1.近红外脑功能成像原理
2.C语言中怎样调用函数将十进制转换成二进制？
3.植被指数计算公式
4.Nornir从数据库获取Inventory数据，函函数查看H3C设备version
5.如何计算植被指数参数？
6.GEE学习笔记 十五：landsat8的数源NDWI指数计算

近红外脑功能成像原理

       近红外光(Near Infrared, NIR)，位于可见光与中红外光之间，原理其波长范围为至纳米，函函数通常划分为近红外短波(~nm)和近红外长波(~nm)。数源年，原理迅代理源码Jobsis通过实验发现，函函数即使在可见光被遮挡时，数源红外光能穿透一定厚度的原理组织，这为研究NIR穿透头皮和头骨提供了可能。函函数

       基于这一发现，数源fNIRS (功能性近红外光谱成像)技术得以应用，原理它基于生物组织的函函数光学特性，研究光在组织内的数源吸收和散射，借此获取组织中血红蛋白衍生物（如HbO2、原理Hb、totalHb）浓度变化的信息，这是其主要探测的生理参数。其成像机制主要围绕神经血管耦合假说展开，通过监测血氧响应函数(HRF)和光衰减变化来评估脑活动。

       fNIRS的工作原理是，光子在组织中通过散射和吸收，酷管家源码HbO2和Hb对近红外光的吸收差异显著，这使得通过测量它们的浓度变化，可以确定血流变化和脑活动的位置。技术手段包括连续波、频域和时域的光输入方式，分别对应不同的信号分析策略。

       在实际应用中，近红外脑功能成像技术如NirSmart被慧创科技等公司开发，实现了与fMRI等其他成像技术的联用，适用于多个场景，包括神经科学研究和临床诊断。关注茗创科技，可以及时获取更多关于这一领域的动态信息。

C语言中怎样调用函数将十进制转换成二进制？

       2、输入预处理命令和主函数：

       #include<stdio.h>           /*输入输出头文件*/

       voidmain()/*空类型：主函数*/

       3、定义变量和数组的数据类型并输入一个十进制：

       intb[],x,k,r,i;/*定义变量和数组的数据类型为整型*/

       printf("输入一个十进制:");/*输出文字提示*/

           scanf("%d",&x);         /*输入一个十进制数字*/

       k=-1;/*将-1赋给k*/

       4、用除R取余倒计法将十进制的数转化成二进制的数：

       do/*用循环将十进制的数转化成二进制的数*/

       {

       r=x%2;/*用除R取余倒计法计算二进制*/

       b[++k]=r;/*将值赋给数组*/

       x/=2;/*将原数除2*/

           }while(x>=1);

       5、输出结果：

           for(i=k;i>=0;i--)        /*将上面倒计的数正回来*/

       printf("%d",b[i]);/*输出结果*/

       printf("\n");

       6、完整的刺激准心源码源代码：

       #include<stdio.h>           /*输入输出头文件*/

       voidmain()/*空类型：主函数*/

       {

       intb[],x,k,r,i;/*定义变量和数组的数据类型为整型*/

       printf("输入一个十进制:");/*输出文字提示*/

           scanf("%d",&x);         /*输入一个十进制数字*/

       k=-1;/*将-1赋给k*/

       do/*用循环将十进制的数转化成二进制的数*/

       {

       r=x%2;/*用除R取余倒计法计算二进制*/

       b[++k]=r;/*将值赋给数组*/

       x/=2;/*将原数除2*/

           }while(x>=1);

           for(i=k;i>=0;i--)        /*将上面倒计的数正回来*/

       printf("%d",b[i]);/*输出结果*/

       printf("\n");

       }

植被指数计算公式

       1. 归一化植被指数（NDVI）的计算公式为：(NIR - R) / (NIR + R)，也可以通过两个波段的反射率来计算。

       2. 对NDVI时间序列的分析主要利用长时间内的遥感数据，建立区域内NDVI随时间的变化曲线。通过比较不同指标的年际或生长期曲线差异，检测土地覆盖的变化。此外，利用线性函数斜率反映植被覆盖变化趋势，或采用频谱分析对NDVI时间序列进行宏分解，以检测土地覆盖变化和地表植被生长期的变化，进而分析植被长期变化与气候、环境变化的关系。

       3. 关于NDVI的应用：用于检测植被生长状态、植被覆盖度，以及消除部分辐射误差；

       4. NDVI的值范围在-1到1之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光有高反射；0表示地面覆盖为岩石或裸土等，此时NIR和R反射率接近；正值表示有植被覆盖，且植被覆盖度越高，值越大。小说自动源码

       5. NDVI的局限性：它通过非线性拉伸增强了NIR和R的反射率对比度。在同一图像上，求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加速度高于NDVI，即NDVI对高植被区域的敏感度较低。

