1-07建立DTM的原理和方法

合集下载

dtm主题模型总结

dtm主题模型总结1. 基本概念DTM（Dynamic Topic Model）是一种主题模型，用于捕捉主题随时间的变化。

它假设文档集合中的主题分布随时间变化，而不仅仅是文档集合本身。

DTM的主要目标是揭示和预测主题的动态变化。

2. 原理和算法DTM的原理基于潜在狄利克雷分布（LDA）。

在LDA中，文档被认为是由多个主题的混合物生成，而主题又是由词的多项分布生成。

在DTM中，这些主题的分布被认为是随时间变化的。

DTM使用一个连续的时间滑动窗口来更新主题分布。

具体算法包括以下步骤：●初始化：为每个时间点指定一定数量的主题和潜在词项的多项分布。

●迭代：对于每个时间点，重新估计每个文档的主题分布和每个主题的词分布。

这一步通常使用EM算法或变分贝叶斯方法进行优化。

●更新：随着时间的推移，根据最新的文档集合更新主题分布。

3. 优势和局限性优势：●能够捕捉主题随时间的动态变化。

●对于时间序列数据，能够提供更准确的主题建模。

●可以用于大规模数据集，具有较好的扩展性。

局限性：●对时间窗口的选择敏感，需要合适的窗口大小来捕捉主题变化。

●在某些情况下，可能难以识别主题的真正变化，特别是当数据频繁变化时。

●对于非平稳数据，可能需要更复杂的模型。

4. 应用场景DTM广泛应用于需要理解主题随时间变化的场景，例如：●社交媒体分析：研究流行话题或趋势的兴起和衰落。

●新闻分析：理解新闻报道的主题如何随时间变化。

●学术研究：追踪学术领域的研究趋势和主题演化。

●市场营销：了解消费者兴趣和需求的演变。

5. 未来研究方向未来的研究可能集中在以下几个方面：●开发更先进的算法和优化技术，以提高DTM的性能和效率。

●结合其他机器学习技术和方法，如深度学习，以增强DTM的主题建模能力。

●研究DTM与其他动态模型（如NMF、Kalman滤波器等）的结合使用，以更好地处理复杂的数据变化模式。

●探索DTM在更多领域的应用，如生物信息学、环境科学等。

DTM功能技术简介

DTM功能技术简介【手机的DTM能力】DTM (Dual Transfer Mode，双重传输模式) 是GSM/GPRS/EDGE向UMTS演进的一个关键技术，当前2.5G网络用户在进行数据业务的时候不能接听话音业务，同时进行话音业务的时候也不能做数据业务，为了解决这种矛盾，爱立信在R11后增加了DTM功能，同时DTM也为2.5G网络与3G网络平滑过渡提供了不可缺少的技术支持。

DTM能力包括DTM GPRS多时隙等级与DTM EGPRS多时隙等级，等等。

DTM的多时隙等级决定了手机处于DTM模式下时的可能的信道配置情况。

如下图所示。

DTM手机会将支持的DTM能力上报给网络，这些信息包含在信令“ClassMark Change”中，当发生BSC间切换时，MSC也会将手机的DTM能力包含在“Handover Request”中。

在07B版本中，支持DTM多时隙等级5和9，11，其他DTM多时隙等级将映射到这三种CLASS上。

本次试验中使用的N95手机支持DTM CLASS11，该类型的手机能根据数据流的主方向，分配上下行的PDCH时隙。

【BSS节点的DTM支持】●新增的DTM信令48.008 COMMON ID44.018 DTM REQUEST44.018 DTM INFORMA TION44.018 DTM ASSIGNMENT COMMAND44.018 DTM ASSIGNMENT FAILURE44.018 DTM REJECT44.018 GPRS INFORMA TION44.018 PACKET ASSIGNMENT44.018 PACKET NOTIFICA TIONCommon ID信令（MSS BSS）提供手机的IMSI信息；DTM REQUEST 当手机在dedicated mode，请求PS业务的消息DTM Information提供当前小区（支持DTM）的DTM相关信息；PACKET ASSIGNMENT 当只需要分配PS资源的时候回此消息DTM ASSIGNMENT COMMAND 当需要重新分配CS与PS的用此消息GPRS information提供GPRS Transparent Transport Procedure消息；Packet Notification提供在FACCH上发送PS paging；其他信令提供DTM接入过程的信道分配／拒绝／失败。

DTM的原理与应用

DTM的原理与应用DTM（Dynamic Time Warping）是一种用于度量两个时间序列之间相似性的方法。

它最初被使用于语音识别领域，现已被广泛应用于许多其他领域，如运动识别、生物信息学、音乐分析等。

本文将介绍DTM的原理和应用。

一、原理1.创建一个距离矩阵，用于存储两个时间序列之间的距离信息。

初始化矩阵的每个元素为无穷大。

2.遍历距离矩阵的每一个元素，计算相应位置的距离。

3.根据动态规划算法的原则，从距离矩阵的左上角出发，通过选择距离最小的路径，逐步填充距离矩阵的每个元素。

4.根据填充完成的距离矩阵，可以得出两个时间序列之间的最小距离。

5.最后，可以通过归一化最小距离，计算两个时间序列的相似度。

二、应用DTM在许多领域都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1.语音识别最初，DTM被广泛用于语音识别领域。

