重投影

如果你在做遥感影像，尤其是 MODIS 数据的批拼接、重投影和裁切，MODIS Reprojection Tool (MRT)是一个相当实用的工具。它能帮你高效地 MODIS 产品，支持拼接多个影像、重投影到不同坐标系，以及裁切你需要的区域。MRT 的两大核心工具：mrtmosaic.exe和resample.exe，各自有不同的用途。mrtmosaic.exe用于拼接影像，可以把多个 MODIS 影像拼成一个，操作挺简单，像这样：mrtmosaic -i "g: %1.txt" -s "0 00 0 0 1 1 1 0 0" -o "g:temp.hdf"。resample.exe则重投影和

在CT重建领域，我们使用Matlab系统函数进行投影算法调用，通过不同插值方法实现了直接反投影和滤波反投影两种算法。我们展示了在不同投影个数下的三种重建效果，适合初学者学习调试。这些算法让您可以直观地了解不同投影个数对重建结果的影响。

在Matlab环境中，可以进行图片的水平、垂直以及对角投影处理，方便直接应用。

在CT重建过程中，我们使用了两种不同的插值方法来实现直接反投影和滤波反投影。这两种方法通过调用MATLAB系统函数进行投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，最终实现了三种不同投影个数下的重建效果。这个脚本特别适合CT重建算法的初学者进行调试学习，帮助他们直观地了解不同算法和不同投影个数所产生的不同重建结果。phantom图像是一个圆形，这个项目是我在CMU课程作业中完成的，包含源码和文档。

该程序可直接读取Excel中的数据，无需手动输入，方便使用连续投影算法进行数据处理。

投影算法是一种参数估计方法，用于推断传递函数的参数，参考自Astrom的自适应控制。

在MATLAB开发中，kMeansProjectiveClustering是一种有效的聚类方法，用于在高维空间中执行投影组合，通过降低维度来实现数据的聚类分析。该方法的核心在于通过投影操作来识别数据中的隐含模式，使聚类结果更具可解释性。 kMeansProjectiveClustering的关键步骤 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，保证数据的相对尺度一致。 投影执行：通过计算数据投影组合，选择最优方向。 聚类运算：在降维后的空间进行K均值聚类，生成聚类结果。 实现要点 使用内置的MATLAB函数kmeans，结合投影算法进行优化。 聚类结果需通过可视化展示，以直观地查看投影效果。

这是一个基于武汉大学出版社《大地测量学基础》（第三版）编写的程序，用于高斯投影正反算，支持3度带和6度带，以及不同椭球参数的转换，包含详细注释，适用于课程实验学习。

重编译问题是指在数据库服务器处理查询时，每次执行相同查询语句都需要进行硬解析（即重新编译），消耗额外的 CPU 和内存资源。 例如，语句 select * from dConMsg where contract_no = 32013484095139 每次执行都需要硬解析一次，当用户量达到百万级时，会导致严重的性能问题。 为了解决重编译问题，可以采用绑定变量，即在语句中使用占位符 ? 替代具体的参数值，在执行时再将参数值传递给数据库，这样只需进行一次硬解析，后续调用都可以直接使用已解析的执行计划，有效提升性能。

绑定变量通过减少SQL语句的重编译次数来优化ORACLE_SQL性能。未使用绑定变量的语句每次执行都需要重新编译，而使用绑定变量的语句只在首次准备时编译一次。