Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Другие предложения (6)

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Mazda

Артикул: KD4763900B9D

2 дн

Показать сроки доставки

133 777 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Mazda

Артикул: KR8463900B

2 дн

Показать сроки доставки

143 350 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Mazda

Артикул: KR8563900A

2 дн

Показать сроки доставки

145 325 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Mazda

Артикул: KD4763900C

2 дн

Показать сроки доставки

158 777 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Mazda

Артикул: KD4763900D

2 дн

Показать сроки доставки

158 777 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

1 из 10

Производитель: SDS Exclusive

Артикул: SDSKOMPVKLEI

4 дн

Показать сроки доставки

5 024 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: 5179AGNCIMZ2VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

17 040 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: 5179AGSCIMW4VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Другие предложения (1)

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: 5179AGSCIMW5VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

17 922 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Другие предложения (1)

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: 5179AGSCIMW3VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

19 884 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Другие предложения (1)

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Agc

Артикул: 5179AGACIMW4V

5 дн

Показать сроки доставки

27 265 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

4 дн

Показать сроки доставки

49 305 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: SOLAR5179AGNCIMZ2VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

32 965 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Найти фото товара в интернете

0 из 10

Производитель: Xyg

Артикул: SOLAR5179AGNCIMW3VLFWX

1 дн

Показать сроки доставки

34 547 ₽

Купить аналог Sat SPGCX5LVCPSSLFWX

Другие предложения (1)

Срок поставки

17 040 ₽

72 979 ₽

5 024 ₽

Доступное количество

Производители

27 265 ₽

72 979 ₽

17 040 ₽

5 024 ₽

(3) Спектральная оценка и xy-графики — документация GMT 5.

В этом примере мы покажем, как использовать программы GMT проект, образец 1д, спектр 1д, пси, и PSтекст. Предположим, у вас есть (lon, lat, гравитации) по спутниковому треку в файле с именем sat.xyg и (lon, lat, гравитация) вдоль пути корабля в файле с именем ship.xyg . Вы хотите сделать кросс-спектральный анализ этих данных. Во-первых, вам придется получить два набора данных в форме временного ряда с равноудаленной выборкой. Сделать это, будет удобно спроецировать их вдоль большого круга, который лучше всего подходит для сат-трека. Мы должны использовать fitcircle, чтобы найти этот большой круг и выберите L ₂ оценки лучшего полюса. Мы проецируем данные используя проект, чтобы узнать, что их диапазоны указаны в координатах проекции. утилита gmtinfo сообщит о минимальном и максимальные значения для многоколоночных таблиц ASCII. Используйте эту информацию чтобы выбрать диапазон координат проецируемого расстояния, которые они имеют в общий.