由于人们的发音存在轻微的差异，因此录制的语音序列与训练数据之间的对齐可能存在一些误差。

DTM可以用来度量两个语音序列之间的相似度，从而提高语音识别的准确性。

2.运动识别在运动识别中，DTM可以用于度量不同动作之间的相似性。

通过计算两个动作序列之间的距离，可以检测并分类运动。

例如，在体育竞技中，可以使用DTM来识别不同的运动动作，如击球、投球等。

3.生物信息学DTM在生物信息学中也有重要的应用。

例如，可以使用DTM来比较两个DNA序列之间的相似性，从而研究物种的进化关系。

另外，DTM还可以用于比对蛋白质序列，以发现共有的结构和功能。

4.音乐分析在音乐分析中，DTM可以用于分析和比对音乐序列。

通过计算两个音乐序列之间的距离，可以实现音乐的自动分类、推荐和相似性。

这对于音乐服务提供商和音乐研究人员来说具有重要意义。

5.人体行为分析DTM还可以用于人体行为分析。

通过计算两个人体动作序列之间的距离，可以检测和识别不同的行为，如站立、走路、跑步等。

这在智能监控、人机交互和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。

DTM的原理与应用

DTM数据采集的原则
与选点密度相关的就是选点的问题。地形特征点在表达地形特征的意义上是不完全相同的，一个点对构成地貌形态贡献的大小，表现在它的不可被置换的程度上：一个点的高程值若能为周围点精确的派生，该点就失去存在的价值，可以不采；一个点的高程值与其周围求得曲面拟合值不一致，其差值越大，对构造地貌形态得贡献越大，必须采集。
庞大的工作量和紧张的劳动强度使得原始
数据采集的劳务费占建立DTM费用的绝大部分。在建立DTM的各道工序中，唯有数据采集的工效和精度与选数据源类型以及作业部门是否配置专用仪器有关。 DTM的精度在很多程度上取决于原始数据点集的密度和分布方式。
DEM的数据获取
DEM数据的获取主要有三种方法：
DTM的原理与应用
概念
数字地面模型(Digital Terrain Model,缩写为DTM) 是对地形起伏形态的数字表达，代表着地形特征的空间分布，它由对地形表面取样所得到的，并按一定结构组织在一起的一组点的平面位置和高程数据以及一套对地面进行连续表示的算法所组成。由于地形起伏形态通常是用高程来表示的，所以DTM也常称为数字高程模型（DEM)。
Delaunay三角网
性质
每个Delaunay三角形的外接圆内不包含其他离散点，而且三角形的最小内角达到最大值。
Delaunay三角形构建的步骤 (1)定义一个包含所有数据点的初始多边形；
(2)在初始多边形中建立初始三角网，然后迭代以下步骤，直至所有数据点被处理；
(3)插入一个数据点P，在三角网中找出包含P点的三角形，把P点与三角形的三个顶点相连，生成新的三角形；始数据的坐标作为格网的结点，组成不规则形状格网。实际应用中主要采用不规则三角网（Triangle Irregulation Network ,TIN) 不规则格网的特点：优点利用原始数据作为格网结点；

DTM的基本原理

DTM的基本原理DTM（DTW理论）是一种用于序列识别和时间序列匹配的方法，它的基本原理是利用动态时间规整（DTW）算法，通过计算两个时间序列之间的距离，从而找到它们的相似度。

DTW算法是一种计算两个时间序列之间最优匹配的方法，它考虑到了时间序列中的时间顺序和不同时间点的相对变化情况。

与传统的欧氏距离或曼哈顿距离不同，DTW算法可以比较不等长的时间序列，并且能够在时间上进行弯曲以找到最优匹配。

DTW算法的基本步骤如下：1.创建一个二维矩阵，其中的行代表第一个时间序列的元素，列代表第二个时间序列的元素。

2.初始化矩阵的第一行和第一列为正无穷大，表示开始匹配的位置。

3.根据计算规则，填充矩阵中的其他元素。

计算规则可以是欧氏距离、曼哈顿距离等，用于衡量两个时间序列元素之间的差异大小，得到最优匹配的路径。

4.从矩阵的右下角开始，沿着最优路径向左上角回溯，得到最优匹配的时间点对应关系。

DTW算法的计算规则可以有多种选择，其选择依赖于应用场景的不同。

为了增强DTW算法对于不同时间点之间的差异性的敏感度，可以在计算规则中引入权重系数。

比如，在计算两个时间序列元素之间的差异大小时，可以增加对于时间差异较大的元素的惩罚，以增加对时间顺序的敏感性。

DTM是基于DTW算法的基础上发展而来的一种模型，它的主要目的是用于序列识别和时间序列匹配的任务。

DTM模型通过学习和训练数据集中的时间序列之间的相似性，可以对新的时间序列进行识别和匹配。

DTM模型的基本原理包括以下几个步骤：1.数据准备：将时间序列的数据进行标准化和预处理，包括去除噪声、平滑、降采样、插值等操作。

2.特征提取：将处理后的时间序列转化为特征向量表示，常用的特征包括统计特征（如均值、方差、峰度等）、频域特征（如傅里叶变换系数）和时域特征（如自相关系数、差分系数等）。

