Sat или xyg: Перевірка браузера, будь ласка, зачекайте…

Лобовое стекло sat в Туле: 500-товаров: бесплатная доставка [перейти]

Партнерская программаПомощь

Тула

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Детские товары

Детские товары

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Электротехника

Электротехника

Дом и сад

Дом и сад

Мебель и интерьер

Мебель и интерьер

Торговля и склад

Торговля и склад

Сельское хозяйство

Сельское хозяйство

Все категории

ВходИзбранное

Лобовое стекло sat

SAT Стекло лобовое антенна MERCEDES-BENZ VITO/VIANO W639 03- Производитель: SAT

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Honda Accord 7 (2003-2008) SAT SPG-3986AGNBLMV LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Стекло Лобовое С Обогревом Щеток + Дд + Камера Mercedes-Benz E-Class W212 4/5d 10-13 Sat арт. SPG-W212-VCSSHA LFW/H/X

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло BMW E90/E91 рестайлинг (2008-2012) SAT SPG-2447AGNBLVM1P LFW/X Производитель: SAT,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло BMW E90/E91 (2005-2008) SAT SPG-2447AGNBLVM1P LFW/X Производитель: SAT, Тип стекла:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Стекло Лобовое С Обогревом Щеток + Дд Lexus Gs250/350/450 12- Sat арт. SPG-8407AGNBLHMV LFW/H/X

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

SAT SPG-SPECTRA LFW/X Стекло лобовое KIA SPECTRA (Ижевск)/SHUMA/SEPHIA II 4/5D 98-11 1шт

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

11 970

Лобовое стекло Polo рестайлинг (2015-2020) SAT SPG- 8603AGNHMVWZ6T LFW/W/X Производитель: SAT,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Mazda CX-5 (2011-2017) SAT SPG-CX5-L-5S LFW/X Производитель: SAT, Модель автомобиля:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

11 010

Лобовое стекло Mercedes W221 (2005-2013) SAT SPG-W221-VCSH LFW/H/X Производитель: SAT, Тип стекла:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Hyundai Elantra 5 (2011-2015) SAT SPG-4149AGNBLV LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Hyundai Elantra 5 (2011-2015) SAT SPG-4149AGNBLV LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

11 745

SAT Стекло лобовое с обогревом щеток + дд MERCEDES-BENZ S-CLASS W221 05-13 Производитель: SAT,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Toyota 4Runner 210 (2003-2009) SAT SPG-FW02371 LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Mazda CX-5 (2011-2017) SAT SPG-CX5-L-5S LFW/X Производитель: SAT, Модель автомобиля:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Honda Accord 6 CF (1998-2002) SAT SPG-3960AGNBLV LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

10 980

Лобовое стекло Toyota Aqua (2011-2021) SAT SPG-TY-JK10-R-CPH LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

SAT SPGTEANARWHX Стекло заднее с обогревом NISSAN TEANA 03-08 Производитель: SAT

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло BMW X5 E70 рестайлинг (2010-2013) SAT SPG-X5-06-VCS LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло BMW X5 E70 рестайлинг (2010-2013) SAT SPG-X5-06-VCS LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло BMW E90/E91 рестайлинг (2008-2012) SAT SPG-2447AGNBLVM1P LFW/X Производитель: SAT,

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

SAT SPG-2459AGNBLMV6P LFW/X Стекло лобовое + дд BMW 5-SERIES F10/11 4/5D 12-17 1шт Производитель:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

14 340

Лобовое стекло Nissan X-Trail T32 (2013-2016) SAT SPG-6091AGNHZ LFW/W/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

19 467

SAT Молдинг лобового стекла TOYOTA LAND CRUISER 100 98-07 RH Производитель: SAT, Модель автомобиля:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Лобовое стекло Kia Optima 4 рестайлинг (2018-2020) SAT SPG-4448AGSBLHMOVW LFW/H/X Производитель:

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

SAT Молдинг лобового стекла (правый) TOYOTA LAND CRUISER PRADO 150 09- Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

SAT Стекло лобовое с обогревом щеток дд SUBARU FORESTER 12-18 Производитель: SAT

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

Стекло Лобовое + Дд Volkswagen Tiguan 17- Sat арт. SPG-8627AGNMVZ LFW/X Производитель: SAT, Модель

ПОДРОБНЕЕЕще цены и похожие товары

2 страница из 18

Стекло лобовое на 1000 моделей в Алматы — №112254758

  • Описание

  • Автозапчасти

    226

  • Стать VIP на 3 дня

    3 дня объявление будет выше и заметнее всех в специальном VIP блоке по результатам подходящего поиска.

