不用arcgis采样点位置示意图怎么做

做法如下：

使用[ 图新地球 ]三维GIS软件来进行底图下载。

确认范围后，在软件中直接左下角搜索需要下载的范围，选择这个区域下载即可，最终我们获得了我们所需要范围的卫星影像和电子地图， 作者：图新地球 https://wwwbilibilicom/read/cv7929487 出处：bilibili底图获取后，如果将我们这里公交站点位信息（站点名、路线、经纬坐标）一个个标在地图上过于繁琐，而且是坐标表格的形式，不方便操作。 作者：图新地球 https://wwwbilibilicom/read/cv7929487 出处：bilibili这时我们可以直接使用图新地球上的“excel转kml”功能，将坐标全部展开到地图上进行直接的显示查看：将获取到的素材整合到一起进行地图的制作。

用另一款轻量级软件Global Mapper 然后我们将获取到的素材直接拖进GM中进行加载，看上去很乱，效果不好，接下来我们需要做的就是调整标注的样式。双击标注图层，在“点样式”中进行样式的配置：在根据需求调整后样式后，效果就要好不少。

配置DMA进行AD，然后在DMA的中断中，将数据整理保存到缓冲区，当然也可以利用DMA直接设置好保存到缓冲区。最好在中断中设置标记，然后在主程序中进行fft。最好不要在中断处理函数中直接fft。太慢，会丢数。

QQ群244873511专门讨论STM32F4

遗迹副本:熔石块,灵巧之魂,体质之魂,加速术,宁静细雨,法术无效,防护法术

月河副本:月河精华碎片,拳法之魂,斧法之魂,刀法之魂,黯然销魂掌,破甲攻击

乱葬岗副本:邪气露雪,复生术,圣光术

佐鲁迪副本:不死粉尘,箭术之魂,诅抗之魂,生命恢复术,法力恢复术,禁魔术

仙人岛副本:仙荷叶,熟练之魂,生命之魂,暴怒之魂,魔抗术,旋风斩击

奉龙殿副本:魔纹纸,轻灵之魂,坚韧之魂,魔力纹路,箭雨齐射,厄运咒,吸取魔力,穿甲射击

断肠崖副本:断肠草,疾速之魂,枪技之魂,时间停止,断筋,隐微势

兽人副本:龙脉粉尘,意志之魂,智力之魂,物理预言术,魔法预言术,化骨绵掌,剑雨攻击

日食副本:黑日碎片,学识之魂,蓄力,护甲术,飞剑攻击,剑气攻击,集中精神

日出寨副本:符纹纸,剑法之魂,法力之魂,神秘之魂,僧侣之魂,神圣之魂,火球改,飞弹改

MJ副本:生命粉尘,速度之魂,力量之魂,自动隐身术,自动魔免,先攻射击,除魔术

命运副本奖励:能随机开出上面所有素材

不保证攻略一定正确,因为实在不可能一一验证,这些都是各位友友提供的资料,如有错误敬请指出

PS

1神圣之魂出处改为乱副

2宁静出处改为乱副

一、Matlab在一个集合中随机取数：function 'randperm'

for example：

a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

b=a(randperm(length(a)));

x=b(1:5);

matlab生成随机数据

matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据：

normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布

gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵

chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵

trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵

frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵

raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵

关于具体的函数语法，你可以在matlab中用help命令得到更详细的说明。

我要说的是，这些生成的伪随机矩阵的标准差，均值等都是和你给的具体数据很接近的，但是，不是一样啊。也就是说matlab生成的伪随机矩阵不是一定准确的，只能是很接近的。另外，要明白什么是伪随机数。

随机数的生成通常有两种方法：一是依赖一些专用的电子元件发出随机信号，这种方法又称为物理生成法。另一类就是通过数学的算法，仿照随机数发生的规律计算出随机数，由于产生的随机数是有数学公式计算出来的，所以这类随机数又称为伪随机数。