3.相似度计算：利用DTW算法计算训练样本集中的时间序列与待识别序列之间的相似度。

对于每个训练样本，计算其与待识别序列的DTW距离，并根据距离大小进行分类或匹配。

实验十六 DTM模型讲解

7.5 GRD模型
③、单击标注为“3”处的“线参数”按钮，系统将弹出修改线参数对话框，以供我们修改结果文件的线型，如图；
7.5 GRD模型
④、将标注为“4”处的“等值线光滑处理”打“√” ，并将光滑度选择为“高程度” ； ⑤ 、将标注“5”处的“制图幅面”改为“原始数据范围”； ⑥、双击标注“6”处的颜色，系统弹出颜色表，如右图，以供我们修改相应等高线的颜色，不过一般情况下默认就可以了
实验十六
DTM模型
数字地形模型(DTM)

Digital Terrain Model，是数字形式表示的地表面，即区域地形的数字表示，它是由一系列地面点的X，Y位置及其相联系的高程Z所组成。这种数字形式的地形模型是为适应计算机处理而产生的，又为各种地形特征及专题属性的定量分析和不同类型专题图的自动绘制提供了基本数据。在专题地图上，第三维Z不一定代表高程，而可代表专题地图的量测值，如地震烈度、气压值等。
7.5 GRD模型
下面依次来说明上图中7 个标注的作用： ①、将标注为“1”处的“等值线套区”打“√”； ② 、单击标注为“2”处的“ 等值层值”按钮，系统会弹出一对话框，如右图；

这里我们可以修改高程值之间的间隔，比如将右图中的 “步长增”改为20，然后单击“更新当前分段”按钮即可修改成功，否则修改无效，然后单击“确认”按钮；
7.6 TIN模型

模型应用；
四、思考题

1．如何借助等高线数据生成TIN模型？借助 TIN模型可以绘制哪些图件？ 2．如何进行可视分析？ 3．平面数据展布标注制图与高程点标注制图有何区别？各有何用途？

三角剖分数据——Tin数据；

DTM培训资料-基础知识

DTM采集培训——基础知识1．数字地面模型DTM的概念数字地面模型（Digital Terrain Model）,简称（DTM），是描述地表形态的一系列点坐标值（X，Y，Z）的集合，即地形特征的空间分布。

数字地面模型这一概念，是由美国麻省理工学院教授Charles L. Miller于五十年代后期提出的。

从数学的角度，高程模型是高程Z关于平面坐标X，Y两个自变量的连续函数，数字高程模型只是它的一个有限的离散表示。

高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度，或某个参考平面的相对高度，所以高程模型又叫地形模型。

实际上地形模型不仅包含高程属性，还包含其它的地表形态属性，如坡度、坡向等。

数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。

数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）。

高程是地理空间中的第三维坐标。

由于传统的地理信息系统的数据结构都是二维的，数字高程模型的建立是一个必要的补充。

DEM通常用地表规则网格单元构成的高程矩阵表示，广义的DEM还包括等高线、三角网等所有表达地面高程的数字表示。

在地理信息系统中，DEM是建立DTM的基础数据，其它的地形要素可由DEM直接或间接导出，称为“派生数据”，如坡度、坡向。

在地理信息系统中，DTM最主要的四种表示模型是：规则格网模型（Grid），等高线模型、不规则三角网模型（TIN）和离散点DTM。

2．数字地面模型的种类1).等高线模型等高线模型表示高程，高程值的集合是已知的，每一条等高线对应一个已知的高程值，这样一系列等高线集合和它们的高程值一起就构成了一种地面高程模型。

如图9-3所示。

2).规则格网模型（Grid）-DEMDEM（Digital Elevation Model）是DTM 的特例或子集，定义为二维区域上的高程。

DEM 中点的平面位置，通常是按规则排列的，如矩形格网，其精确位置（坐标）可根据所在的行列序号、格网间距及起始点的已知绝对坐标，快速计算出来。

python dtm方法

python dtm方法（原创实用版2篇）目录（篇1）1.Python 和 DTM 方法简介2.DTM 方法的优点3.Python 中的 DTM 实现4.Python DTM 方法的应用实例5.总结正文（篇1）1.Python 和 DTM 方法简介Python 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁、易读和强大的功能受到许多开发者的喜爱。

在自然语言处理领域，Python 也有着丰富的库和工具，如 NLTK、spaCy 等，使得 Python 成为处理文本数据的理想选择。

DTM（Dynamic Time Warping）方法是一种处理序列数据的动态规划技术，主要用于解决序列之间的匹配问题。

在自然语言处理中，DTM 方法常用于词性标注、句法分析等任务。

2.DTM 方法的优点DTM 方法具有以下优点：- 可以处理不同长度的序列，无需提前对齐；- 能够有效地处理序列间的不确定性和重复；- 可以通过调整参数来平衡匹配精度和计算复杂度。

3.Python 中的 DTM 实现Python 中有许多库提供了 DTM 方法的实现，如 dtmlearn、pyDTW 等。

下面以 dtmlearn 库为例，展示如何在 Python 中使用 DTM 方法：首先，需要安装 dtmlearn 库：```pip install dtmlearn```然后，可以编写如下代码进行 DTM 匹配：```pythonimport numpy as npfrom dtmlearn import DTM# 创建两个序列seq1 = np.array([0, 1, 3, 0, 2, 1, 0, 1, 1])seq2 = np.array([0, 1, 2, 1, 0, 2, 1])# 初始化 DTM 模型dtm = DTM(params=None)# 进行 DTM 匹配result = dtm.fit_transform(seq1, seq2)# 输出匹配结果print(result)```4.Python DTM 方法的应用实例DTM 方法在自然语言处理中有许多应用，如词性标注、句法分析等。

