地表形变主要表现为地震形变、地面沉降（地下水/油气开采、矿区塌陷等）、山体滑坡、冰川流动、活火山隆起或者下沉、地壳断层运动等。这些地表形变现象与人类活动息息相关，掌握这些地表形变信息显得尤为重要。合成孔径雷达干涉测量—InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术逐渐成熟并得到了工程化应用，已经成为地表形变监测的主要技术手段，在全球及区域性地形测图
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2024-04-15 17:23:18
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合成孔径雷达干涉测量—InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术逐渐成熟并得到了工程化应用，已经成为地表形变监测的主要技术手段，在全球及区域性地形测图、大尺度地表形变监测中得到广泛应用，如地震前后的地表形变监测，由于地下水过度开采等因素造成的城市地面沉降，铁路/高铁/地铁建设项目对沿线地表产生的影响，冰川移动监测，采矿区塌陷监测等。InSAR技
# 使用 Python 实现“干涉”的基础教程
作为一名开发者，你可能会听说过“干涉”这一概念。干涉在不同的领域中有不同的含义，但在这里，我们将涉及的是与声音或光波干涉相关的简单模拟。本文将带你逐步实现这个过程。
## 实现流程
为了实现干涉效果，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
原创
2024-09-08 05:56:13
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一、原理介绍径向剪切，产生的两个波面的变形相同，但其中的一个波面大于另一个波面。径向剪切干涉仪原理如图所示： 图1 径向剪切干涉仪原理 入射光经径向剪切干涉仪后分光镜或类似光学器件分成两束光：一束光经过由透镜等光学元件组成的扩束系统，原始待测光束被扩束后形成与待测光束具有相同光场分布但口径被放大的扩束光束出射；另一束光经过相应的缩束系统，此时原始待测光束被缩束后形成与待测光束具有相同光场分布但口径
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2024-01-08 15:09:37
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从本篇开始，此专题介绍的SAR成像不局限于单次成像。后面主要介绍双基以及多基（包括多航过）成像原理及算法。合成孔径雷达（SAR）是一种主动式的微波探测设备，它的回波记录了目标或地物的散射强度信息和相位信息，散射强度反映了目标地物属性（含水量、粗糙度、地物类型等），相位信息则蕴含了雷达与目标之间的距离信息。实际上，成像是地面三维空间到二维SAR图像的映射，因此在距离向-方位向外，还有一个高度向（垂直
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2024-08-02 17:03:15
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。1、10/13/2020,2.2平行平板的多光束干涉,概述 双光束干涉的不足与多光束干涉 2.2.1 平行平板多光束的光场分布 2.2.2 平行平板多光束的光强分布 2.2.3 多光束干涉图样特点 2.2.4 透射光的特点,10/13/2020,双光束干涉的不足与多光束干涉,平行平板双光束干涉，仅是在表面反射率较小情况下的一种近似处理。 实际上光束在平板内会不断地反射和折射，如图所示
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2023-09-18 12:54:27
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# 干涉与Python：FP干涉的基本原理与应用
干涉现象是波动现象中的一种重要现象，常见于光学、声学和量子力学等领域。FP干涉（Fabry-Pérot干涉）基于光的波动特性，通过两个平行的反射面形成的一系列干涉条纹。本文将通过Python代码示例，带你了解FP干涉的基本原理及其实现。
## FP干涉的基本原理
FP干涉的基本原理可以简单概括为：
1. **光波的反射与透射**：当光波遇到
## 干涉仿真Python实现流程
### 步骤一：准备工作
在进行干涉仿真Python实现之前，我们首先需要进行一些准备工作。这些准备工作包括：
1. 安装Python环境：确保你的计算机上已经安装了Python环境，可以通过在命令行中输入`python --version`来检查是否安装成功。
2. 安装干涉仿真库：我们将使用Python中的一个干涉仿真库来实现干涉仿真功能。其中，一个
原创
2023-08-23 03:38:55
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# 波动干涉——Python实现与原理解析
波动干涉是物理学中一个重要的现象，常见于光波、声波等各种波动形式。干涉的基本原理是两个或多个波相遇时，它们的位移相互叠加，从而产生新的波形。在本篇文章中，我们将通过Python进行波动干涉的模拟，并探索其背后的物理原理。
## 波动干涉的基本理论
在描述波动干涉时，最常用的模型是两个相干波的叠加。设波动的方程为：
$$
y(x, t) = A \
# 实现Python光干涉模拟
光干涉是光学中非常重要的现象，涉及到光波的叠加及其相位差。对于初学者来说，实现光干涉的模拟可以帮助理解这一概念。在本文中，我们将一步步走完这个过程，并详细解释每一步所需的代码。
## 流程概述
在开始之前，我们需要先了解整个实现过程的步骤。下表展示了实现光干涉的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
作为一个光学专业的学生，光的干涉是一个基础知识点。所以尝试着做了个安卓app，来模拟球面波的干涉现象，效果如下：通过改变参数，可以观察到不同的现象。先从介绍干涉实验原理开始，首先如下图所示：点光源s1和s2在同一直线上，设为x轴，观察屏在距离它们为D的位置上，观察屏平行于y-z平面，在观察屏上各点光强不同，即存在干涉现象。s1和s2发射球面波，所以在空间任意一点上的光强与距离的平方成反比，而干涉理
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2023-12-03 00:39:48
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本文主要谈谈如何做一个具有天气预报功能的公众号。话不多说先上图，实现的功能如下图所示：点击微信右下角的“+”号，分享任意一个位置信息，公众号后台自动回复当地的天气情况。这里的天气预报是用python从中国天气网抓取的雷达数据。有没有更精准的数据源呢，当然有啦，但这不是本文的重点，这里我就不详说了。 用到的工具：新浪SAE + 微信公众平台 + python2.7(新浪SAE目前仅支持2.