 #!/bin/bash
# ПРИМЕР GMT 03
#
# Цель: повторная выборка данных трека, спектральный анализ и построение графика. 
# Модули GMT: filter1d, fitcircle, gmtconvert, gmtinfo, project, sample1d
# Модули GMT:spector1d, trend1d, pshistogram, psxy, pstext
# Программы Unix: echo, rm
#
# Этот пример начинается с файлов данных "ship.xyg" и "sat.xyg", которые
# являются измерениями величины "g" ("гравитационная аномалия", которая является
# аномальное увеличение или уменьшение величины ускорения
# силы тяжести на уровне моря). g измеряется в последовательности точек "x, y"
# в данном случае "долгота,широта". Данные "sat.xyg" были
# получено спутником и последовательность точек лежит почти вдоль
# большой круг. Данные "ship.xyg" были получены кораблем, который
# пытался следовать по пути спутника, но местами отклонялся от него.
# Таким образом, два набора данных не измеряются в одних и тех же точках,
# и мы используем различные инструменты GMT для облегчения их сравнения.
# Основная иллюстрация (example_03.ps) сопровождается 5 поддержками
# графики (03a-f), показывающие распределение данных и различные промежуточные этапы.
  #
# Во-первых, мы используем "gmt fitcircle", чтобы найти параметры большого круга
# наиболее точное соответствие точкам x,y в "sat.xyg":
#
пс=example_03.ps
gmt установить GMT_FFT поцелуй
cpos=`gmt fitcircle sat.xyg -L2 -Fm --IO_COL_SEPARATOR=/`
ppos=`gmt fitcircle sat.xyg -L2 -Fn --IO_COL_SEPARATOR=/`
#
# Теперь мы используем "gmt project" для проецирования данных как в sat.xyg, так и в ship.xyg.
# в data.pg, где g - это то же самое, а p - это косая долгота вокруг
# большой круг. Мы используем -Q, чтобы получить расстояние p в километрах, и -S
# для сортировки вывода по возрастанию значений p.
#
проект gmt sat.xyg -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q >  sat.pg
проект gmt ship.xyg -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > ship.pg
#
# Утилита gmtinfo сообщит о минимальном и максимальном значениях для всех столбцов.
# Сначала мы используем эту информацию с большим значением -I, чтобы найти соответствующий -R
# использовать для построения данных .pg.
#
R=`gmt info -I100/25 sat.pg ship.pg`
gmt psxy $R -UL/-1.75i/-1. 25i/"Пример 3а в поваренной книге" -BWeSn \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wthick sat.pg > example_03a.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i ship.pg >
 > example_03a.ps
#
# На этом графике мы видим, что данные корабля имеют некоторые "всплески", а также сильно
# отличаются от спутниковых данных в точке около p ~= +250 км, где обе
# они показывают очень большую аномалию.
#
# Для облегчения сравнения двух с кросс-спектральным анализом с использованием "gmt spec1d",
# мы передискретизируем оба набора данных с интервалом в 1 км. Сначала мы узнаем, как данные
# обычно используется gmtmath DIFF, чтобы получить дельту-p между точками и просмотреть ее с помощью
# "гмт пшистограмма".
#
gmt math ship.pg -T -i0 DIFF = | gmt pшистограмма -W0.1 -Gчерный \
-JX3i -K -X2i -Y1.5i -B0 -B+t"Корабль" -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3b в поваренной книге" \
> example_03b.ps
gmt math sat.pg -T -i0 DIFF = | gmt pшистограмма -W0.1 -Gчерный\
-JX3i -O -X5i -B0 -B+t"Сб" >> example_03b. ps
#
# Этот опыт показывает, что значения спутников распределены достаточно равномерно, с
# дельта-р между 3,222 и 3,418. Значения кораблей расположены довольно неравномерно, с
# дельта-р между 0,095 и 9.017. Это означает, что когда нам нужна равномерная выборка на 1 км,
# мы можем использовать "gmt sample1d" для интерполяции спутниковых данных, но применяется та же процедура
# чтобы данные о корабле могли дублировать информацию на более коротких волнах. Поэтому мы должны использовать
# "gmt filter1d" для повторной выборки данных корабля. Кроме того, поскольку мы наблюдали шипы на корабле
# данные, мы используем медианный фильтр для очистки значений кораблей. Мы будем использовать «вставить»
# для объединения двух выборочных наборов данных, чтобы они начинались и заканчивались в одно и то же время
# точка, без NaN. Итак, мы хотим получить начальную и конечную точки, которые работают для
# оба из них. Это задание для gmt info -L -Af.
#
bounds=`gmt info ship.pg sat.pg -I1 -Af -L -C -i0 --IO_COL_SEPARATOR=/`
#
# Теперь мы можем использовать $bounds в gmt math для создания файла точек выборки для gmt sample1d:
gmt math -T$bounds/1 -N1/0 T = samp.  x
#
# Теперь мы можем пересэмплировать спутниковые данные проекции gmt:
#
gmt sample1d sat.pg -Nsamp.x > samp_sat.pg
#
# По указанным выше причинам мы используем gmt filter1d для предварительной обработки данных корабля. Нам также нужно примерить
# это из-за пробелов > 1 км, которые мы нашли. Поэтому мы используем gmt filter1d | gmt образец 1d. Мы также
# используйте -E в gmt filter1d, чтобы использовать данные полностью:
#
gmt filter1d ship.pg -Fm1 -T$bounds/1 -E | gmt sample1d -Nsamp.x > samp_ship.pg