DTM的基本原理

每个帧中的时间隙又分为数据隙和控制隙。在任意时间点上，一个时间隙要么是数据隙要么是控制隙。如果需要，数据隙可以转化为控制隙。写数据隙和控制隙的权限是分布在信道上的各个节点上。
DTM的基本因素
–网络流量的全球化以及综合了数据、语音和视频的传输加大了对网络传输容量的需求。 –目前光纤传输容量的增长速度相比处理能力要迅速许多，这使得网络中通信瓶颈朝着交换机和存取节点的处理和缓存能力转移。 –DTM的设计方法就是实现对网络资源的完全控制。增加光纤的利用率，减少节点的负载。 DTM另一目的是为了实现对实时宽带通信的支持、组播以及在网络中对流量变化的动态调节能力。
DTM服务服务
DTM解决方案是被设计用来通过光纤来传递一般的通信协议。在一个综合性网络中，DTM可以提供一些简单而通用的服务。其结果是：保证光纤和节点设备具有更好的利用率，实现网络的简单管理和操作。
数据通讯，尤其是IP通信，正在成为网络中主要的通信源。DTM是专门针对这种通信类型的高效传输而开发的。由于大型网络的通信仍然是基于PDH，因此，DTM产品也可以实现对 PDH通信的传输。在DTM网络中，有些通信类型能方便地集成在一起。其中，下列通信类型可以在第一阶段实现：
DTM的基本原理
徐浩
DTM产生的原因
从传统意义上来看，网络链路的传输能力已经成为通信系统主要的瓶颈，通过支持大型网络缓冲以及在交换节点和接口上实现复杂数据处理，大多数现有网络技术都是以尽可能高效的利用可用的链路能力来进行设计的伴随着目前光纤网络所能提供的巨大的数据传输能力，使得由于网络上的交换和接入点的处理和缓冲能力而引发产生了一个新的瓶颈问题
– DTM将电路交换的简单的、非阻塞、实时通信能力与包交换技术的动态资源处理结合起来。这填补了一项市场上可利用技术的空白并且能够满足高带宽通信要求严格的QoS需要。 – DTM至少提供了三种类型的带宽预留方案：保证的带宽，按需分配带宽以及尽量按需分配带宽。 – DTM链路容量是以125微秒帧为单位，每个帧又以 64bits时间隙为单位，2Gbps的比特流，大致可以有3900个时间隙。 –在DTM中，数据是通过信道进行传输的。每个信道由若干个64bits的时间隙所组成。

1-07建立DTM的原理和方法

7 建立DTM的原理和方法7.1 概述DTM(digital terrain model)即数字地面模型，简称数模，是以数字的形式按一定的结构组织在一起，表示实际地形特征的空间分布，也就是地形形状大小和起伏的数字描述。

只有在DTM的基础上才能绘制等高线。

数字表示方式包括离散点的三维坐标(测量数据)、由离散点组成的规则或不规则的格网结构、依据数模及一定的内插和拟合算法自动生成的等高线(图)、断面(图)、坡度(图)等等。

DTM的核心是地形表面特征点的三维坐标数据，和一套对地表提供连续描述的算法。

最x,与高程z之间的映射关系，即：基本的DTM至少包含了相关区域内平面坐标()yx,∈DTM所在区域z=yfx,(y)在航片数据采集中，数据点往往呈规则格网分布，其平面位宽可由起始点坐标和点间格网的边长确定，只提供点的行列号即可。

这时所指的地形特征仅指地面点的高程，所以不少文献又将这种数字地形描述称为数字高程(digital elevation model, DEM)。

通过DTM可以得到有关区域中任一点的地形情况，计算出任一点的高程并获得等高线。

DTM还可以用于计算区域面积，划分土地，计算土方工程量，获取地形断面和坡度信息等。

建立DTM需要在有关区域内采集相当数量的地形数据，采样点的位置和密度都可能影响DTM的精度，插值算法和数据结构的选择同样会影响DTM的精度和使用效率。

目前，DTM已经成为地理信息系统(geographical information system, GIS)的重要组成部分。

GIS的许多功能是以DTM为基础的，DTM的原理还适用于水文、海洋及气象的数据处理。

DTM系统主要是由计算机程序实现的，应用于各种类型计算机系统的DTM已经在许多国家开发成功，尽管使用的方法不同，用户界面各异，但主要功能都是从离散数据构造出相互联接的网格结构，以此作为地形的数字模型基础。

等高线、断面和三维地形图都是根据这个模型生成的。

DTM的基本原理(精)

• 包交换网络Packet-Switched Networks
– 包交换是为了更有效的应对突发的随机通信在电路交换网上的数据传输而发展起来的。在包交换过程中，数据流被分解成标准的数据包。每个数据包除了包含有效数据外，还有地址、大小、序号以及错误校验信息。数据包通过网络被发送出去，而网络中的包交换机或路由器则实现对每一个数据包的分类和定向。
DTM的优势
• 综合同步和异步存取方式
– 从上面来看，DTM力图将电路交换技术中的简单、非阻塞、支持实时通信等属性与包交换技术中的动态资源处理属性结合起来，通过将同步和异步介质存取方式下的优点结合起来，DTM能够构建一个具有动态资源分配的高容量的传输网络结构。
• DTM从本质上讲属于时分多路（TDM）的电路交换方式，和其他这种方式一样， DTM保证每台主机具有一定的带宽，而且其绝大部分可用带宽用于有效数据的传输。如同异步的ATM方式一样，DTM 支持主机间带宽的动态再分配。这就意味着网络能够匹配流量的变化并能根据需要在两个节点间分配带宽。
电路交换与包交换
• 电路交换网络Circuit-Switched Networks
– 电路交换网的优点就在于她允许大量的数据传输并保证传输量，因此，能够支持实时通信。然而，电路交换的缺点就是如果连接时间很短—— 在传输短信时，例如，建立连接的延迟时间几乎占了整个连接时间的绝大部分；因此，导致了网络性能的降低。而且，即使电路处于待用状态下，预留的资源也无法为其他用户所使用，这将大大降低了链路的利用率。
• 每个帧中的时间隙又分为数据隙和控制隙。在任意时间点上，一个时间隙要么是数据隙要么是控制隙。如果需要，数据隙可以转化为控制隙。写数据隙和控制隙的权限是分布在信道上的各个节点上。

