sar 参数

Linuxsar命令参数详解转载⾃sar（System Activity Reporter系统活动情况报告）是⽬前 Linux 上最为全⾯的系统性能分析⼯具之⼀，可以从多⽅⾯对系统的活动进⾏报告，包括：⽂件的读写情况、系统调⽤的使⽤情况、磁盘I/O、CPU效率、内存使⽤状况、进程活动及IPC有关的活动等。

sar命令常⽤格式sar [options] [-A] [-o file] t [n]其中：t为采样间隔，n为采样次数，默认值是1；-o file表⽰将命令结果以⼆进制格式存放在⽂件中，file 是⽂件名。

options 为命令⾏选项，sar命令常⽤选项如下：-A：所有报告的总和-u：输出CPU使⽤情况的统计信息-v：输出inode、⽂件和其他内核表的统计信息-d：输出每⼀个块设备的活动信息-r：输出内存和交换空间的统计信息-b：显⽰I/O和传送速率的统计信息-a：⽂件读写情况-c：输出进程统计信息，每秒创建的进程数-R：输出内存页⾯的统计信息-y：终端设备活动情况-w：输出系统交换活动信息1. CPU资源监控例如，每10秒采样⼀次，连续采样3次，观察CPU 的使⽤情况，并将采样结果以⼆进制形式存⼊当前⽬录下的⽂件test中，需键⼊如下命令：sar -u -o test 10 3各参数含义：参数释义CPU all 表⽰统计信息为所有 CPU 的平均值。

%user显⽰在⽤户级别(application)运⾏使⽤ CPU 总时间的百分⽐。

%nice显⽰在⽤户级别，⽤于nice操作，所占⽤ CPU 总时间的百分⽐。

%system在核⼼级别(kernel)运⾏所使⽤ CPU 总时间的百分⽐。

%iowait显⽰⽤于等待I/O操作占⽤ CPU 总时间的百分⽐。

%steal管理程序(hypervisor)为另⼀个虚拟进程提供服务⽽等待虚拟 CPU 的百分⽐。

%idle显⽰ CPU 空闲时间占⽤ CPU 总时间的百分⽐。

sar指标参数含义
SAR指标（Stop and Reverse）是一种技术指标，用于确定市场趋势的反转点。

该指标由J.Welles Wilder开发，可帮助交易者确定何时买入或卖出资产。

SAR指标的主要参数是加速因子（AF）和极值点（EP）。

加速因子是一个可
调整的倍数，用于确定SAR点的移动速度。

一般来说，AF的初始值为0.02，每出现一个新的极值点，就会将AF增加0.02，直到达到最大值为0.2。

极值点（EP）
则用于确定当前趋势的高点或低点。

SAR指标的计算方式相对复杂，但是其基本原理是通过绘制一系列点来标记趋势的转折点。

在上升趋势中，SAR点位于价格下方，随着价格上涨而逐渐向上移动。

而在下降趋势中，SAR点位于价格上方，随着价格下跌而逐渐向下移动。

当价格穿过SAR点时，交易策略会发生改变。

在上升趋势中，当价格穿过
SAR点时，为卖出信号，交易者应考虑卖出资产。

而在下降趋势中，当价格穿过SAR点时，为买入信号，交易者应考虑买入资产。

总之，SAR指标是一种用于识别市场趋势反转的技术指标。

通过观察SAR点
与价格之间的关系，交易者可以制定相应的买卖策略，以提高交易准确性。

尽管SAR指标并不适用于所有市场状况，但它仍然是许多技术分析师常用的工具之一。

国内外主要光学、sar、高光谱卫星基本参数汇总近年来，随着卫星技术的不断发展，各国纷纷推出了一批能够进行光学、SAR、高光谱等多种观测的卫星。

这些卫星不仅可以满足地球科学、资源环境、国土安全等多种领域的需求，也对军事侦察、海洋监测、气象预测等领域具有重要意义。

下面就来汇总一下国内外主要光学、SAR、高光谱卫星的基本参数。

一、光学卫星1. 高分系列卫星中国高分系列卫星是我国自主研制的一批高分辨率光学卫星，目前已经推出了高分一号、高分二号和高分三号，并且未来还将推出高分四号和高分五号。