       6. NDVI能够反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，并且与植被覆盖度有关。

       以上内容参考自百度百科-植被指数和百度百科-NDVI时间序列分析。

Nornir从数据库获取Inventory数据，查看H3C设备version

       对Python网络自动化运维感兴趣的朋友们，推荐关注弈心和朱嘉盛老师的专栏，他们的内容非常实用。

       近期，我按照@听风 李总的《Nornir从数据库获取Inventory数据》进行了实践，之前虽然看过@九净 老师的视频，但未能完全理解。qq咨询源码经过一天的努力，我成功实现了李总的步骤，并决定记录下来，供需要学习的朋友参考。建议先通过九净老师的视频打下基础，再结合李总的文章，能更好地理解和掌握。

       在使用Nornir过程中，当设备数量众多，手动管理hosts.yaml文件变得繁琐。这时，利用企业现有的CMDB系统或数据库资源作为Inventory数据源就显得尤为重要。尽管官方没有直接支持的插件，但我们可以借助他人的经验。我曾尝试编写，发现通用性不易实现，这大概就是官方未开发的原因。今天要分享的是一个实用的插件，它在很大程度上借鉴了"九净"老师的Nornir表格型插件，这里表示感谢。

       实验目标在于修改Nornir的Inventory源代码，实现从数据库获取数据并转化为hosts.yaml格式。首先，我们需要在测试数据库Netinfo中创建Nornir_info表并插入设备数据。接着，通过MySQLdb模块连接数据库，这里主要使用代码进行数据交互。

       接下来，需要编写DB_inventory_plugin.py，基于nornir\venv\Lib\sitepackages\ornir\plugins\inventory\simple.py的代码进行修改。然后，在get_nornir_object.py中注册并封装这个插件，以便在task中调用。

       执行ceshi.py代码后，可以看到数据按照特定逻辑流转：从数据库获取的字典嵌套列表经过处理，转换成符合Nornir规范的格式，如task.host.username。最后，通过get_nornir_obj函数整合配置，即可在任务中灵活运用。

如何计算植被指数参数？

       NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。

       2、NDVI时间序列分析

       主要是利用长时间序列的遥感数据，建立研究区域内NDVI随时间的变化曲线，并通过比较各种变化检测指标的年际曲线或生长期曲线的差异获取覆盖变化信息；

       采用拟合线性函数的斜率来反映植被覆盖变化趋势；或采用频谱分析对NDVI时间序列曲线进行分解，从而检测出土地覆盖的变化，以及地表植被生态系统的物候变化，进而分析植被长时序变化与气候、环境变化的关系。

       NDVI的更多资料

       1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；

       2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大

       3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；

       4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关

       EP地表植被光谱仪包含4个位测量通道。在野外测量过程中，可直接在记录仪显示屏上读取4个通道测量值和计算植被指数等参数（如NDVI或RVI或PRI及LAI等），同时记录GPS数据。EP地表植被光谱仪可选传感器较为丰富，可使用PAR, 红外/远红外，总辐射、光照、紫外线等光学传感器，也可以根据用户需要，选择自定义波长的传感器。测量数据通过电脑导出，并可在Excel和Word等软件直接进行编辑统计。

       地表植被光谱仪

GEE学习笔记 十五：landsat8的NDWI指数计算

       本文探讨的是landsat8影像中归一化水指数（NDWI）的计算方法。首先，NDWI是一种利用遥感影像特定波段进行归一化差值处理的技术，旨在增强图像中的水体信息，这一概念在年被两位学者分别提出并在权威的国际遥感学术杂志上发表。

       NDWI的计算涉及到波段的选取与归一化处理。其计算公式为：NDWI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)，其中NIR代表近红外波段，SWIR代表短波红外波段。此公式能够突出图像中水体的特征。

       在实际应用中，使用Google Earth Engine (GEE)处理landsat8数据进行NDWI计算。GEE提供了直观的编程环境，帮助用户实现遥感影像分析。以下是一段用于计算NDWI的GEE代码示例：

       javascript

       var ndwi = image.normalizedDifference(['B5', 'B7']).rename('NDWI');

       在该代码中，`B5`和`B7`分别代表landsat8的近红外波段和短波红外波段。通过`normalizedDifference`函数对这两个波段进行差值处理，并将其结果命名为NDWI，以方便后续分析。

       计算结果将生成一系列NDWI值，这些值能够揭示landsat8影像中水体分布的详细信息。NDWI值的大小反映了水体与非水体区域的相对差异，通常，NDWI值在0到1之间，数值越接近1，说明该区域越可能是水体。

       总的来说，通过GEE处理landsat8数据计算NDWI，有助于实现对水体的高效识别与分析，为水文、环境监测等领域提供了有力的支持。