#
# Теперь снова построим их, чтобы увидеть, правильно ли мы поступили:
#
gmt psxy $R -JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wthick samp_sat.pg \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3c в поваренной книге" > example_03c.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i samp_ship.pg >> example_03c.ps
#
# Теперь сделаем перекрестные спектры, предполагая, что корабль является входом, а спутник - выходом.
# данные, делаем так:
#
gmt convert -A samp_ship. pg samp_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
#
# Теперь мы хотим построить спектры. Следующие команды начертят корабль и сядут
# мощность на одной диаграмме и когерентность на другой диаграмме, обе на одной странице.
# Мы заканчиваем добавлением легенды карты и надписей на графиках.
# Для этой цели мы часто используем -Jx1i и прямо указываем позиции в дюймах:
#
gmt psxy spec.coh -Bxa1f3p+l"Длина волны (км)" -Bya0.25f0.05+l"Когерентность@+2@+" \
-BWeSn+g240/255/240 -JX-4il/3.75i ​​-R1/1000/0/1 -P -K -X2.5i -Sc0.07i -Gpurple \
-Ey/0.5p -Y1.5i > $ps
echo "Когерентность@+2@+" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K >> $ps
gmt psxy spec.xpower -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" \
-BWeSn+t"Корабельная и спутниковая гравитация"+g240/255/240\
-Gred -ST0.07i -O -R1/1000/0.1/10000 -JX-4il/3.75il -Y4.2i -K -Ey/0.5p >> $ps
gmt psxy spec.ypower -R -JX -O -K -Gblue -Sc0.07i -Ey/0.5p >> $ps
эхо "Входная мощность" | gmt pstext -R0/4/0/3.75 -Jx1i -F+cTR+f18p,Helvetica-Bold -Dj0. 1i -O -K >> $ps
gmt pslegend -R -J -O -DjBL+w1.2i+o0.25i -F+gwhite+pthicker --FONT_ANNOT_PRIMARY=14p,Helvetica-Bold << EOF >> $ps
S 0.1i T 0.07i красный - 0.3i Корабль
S 0.1i c 0.07i синий - 0.3i Спутник
EOF
#
# Теперь мы задаемся вопросом, будет ли иметь значение удаление этого крупного элемента на расстоянии 250 км.
# Мы могли бы отбросить часть данных с помощью $AWK или sed или головы и хвоста, но мы
# продемонстрируйте использование "gmt trend1d" вместо этого для выявления выбросов. Мы поместим
# прямая линия к данным samp_ship.pg итеративно-перевзвешенным методом и
# сохранить веса на выходе. Затем мы нанесем веса и посмотрим, как обстоят дела.
# смотреть:
#
gmt trend1d -Fxw -Np1+r samp_ship.pg > samp_ship.xw
gmt psxy $R -JX8i/4i -X2i -Y1.5i -K -Sp0.03i \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3d в поваренной книге" samp_ship.pg > example_03d.ps
R=`gmt info samp_ship.xw -I100/1.1`
gmt psxy $R -JX8i/1. 1i -O -Y4.25i -Bxf100 -Bya0.5f0.1+l"Вес" -BWesn -Sp0.03i \
samp_ship.xw >> example_03d.ps
#
# Из этого мы видим, что мы можем захотеть отбросить значения, где w < 0,6. Итак, мы попробуем это,
# и на этот раз мы также используем gmt trend1d, чтобы вернуть остаток от подгонки модели (
# данные без тренда):
gmt trend1d -Fxrw -Np1+r samp_ship.pg | gmt выбрать -Z0/0.6 -o0,1 -Iz \
| gmt sample1d -Nsamp.x > samp2_ship.pg
gmt trend1d -Fxrw -Np1+r samp_sat.pg | gmt выбрать -Z0/0.6 -o0,1 -Iz \
| gmt sample1d -Nsamp.x > samp2_sat.pg
#
# Мы рисуем их, чтобы увидеть, как они выглядят:
#
R=`gmt info -I100/25 samp2_sat.pg samp2_ship.pg`
gmt psxy $R -JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wтолстый \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya50f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3e в поваренной книге" samp2_sat.pg > example_03e.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i samp2_ship.pg >> example_03e.ps
#
# Теперь мы снова делаем кросс-спектральный анализ. Сравнивая этот график (example_03e. ps) с
# предыдущий (example_03d.ps) мы видим, что выбрасывание крупной фичи уменьшилось
# мощность в обоих наборах данных и снижение когерентности на длинах волн от 20 до 60 км.
#
gmt convert -A samp2_ship.pg samp2_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
#
gmt psxy spec.coh -Bxa1f3p+l"Длина волны (км)" -Bya0.25f0.05+l"Когерентность@+2@+" -BWeSn \
-JX-4il/3.75i ​​-R1/1000/0/1 -UL/-2.25i/-1.25i/"Пример 3f в поваренной книге" -P -K -X2.5i \
-Sc0.07i -Gblack -Ey/0.5p -Y1.5i > example_03f.ps
echo "Когерентность@+2@+" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K -Wthicker -C0.1i >> example_03f.ps
gmt psxy -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" -BWeSn+t"Гравитация корабля и спутника" \
spec.xpower -ST0.07i -O -R1/1000/0.1/10000 -JX-4il/3.75il -Y4.2i -K -Ey/0.5p \
>> example_03f.ps
gmt psxy spec.ypower -R -J -O -K -Gblack -Sc0.07i -Ey/0.5p >> example_03f.ps
эхо "Входная мощность" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K -Wthicker -C0.1i >> example_03f. ps
gmt pslegend -R0/4/0/3.75 -Jx -O -DjBL+w1.2i+o0.25i -F+glightgray+pthicker \
--FONT_ANNOT_PRIMARY=14p,Helvetica-Bold << EOF >> example_03f.ps
S 0.1i T 0.07i черный - 0.3i Корабль
S 0.1i c 0.07i черный - 0.3i Спутник
EOF
#
rm -f отчет tmp samp* *.pg *.extr спектр.*
 