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2023-11-30 20:13:51
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## 实现“Python SAR”流程
### 1. 理解SAR模型
在开始实现“Python SAR”之前，首先需要理解SAR模型。SAR（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）是一种用于时间序列预测的模型，它将时间序列数据拆分成季节性、趋势性和随机性三个部分，并通过ARIMA模型对这三个部分进行建模和预测。
### 2. 安装必
原创
2023-10-28 08:43:07
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SAR指标又叫抛物线指标或停损转向操作点指标，其全称叫“Stop and Reverse，缩写SAR”，是由美国技术分析大师威尔斯-威尔德（Wells Wilder）所创造的，是一种简单易学、比较准确的中短期技术分析工具。 SAR的计算工作主要是针对每个周期不断变化的SAR的计算，也就是停损价位的计算。在计算SAR之前，先要选定一段周期，比如n日或n周等，n天或周的参数一般为4日或4周。接下
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2023-10-25 19:19:55
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网络流的最短增广路算法在网络流问题中，最常见的方法是Ford-Fulkerson方法。这种方法每次找出一条残留网络中的增广路径并进行增广。整个算法运行过程满足流的三个性质（容量限制、反对称性、流守恒性）。与此相对的预流推进算法不满足流守恒性。在Ford-Fulkerson方法中，如何寻找增广路径是影响算法效率的主要因素。一种好的思想是每次寻找长度最短的路径。按照这种思想，如果采用BFS
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2023-08-07 14:45:24
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# Python双缝干涉实现
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现双缝干涉实验。双缝干涉实验是一种经典的物理实验，用于研究光的波动性质。通过这个实验，我们可以观察到光的干涉现象，以及干涉条纹的形成。
在Python中，我们可以使用科学计算库NumPy和绘图库Matplotlib来模拟和可视化双缝干涉实验。接下来，我将逐步向你介绍实现该实验的过程。
## 实验流程
原创
2023-08-15 14:50:44
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原标题：SAR雷达影像的优势和应用领域是什么？合成孔径雷达为主动航空遥感方式，成像不受光线、气候和云雾限制，成图分辨率与飞行高度无关，具有全天候、全天时的遥感数据获取能力。合成孔径雷达技术目前已经成为高分辨率对地观测的重要手段之一，SAR的独特优势使其在测绘、军事、灾害、地质、农业、林业等领域具有很高的实际应用价值。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是上世
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2023-11-04 07:23:08
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按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标和分类提取。而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息，以二进制复数形式记录下来；但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息。振幅信息通常对应于地面目标对雷达波的后向散射强度，与目标介质、含水量以及粗
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2024-05-21 15:32:00
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目录系列文章目录前言一、算法原理二、算法步骤2.1 回波数据获取 2.2 距离脉冲压缩2.3 方位脉冲压缩2.4 SAR成像三、性能分析3.1 计算效率3.2 适用场合3.3 仿真结果总结前言 上篇文章主要介绍BPA算法，该算法成像方式简单，考虑到SAR回波数据一般很大，BPA算法成像效率低，为此需要设计一种快速成像的算法。本节将介绍一
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2024-01-02 22:00:53
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RD算法于1978年处理出第一幅机载SAR数字图像，至今仍在广泛使用，它通过距离和方位上的频域操作，达到了高效的模块化处理要求，同时又具有了一维操作的简便性。该算法根据距离和方位上的大尺度时间差异，在两个一维操作之间使用距离徙动校正(RCMC)，对距离和方位进行了近似的分离处理。 由于RCMC是在距离时域-方位频域中实现的，所以也可以进行高效的模块化处理。因为方位频率等同于多普勒频率，所以该处理域
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2024-01-29 17:40:13
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