你也可以让matlab生成一个随机的正态分布矩阵，然后用normstat来求得生成矩阵的真实方差和矩阵。其实matlab中求均值和方差的函数都是以stat结尾的。比如上面的求正态分布的normstat，求gam分布的均值和方差的gamstat，求rayleigh分布的均值和方差的raylstat等。同样的，还有以pdf结尾的都是函数的概率密度，以cdf结尾的函数是分布函数，以inv结尾的函数为逆分布函数求解函数。比如，正态分布的概率密度normpdf，正态分布的分布函数normcdf，正态分布的逆分布函数求解函数为norminv。同样道理的还有possion分布，gamma分布，卡方分布，T分布，F分布，rayleigh分布等，加上后缀都是相应的概率密度函数，分布函数。

二、统计编程：

此文纯粹是转贴

第4章 概率统计

本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中

41 随机数的产生

411 二项分布的随机数据的产生

命令 参数为N,P的二项随机数据

函数 binornd

格式 R = binornd(N,P)

%N,P为二项分布的两个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,N,P大小相同

R =

binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数,与R同维数

R = binornd(N,P,m,n)

%m,n分别表示R的行数和列数

例4-1

>>

R=binornd(10,05)

R =

3

>> R=binornd(10,05,1,6)

R =

8 1 3 7 6 4

>>

R=binornd(10,05,[1,10])

R =

6 8

4 6 7 5 3 5 6 2

>>

R=binornd(10,05,[2,3])

R =

7 5

8

6 5 6

>>n =

10:10:60;

>>r1 = binornd(n,1/n)

r1 =

2 1 0 1 1 2

>>r2 = binornd(n,1/n,[1 6])

r2

=

0 1 2 1 3 1

412

正态分布的随机数据的产生

命令 参数为μ,σ的正态分布的随机数据

函数 normrnd

格式 R = normrnd(MU,SIGMA)

%返回均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵

R =

normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数,与R同维数

R =

normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数

例4-2

>>n1 =

normrnd(1:6,1/(1:6))

n1 =

21650 23134 30250 40879 48607 62827

>>n2 = normrnd(0,1,[1 5])

n2

=

00591 17971 02641 08717 -14462

>>n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],01,2,3) %mu为均值矩阵

n3 =

09299 19361 29640

41246 50577 59864

>>

R=normrnd(10,05,[2,3]) %mu为10,sigma为05的2行3列个正态随机数

R

=

97837 100627 94268

91672

101438 105955

413 常见分布的随机数产生

常见分布的随机数的使用格式与上面相同

表4-1 随机数产生函数表

函数名

调用形式

注

释

Unifrnd

unifrnd (

A,B,m,n)

[A,B]上均匀分布(连续) 随机数

Unidrnd

unidrnd(N,m,n)

均匀分布(离散)随机数

Exprnd

exprnd(Lambda,m,n)

参数为Lambda的指数分布随机数

Normrnd

normrnd(MU,SIGMA,m,n)

参数为MU,SIGMA的正态分布随机数

chi2rnd

chi2rnd(N,m,n)

自由度为N的卡方分布随机数

Trnd

trnd(N,m,n)

自由度为N的t分布随机数

Frnd

frnd(N1, N2,m,n)

第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数

gamrnd

gamrnd(A, B,m,n)

参数为A, B的分布随机数

betarnd

betarnd(A, B,m,n)

参数为A, B的分布随机数

lognrnd

lognrnd(MU, SIGMA,m,n)

参数为MU,

SIGMA的对数正态分布随机数

nbinrnd

nbinrnd(R, P,m,n)

参数为R,P的负二项式分布随机数

ncfrnd

ncfrnd(N1, N2, delta,m,n)

参数为N1,N2,delta的非中心F分布随机数

nctrnd

nctrnd(N, delta,m,n)

参数为N,delta的非中心t分布随机数

ncx2rnd

ncx2rnd(N, delta,m,n)

参数为N,delta的非中心卡方分布随机数

raylrnd

raylrnd(B,m,n)

参数为B的瑞利分布随机数

weibrnd

weibrnd(A, B,m,n)

参数为A, B的韦伯分布随机数

binornd

binornd(N,P,m,n)

参数为N, p的二项分布随机数

geornd

geornd(P,m,n)

