rinex_v4.00.pdf
rinex 4.0格式说明,下载字IGS官网
stehos_en.pdf
GLONASS接口控制文件
GLONASS 开放服务性能标准 (GLONASS OS PS)
2020 年第 2.2 版
接口控制文件定义了 GLONASS 系统卫星和 GLONASS 用户设备之间的接口参数。
带有代码和频分的 GLONASS 信号的 ICD发布在 SC“俄罗斯空间系统”网站上。
全球导航卫星系统 GLONASS 开放服务性能标准 (GLONASS OS PS)基于政府间标准 GOST 32454–2013“全球导航卫星系统”。无线电导航领域的参数。技术要求和测试技术”并定义了 GLONASS 开放服务 (OS) 的性能水平
该文件由定位、导航和授时信息和分析中心(中央机械制造研究所的 PNT IAC)开发并支持,在俄罗斯国防部和俄罗斯联邦国家公司内部协调并获得批准。
IGS_2020_techreport.pdf
IGS 2020技术报告,2021年6月15日IGS官方发布
技术报告是对过去一年 IGS 内活动的年度发布的全面概述。
GPSTk-master.zip
GPSTk是著名的开源GPS软件之一,GPSTk套件包含一个核心库、辅助库和一组应用程序。GPSTk提供一系列函数,解决与GPS相关的处理问题,如处理或使用标准格式如RINEX等。核心库是GPSTk套件和其他应用程序的基础。最新更新是2020年11月30日更新的v8.0版本
CS231n-lecture_9.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
lecture_8.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
lecture_7.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_6.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_5.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_4.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_3.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_1_feifei.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
CS231n-lecture_1_ranjay.pdf
CS231n 2020新版PPT 斯坦福大学AI女神李飞飞教授经典计算机课程CS231n: Convolutional Neural Network for Visual Recognition 用于视觉识别的卷积神经网络
math-deep.pdf
要搞机器学习离不开数学,本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授Jean Gallier主编的面向机器学习的“数学全书”,内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识,共计1900余页。
机器学习,特别是深度学习离不开数学,深度学习的算法和模型的搭建,都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员,还是立志走上机器学习和AI研究之路的学生来说,打好坚实的数学基础是都至关重要的。
在现行的主要机器学习教程中,基本上都会在书中最开始给出必要的数学知识,但一般都比较简略,这些教材一般默认读者已经具备了必要的数学知识。
对于没有掌握这些知识的读者来说,很多人需要去学习巩固,甚至在某些学科上从零开始学习。机器学习涉及到的数学学科背景知识比较广泛,除了必须掌握的线性代数、概率统计之外,还需要拓扑学、微积分、最优化理论等学科知识。
宾夕法尼亚大学计算机和信息学教授Jean Gallier就与他人合作编撰了一部“面向计算机和机器学习的数学全书”。这着实是本大部头,全书共计1900多页,涵盖了机器学习和深度学习相关的多个数学学科,包括线性代数,拓扑学、微分计算和最优化理论等。这本书的PDF电子版现已放出,需要的读者可以免费下载。
《测绘学概论》-总论.pdf.zip
《测绘学概论》课程,该课程是武汉大学测绘学院测绘工程专业必修课程之一,由6位院士和4位教授共同讲授,共有10个章节。
01
总论
掌握测绘学的基本概念、掌握测绘学科的分类和发展历史、了解现代测绘学科的发展状况、了解测绘学的学科地位。
课时:
1.1、序言
1.3、测绘学的基本概念
1.3、测绘学的研究内容
1.4、测绘学的现代发展
1.5、测绘学的科学地位和作用
斯坦福:2018全球AI年度报告
