = tmp; } return ; } int main() { int arry[5][5]; printf("Please enter a 5x5 matrix: \n"); for (int i = 0; i < 5; i++) { for (int j = 0; j < 5; j++) { scanf_s("%d", &arry[i][j]); } } transform(*arry, 5);//将二维数组当做一维数组传入处理，并且传入行列数 printf("\n"); for (int i = 0; i < 5; i++) { for (int j = 0; j < 5; j++) { printf("%d ", arry[i][j]); } printf("\n"); } system("pause"); return 0; }

3. **四个极小值得定位捕捉** : - 我们需要跟踪已经确认过的最少四位成员以防误判； - 排除掉所有先前已经被选择过的目标之后再从中挑出新的最佳选项加入列表之中等待下一步骤的应用； - 最终获得了符合预期特征...

const resetPath = (event: any) => { let ww = event.target.naturalWidth; let wh = event.target.naturalHeight; let heightPath = [new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[0].lat, ticketForm.rectanglePath[0].lng), new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[1].lat, ticketForm.rectanglePath[1].lng)]; let widthPath = [new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[1].lat, ticketForm.rectanglePath[1].lng), new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[2].lat, ticketForm.rectanglePath[2].lng)]; let width = computeDistance(widthPath); let height = computeDistance(heightPath); console.log( new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[0].lat, ticketForm.rectanglePath[0].lng))//t {lat: 32.3665489912711, lng: 119.48239920608155, height: 0} let newPath = TMap.geometry.computeDestination( new TMap.LatLng(ticketForm.rectanglePath[0].lat, ticketForm.rectanglePath[0].lng),0,width * (wh / ww) ) console.log(newPath)//t {lat: 32.37981715793211, lng: 119.4823992060816, height: 0} //由于lng数据不准，只能去取最后的lat（lng在正北方，应该与传入参数的lng一致，但是却得到的数据不同） ticketForm.rectanglePath[1].lat = newPath.lat; ticketForm.rectanglePath[2].lat = newPath.lat; }为什么TMap.geometry.computeDestination会坐标偏移，腾讯地图有提供解决方案吗

他们使用了computeDistance方法，这可能返回的是两点之间的直线距离，但在地理坐标系中，计算距离可能需要考虑地球曲率，使用大圆距离或其他算法。如果computeDistance返回的是平面距离而非球面距离，那么在计算目标...
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【地球科学与遥感】基于Google Earth Engine的哨兵2号数据分析：研究区域NDVI、LST及城市热岛效应评估系统设计

内容概要：本文档提供了一套完整的Python脚本，利用Google Earth Engine (GEE) API对哨兵2号卫星影像进行处理与分析。首先，导入必要的库（如ee、geemap、geopandas），并通过Google Drive加载GeoJSON文件定义研究区域。接着，对哨兵2号Harmonized数据进行预处理，包括云掩膜、日期筛选和区域过滤。然后，基于红波段和近红外波段计算归一化植被指数（NDVI），并进一步推算地表温度（LST）。最后，通过计算研究区域内的LST均值和标准差，构建标准化城市热岛指数（UHI）和城市热场变异指数（UTFVI），并将其可视化于交互式地图中。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，特别是从事环境监测、城市规划或气候变化相关领域的工作者。 使用场景及目标：① 对特定区域内的植被覆盖和地表温度进行动态监测；② 分析城市热岛效应及其空间分布特征；③ 辅助城市规划和环境管理决策，提高应对气候变化的能力。 阅读建议：此资源侧重于实际应用中的遥感数据分析流程，建议读者熟悉Python编程语言和GEE平台的基本操作，同时结合具体的科学问题来理解和实践代码中的各个步骤。在学习过程中应关注数据处理逻辑与方法论的应用，确保能够独立完成类似的数据分析任务。
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17页无人机俯仰姿态保持模糊PID控制设计报告：'仿真模型与性能改善'

基于模糊PID控制的无人机俯仰姿态精确保持设计及其性能优化。首先，建立了一款固定翼无人机的状态空间数学模型，并基于传统PID控制方法设计了初步的俯仰姿态控制律。然而，针对常规PID控制在复杂环境下的局限性，文中引入了模糊自适应PID控制方法，实现了对无人机俯仰姿态更为精准和平稳的控制。通过仿真实验验证，模糊PID控制显著减少了俯仰角单位阶跃响应的调节时间与超调量，降低了俯仰角速率的峰值，从而提高了无人机的飞行性能和稳定性。 适合人群：从事无人机技术研发的专业人士、自动化控制领域的研究人员以及对智能控制算法感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要提升无人机飞行稳定性和性能的研究项目，旨在解决复杂环境中无人机姿态控制的问题，提供一种有效的解决方案。 其他说明：文中还讨论了未来智能控制算法在无人机领域的潜在应用和发展方向，强调了模糊控制、神经网络控制等技术的重要性和前景。
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Pandas TA：120+技术分析指标的Python 3 Pandas扩展

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a Pandas TA 是 Python 3 中一款简单易用的技术分析库，它基于 Pandas 库开发，集成了 120 多种指标及实用功能。涵盖诸多常见指标，比如简单移动平均线（sma）、移动平均线收敛发散指标（macd）、赫尔指数移动平均线（hma）、布林带（bband）、动平衡量（obv）、Aroon 及 Aroon 振荡器（阿隆）、挤压等。产品优势在于拥有 120 多个指标与实用功能，若指标有通用性，与事实紧密关联。追求速度的话，借助 DataFrame 策略方法，能轻松实现多处理功能，使用起来十分便捷。
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汽车智能化领域的线控转向失效容错差动转向控制技术研究与应用

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