  • Продлить на неделю

    Объявление будет активно на сайте и в приложении 7 дней с момента продления.

  • Отправить в «ТОП»

    24 часа объявление будет выше бесплатных по результатам поиска. ТОП объявления просматривают чаще, что даёт возможность продать быстрее.

  • Отправить в горячие

    Объявление попадёт в Горячие предложения на главной kolesa.kz, его заметят все покупатели. Это поможет набрать максимум просмотров, пока другое объявление не займет это место.

Описание

Компания «Автотрейд», 3 установочных центра в Алматы, звоните, установим в тот же день, при обращении по телефону действует скидка. ГАРАНТИЯ 5 ЛЕТ. Опыт более 10 лет.15 тысяч наименований автостекла в наличии, более чем на 1000 моделей авто. Гарантия низких цен. В наличии всегда бренды SAT, XYG, TOYOTA, PILKINGTON, SAINT-GOBAIN SEKURIT, KMK, AGC.

Популярные поиски в категории запчасти

  • лобовые стекла

  • стекло лобовое

  • лобовое стекло

  • стекло поставить

  • стекла

  • стекло

(3) Спектральная оценка и xy-графики — документация GMT 5.

4.4

В этом примере мы покажем, как использовать программы GMT
проект,
образец 1д, спектр 1д,
пси, и
PSтекст. Предположим, у вас есть (lon, lat,
гравитации) по спутниковому треку в файле с именем sat.xyg и (lon, lat,
гравитация) вдоль пути корабля в файле с именем ship.xyg . Вы хотите сделать
кросс-спектральный анализ этих данных. Во-первых, вам придется получить
два набора данных в форме временного ряда с равноудаленной выборкой. Сделать это,
будет удобно спроецировать их вдоль большого круга, который лучше всего
подходит для сат-трека. Мы должны использовать
fitcircle, чтобы найти этот большой круг
и выберите L 2 оценки лучшего полюса. Мы проецируем данные
используя проект, чтобы узнать, что их
диапазоны указаны в координатах проекции.
утилита gmtinfo сообщит о минимальном
и максимальные значения для многоколоночных таблиц ASCII. Используйте эту информацию
чтобы выбрать диапазон координат проецируемого расстояния, которые они имеют в
общий. Сценарий запрашивает эту информацию после сообщения о
ценности. Решаем составить файл из равноудаленных точек отбора проб, отстоящих друг от друга на 1
км, кроме от -1167 до +1169, и используйте утилиту UNIX awk по
выполнить этот шаг. Затем мы можем выполнить повторную выборку прогнозируемых данных и перенести
из кросс-спектральных расчетов, предполагая, что корабль является входом
а спутник — это выходные данные. Есть несколько промежуточных
шаги, которые создают полезные графики, показывающие влияние различных
шаги обработки ( example_03[a-f].ps ), в то время как окончательный график example_03.ps показывает мощность корабля и спутника
на одной диаграмме и когерентность на другой диаграмме, оба на одном и том же
страница. Обратите внимание на расширенное использование pstext
и psxy поставить метки и легенды
прямо на участках. Для этой цели мы часто используем -Jx 1i и
укажите позиции в дюймах напрямую. Таким образом, полный автоматизированный скрипт выглядит следующим образом:

