地面沉陷

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蔚县矿区地面沉陷的InSAR多维形变监测
河北蔚县是华北地区最大的地下采煤区之一,长期存在采矿塌陷灾害,威胁采矿安全且严重破坏生态环境。基于合成孔径雷达干涉(InSAR)技术,利用61景Sentinel-1A/B干涉宽幅(IW)模式数据监测矿区形变,分析2017—2018年间地表形变空间分布及矿区地表沉降量级及面积。同时采用多维形变时序估计方法,对西细庄矿数据进行二维形变分解,获取其形变时间序列。结果显示,除南留庄井田外,其余三大井田在监测期间均存在不同程度的地面沉陷灾害,整个矿区年沉陷速率超过–10 cm/a的区域达到了2.16 km²。
Brainwebread 从Brainweb下载文件的地址及图像地面实况
Brainwebread(am,ai)获取从Brainweb网站下载的文件地址http://www.cma.mgh.harvard.edu/ibsr/并返回表示图像和地面实况分割的矩阵。am是手动分割图像的地址,例如'C:\'。ai是输入图像的地址,例如'C:\'。i表示Brainweb图像的3D矩阵,q是手动分割的图像。
基于ITShoe进行地面反作用力测量的步态检测代码
此代码库包含MATLAB步态检测代码,用于基于ITShoe(仪表鞋)测量机器人地面反作用力。代码分为以下部分: ITshoe硬件:Arduino微控制器、ESP8266 Wi-Fi模块、逻辑电平转换器和压力传感器。 编码: 测量传感器数据并通过Wi-Fi传输到ROS客户端(Arduino C)。 接收ITshoe数据的代码(ROS)。 分析和处理数据(原始数据→力、步态分离、插值)(MATLAB和C/C++)。 训练和创建神经网络(MATLAB和C/C++)。 该代码库还包含数据(使用ITShoe针对不同地面和步态参数记录的数据)和运行说明。
MATLAB中的避圈法代码-地面自主飞行技术精简注释
MATLAB中的避圈法代码-地面自主飞行技术精简注释,这份代码是为了地面机器人设计的避免碰撞解决方案。它位于自主导航系统的中间级别,连接状态估计和高级计划模块。存储库包含车辆模拟器,无需实际机器人即可运行。代码轻巧优化,支持自主模式和智能操纵杆模式,后者特别适用于导航系统调试。详细视频介绍该代码的功能和操作。