这些卫星主要用于地面目标监测、资源调查、环境监测等领域。

主要参数：高分一号：空间分辨率2米，覆盖宽度15公里，重量约1000千克。

高分二号：空间分辨率0.5米，覆盖宽度16公里，重量约1600千克。

高分三号：空间分辨率0.5米，覆盖宽度12.5公里，重量约3000千克。

2. 彩虹四号卫星彩虹四号卫星是中国自主研制的一颗高光谱遥感卫星，主要用于资源环境监测、精准农业等领域。

空间分辨率30米，光谱范围0.4-0.95微米，重量约2000千克。

3. 世界观卫星世界观是欧洲空间局研制的一颗大型光学卫星，主要用于地球科学、自然资源、环境监测等领域。

主要参数：空间分辨率1.5米，覆盖宽度14.3公里，重量约2200千克。

二、SAR卫星1. 高分七号卫星高分七号卫星是中国自主研制的一颗高分辨率SAR卫星，主要用于地球资源调查、环境监测、灾害应急等领域。

主要参数：空间分辨率1米，覆盖宽度10公里，重量约2800千克。

2. TerraSAR-X卫星TerraSAR-X是德国和欧洲航天局合作研制的一颗SAR卫星，主要用于军事侦察、海洋监测、气象预测等领域。

主要参数：空间分辨率1米，覆盖宽度50公里，重量约1230千克。

三、高光谱卫星1. 刘永龙卫星刘永龙卫星是中国自主研制的一颗高光谱卫星，主要用于资源环境监测、精准农业等领域。

空间分辨率30米，光谱范围0.4-1.04微米，重量约470千克。

sar参数SAR（Synthetic Aperture Radar）参数及其应用一、SAR（Synthetic Aperture Radar）参数简介合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种利用雷达技术进行成像的无源遥感技术。

SAR系统工作时，利用发射的脉冲信号与地面目标相互作用，接收和记录回波信号，通过信号处理和数据处理算法，生成高分辨率的雷达图像。

SAR参数是用来描述SAR系统性能及图像质量的指标，对于SAR图像的解译和应用具有重要意义。

二、SAR参数的分类及含义1. 基础参数- 雷达中心频率（Center Frequency）：雷达发射和接收信号的中心频率，一般以GHz为单位。

中心频率决定了SAR系统对地物目标的探测能力。

- 波长（Wavelength）：波长是指电磁波在空间中一个完整周期所占的距离，通常以米为单位。

波长与频率之间存在反比关系，其大小影响着SAR图像的空间分辨率。

- 脉冲宽度（Pulse Width）：脉冲宽度是指雷达发射信号的时间持续长度，单位为纳秒。

较短的脉冲宽度可以提高SAR系统的距离分辨率。

- 天线增益（Antenna Gain）：天线增益是指天线辐射能力的强弱程度，以分贝（dB）为单位。

天线增益越高，SAR系统的探测灵敏度越高。

2. 成像参数- 方位分辨率（Azimuth Resolution）：方位分辨率是SAR系统对目标的分辨能力，通常以米为单位。

方位分辨率受到波长和脉冲宽度的影响，分辨率越高，能够分辨的目标越小。

- 距离分辨率（Range Resolution）：距离分辨率是SAR系统对目标距离的分辨能力，通常以米为单位。

距离分辨率受到波长和脉冲宽度的影响，分辨率越高，能够分辨的目标距离越近。

- 成像带宽（Imaging Bandwidth）：成像带宽是指SAR系统接收到的回波信号频率范围的宽度，一般以MHz为单位。

sar 波位参数设计概述
SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种利用雷达技术进行成像的方法。

