摄影测量学

使用 Python 实现摄影测量学双像解析光束法，提供准确的结果和中误差精度，实验数据包含在程序包中，打开程序即可运行。

这篇文章讲述了使用Matlab编写摄影测量中的前方交会程序的基础知识和方法。前方交会是测量中常用的一种技术，利用Matlab编程可以实现更高效和精确的测量结果。深入探讨了程序设计的步骤和关键要点，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

中南大学摄影测量编程单像点空间后方交会与前方交会技术在C++和matlab中的优化应用。

利用形态学方法实现叶片面积和周长的测量是一种有效的技术手段，特别适用于matlab环境下的应用。这种方法结合了图像处理和数学建模，能够精确计算叶子的形状特征。

本研究使用测鼻法测量鼻长和鼻宽，以探讨成人鼻腔的种族形态学分类。样本包括600名年龄介于18至32岁之间的青年，通过自我调查问卷收集数据并建立种族背景。研究发现，Tiv族与Idoma族在鼻宽度上存在显著差异（p = 0.001），Tiv族的平均值显著高于Idoma族。此外，男性在鼻长、鼻宽和鼻指数上均显著高于女性（p < 0>

在图6.14中，单行道类别聚合模式示例展示了类别描述和部门描述在类别级别的定义，字段名称与基础表中的维表命名保持一致。UPC号码、包装尺寸和滋味等特定维度不在此级别内，并且不应出现在类别表中。缩减的维表对于聚合导航至关重要，因为系统目录描述能够提供任何聚合级别的范围。换句话说，通过查询系统目录表，我们能够获取其目录描述和部门描述。如果查询的是产品的滋味，我们将立即了解到当前聚合级别无法满足需求，需要聚合导航器在其他地方查找。缩减的维表的吸引力还在于避免了在原始维表中为所有在更高聚合级别上不支持的维度实体填写null值。因此，在类别表中不需要填写滋味和包装尺寸字段的null值，也无需在应用程序中对这些null值进行处理。尽管我们专注于缩减的维表，但是在构建高级别聚合时，事实表中的度量数目也会随之变化。大多数基本的可加度量如销售额、销售数量和成本额将存在于各个聚合级别上，但是一些维度如促销和一些事实如促销成本将仅在基础级别上存在，并在聚合表中被删除。简化的设计要求#2仅创建此类聚合事实表，完全删除特定维度，而不是仅简单地缩减。例如，在零售销售事实表中，地址或店铺维度可以完全删除。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

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