 #!/bin/bash
# ПРИМЕР GMT 03
#
# Цель: повторная выборка данных трека, спектральный анализ и построение графика. 
# Модули GMT: filter1d, fitcircle, gmtconvert, gmtinfo, project, sample1d
# Модули GMT:spector1d, trend1d, pshistogram, psxy, pstext
# Программы Unix: echo, rm
#
# Этот пример начинается с файлов данных "ship.xyg" и "sat.xyg", которые
# являются измерениями величины "g" ("гравитационная аномалия", которая является
# аномальное увеличение или уменьшение величины ускорения
# силы тяжести на уровне моря). g измеряется в последовательности точек "x, y"
# в данном случае "долгота,широта". Данные "sat.xyg" были
# получено спутником и последовательность точек лежит почти вдоль
# большой круг. Данные "ship.xyg" были получены кораблем, который
# пытался следовать по пути спутника, но местами отклонялся от него.
# Таким образом, два набора данных не измеряются в одних и тех же точках,
# и мы используем различные инструменты GMT для облегчения их сравнения.
# Основная иллюстрация (example_03.ps) сопровождается 5 поддержками
# графики (03a-f), показывающие распределение данных и различные промежуточные этапы. 
#
# Во-первых, мы используем "gmt fitcircle", чтобы найти параметры большого круга
# наиболее точное соответствие точкам x,y в "sat.xyg":
#
пс=example_03.ps
gmt установить GMT_FFT поцелуй
cpos=`gmt fitcircle sat.xyg -L2 -Fm --IO_COL_SEPARATOR=/`
ppos=`gmt fitcircle sat.xyg -L2 -Fn --IO_COL_SEPARATOR=/`
#
# Теперь мы используем "gmt project" для проецирования данных как в sat.xyg, так и в ship.xyg.
# в data.pg, где g - это то же самое, а p - это косая долгота вокруг
# большой круг. Мы используем -Q, чтобы получить расстояние p в километрах, и -S
# для сортировки вывода по возрастанию значений p.
#
проект gmt sat.xyg -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > sat.pg
проект gmt ship.xyg -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > ship.pg
#
# Утилита gmtinfo сообщит о минимальном и максимальном значениях для всех столбцов.
# Сначала мы используем эту информацию с большим значением -I, чтобы найти соответствующий -R
# использовать для построения данных .pg.
#
R=`gmt info -I100/25 sat.pg ship.pg`
gmt psxy $R -UL/-1.75i/-1. 25i/"Пример 3а в поваренной книге" -BWeSn \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wthick sat.pg > example_03a.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i ship.pg >> example_03a.ps
#
# На этом графике мы видим, что данные корабля имеют некоторые "всплески", а также сильно
# отличаются от спутниковых данных в точке около p ~= +250 км, где обе
# они показывают очень большую аномалию.
#
# Для облегчения сравнения двух с кросс-спектральным анализом с использованием "gmt spec1d",
# мы передискретизируем оба набора данных с интервалом в 1 км. Сначала мы узнаем, как данные
# обычно используется gmtmath DIFF, чтобы получить дельту-p между точками и просмотреть ее с помощью
# "гмт пшистограмма".
#
gmt math ship.pg -T -i0 DIFF = | gmt pшистограмма -W0.1 -Gчерный \
-JX3i -K -X2i -Y1.5i -B0 -B+t"Корабль" -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3b в поваренной книге" \
> example_03b.ps
gmt math sat.pg -T -i0 DIFF = | gmt pшистограмма -W0.1 -Gчерный \
-JX3i -O -X5i -B0 -B+t"Сб" >> example_03b. ps
#
# Этот опыт показывает, что значения спутников распределены достаточно равномерно, с
# дельта-р между 3,222 и 3,418. Значения кораблей расположены довольно неравномерно, с
# дельта-р между 0,095 и 9.017. Это означает, что когда нам нужна равномерная выборка на 1 км,
# мы можем использовать "gmt sample1d" для интерполяции спутниковых данных, но применяется та же процедура
# чтобы данные о корабле могли дублировать информацию на более коротких волнах. Поэтому мы должны использовать
# "gmt filter1d" для повторной выборки данных корабля. Кроме того, поскольку мы наблюдали шипы на корабле
# данные, мы используем медианный фильтр для очистки значений кораблей. Мы будем использовать «вставить»
# для объединения двух выборочных наборов данных, чтобы они начинались и заканчивались в одно и то же время
# точка, без NaN. Итак, мы хотим получить начальную и конечную точки, которые работают для
# оба из них. Это задание для gmt info -L -Af.
#
bounds=`gmt info ship.pg sat.pg -I1 -Af -L -C -i0 --IO_COL_SEPARATOR=/`
#
# Теперь мы можем использовать $bounds в математике gmt, чтобы создать файл точек выборки для gmt sample1d:
gmt math -T$bounds/1 -N1/0 T = samp. x
#
# Теперь мы можем пересэмплировать спутниковые данные проекции gmt:
#
gmt sample1d sat.pg -Nsamp.x > samp_sat.pg
#
# По указанным выше причинам мы используем gmt filter1d для предварительной обработки данных корабля. Нам также нужно примерить
# это из-за пробелов > 1 км, которые мы нашли. Поэтому мы используем gmt filter1d | gmt образец 1d. Мы также
# используйте -E в gmt filter1d, чтобы использовать данные полностью:
#
gmt filter1d ship.pg -Fm1 -T$bounds/1 -E | gmt sample1d -Nsamp.x > samp_ship.pg