建立DTM的原理和方法

建立DTM的原理和方法DTM（Document Term Matrix）是一种基于文本数据构建的矩阵模型，用于表示文档中出现的单词和它们的频率。

DTM是自然语言处理（NLP）领域中常用的文本挖掘技术，可以用来进行文本聚类、文本分类、情感分析等任务。

本文将介绍DTM的原理和建立方法。

DTM的原理：DTM的基本原理是将每个文档看作一个向量，向量的维度是所有可能出现的单词。

每个文档向量的元素是对应单词在该文档中的出现频率或权重。

通常，可以使用Term Frequency（词频，TF）或Term Frequency-Inverse Document Frequency（词频-逆文档频率，TF-IDF）来表示单词的权重。

DTM的建立方法：1.收集文本数据：首先，需要收集到一组相关的文本数据，如新闻文章、论文摘要、社交媒体评论等。

这些文本数据将作为分析的对象。

2. 文本预处理：文本预处理是将原始文本转化为可以进行分析的规范化形式的过程。

常见的预处理步骤包括去除特殊字符、标点符号，将文本转换为小写字母，去除停用词（如“a”、“the”、“and”等无意义的词语），进行词干提取或词形还原等。

3.构建词汇表：通过将所有文档中出现的单词收集到一起，构建一个词汇表。

词汇表的大小取决于数据集中的单词数量。

4.构建DTM矩阵：根据词汇表的大小，创建一个空的DTM矩阵。

然后，对于每个文档，计算每个单词在文档中的出现频率或权重，并将该值填入DTM矩阵的相应位置。

-使用词频（TF）：计算每个单词在文档中的出现次数，填充矩阵的相应位置。

- 使用TF-IDF：计算每个单词在文档中的出现次数，并加上逆文档频率的权重。

逆文档频率衡量的是一个单词在所有文档中的普遍程度。

具体计算公式为：TF-IDF = TF * log(N/DF)，其中TF是词频，N是文档总数，DF是包含该单词的文档数。

5.可选的数据处理步骤：为了进一步优化DTM矩阵，可以进行以下的数据处理步骤：-归一化：除以文档中的总词数，将DTM矩阵中的值归一化到0到1之间，以消除文档长度的影响。

数字测图8

大比例尺数字测图的原理方法与应用
——数字测图
第九章建立DTM的原理和方法
9.1 概述
一、DTM（digital terrain model)定义
即数字地面模型，是以数字的形式按一定的结构组织在一起，表示实际地形特征的空间分布，也就是地形形状大小和起伏的数字描述。
二、DTM的核心
地形表面特征点的三维坐标及一套对地表提供连续描述的算法
M0
M1
M2 A
1
组构三角形泰森多边形 1）建立离散点相邻数组 2）删除与A不相邻的离散点 3）避免重复记录
2、最近距离算法 3、最小边长算法
三、TIN建立过程中特殊地物和地貌的处理
1、断裂线的处理 2、地物的处理 3、地性线的处理 4、影响三角形格网结构的其它因素
9.5 矩形格网的建立 9.6 高程插值算法
PL(XL,YL, ZL)
е=（H1-Hi) (H2-Hi) 式中H1、H2——某条边两个端点的高程 Hi ——追踪的等高线高程若е＜0，则等高线与此边相交若е＞0，则没有交点，即等高线不通过此边进入该三角形若е=0，则等高线从三角形顶点通过
TIN生成等高线的过程：
（1）建立三角形标志数组（2）等高线的追踪与平滑处理
二、不规则的格网结构
不规则格网结构的特点 •TIN的优点：不须内插计算，能较好地反映地形特征。 •缺点：数据量大、数据结构较复杂、管理复杂。
9.4区内野外实测地形特征点，构造出邻接三角形组成的格网形数据结构。
二、TIN格网的算法
1、泰森（Thiessen）多边形算法 1）泰森多边形 2）分割的原则 3）Delaunay三角形 4）Delaunay三角形的特点
（2）特点：构网的计算量大、应用方便、生成等高线速度快、

