非笛卡尔

非笛卡尔 MR 图像重建这块，RecoIL-old的pcgmatlab代码还挺实用的，原型开发用起来顺手。用的是基于MIRT的CG迭代框架，搞正规 SENSE 重建那一套，它都帮你搭好了，少踩多坑。 支持的场校正方法也比较多，像Sutton 和 Fessler 的时间分割模型、还有直接搞DFT的方式都能整。重建那种扩散或者 MRE 数据时的多次拍摄相位误差，也有现成方法能直接上。挺适合做科研 demo 的。 数据导入这块也考虑得比较全，用recoInfo这个 API 能抽象掉你对Siemens TWIX（.dat 文件）的依赖，读数据不用每次都自己写 wrapper，省事不少。而且代码风格清爽

坐标转换工具，由直角坐标转换为球坐标 MATLAB 代码实现 提供附件，包含 XYZ 坐标，输出极坐标（theta、fai 和 r）

笛卡尔积是指当连接条件无效或完全省略时产生的结果集，它将第一个表的所有行与第二个表的所有行进行连接。笛卡尔积通常会生成大量的行，但其结果很少有用。除非有特定需求要合并所有表的所有行，否则应始终在WHERE子句中包含有效的连接条件。

利用Matlab进行笛卡尔坐标转换，将纬度、经度和高度转换为地心地固坐标系（ECEF）。

使用给定角度围绕轴旋转笛卡尔坐标，在Matlab中利用变换矩阵实现任意变换，或使用bsxfun函数快速应用偏移到长坐标数组。这些方法能有效处理笛卡尔坐标的几何变换需求。

笛卡尔积用于合并两个关系，以创建一个包含两个关系中所有可能的组合的新关系。它可用于数据挖掘中，例如在评估汽车时合并来自不同来源的数据。

SQL连接查询中的笛卡尔积现象 在SQL连接查询中，如果连接条件无效或缺失，就会出现笛卡尔积现象。这意味着第一个表中的每一行都会与第二个表中的每一行进行组合，产生大量的无意义数据。 为了避免笛卡尔积，务必在WHERE子句中添加有效的连接条件，除非有意获取所有表的全部行组合。 笛卡尔积特征: 忽略连接条件 第一个表的所有行与第二个表的所有行组合 生成大量数据，结果通常无用 如何避免笛卡尔积: 在WHERE子句中添加有效的连接条件 笛卡尔积的应用场景: 测试场景下生成大量数据

我们可以将笛卡尔积形象地理解为一张二维表。 这张表具有以下特点： 行数：对应元组的个数，也就是笛卡尔积的基数。 列数：对应域的个数。 每一行：代表一个元组。 每一列：代表一个域。 以下是一个示例： | NAME | JOB | ADDR ||-------|---------|--------|| 王三 | 工人 | 北京 || 王三 | 工人 | 上海 || 王三 | 工人 | 广州 || 王三 | 农民 | 北京 || ... | ... | ... || 丁平 | 农民 | 广州 || 丁平 | 商人 | 北京

广义笛卡尔积是数据库系统中一种重要的连接操作，它将两个或多个表中的所有行组合起来形成新的行，而不考虑任何连接条件。这在某些情况下很有用，例如当需要查找所有可能的组合时。然而，在大多数情况下，不带连接谓词的广义笛卡尔积很少使用，因为它会导致结果集中出现大量无关的数据。

这组函数能够将极坐标或笛卡尔坐标转换为以北向度为参考的度数。它还可以反向操作，将北向度数转换为笛卡尔坐标或极坐标。这些功能对处理速度向量（如电流或风速）非常实用。这些函数支持单个值或向量的处理。压缩文件包含以下内容： - compass2pol.m：将北向度数转换为极坐标。 - compass2cart.m：将北向度和速度转换为笛卡尔坐标中的u和v。 - car2compass.m：将笛卡尔坐标中的u和v转换为北向度和速度。 - pol2compass.m：将极坐标转换为北向度数。