测量精度

传统核磁共振测量孔隙度常因储层岩石中顺磁物质和黏土而误差偏小。本研究提出一种新方法，利用人工智能算法根据相关因素对核磁共振测量结果进行校准。首先，通过数据挖掘确定影响孔隙度偏差的因素，作为神经网络的参数进行训练，随后优化网络算法与参数，显著降低了实测孔隙度的相对误差，从29.35%降至11.37%。研究表明，人工智能算法在提升核磁共振法测量精度方面具有显著效果。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

利用Matlab及其工具箱进行科学成像案例研究，探索重力测量的应用。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

减法中的符号这个技巧，挺实用的，适用于高精度整数运算。你知道的，减法操作会涉及符号的变化，尤其是在负数时。这里的方式是通过先检查两个数中的符号，再决定是否将减数的符号反转，之后通过加法来计算。代码简洁又高效，减少了不必要的重复计算，适合在高精度计算中使用。其实，这种方法也常见于大数运算中，不光在减法上，其他地方也有类似的应用哦。 代码示例如下： if ((a->signbit == MINUS) || (b->signbit == MINUS)) { b->signbit = -1 * b->signbit; add_bignum(a, b, c); b->signbit = -1

如果你在做 RTK 高程测量，是在工程项目中，会需要对高程精度做个详细的统计。文章通过一个实际的工程案例，对 1506 个点的 GPS-RTK 高程数据与水准高程进行了比较。统计结果挺有意思的，一般条件下，RTK 高程的精度是 4cm，还是蛮精准的。嗯，这个能帮你了解在不同地面和观测条件下，RTK 高程的表现。 你可以根据这个案例来参考实际操作中的精度要求，避免过于理想化的预期。如果你对高程有兴趣，文中提到的其他相关资源也挺有的，比如 GIS 在洼地最低高程计算方面的应用，也有关于 MATLAB 高程的实现方法，推荐一起看看。

附和导线测量的自动计算工具，界面不复杂，逻辑也挺清晰的，拿来就能用。你只需要输入观测数据，它就能自动算出闭合差、方位角、坐标啥的，适合那种不想手动套公式的场景。对经常干测量的你来说，确实省事不少。 闭合差计算、坐标调整这些环节它都覆盖到了，自动逻辑也比较稳。尤其是多边测线时，算法运行效率还不错，响应也快。就算数据稍微多点，系统也不会卡壳。 有时候还可以配合 Excel 平差计算 来用，两边的数据互通没啥障碍。用 Excel 熟的朋友，应该上手快。也可以参考附合导线闭合差计算方法，那篇讲得蛮细。 值得一提的是，测量数据还可以直接喂给 导线网平差程序，做网络平差的时候用得上。整体流程比较顺滑，不需