参数为

p的几何分布随机数

hygernd

hygernd(M,K,N,m,n)

参数为

M,K,N的超几何分布随机数

Poissrnd

poissrnd(Lambda,m,n)

参数为Lambda的泊松分布随机数

414

通用函数求各分布的随机数据

命令 求指定分布的随机数

函数

random

格式 y = random('name',A1,A2,A3,m,n)

%name的取值见表4-2;A1,A2,A3为分布的参数;m,n指定随机数的行和列

42

随机变量的概率密度计算

421 通用函数计算概率密度函数值

命令 通用函数计算概率密度函数值

函数 pdf

格式 Y=pdf(name,K,A)

Y=pdf(name,K,A,B)

Y=pdf(name,K,A,B,C)

说明返回在X=K处,参数为A,B,C的概率密度值,对于不同的分布,参数个数是不同;name为分布函数名,其取值如表4-2

表4-2 常见分布函数表

name的取值

函数说明

'beta'

或

'Beta'

Beta分布

'bino'

或

'Binomial'

二项分布

'chi2'

或

'Chisquare'

卡方分布

'exp'

或

'Exponential'

指数分布

'f'

或

'F'

F分布

'gam'

或

'Gamma'

GAMMA分布

'geo'

或

'Geometric'

几何分布

'hyge'

或

'Hypergeometric'

超几何分布

'logn'

或

'Lognormal'

对数正态分布

'nbin'

或

'Negative Binomial'

负二项式分布

'ncf'

或

'Noncentral F'

非中心F分布

'nct'

或

'Noncentral t'

非中心t分布

'ncx2'

或

'Noncentral Chi-square'

非中心卡方分布

'norm'

或

'Normal'

正态分布

'poiss'

或

'Poisson'

泊松分布

'rayl'

或

'Rayleigh'

瑞利分布

't'

或

'T'

T分布

'unif'

或

'Uniform'

均匀分布

'unid'

或

'Discrete Uniform'

离散均匀分布

'weib'

或

'Weibull'

Weibull分布

422 专用函数计算概率密度函数值

命令 二项分布的概率值

函数 binopdf

格式 binopdf (k, n, p) %等同于, p —

每次试验事件A发生的概率;K—事件A发生K次;n—试验总次数

命令

泊松分布的概率值

函数 poisspdf

格式

poisspdf(k, Lambda) %等同于

命令 正态分布的概率值

函数 normpdf(K,mu,sigma) %计算参数为μ=mu,σ=sigma的正态分布密度函数在K处的值

专用函数计算概率密度函数列表如表4-3

admin 2007-11-29 20:43

表4-3

专用函数计算概率密度函数表

函数名

调用形式

注 释

Unifpdf

unifpdf (x, a, b)

[a,b]上均匀分布(连续)概率密度在X=x处的函数值

unidpdf

Unidpdf(x,n)

均匀分布(离散)概率密度函数值

Exppdf

exppdf(x, Lambda)

参数为Lambda的指数分布概率密度函数值

normpdf

normpdf(x, mu, sigma)

参数为mu,sigma的正态分布概率密度函数值

chi2pdf

chi2pdf(x, n)

自由度为n的卡方分布概率密度函数值

Tpdf

tpdf(x, n)

自由度为n的t分布概率密度函数值

Fpdf

fpdf(x, n1, n2)

第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布概率密度函数值

gampdf

gampdf(x, a, b)

参数为a, b的分布概率密度函数值

betapdf

betapdf(x, a, b)

参数为a,

b的分布概率密度函数值

lognpdf

lognpdf(x,

mu, sigma)

参数为mu, sigma的对数正态分布概率密度函数值

nbinpdf

nbinpdf(x, R, P)

参数为R,P的负二项式分布概率密度函数值

Ncfpdf

ncfpdf(x, n1, n2, delta)

参数为n1,n2,delta的非中心F分布概率密度函数值

Nctpdf

nctpdf(x, n, delta)

参数为n,delta的非中心t分布概率密度函数值

ncx2pdf

ncx2pdf(x, n, delta)

