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  • 醉染图书大气环境监测数据分析与可视化9787301339404
  • 正版全新
    • 作者: 吴志军,裘彦挺著 | 吴志军,裘彦挺编 | 吴志军,裘彦挺译 | 吴志军,裘彦挺绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2023-05-01
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    • 作者: 吴志军,裘彦挺著| 吴志军,裘彦挺编| 吴志军,裘彦挺译| 吴志军,裘彦挺绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2023-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:213000
    • 页数:212
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301339404
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:吴志军,裘彦挺
    • 著:吴志军,裘彦挺
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:39.00
    • ISBN:9787301339404
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-05-01
    • 页数:212
    • 外部编号:1202892217
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    部分MATLAB编程基础/


    章编译环境的搭建与MATLAB基础/

    11编译环境的搭建/

    12MATLAB基础介绍/

    13本书各章内容简介/


    吴志军,裘彦挺
    ----------------------------
    吴志军,北京大学长聘副教授,曾获自然科学二等奖(2/5),自然科学一等奖(2/7)。吴志军研究员主讲的生课程“环境测量数据分析与可视化”连续开设6年,获北京大学教学奖。
    裘彦挺,北京大学环境科学与工程学院博士,生课程“环境测量数据分析与可视化”、课程“气溶胶测量数据管理与综合分析”课程教,负责本书的统筹和校对工作。



    本书语言简洁,实用强,适合对MATLAB程序设计零基础的初学者使用。通过本书的学习,读者可以熟练编写简单的MATLAB程序,以应对大量环境监测数据的处理与分析工作。


    【内容简介】


    本教材针对环境科学专业的生、,及大气环境保护和监测行业从业人员,着眼于大气环境监测大数据分析发展趋势和需求,结合实际案例讲解Matlab程序设计在大气环境数据处理和分析中的应用。本教材按照基础操作和实际应用,分为Matlab编程基础和综合应用两部分;秉承“深入浅出、循序渐进”的理念,系统讲授如何从0开始设计一个兼具实用、功能和普适的大气环境大数据处理与分析的Matlab程序。与教材相比,本教材实用强,从实际案例出发,旨在提升大气环境领域学生和从业人员的大数据获取与分析水平。



    第2章数据类型/

    21数值型(矩阵和数组)/

    22字符和字符串/

    日期和时间/

    24结构体与元胞数组/

    25数据的类型判断及转换/


    第3章数据的读取与存储/

    31文件和文件夹操作/

    32数据的导入和导出/


    第4章程序设计与自定义函数/

    41M文件/

    42选择结构/

    43循环结构/

    44循环中常用的指令/

    45MATLAB中的函数/


    第5章数据清洗与可视化/

    51数据清洗/

    52MATLAB绘图基础/

    53常用的绘图种类及方法/


    第6章MATLAB高级应用/

    61拟合/

    62GPU辅运算/

    63以神经网络为代表的机器学习简介/

    64MATLAB程序优化/


    第二部分基于MATLAB的大气环境监测数据分析与可视化/


    第7章如何根据需求编写适合的程序/

    71需求分析和逻辑梳理/

    72分模块程序设计/

    73对程序设计初学者的建议/


    第8章气象数据的读取/

    81气象数据介绍与数据说明/

    82需求解读与程序设计思路/

    83程序设计/

    84气象数据处理时的注意事项/


    第9章常规污染物数据的处理/

    91仪器原理/

    92数据介绍与需求分析/

    93程序设计/


    0章电迁移粒径谱仪数据的处理/

    101SMPS的仪器原理和数据格式/

    102SMPS的管路损失校正/

    103SMPS数据分析与可视化/


    1章机器学习与图像识别/

    111机器学习模型的建立、验与应用/

    112图像灰度识别/






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