#
# Теперь снова построим их, чтобы увидеть, правильно ли мы поступили:
#
gmt psxy $R -JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wthick samp_sat.pg \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3c в поваренной книге" > example_03c.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i samp_ship.pg >> example_03c.ps
#
# Теперь сделаем перекрестные спектры, предполагая, что корабль является входом, а спутник - выходом.
# данные, делаем так:
#
gmt convert -A samp_ship. pg samp_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
#
# Теперь мы хотим построить спектры. Следующие команды начертят корабль и сядут
# мощность на одной диаграмме и когерентность на другой диаграмме, обе на одной странице.
# Мы заканчиваем добавлением легенд карты и надписей на графиках.
# Для этой цели мы часто используем -Jx1i и прямо указываем позиции в дюймах:
#
gmt psxy spec.coh -Bxa1f3p+l"Длина волны (км)" -Bya0.25f0.05+l"Когерентность@+2@+" \
-BWeSn+g240/255/240 -JX-4il/3.75i ​​-R1/1000/0/1 -P -K -X2.5i -Sc0.07i -Gpurple \
-Ey+p0.5p -Y1.5i > $ps
echo "Когерентность@+2@+" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K >> $ps
gmt psxy spec.xpower -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" \
-BWeSn+t"Корабельная и спутниковая гравитация"+g240/255/240\
-Gred -ST0.07i -O -R1/1000/0.1/10000 -JX-4il/3.75il -Y4.2i -K -Ey+p0.5p >> $ps
gmt psxy spec.ypower -R -JX -O -K -Gblue -Sc0.07i -Ey+p0.5p >> $ps
эхо "Входная мощность" | gmt pstext -R0/4/0/3.75 -Jx1i -F+cTR+f18p,Helvetica-Bold -Dj0. 1i -O -K >> $ps
gmt pslegend -R -J -O -DjBL+w1.2i+o0.25i -F+gwhite+pthicker --FONT_ANNOT_PRIMARY=14p,Helvetica-Bold << EOF >> $ps
S 0.1i T 0.07i красный - 0.3i Корабль
S 0.1i c 0.07i синий - 0.3i Спутник
EOF
#
# Теперь мы задаемся вопросом, будет ли иметь значение удаление этого крупного элемента на расстоянии 250 км.
# Мы могли бы отбросить часть данных с помощью awk, sed или head and tail, но мы
# продемонстрируйте использование "gmt trend1d" вместо этого для выявления выбросов. Мы поместим
# прямая линия к данным samp_ship.pg итеративно-перевзвешенным методом и
# сохранить веса на выходе. Затем мы нанесем веса и посмотрим, как обстоят дела.
# смотрю:
#
gmt trend1d -Fxw -Np1+r samp_ship.pg > samp_ship.xw
gmt psxy $R -JX8i/4i -X2i -Y1.5i -K -Sp0.03i \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya100f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3d в поваренной книге" samp_ship.pg > example_03d.ps
R=`gmt info samp_ship.xw -I100/1.1`
gmt psxy $R -JX8i/1.1i -O -Y4. 25i -Bxf100 -Bya0.5f0.1+l"Вес" -BWesn -Sp0.03i \
samp_ship.xw >> example_03d.ps
#
# Из этого мы видим, что мы можем захотеть отбросить значения, где w < 0,6. Итак, мы попробуем это,
# и на этот раз мы также используем gmt trend1d, чтобы вернуть остаток от подгонки модели (
# данные без тренда):
gmt trend1d -Fxrw -Np1+r samp_ship.pg | gmt выбрать -Z0/0.6 -o0,1 -Iz \
| gmt sample1d -Nsamp.x > samp2_ship.pg
gmt trend1d -Fxrw -Np1+r samp_sat.pg | gmt выбрать -Z0/0.6 -o0,1 -Iz \
| gmt sample1d -Nsamp.x > samp2_sat.pg
#
# Мы рисуем их, чтобы увидеть, как они выглядят:
#
R=`gmt info -I100/25 samp2_sat.pg samp2_ship.pg`
gmt psxy $R -JX8i/5i -X2i -Y1.5i -K -Wтолстый \
-Bxa500f100+l"Расстояние по большому кругу" -Bya50f25+l"Гравитационная аномалия (мГал)" \
-BWeSn -UL/-1.75i/-1.25i/"Пример 3e в поваренной книге" samp2_sat.pg > example_03e.ps
gmt psxy -R -JX -O -Sp0.03i samp2_ship.pg >> example_03e.ps
#
# Теперь мы снова делаем кросс-спектральный анализ. Сравнивая этот график (example_03e.ps) с
# предыдущий (example_03d. ps) мы видим, что выбрасывание крупной фичи уменьшилось
# мощность в обоих наборах данных и снижение когерентности на длинах волн от 20 до 60 км.
#
gmt convert -A samp2_ship.pg samp2_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
#
gmt psxy spec.coh -Bxa1f3p+l"Длина волны (км)" -Bya0.25f0.05+l"Когерентность@+2@+" -BWeSn \
-JX-4il/3.75i ​​-R1/1000/0/1 -UL/-2.25i/-1.25i/"Пример 3f в поваренной книге" -P -K -X2.5i \
-Sc0.07i -Gblack -Ey+p0.5p -Y1.5i > example_03f.ps
echo "Когерентность@+2@+" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K -Wthicker -C0.1i >> example_03f.ps
gmt psxy -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" -BWeSn+t"Гравитация корабля и спутника" \
спектр.xpower -ST0.07i -O -R1/1000/0.1/10000 -JX-4il/3.75il -Y4.2i -K -Ey+p0.5p \
>> example_03f.ps
gmt psxy spec.ypower -R -J -O -K -Gblack -Sc0.07i -Ey+p0.5p >> example_03f.ps
эхо "Входная мощность" | gmt pstext -R -J -F+cTR+f18p, Helvetica-Bold -Dj0.1i \
-O -K -Wthicker -C0.1i >> example_03f.ps
gmt pslegend -R0/4/0/3. 75 -Jx -O -DjBL+w1.2i+o0.25i -F+glightgray+pthicker \
--FONT_ANNOT_PRIMARY=14p,Helvetica-Bold << EOF >> example_03f.ps
S 0.1i T 0.07i черный - 0.3i Корабль
S 0.1i c 0.07i черный - 0.3i Спутник
EOF
#
rm -f отчет tmp samp* *.pg *.extr спектр.*