实验十六 DTM模型讲解

பைடு நூலகம்
7.4 DTM分析
? 打开演示数据“ KU6_3.WL ”，如图：
7.4 DTM分析
? 第二步：单击“处理点线” 菜单下“线数据高程点提取 ”命令，如右上图；
? 则系统弹出“设置线抽稀点参数”对话框，如右下图；
? 需注意的是“线属性高程数据域”要选择高程值所在的字段；
? 设置好参数后，单击“确定 ”按钮；
互造线，在视图窗口任意位置点击鼠标，此时系统会弹出坐标显示框，确定后，再选择第二点完成剖面线指定，并将此剖面线保存，文件名为“剖面线”。
三、实验步骤与内容
Step：所采剖面点的
坐标值
Step：保存所指定剖面线数据
三、实验步骤与内容
Step：选择仅处理剖面
三、实验步骤与内容
生成的剖面图效果
② 、单击标注为“ 2”处的“ 等值层值”按钮，系统会弹出一对话框，如右图；
这里我们可以修改高程值之间的间隔，比如将右图中的 “步长增”改为20，然后单击“更新当前分段”按钮即可修改成功，否则修改无效，然后单击“确认”按钮；
7.5 GRD模型
7.5 GRD模型
? “格网立体图绘制”结果如图：
7.5 GRD模型
（2）、平面等值线图的绘制：单击“ Grd模型”菜单下“平面等值线图的绘制”命令，如左图，系统会弹出“设置等值线参数”对话
框，如右图；
7.5 GRD模型
? 下面依次来说明上图中 7 个标注的作用：
①、将标注为“ 1”处的“等值线套区”打“√”；
数字高程模型(DEM)
? Digital Elevation Model ，数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型。

07第七讲数字地形模型（DTM）_591102579

07第七讲数字地形模型（DTM）_591102579数字地形模型（DTM ）Copyright All right reserved LiuZhaoDTM(Digital Terrain Model)概述DEM 数据获取?DEM 建模?Copyright All right reserved LiuZhaoDEM 内插地形因子提取与分析?三维可视化?DEM 应用概述DTM 的含义：–地形表面简单的数字表示–描述地球表面形态多种信息空间分布的有序数值阵列–数学描述：Copyright All right reserved LiuZhao ?DEM 的含义：Digital Elevation Model–对地面高程的描述–函数形式：DEM 特点：–多种形式显示地形信息?Copyright All right reserved LiuZhao –精度不会损失–容易自动化、实时化–适合定量分析与三维建模DTM 分类：–按区域分类：综合性、区域性、专题性–按结构形式分类：规则格网、平面多边形、曲面DTM 、空间多边形、等值线、散点?Copyright All right reserved LiuZhao –按内容分类：数字地貌模型、非数字地貌模型–根据模型的连续性分类：不连续、连续、光滑Copyright All right reserved LiuZhao应用范畴：–作为国家地理信息的基础数据–土木工程、景观建筑与矿山工程的规划与设计–为军事目的（军事模拟等）而进行的地表三维显示–景观设计与城市规划流水线分析可视性分析?Copyright All right reserved LiuZhao–流水线分析、可视性分析–交通路线的规划与大坝的选址–不同地表的统计分析与比较–生成坡度图、坡向图、剖面图，辅助地貌分析，估计侵蚀和径流等．–作为背景叠加各种专题信息如土壤、土地利用及植被覆盖数据等，以进行显示与分析应用范畴–为遥感、环境规划中的处理提供数据–辅助影像解译、遥感分类–将DEM 概念扩充到表示与地表相关的各种属性，如人口、交通、旅行时间等–与GIS 联合进行空间分析–虚拟现实（VR ）?Copyright All right reserved LiuZhao–派生产品：平面等高线图?立体等高线图?等坡度图?晕渲图?通视图纵、横断面图?三维立体透视图?三维立体彩色图?景观图数据获取数据源：–影像–地形图?Copyright All right reserved LiuZhao –地面实测数据–专题地图–统计报表和行政区域图–其它：气压测高、地质勘探、重力测量数据采集方法：–摄影测量采样：等高线法、规则格网点法、选择采样法、渐进采样法、剖面法、混合采样法?Copyright All right reserved LiuZhao数字摄影测量自动采集–从现有地形图获取：手扶跟踪数字化扫描数字化或屏幕数字化–由等高线地形图生成格网DEM 的方法Copyright All right reserved LiuZhao DEM 建模建立DEM 表面的几种方法–通用多项式函数Copyright All right reserved LiuZhaoCopyright All right reserved LiuZhao –基于点的表面建模–基于三角形的表面建模–基于格网的建模–混合表面的建模?Copyright All right reserved LiuZhaoCopyright All right reserved LiuZhao ?三角网生成（TIN）–TIN的基本要求TIN是唯一的；Copyright All right reserved LiuZhao力求最佳的三角形几何形状，每个三角形尽量接近等边形状；保证最邻近的点构成三角形，即三角形的边长之和最小Copyright All right reserved LiuZhao构成三角网?Copyright All right reserved LiuZhao–Delaunay 三角网定义：狄洛尼三角网为相互邻接且互不重叠的三角形的集合，每一三角形的外接圆内不包含其他的点。