《2018全球AI年度报告 》,从学术研究、产业、软件开源、公共利益等方面介绍2018年AI的发展,并记录计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。由斯坦福大学发起的人工智能指数(AI Index)是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目,旨在全面研究 AI 行业状况,目标是促进基于数据的 AI 的广泛交流和有效对话。12月15日,AI Index 发出了 2018 年度报告。这份报告试图从学术、工业、政策等角度全面介绍全球人工智能的发展现状,今年的报告更加注重全球数据。报告指出,美国的 AI 研究力量仍是全球最强,但中国的追赶速度很快。报告特别介绍了清华大学学习 AI 课程的学生数量:2017 年人工智能+机器学习课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。
麻省理工:深度学习介绍PPT-10
一门面向所有人的人工智能公开课。 对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。 课程链接:http://introtodeeplearning.com/ 课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY 课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs 具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-9
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-8
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-5
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-6
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-1
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-4
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-3
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
麻省理工:深度学习介绍PPT-2
一门面向所有人的人工智能公开课。
对初学者来说,有没有易于上手,使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程?近日,麻省理工学院(MIT)正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191:深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。
课程链接:http://introtodeeplearning.com/
课程视频:https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY
课程 GitHub:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs
具体介绍可参考:https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning
http://introtodeeplearning.com/
C++程序设计-西工大-1
C++程序设计课程配套课件,西北工业大学-中国大学mooc平台课程,PPT很不错。
程序设计课程是大学计算机基础教育和计算机科学与技术专业基础的核心课程,是数据结构、算法设计、数学建模、软件技术等课程的前导课程。程序设计课程的教学目标是使学生能够使用一种开发工具熟练的进行软件开发,为学生将来的创新实验、毕业设计、科学研究提供了有力的技术支持。
C++是国内外广泛使用的计算机程序设计语言。其功能强大、面向对象、数据表示丰富、代码运行效率高、可移植性好,适合编写系统软件和各类应用程序。在TIOBE排行榜上,C++语言多年来始终处于前五位。学习程序设计从C++入手,对于培养利用计算机求解现实问题的计算思维能力具有其他语言无法比拟的有点。且在完全掌握了C++语言之后,再学习其他程序设计语言就会轻车熟路了。
C是C++的子集,因此在C++的授课中,有至少一半的内容是和C语言一样的。而国内C++程序设计课程的学时普遍较少,且讲授的重点一般都放在和C重叠的那一部分。对于C++比C多出来的内容往往只介绍类、继承等基本概念,而对于重载、多态、异常处理、数据流等内容言之甚少。本课程即针对这一问题,增加了C++独有的内容的比重,不但适用于在校大学生,且适用于工作中使用C++进行软件开发的人。
TBC软件数据处理与使用官方教程
熟悉Trimble Business Center
设置新项目 - 设置新项目,选择各种项目设置,并将项目另存为可用于其他新项目的模板。
使用电子表格,选择集和COGO控件 - 查看电子表格,创建选择集以及使用COGO控件。
导入和处理GNSS数据