На последнем рисунке показано, что
гравитационные аномалии корабля имеют большую силу, чем гравитация, полученная с помощью альтиметрии
для коротких волн и что когерентность между двумя сигналами
резко улучшается для длин волн > 20 км.

Спектральная оценка и графики x=y.

(3) Спектральная оценка и xy-графики — документация GMT 6.0.0

В этом примере мы покажем, как использовать программы GMT
проект,
образец 1д, спектр 1д,
и сюжет. Предположим, у вас есть (lon, lat,
гравитация) вдоль спутниковой дорожки в файле под названием sat.xyg и (долгота, широта,
гравитация) вдоль пути корабля в файле с именем ship.xyg . Вы хотите сделать
кросс-спектральный анализ этих данных. Во-первых, вам придется получить
два набора данных в форме временного ряда с равноудаленной выборкой. Сделать это,
будет удобно спроецировать их вдоль большого круга, который лучше всего
подходит для сат-трека. Мы должны использовать
fitcircle, чтобы найти этот большой круг
и выберите оценку L 2 лучшего полюса. Мы проецируем данные
используя проект, чтобы узнать, что их
диапазоны указаны в координатах проекции.
утилита gmtinfo сообщит о минимальном
и максимальные значения для многоколоночных таблиц ASCII. Используйте эту информацию
чтобы выбрать диапазон координат проецируемого расстояния, которые они имеют в
общий. Скрипт вычисляет общий диапазон. Затем мы можем выполнить повторную выборку прогнозируемых данных и перенести
из кросс-спектральных расчетов, предполагая, что корабль является входом
а спутник — это выходные данные. Финальный сюжет example_03.ps показывает мощность корабля и спутника
на одной диаграмме и когерентность на другой диаграмме, оба на одном и том же
страница с автоматически сгенерированной легендой. Таким образом, полный автоматизированный скрипт выглядит следующим образом:

 #!/usr/bin/env bash
 # ПРИМЕР GMT 03
 #
 # Цель: повторная выборка данных трека, спектральный анализ и построение графика.
 # Модули GMT: filter1d, fitcircle, gmtconvert, gmtinfo, project, sample1d
 # speck1d, сюжет, подсюжет, легенда, математика
 # Программы Unix: rm
 #
 # Этот пример начинается с файлов данных "ship_03.txt" и "sat_03.txt", которые
 # являются измерениями величины "g" ("гравитационная аномалия", которая является
 # аномальное увеличение или уменьшение величины ускорения
 # силы тяжести на уровне моря). g измеряется в последовательности точек "x, y"
 # в данном случае "долгота,широта". Данные "sat_03.txt" были
 # получено спутником и последовательность точек лежит почти вдоль
 # большой круг. Данные "ship_03.txt" были получены кораблем, который
 # пытался следовать по пути спутника, но местами отклонялся от него.
 # Таким образом, два набора данных не измеряются в одних и тех же точках,
 # и мы используем различные инструменты GMT для облегчения их сравнения.
 #
 gmt начало ex03
 gmt установить GMT_FFT поцелуй
 # Во-первых, мы используем "gmt fitcircle", чтобы найти параметры большого круга
 # наиболее точное соответствие точкам x,y в "sat_03. txt":
 cpos=`gmt fitcircle @sat_03.txt -L2 -Fm --IO_COL_SEPARATOR=/`
 ppos=`gmt fitcircle @sat_03.txt -L2 -Fn --IO_COL_SEPARATOR=/`
 # Теперь мы используем "gmt project" для проецирования данных как в sat_03.txt, так и в ship_03.txt.
 # в data.pg, где g - это то же самое, а p - это косая долгота вокруг
 # большой круг. Мы используем -Q, чтобы получить расстояние p в километрах, и -S
 # для сортировки вывода по возрастанию значений p.
 проект gmt @sat_03.txt -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > sat.pg
 проект gmt @ship_03.txt -C$cpos -T$ppos -S -Fpz -Q > ship.pg
 bounds=`gmt info ship.pg sat.pg -I1 -Af -L -C -i0 --IO_COL_SEPARATOR=/`
 # Теперь мы можем использовать $bounds в математике gmt, чтобы создать файл точек выборки для gmt sample1d:
 gmt math -T$bounds/1 -N1/0 T = samp.x
 # Теперь мы можем пересэмплировать спутниковые данные проекции gmt:
 gmt sample1d sat.pg -Tsamp.x > samp_sat.pg
 # По указанным выше причинам мы используем gmt filter1d для предварительной обработки данных корабля. Нам также нужно примерить
 # это из-за пробелов > 1 км, которые мы нашли. Поэтому мы используем gmt filter1d | gmt образец 1d. Мы также
 # используйте -E в gmt filter1d, чтобы использовать данные полностью:
 gmt filter1d ship.pg -Fm1 -T$bounds/1 -E | gmt sample1d -Tsamp.x > samp_ship.pg
 # Теперь сделаем перекрестные спектры, предполагая, что корабль является входом, а спутник - выходом.
 # данные, делаем так:
 gmt convert -A samp_ship.pg samp_sat.pg -o1,3 | gmt-спектр1d-S256-D1-W-C-T
 # Время строить спектры, используйте -l для построения легенды
 gmt set FONT_TAG 18p, Helvetica-Bold
 gmt subplot begin 2x1 -M0.1i -SCb+l"Длина волны (км)" -T"Гравитация корабля и спутника" -Fs4i/3.75i ​​-A+jTR+o0.1i -BWeSn+g240/255/240 -X2i - Y1.5i
 gmt subplot set 0,0 -A "Входная мощность"
 gmt plot spec.xpower -JX-?l/?l -Bxa1f3p -Bya1f3p+l"Мощность (мГал@+2@+км)" -Gred -ST0.07i -R1/1000/0.1/10000 -Ey+p0. 5р -лКорабль
 gmt plot spec.ypower -Gblue -Sc0.07i -Ey+p0.5p -lSatellite
 gmt легенда -DjBL+o0.25i -F+gwhite+pthicker --FONT_ANNOT_PRIMARY=14p,Helvetica-Bold
 gmt subplot set 1,0 -A"Когерентность@+2@+"
 gmt plot spec.