Содержание
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.