它通过记录雷达波的回波来获取地面物体的信息，并且可以在任何天气条件下都能够进行观测。

波位参数设计是SAR成像中的重要环节，它涉及到波束方向、波束宽度、极化方式等方面的选择和优化。

在波位参数设计中，首先需要确定波束方向。

波束方向决定了SAR 系统对地面目标的观测角度，直接影响到成像效果。

一般来说，波束方向应该选择与目标物体的运动方向垂直的方向，这样可以最大限度地提高目标的分辨率。

同时，还需要考虑地形、地貌等因素，选择合适的波束方向来避免阴影效应的产生。

波束宽度也是波位参数设计中需要考虑的因素之一。

波束宽度决定了SAR系统对地面目标的覆盖范围，过宽的波束会导致分辨率的降低，而过窄的波束则会导致成像区域的缺失。

因此，需要根据目标的大小和分辨率的要求，合理选择波束宽度，以达到最佳的成像效果。

极化方式也是波位参数设计中需要考虑的重要因素之一。

极化方式决定了SAR系统接收和发送雷达波的极化状态。

不同的极化方式具有不同的敏感性和分辨能力，可以用来获取目标物体的不同信息。

常见的极化方式有单极化、双极化和全极化等，根据目标的特性和成像需求，选择合适的极化方式可以提高成像质量。

波位参数设计对于SAR成像的质量和效果具有重要影响。

合理选择波束方向、波束宽度和极化方式，可以最大程度地提高目标的分辨率和成像质量。

在实际应用中，需要根据不同的场景和需求，综合考虑各个因素，进行波位参数的设计和优化，以满足实际应用的需求。

sar 噪声系数摘要：1.SAR 噪声系数的定义2.SAR 噪声系数的影响因素3.SAR 噪声系数的计算方法4.SAR 噪声系数的应用正文：1.SAR 噪声系数的定义SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）噪声系数是指在SAR 成像系统中，由于各种噪声因素影响，导致图像质量下降的一个参数。

SAR 噪声系数用来衡量SAR 图像的噪声水平，其单位通常为分贝（dB）。

2.SAR 噪声系数的影响因素SAR 噪声系数受多种因素影响，主要包括：（1）雷达参数：包括雷达天线波束宽度、天线增益、脉冲重复频率等。

（2）目标特性：包括目标形状、尺寸、材质等。

（3）大气影响：包括大气吸收、大气散射等。

（4）接收器性能：包括接收器噪声温度、接收器增益等。

（5）其他：包括电子器件噪声、系统信噪比等。

3.SAR 噪声系数的计算方法SAR 噪声系数的计算方法通常基于SAR 成像系统的噪声模型，主要包括以下步骤：（1）分析SAR 成像系统的噪声来源，确定各噪声源对图像噪声的影响程度。

（2）根据噪声模型，计算各噪声源的噪声功率谱密度。

（3）将各噪声源的噪声功率谱密度相加，得到总的噪声功率谱密度。

（4）根据SAR 成像系统的接收器性能，计算SAR 噪声系数。

4.SAR 噪声系数的应用SAR 噪声系数在SAR 成像系统中具有重要应用，主要包括：（1）评估SAR 图像质量：通过计算SAR 噪声系数，可以直观地了解SAR 图像的噪声水平，从而评估图像质量。

（2）设计SAR 成像系统：在设计SAR 成像系统时，可以通过调整雷达参数、接收器性能等，降低SAR 噪声系数，提高图像质量。

（3）SAR 图像去噪：在实际应用中，可以通过降低SAR 噪声系数，提高SAR 图像的去噪效果。

sar微动目标检测及其参数估计方法随着视觉计算领域的发展，视觉技术已成为各领域的重要手段，其中，微动目标检测技术具有独特的重要性。

微动目标检测技术是一种能够检测在图像中发生极小位移的动态目标的技术，它可以用于各种图像的处理，准确检测微动目标的位置、大小、运动方向等参数，以达到提升图像处理效率的目的。

一般来说，微动目标检测技术包括两个主要步骤：目标检测和参数估计。

在目标检测步骤中，将图像序列作为输入，采用图像处理算法检测出目标区域，同时，通过分析前后帧之间发生的变化来确定目标移动的方向和大小。

而在参数估计步骤中，则是利用微动目标的检测结果，针对每一次移动的目标估计参数，如速度、加速度参数等，以及根据参数估计进行运动预测等。

这里介绍的两个步骤，构成了微动目标的检测和参数估计的完整过程。

在实际应用中，微动目标检测技术一般分为基于特征法和基于参数估计法两类。

基于特征法是在目标检测阶段，利用图像处理技术提取目标的特征，通过分析特征确定目标位置，并且可以采用单帧处理的方式检测出微动目标。

基于参数估计的微动目标检测，则是利用检测出的目标区域，分析它们之间发生的变化，推断出目标的运动方向和大小，然后根据推断出的参数估计运动预测，从而实现目标检测和参数估计两个目标同时完成。

随着微动目标检测技术的发展，虽然两类目标检测技术都有一定的效果，但在一些应用场景中，仍存在了一些问题，比如特征提取方法的定量参数估计和能量约束等。

因此，在实际应用场景中，许多研究者们为了提升微动目标检测技术的准确度，优化了基于特征法和参数估计法的检测算法，提出了许多改进性的方法，如多尺度处理、动态分割、能量最小化等，从而提升了微动目标检测技术的效果。

