1.卫星轨道 太空中卫星和天体在各种引力的作用下都在一定的轨道中周期转动着,但实际的轨道是很复杂的,一般的项目也达不到那么精确的需求(其实精确的卫星参数数据也不可能随便公开的),所以采用一阶近似的开普勒椭圆轨道即可.确定一个开普勒椭圆轨道需要一些基本要素,要素的组合形式有多种,但不同形式的各组之间都有简单的换算关系.常用的是开普勒六要素,有明显的几何意义. 1. 轨道半长轴,是椭圆长轴的一半.对于圆,也就是半径,另外根据开普勒第三定律,半长轴与运行周期之间有确定的换算关系. 2. 轨道偏心率,椭…

1.TLE轨道报: 接上一篇,TLE轨道报各项内容所代表的意义如下: 2.SGP4模型: TLE轨道报计算卫星轨道需要用到 NORAD 开 发 的 SGP4/SDP4 模 型 ,SGP4模型是由 Ken Cranford在1970年开发 的,用于近地卫星,该模型是对 Lane和 Cranford (1969 年 )广 泛 解 析 理 论 的 简 化 ,这 些 模 型 需 考 虑 到 地 球 非球形引力.日月引力.太阳辐射压及大气阻力等摄 动 力 的 影 响 .SGP4(Simplified Ge…

最近由于Sino-2和北斗的关系,很多网友贴了表示卫星运行轨道的TLE数据.这里想对卫星轨道参数和TLE的格式做一个简单介绍.虽然实际上没有人直接读TLE数据,而都是借助软件来获得卫星轨道和位置信息,但是希望这些介绍可以对于理解卫星轨道的概念有所帮助.由于匆匆写成,可能有一些错误,如果看到还请指出. 前面关于轨道一部分写得较早,后来发现和杂志上关于我国反卫的一篇文章里的相应部分类似.估计都参考类似的资料,这个东西本身也是成熟的理论了.首先来看一下卫星轨道.太空中的卫星在地球引力等各种力的作用下做…

由卫星历书确定卫星轨道状态向量 卫星历书的表示方法有2种: TLE(Two Line Element),和轨道根数表示方法 由卫星历书计算出卫星轨道状态向量的方法有2种: SGP方法,NORAD的方法,由TLE计算卫星轨道状态向量 彭成荣<航天器总体设计>方法可以由轨道根数计算出卫星轨道状态向量,GPS,北斗导航似乎都是这种方法. 一共有SGP,SGP4,SDP4,SGP8,SDP8,共五种模型,有相关的代码,FORTRAN,C++,Matlab,具体参考SGP的维基. 卫星轨道状态向量,维基…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

利用RGB-D数据进行人体检测 LucianoSpinello, Kai O. Arras 摘要 人体检测是机器人和智能系统中的重要问题.之前的研究工作使用摄像机和2D或3D测距器.本文中我们提出一种新的使用RGB-D的人体检测方法.我们从HOG( Histogram of OrientedGradients)描述子获得灵感,设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法,叫做深度方向直方图HOD(Histogram of Oriented Depths).HOD对局部深度变化的方向进行编码,依靠在预…

以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?   销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审批环节 进行基本信贷政策的核查,主要是核实申请信息.证件资料.是否伪冒申请. 系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户,例如有严重不良征集记录的,内部已经有违约记录的,或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的,不符合监管政策要求的客户.经过基本审查后,不同的申请人会依据客户信息的分类,被自动分发到不同…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试…

from sklearn.feature_selection import SelectPercentile,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] y=[0,1,0,1] print("before transform:",X) selector=SelectPercentile(s…