На последнем рисунке показано, что гравитационные аномалии корабля имеют большую силу, чем гравитация, полученная с помощью альтиметрии для коротких волн и что когерентность между двумя сигналами резко улучшается для длин волн > 20 км.

Спектральная оценка и графики x=y.

(3) Спектральная оценка и xy-графики — документация GMT 6.0.0

В этом примере мы покажем, как использовать программы GMT проект, образец 1д, спектр 1д, и сюжет. Предположим, у вас есть (lon, lat, гравитация) вдоль спутниковой дорожки в файле под названием sat.xyg и (долгота, широта, гравитация) вдоль пути корабля в файле с именем ship.xyg . Вы хотите сделать кросс-спектральный анализ этих данных. Во-первых, вам придется получить два набора данных в форме временного ряда с равноудаленной выборкой. Сделать это, будет удобно спроецировать их вдоль большого круга, который лучше всего подходит для сат-трека. Мы должны использовать fitcircle, чтобы найти этот большой круг и выберите оценку L ₂ лучшего полюса. Мы проецируем данные используя проект, чтобы узнать, что их диапазоны указаны в координатах проекции. утилита gmtinfo сообщит о минимальном и максимальные значения для многоколоночных таблиц ASCII. Используйте эту информацию чтобы выбрать диапазон координат проецируемого расстояния, которые они имеют в общий. Скрипт вычисляет общий диапазон. Затем мы можем выполнить повторную выборку прогнозируемых данных и перенести из кросс-спектральных расчетов, предполагая, что корабль является входом а спутник — это выходные данные. Финальный сюжет example_03.ps показывает мощность корабля и спутника на одной диаграмме и когерентность на другой диаграмме, оба на одном и том же страница с автоматически сгенерированной легендой. Таким образом, полный автоматизированный скрипт выглядит следующим образом:

 #!/usr/bin/env bash
# ПРИМЕР GMT 03
#
# Цель: повторная выборка данных трека, спектральный анализ и построение графика.
# Модули GMT: filter1d, fitcircle, gmtconvert, gmtinfo, project, sample1d
# speck1d, сюжет, подсюжет, легенда, математика
# Программы Unix: rm
#
# Этот пример начинается с файлов данных "ship_03.txt" и "sat_03.txt", которые
# являются измерениями величины "g" ("гравитационная аномалия", которая является
# аномальное увеличение или уменьшение величины ускорения
# силы тяжести на уровне моря). g измеряется в последовательности точек "x, y"
# в данном случае "долгота,широта". Данные "sat_03.txt" были
# получено спутником и последовательность точек лежит почти вдоль
# большой круг. Данные "ship_03.txt" были получены кораблем, который
# пытался следовать по пути спутника, но местами отклонялся от него.
# Таким образом, два набора данных не измеряются в одних и тех же точках,
# и мы используем различные инструменты GMT для облегчения их сравнения. #
gmt начало ex03
gmt установить GMT_FFT поцелуй
# Во-первых, мы используем "gmt fitcircle", чтобы найти параметры большого круга
# наиболее точное соответствие точкам x,y в "sat_03.txt":
cpos=`gmt fitcircle @sat_03.txt -L2 -Fm --IO_COL_SEPARATOR=/`
ppos=`gmt fitcircle @sat_03.txt -L2 -Fn --IO_COL_SEPARATOR=/`
# Теперь мы используем "gmt project" для проецирования данных как в sat_03.txt, так и в ship_03.txt.
# в data.pg, где g - это то же самое, а p - это косая долгота вокруг
# большой круг. Мы используем -Q, чтобы получить расстояние p в километрах, и -S
# для сортировки вывода по возрастанию значений p.
проект gmt @sat_03.txt -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > sat.pg
проект gmt @ship_03.txt -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > ship.pg
bounds=`gmt info ship.pg sat.pg -I1 -Af -L -C -i0 --IO_COL_SEPARATOR=/`
# Теперь мы можем использовать $bounds в gmt math для создания файла точек выборки для gmt sample1d:
gmt math -T$bounds/1 -N1/0 T = samp.x
# Теперь мы можем пересэмплировать спутниковые данные проекции gmt:
gmt sample1d sat. pg -Tsamp.x > samp_sat.pg
# По указанным выше причинам мы используем gmt filter1d для предварительной обработки данных корабля. Нам также нужно примерить
# это из-за пробелов > 1 км, которые мы нашли. Поэтому мы используем gmt filter1d | gmt образец 1d. Мы также
# используйте -E в gmt filter1d, чтобы использовать данные полностью:
gmt filter1d ship.pg -Fm1 -T$bounds/1 -E | gmt sample1d -Tsamp.x > samp_ship.pg
# Теперь сделаем перекрестные спектры, предполагая, что корабль является входом, а спутник - выходом.
# данные, делаем так:
gmt convert -A samp_ship.pg samp_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
# Время строить спектры, используйте -l для построения легенды
gmt set FONT_TAG 18p, Helvetica-Bold
gmt subplot begin 2x1 -M0.1i -SCb+l"Длина волны (км)" -T"Гравитация корабля и спутника" -Fs4i/3.75i ​​-A+jTR+o0.1i -BWeSn+g240/255/240 -X2i - Y1.5i
gmt subplot set 0,0 -A "Входная мощность"
gmt plot spec.xpower -JX-?l/?l -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" -Gred -ST0.07i -R1/1000/0.