导入GNSS数据 - 将控制和静态GNSS数据导入新项目,合并点,下载参考和精确轨道数据。
处理GNSS基线 - 处理已导入项目的GNSS数据的基线。
导入全站仪和级别数据
导入全站仪数据 - 将使用全站仪 收集的导线数据导入已包含GNSS和级别数据的项目。
导入数字级数据 - 本教程包括三个工作流程:(1)导入和编辑Trimble DiNi级别数据,(2)使用自定义导入程序导入级别数据,以及(3)使用自定义导入程序导入变量行类型级别数据。
执行常见的工作流程
调整网络 - 为包含GNSS,全站仪和级别数据的项目调整网络。
校准站点 - 导入两个水塔的测量的网格坐标,并导入用于站点校准的RTK数据。指定如何计算项目中的侧射,配对本地控制点和GNSS控制点,并执行现场校准。
创建和调整遍历 - 创建和调整在现场调查的三个遍历,作为同一项目的一部分。
导入固定点 - 导入放在场中的点(“放样”点)。检查放样点及其相应设计点的增量,以确保在现场实现适当的公差。
执行数据准备 - 将描述最终等级的设计数据更改为构建最终设计所需的中间表面和对象。
创建自定义报告 - 创建自定义报告模板,然后使用它在教程项目中运行数据的自定义报告。还修改预定义的自定义报告模板。
处理功能并使用GIS源
处理要素代码 - 处理和编辑已导入项目的要素代码。然后在各种项目视图中查看要素数据,并将要素导出为CAD工程图。
集成测量和GIS数据 - 首先从文件地理数据库下载数据模式并使用它创建特征定义库(FXL)文件,从而集成测量和GIS数据。然后使用FXL文件处理在现场收集的要素数据,并将处理后的要素数据直接上载(写入)回文件地理数据库。
处理TerraSync SSF数据 - 本教程介绍如何将Trimble标准存储格式文件(.ssf)与适当的参考/基站RINEX文件一起导入TBC,并执行连续GNSS数据的后处理以创建轨迹准确定位记录的特征点和线条工作。
使用点云
使用点云 - 指定如何在图形视图中渲染点云区域,创建其他点云区域,选择性地剪切(隐藏)和取消剪切扫描点,以及使用扫描点创建曲面和测量体积。
创建投影表面 - 为相邻地面挖掘之前和之后收集的外部建筑物墙壁的两个点云中的每一个创建投影(非水平)表面,以确定挖掘产生的墙壁移动。
处理Trimble SX10数据 - 导入和处理使用Trimble SX10扫描全站仪捕获的数据,该全站仪包括两个站设置和一个位于未知位置的扫描站。您将使用“注册扫描”命令确保扫描站捕获的扫描与站点设置中的重叠扫描正确对齐,从而产生“刚性”点云。
使用CAD和绘图功能
使用高级绘图 - 使用各种绘图元素准备整套施工图和地图,例如边框和标题栏,dynaviews(平面图或横截面图),北箭头,标题,标签和图纸编号。
创建标签 - 创建用于创建单/多行标签和表格标签的样式模板。
创建COGO集合和宗地 - 在项目中创建COGO线条集合,您可以选择使用它来创建宗地和计算宗地结束。
使用航空摄影测量
处理航测数据 - 导入地面控制点(GCP)名称和坐标以及航测数据,调整航空摄影站以确保最高精度,并创建正射马赛克,点云和基于光栅的数字表面模型交付物。
处理Trimble UX5 HP航测数据 - 使用TBC和Trimble UASMaster通过Trimble UX5 HP无人机系统(UAS)收集的过程调查数据。
与走廊和隧道一起工作
使用走廊 - 根据现有曲面和路线创建道路走廊。
使用超高 - 定义用于弯曲道路的对齐的超高。
创建隧道设计 - 在TBC中创建一个简单的隧道设计,使您熟悉用于定义隧道的所有元素。
使用隧道竣工点 - 导入隧道竣工点以与隧道设计进行比较,以在报告和绘图工作表集中生成过冲和欠载信息。
使用机器控制
使用机器控制 - 创建一组作业现场设计文件,可以将其下载到安装在作业现场的土方机器上的Trimble Site Controller(SCS)。
使用地面摄影测量
使用摄影测量测量点 - 在Project Explorer,属性窗格,Photo Point电子表格和各种图形视图中进行摄影测量测量以创建点,修改摄影测量测量,以及查看摄影测量点属性和交叉点观察。
从Trimble Vision图像创建SketchUp模型 - 将Trimble Vision图像以及从TBC到Trimble SketchUp的精确测量点导出,您将使用它们创建3D模型。
[2017]Springer Handbook of Global Navigation Satellite Systems
施普林格发布的GNSS手册,官网pdf原版。
本手册全面而严谨地概述了全球导航卫星系统(GNSS)多学科领域的基本原理,方法和应用,提供了详尽的一站式参考工作以及对GNSS的最新描述。科学和社会的关键技术。
所有全球和区域卫星导航系统,包括目前正在运行和正在开发的卫星导航系统(GPS,GLONASS,Galileo,BeiDou,QZSS,IRNSS / NAVIC,SBAS)都将进行详细审查。详细讨论了接收器和天线的功能原理,以及GNSS参数估计的高级算法和模型。本书涵盖了广泛和多样化的陆地,海洋,空中和空间应用,从日常GNSS到高精度科学应用,并提供最广泛使用的GNSS格式标准的详细描述,涵盖接收器格式以及IGS产品和元 - 数据格式。