此外，在实际应用中，为了提高检测的效率，一般都采取分布式处理的方式，采用分布式架构，将检测工作分散到多个处理器上，以提高检测效率。

例如，针对微动目标检测的特征提取，采用分布式架构处理，首先将图像序列分解，然后将不同图像序列分配到不同的处理器上，最后将提取的特征结果集中处理，从而提升检测效率。

sar微动目标检测及其参数估计方法首先，我们要了解什么是微动目标检测。

微动目标检测是指在复杂背景中，通过运动模型分析，确定目标的存在和位置的过程。

sar微动目标检测是基于合成孔径雷达（SAR）技术的微动目标检测。

SAR技术利用雷达波通过反射和散射来获取图像信息，由于其不受天气、昼夜、被遮挡等条件的影响，因此被广泛应用于军事、民用等多个领域。

sar微动目标检测的过程中，我们需要对雷达图像进行处理，提取出图像中的微动目标，然后通过运动模型分析确定目标的位置。

其中，关键的步骤之一是参数估计。

参数估计是指通过一系列的计算方法估算微动目标运动参数，这些参数可以用来表示微动目标的存在和运动速度等信息。

参数估计的准确度和精度直接影响sar微动目标检测的有效性和可靠性。

目前，sar微动目标检测及其参数估计方法已经得到了广泛的研究和应用。

这里我们主要介绍其中两种常用的方法。

方法一：模型匹配法模型匹配法是一种通过模型匹配来确定微动目标存在性和位置的方法，其核心思想是建立一个模型，然后通过匹配模型和雷达图像来估计模型参数，从而确定微动目标位置。

模型匹配法的优点是准确度较高，但计算量也较大。

方法二：基于小波变换的方法基于小波变换的方法是一种基于信号分析处理的方法，其核心思想是将雷达图像转化为小波域，通过分析小波系数来确定微动目标的存在性和位置。

这种方法的优点是计算速度快、噪声鲁棒性好。

总之，sar微动目标检测及其参数估计方法是一项十分重要且具有挑战性的任务，对于实现精细化、高精度的雷达高清晰度图像处理具有重要意义，对于提升军事、民用应用中的雷达目标侦测和跟踪等任务也非常有利。

随着相关研究的不断深入和技术的日益成熟，相信sar微动目标检测及其参数估计方法会在更多领域中得到广泛应用。

sar指标原理和详解sar指标全称为“动态支持和压力指标”（Support and Resistance），是一种技术分析工具，用于辨别股票或其他交易资产价格走势中的支撑位和阻力位。

它基于市场参与者的行为和心理方式，通过观察过去的价格走势来预测未来的市场动向。

sar指标的原理是基于递归计算和极值点理论。

它假设在趋势市场中，支撑位和阻力位会随着时间的推移而不断变化。

sar 指标将过去一段时间的价格数据和当前的趋势方向作为输入，通过一系列的计算公式得出支撑位和阻力位的水平。

当价格突破阻力位时，意味着市场上升势头强劲；而当价格跌破支撑位时，则表示市场下跌力度可能加大。

sar指标的计算过程如下：1. 确定初始sar值和加速因子（AF）。

初始sar值可以是价格数据中的最低点或开盘价，并为后续的计算提供基准。

加速因子是一个固定的参数，用于控制sar指标的敏感程度。

2. 递归计算sar值。

根据之前的sar值和当前的价格走势，使用一系列的公式来计算新的sar值。

3. 确定支撑位和阻力位。

根据sar值的变化方向和幅度，可以确定当前的支撑位和阻力位水平。

4. 根据sar值的变化情况，预测未来的趋势。

当sar值从下跌转为上涨时，意味着市场可能从下跌趋势转为上涨趋势，投资者可以考虑买入；相反，当sar值从上涨转为下跌时，意味着市场可能从上涨趋势转为下跌趋势，投资者可以考虑卖出。

sar指标的详细解释如下：1. 支撑位：sar指标将价格趋势的反转点视为支撑位，表示价格下跌至此后可能反弹的水平。

支撑位往往是投资者买入时的一个参考点，因为市场有可能在此处止跌回升。

2. 阻力位：sar指标将价格趋势的反转点视为阻力位，表示价格上涨至此后可能出现回落的水平。

阻力位往往是投资者卖出时的一个参考点，因为市场有可能在此处见顶下跌。

3. 加速因子（AF）：加速因子是sar指标的一个参数，用于控制sar值的变化速度。

加速因子越大，sar值的变化幅度就越大，对价格走势的敏感程度也就越高。