参数为n,delta的非中心卡方分布概率密度函数值

raylpdf

raylpdf(x, b)

参数为b的瑞利分布概率密度函数值

weibpdf

weibpdf(x, a, b)

参数为a,

b的韦伯分布概率密度函数值

binopdf

binopdf(x,n,p)

参数为n,

p的二项分布的概率密度函数值

geopdf

geopdf(x,p)

参数为 p的几何分布的概率密度函数值

hygepdf

hygepdf(x,M,K,N)

参数为 M,K,N的超几何分布的概率密度函数值

poisspdf

poisspdf(x,Lambda)

参数为Lambda的泊松分布的概率密度函数值

423

常见分布的密度函数作图

>>x = 0:10;

>>y = binopdf(x,10,05);

>>plot(x,y,'+')

1、首先在了解污染源、污染方式以及污染历史和现状的基础上，全面考虑土壤的类型、成土母质、地形、天然植被或农作物等情况安排采样点。田块不大、形状规则，可用对角线法和梅花形法；如田块形状不规则，地形有变化,或面积较大,可用棋盘式法或蛇形法。力求采样点的情况能代表主要的土壤类型及其污染程度；同时要采集未受污染的土壤作为对照。

2、污染物在土壤中的分布，既有因距离污染源的远近而引起的水平差异，还有因时间和其他因素的不同而造成的垂直差异，因而还要根据土壤剖面层次分层采集土样。土壤剖面分层要考虑到各类土壤的发生层次，并考虑土壤不同的机械组成、结构、有机质含量等，选择最有代表性的均匀的层次部位采集土样。有时为了完整地反映污染物在剖面中的分布特点，采取连续采样法。例如表层土以每5厘米为一单元分层，心土和底土以每5或10厘米为一单元分层，进行连续采样。一般先取底层土样，再向上逐层取样。

3、采集土壤样品的时间和数量，视采集的对象和目的而定。如为测定某种农药残留量，要在当年施用这种农药前采集，或者在作物成熟时、与植物样品同时采集。由于研究目的不同，对土壤样品的采集也有不同的要求。如研究土壤物理性质，要求采取原状土样，即所采土样应保持其自然结构和水分状态。

4、研究土壤水分和农作物产量的关系，要求在各个生长期采集深2～3米处的土壤样品。为研究土壤形态特征，要求采样层次间界线清楚，能观察到各发生层的结构、质地、新生体、地下水位等。研究土壤化学性质用的土样，只要求在特征深度处能采到足够数量（如1～2公斤）的样品，而不必保持原来的形状。

亚洲王朝出现也不短的日子了，貌似没有什么人关注王朝里面大使馆的功能= =

我在这里必须声明 大使馆 是亚洲王朝中的精华 在某些时候完全可以达到是反败为胜扭转战局的效果。

没有多少人谈真太不应该了，我一直等着有人来分析一下，但是没有人来做这个事，那只好我自己来了。

亚洲3国大使馆里一共可以同盟的国家共有9家，但是每个国家最初只有两个同盟分支，随着你等级的提升

会增加到四个同盟分支，以要是说你一开始就有4个四个同盟分支那么你一定打了那个131级补丁。

每个国可以同盟的国家是固定的：

中国是：英国、俄罗斯、法国、德国

日本是：葡萄牙、荷兰、西班牙、日本[对是他自己]

印度是：英国、葡萄牙、法国、奥斯曼土耳其

使用方法很简单：200木头制造大使馆，再花费100茶叶与你选择的国家结盟，之后再花费茶叶交换你希望

的贸易选项。

贸易选项从第二时代才会有，一般是每个时代有一个军队支援和一个经济加成，帝王时代只有军队支援。

另外你结盟的同时你的盟国就会提升你的帝国的一部分力量，在经济或军事方面不等。

另外你在和一个国家结盟后在取消盟约那么你结盟所得到的经济加成等效果就会取消，茶叶不退，但是也

不用交违约金，也不影响和其他国家结盟。而且只要你再次和他结盟那些加成就会还原，不需要二次购买

，如果你玩的够久而且还有耐心那么你可以和所有的国家都结盟一次试试。

英国