全球导航卫星系统领域的全面报道分为七个部分,从基础,全球和区域导航卫星系统,接收器和天线,算法和模型的处理,到广泛和多样化的应用范围。定位和导航,测量,大地测量和地球动力学,遥感和定时等领域。
每一章都由国际专家撰写,并用图和照片充分说明,使本书成为科学家,工程师,学生和机构的宝贵资源。
差分GPS的原理
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的。
武汉大学是教育部直属的一所重点综合性大学,生源质量好。其本科人才培养目标是:培养适应经济和社会发展需要的厚基础,宽口径,高素质,强能力的创造、创新、创业复合型人才。本课程是理工科专业的一门专业基础课。本课程的目标是:使学生具有较为坚实的理论基础和较宽广的相关知识;具有较强的动手能力,以满足今后专业课程学习的需要,为进一步深造(读研究生、出国学习等)奠定坚实的基础。
本课程主要介绍全球定位系统GPS产生和发展的过程;GPS系统的组成和卫星信号结构;GPS定位中的主要误差源以及消除削弱各种误差影响的方法和措施;测定卫星到接收机间的距离的方法,GPS定位的原理和各种定位模式。通过本课程的理论学习及实践教学,使学生掌握GPS导航定位的基本原理、作业模式和操作方法,为学生毕业后参加生产作业和科学研究打下坚实基础。
GPS定位方式
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的。
武汉大学是教育部直属的一所重点综合性大学,生源质量好。其本科人才培养目标是:培养适应经济和社会发展需要的厚基础,宽口径,高素质,强能力的创造、创新、创业复合型人才。本课程是理工科专业的一门专业基础课。本课程的目标是:使学生具有较为坚实的理论基础和较宽广的相关知识;具有较强的动手能力,以满足今后专业课程学习的需要,为进一步深造(读研究生、出国学习等)奠定坚实的基础。
本课程主要介绍全球定位系统GPS产生和发展的过程;GPS系统的组成和卫星信号结构;GPS定位中的主要误差源以及消除削弱各种误差影响的方法和措施;测定卫星到接收机间的距离的方法,GPS定位的原理和各种定位模式。通过本课程的理论学习及实践教学,使学生掌握GPS导航定位的基本原理、作业模式和操作方法,为学生毕业后参加生产作业和科学研究打下坚实基础。
GPS距离测量与定位
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的。
武汉大学是教育部直属的一所重点综合性大学,生源质量好。其本科人才培养目标是:培养适应经济和社会发展需要的厚基础,宽口径,高素质,强能力的创造、创新、创业复合型人才。本课程是理工科专业的一门专业基础课。本课程的目标是:使学生具有较为坚实的理论基础和较宽广的相关知识;具有较强的动手能力,以满足今后专业课程学习的需要,为进一步深造(读研究生、出国学习等)奠定坚实的基础。
本课程主要介绍全球定位系统GPS产生和发展的过程;GPS系统的组成和卫星信号结构;GPS定位中的主要误差源以及消除削弱各种误差影响的方法和措施;测定卫星到接收机间的距离的方法,GPS定位的原理和各种定位模式。通过本课程的理论学习及实践教学,使学生掌握GPS导航定位的基本原理、作业模式和操作方法,为学生毕业后参加生产作业和科学研究打下坚实基础。
GPS组成及信号结构2
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的。
武汉大学是教育部直属的一所重点综合性大学,生源质量好。其本科人才培养目标是:培养适应经济和社会发展需要的厚基础,宽口径,高素质,强能力的创造、创新、创业复合型人才。本课程是理工科专业的一门专业基础课。本课程的目标是:使学生具有较为坚实的理论基础和较宽广的相关知识;具有较强的动手能力,以满足今后专业课程学习的需要,为进一步深造(读研究生、出国学习等)奠定坚实的基础。
本课程主要介绍全球定位系统GPS产生和发展的过程;GPS系统的组成和卫星信号结构;GPS定位中的主要误差源以及消除削弱各种误差影响的方法和措施;测定卫星到接收机间的距离的方法,GPS定位的原理和各种定位模式。通过本课程的理论学习及实践教学,使学生掌握GPS导航定位的基本原理、作业模式和操作方法,为学生毕业后参加生产作业和科学研究打下坚实基础。
GPS原理与应用-概述2
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的,它是我国测绘科学最厉害的,学院位于江城武汉,学院创建50年来,锐于改革, 勇于创新,积极大力推进教学、科研、社会服务等工作,取得了一大批服务于国家经济和国防建设等领域的重大成果,培养了一大批中国测绘事业的领军人物,学院始终按照“高品质、国际化、创新型”的办学理念,大力推进学院发展。
GPS原理与应用
GPS原理与应用是测绘专业的必修课程,本PPT是来自于武汉大学测绘学院的,它是我国测绘科学最厉害的,学院位于江城武汉,学院创建50年来,锐于改革, 勇于创新,积极大力推进教学、科研、社会服务等工作,取得了一大批服务于国家经济和国防建设等领域的重大成果,培养了一大批中国测绘事业的领军人物,学院始终按照“高品质、国际化、创新型”的办学理念,大力推进学院发展。