1-07 量子力学公设和定理

(壹x上) 量子力学基础第七节量子力学公设和定理一、量子力学公设二、态叠加原理三、多个物理量的同时准确测量小结作业思考题一、量子力学公设返回上页下页返回上页下页本节中将对量子力学公设进行系统的说明，其中有些公设已在前面的章节中介绍过.公设(一)体系状态的描述体系的状态用波函数Ψ描述，波函数Ψ(q ,t )是坐标q 和时间t 的函数，它包含了体系的可确定的全部知识.此外，还进一步假设，Ψ是平方可积、单值、连续的.(对物理量的连续谱状态，略去平方可积的要求)Ψ和c Ψ(常数c ≠0)指的是同一个状态.说明Ψ的统计诠释：|Ψ|2(即Ψ*Ψ)代表几率密度，|Ψ|2d τ是粒子在空间某点附近的小体积元d τ内出现的几率.返回上页下页公设(三) 量子力学算符的本征值对物理可观测量A 进行测量，可得到的仅有可能值是如下本征方程的本征值，⎯对应于物理量A 的算符；ˆi i i A a ϕϕ=ˆA⎯本征函数，要求是满足问题边界条件的品优函数.i ϕ说明作为理论的公设，彼此不会给出矛盾的结果.例如，公设㈡“量子力学算符是厄米算符”；㈢“量子力学算符的本征值代表物理量的可能值”. 皆表明本征值应该是实数.其中，返回上页下页公设(四) 量子力学算符的本征函数如果是代表物理可观测量的任一算符，则本征方程的全部本征函数{ϕi }构成一个完备集.ˆAˆi i iA a ϕϕ=说明本征函数构成“完备集”是指：任何与本征函数满足同样边界条件的品优函数f ，都可以展开成这些本征函数的线性组合∑=+++=iii c c c c f ϕϕϕϕ"332211(这个公设其实是一个数学公设).用一维势箱的能量本征函数n ψ(0)=0,二、态叠加原理返回上页下页返回上页下页Ψ*i i c d ϕτ=∫证①Ψj j jc ϕ=∑(求和指标是哑变量，可采用任意符号)用第i 个本征函数ϕi *乘上式，并积分Ψ**i j i j jd c d ϕτϕϕτ=∑∫∫∑=jij j c δ(本征函数正交归一)ii i c δ=(除了j =i 的项，其余都0)ic =三、多个物理量的同时测量返回上页下页返回上页下页在A 的本征态下，性质A 有确定值. 因此⎯⎯如果两个量子力学算符和有相同的本征函数完备集，那么，在这些本征函数描述的状态下，物理量A 和B 可同时准确测量.AˆB ˆ两个线性厄米算符和存在有共同的本征函数完备集的充分必要条件是ˆˆ[,]0AB =ˆAˆB 此定理不作证明(附录给出了一个不全的证明)定理在什么条件下，两个量子力学算符有共同的本征函数完备集？返回上页下页(2)对于多个物理量的同时准确测量，则要求彼此两两对易.；； ˆˆˆˆˆˆ[,]0[,]0[,]0AB AC B C ===例如，三个物理量A , B , C 能同时准确测量的条件是(1)根据该定理，如果算符和可对易，那么相应的物理量A 和B 是可以同时准确测量的.AˆB ˆ说明四、小结作业思考题返回上页下页小结1量子力学公设①体系状态的描述(波函数)；②物理可观测量与量子力学算符的对应关系；③量子力学算符的本征值；④量子力学算符的本征函数；⑤物理量平均值；⑥含时间的薛定谔方程.；⑦自旋；⑧泡利不相容原理. (以后介绍)返回上页下页返回上页下页物理可观测量A 的平均值：ΨΨd *ˆA Aτ=∫(其中Ψ是归一化的)d d **ˆA A ττΨΨ=ΨΨ∫∫如果Ψ是未归一化的，则保守体系处于定态时，可以用(不含时间变量的)定态波函数ψ求平均值：τψψd A A ˆ*∫=(其中ψ为定态波函数)(A 的平均值不随时间变化)返回上页下页2态叠加原理体系任何状态的波函数Ψ可展开为任一量子力学算符的本征函数{ϕi}的线性组合∑=iii c ϕΨ其中ϕi 是算符的归一化本征函数，;Aˆi i i a A ϕϕ=ˆ①;∑=i ii a c A 2③Ψd *i i c τϕ=∫②;12=∑ii c 代表对性质A 测量时得到本征值a i 的几率.2i c A ˆ3物理量的同时准确测量.两个物理可观测量能够被同时准确测量的充分必要条件：相应的算符可对易.多个物理可观测量能够被同时准确测量的条件是相应的算符彼此两两对易.返回上页下页作业p.146，第29题返回上页下页返回上页下页思考题下列哪几点是属于量子力学的基本假设( )(A)电子自旋;(D)微观体系的力学量总是测不准的，所以满足不准原理(C) 描写微观粒子运动的波函数必须是正交归一化的；(B)微观粒子运动的可测量的物理量可用线性厄米算符表征;[答案](A)(B)返回上页下页附录两个线性厄米算符有共同本征函数完备集的充要条件返回上页下页返回上页下页定理两个线性算符和存在有共同的本征函数完备集的充分必要条件是：ˆˆ[,]0AB =ˆA ˆB 证必要性要证明，只需证明.i i A B B A ϕϕˆˆˆˆ=0]ˆ,ˆ[=B A设集合是和的全部线性无关的本征函数：B ˆi i i i i i b B a Aϕϕϕϕ==ˆ ; ˆ}{i ϕAˆ返回上页下页利用线性算符的定义，有()i i b A ϕˆ=i i A b ϕˆ=i i i a b ϕ=i i B a ϕˆ=()i i a B ϕˆ=i i i b a ϕ=i i A B B Aϕϕˆˆˆˆ=故i A Bϕˆˆi B A ϕˆˆ⎩⎨⎧充分性假设是的本征值为的本征函数，即Bˆi i i b Bϕϕ=ˆi b i ϕ现在要证明：若，则也是的本征函数.i ϕ0]ˆ,ˆ[=B AA ˆ返回上页下页i i i b Bϕϕ=ˆ用作用于上式的两端，Aˆˆˆˆ()()i i iA B A b ϕϕ=由于和是可对易的，即，并且是线性算符，因此有AˆB ˆA B B A ˆˆˆˆ=A ˆˆˆˆ()()i i iB A b A ϕϕ=上式说明也是的本征值为的本征函数.ˆ()iA ϕB ˆi b (进一步分两种情况讨论)返回上页下页①本征值是非简并的情形.i b 由于本征值是非简并的，则对应于该本征值只有一个线性无关的本征函数.i b 既然和同是的本征值为的本征函数，说明和是线性相关的，只相差一个常数乘因子c ，i ϕˆ()i A ϕB ˆˆi iA c ϕϕ=⋅i b i ϕˆ()iA ϕ上式表示也是的本征函数.Aˆi ϕ返回上页下页②本征值是简并的情形.i b 设本征值b i 是n 重简并的，即，对应于该本征值有n 个线性无关的本征函数.那么，这些本征函数的任意线性组合也将是.的属于本征值b i 的本征函数.Bˆ就可能是这样的一个线性组合，而不是常数乘ϕi .因此我们不能断言一定是的本征函数.ˆ()i A ϕi ϕA ˆ然而数学上可以证明(此处略去细节)：如果是线性厄米算符，将的这n 个线性无关的本征函数进行特定的线性组合，能构造出另外n 个线性无关的本征函数，使它们同时也是的本征函数.B ˆAˆBˆ。

python dtm方法

python dtm方法【实用版3篇】篇1 目录1.Python 和 DTM 方法概述2.DTM 方法的应用场景3.Python 中的 DTM 库和工具4.使用 Python 实现 DTM 方法的步骤5.Python DTM 方法的优缺点篇1正文【1.Python 和 DTM 方法概述】Python 是一种流行的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能受到广泛欢迎。

在自然语言处理领域，Python 提供了许多库和工具，使得研究人员可以轻松地实现各种复杂的算法和模型。

DTM（Distant Time Modeling）方法是一种用于处理序列数据的机器学习技术，主要用于时间序列预测和分类任务。

DTM 方法的优势在于它可以捕捉序列数据中的长期依赖关系，从而提高预测和分类的准确性。

【2.DTM 方法的应用场景】DTM 方法在许多领域都有广泛的应用，包括金融、气象、生物信息学和自然语言处理等。

以下是一些 DTM 方法的应用场景：- 股票价格预测：利用历史股票价格数据，训练 DTM 模型以预测未来股票价格走势。

- 气象预测：根据历史气象数据，使用 DTM 方法预测未来的气温、湿度等气象指标。

- 蛋白质结构预测：利用蛋白质序列数据，应用 DTM 方法预测蛋白质的三维结构。

- 文本分类：根据文本的时序信息，使用 DTM 方法对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。

【3.Python 中的 DTM 库和工具】Python 中有许多库和工具可以用于实现 DTM 方法，以下是一些常用的库：- NumPy：用于处理多维数组和矩阵运算的库。

- pandas：用于数据处理和分析的库，提供了丰富的数据结构和函数。

- torch：一个广泛应用于深度学习和自然语言处理的库，提供了许多用于处理序列数据的函数和模型。

- TensorFlow：Google 开发的一个开源机器学习框架，可以用于实现 DTM 方法。

【4.使用 Python 实现 DTM 方法的步骤】使用 Python 实现 DTM 方法的一般步骤如下：1.数据预处理：将原始数据转换为适合模型训练的格式，如将文本数据转换为字符级别的序列。

DTM介绍

规则格网采样采样点的平面坐标由计算机控制，是一种简单、效率较高的方法，缺点是不能反映地形特征点、线。渐进采样法是一种使采样点分布合理、减少数据量的方法。
渐进采样法
此法先以较稀的间隔采样，得到p1、p3、p5点，再判断p1、p3间是否需要加密。条件是，两点间中点的二次插值与线性插值之差是否超限。如超限，则加密格网点。 h’’2=1/8(6h3+3h1-h5) h’ 2 =1/2(h3+h1) △ h 2 =1/8(2h3-h1-h5) 如 △ h 2 > T 则内插p2、p4两点。
x x xP , y y y P
2.以待定点Ｐ为中心，Ｒ为半径作圆，落在圆内的数据点即被选用，来拟合一个二次曲面，数据点个数ｎ>6，Ｒ的大小可变，以便点数适中。
d
x y R
2
2
3.列出误差方程式，通常用二次曲面，则
z Ax 2 Bxy Cy 2 Dx Ey F
一、基于矩形格网的DEM多项式内插用已知规则格网点坐标内插出更密的规则格网点（或其它点）的高程。方法是由4点或更多的周边的相邻点拟合一个曲面（平面），然后计算待定点的高程。曲面必须连续甚至光滑。
1.双线性多项式内插
根据最近的4个数据点，确定一个双线性多项式：
z a00 a10 x a01 y a11 xy
j 0 i 0
3
3
a02 y 2 a12 xy 2 a22 x 2 y 2 a32 x 3 y 2 a03 y 3 a13 xy 3 a23 x 2 y 3 a33 x 3 y 3
用阵列代数表示为
a00 a 10 a 20 a30 a01 a11 a 21 a31 a02 a12 a 22 a32 a03 a13 a 23 a33 1 y X AYT y 2 14 44 41 3 y