最小二乘B样条曲线和曲面拟合的渐进和迭代逼近
2022-12-29 21:55:06 3.4MB 研究论文
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摘要要要本文用QR迭代法求解矩阵A的特征值:第一步先用豪斯荷尔德变换将矩阵A化为上海森伯格矩阵AH,第二步再对AH进行QR迭代(使用吉文斯变换),当迭代满足精度
2022-12-23 00:37:37 300KB
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近年来,空间光学遥感成像技术发展迅速,对地观测任务对航天器成像能力 的要求也越来越高。为进一步提升航天器对地成像能力,一种基于光学载荷旋转 扫描成像的超宽幅成像技术被提出。该技术通过使载荷以24rpm 左右的较低速 度旋转,在不牺牲图像分辨率的前提下,能够让光学遥感航天器的扫描幅宽提升 至上千公里,极大地提升了航天器的成像能力。但是,这种提升同时也带来了一 些动力学与控制问题。本文将针对这些问题开展研究。
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matlab椭圆分割代码阈值段 该存储库包含多个 MATLAB 脚本,用于通过 MBO 类型的迭代阈值方法进行图像分割。 手稿也存储在manuscript/ 。 随论文附上代码: 王东,李浩瀚,魏晓宇,王小平。 一种有效的图像分割迭代阈值方法。 (2016)。 . 代码使用 运行 ThreshSeg.m 以使用 GUI 界面(不知何故,它在 GUI 中运行速度要慢得多)。 为了获得更好的性能,您可以直接调用库。 为此,将 main_template.m 复制到一个新文件(例如 main.m)并编辑参数。 在与 main.m 相同的目录中,将所有输入文件放在 ./input 下。 然后执行main.m。 例子 运行 examples/demo_XXXX.m 并阅读其中的评论。 使用图形用户界面 可以使用鼠标通过 GUI 设置首字母。 对于矩形区域,左键单击图像两次以选择一个矩形。 对于多边形区域,左键单击添加顶点,右键单击添加最后一个顶点并将最后一个顶点与第一个顶点连接。 初始文件格式 矩形 该文件包含 (n_phases-1) 行。 每行由四个实数(xmin、xmax、ymin、yma
2022-12-15 18:37:34 1.99MB 系统开源
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IPF 允许人们找到一个矩阵 S,它接近于输入矩阵 T,但是 S 的行和是 R,S 的列和是 C。 它在一系列任务中很有用(我在交通矩阵问题中使用它),但经常用于统计数据中检查列联表中的独立性假设。 看http://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_proportional_fitting 有关更多信息(上面实现的版本是该页面的 RAS 版本)。 我有一个更高级的版本,旨在资助 S 满足一组任意的线性约束,但它不是完全可以分发的形式,所以问我是否需要它。 有关如何使用它的详细信息,请参阅内部文档和 ipf_test.m。
2022-12-14 09:03:53 3KB matlab
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jor迭代法,此方法加快了jacobi迭代法的收敛速度。(松弛因子w不为1)。
2022-12-10 19:11:51 1KB dor jor 迭代法 JOR迭代
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本指南可以绘制曼德勃罗图。 在默认值中,它计算 Z=Z^2+C 进行 20 次迭代,其中 Z 最初等于 0,C 具有由 meshgrid 函数(内置)创建的每个像素的值。 尽管曼德勃罗方程是 Z=Z^2+C,但您可以在 1 - 50 之间改变方程的阶数。 迭代次数越多,轴中的点除了更多的结果时间外,还能在图像中提供更好的结果。 要缩放图形区域,您必须大致选择点,然后将中心值更改为该点值,然后按“显示图形”按钮。 因为这是第一个版本,所以可能会缺乏使用。
2022-12-08 13:56:00 8KB matlab
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提出了几种基于求解泊松方程的直接和迭代相位展开算法。 它们之间的区别在于计算离散泊松方程的输入和输出的方式。 还提供了一些仿真和实验数据来显示这些算法的性能。 参考: 1.Z。 Zhao, H. Zhang等, 基于强度方程传输的Robust 2D相位展开算法, 测量科学与技术, 30 (2018) 015201 2.Z. Zhao, H. Zhang, etc, Phase unwrapping algorithm based on Poisson equation: Acomparative Review, 投稿 Optics and Laser in Engineering
2022-12-08 13:20:55 13.67MB matlab
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包含C#及unitypackage CSDN: https://blog.csdn.net/qq_33537945/article/details/79150140
2022-12-08 11:27:42 19KB C#或UnityAES256C UnityPBKD2 C#PBKD2SHA512
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正电子发射断层扫描仪(Positron Emission Tomography, PET)是当前医学界公认的肿瘤、心脏、脑等疾病诊断与病理生理研究的重要方法。随着核医学影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展,图像重建方法作为PET成像的一个关键环节,其研究工作也越发受到重视。 PET探测器检测注入人体的示踪剂在湮灭辐射过程中产生的射线,经过符合采集系统处理形成投影线,以SINO的方式存放于计算机硬盘中[1]。计算机调用图像重建模块,生成人体断层图像。目前,PET图像基础重建算法主要包括解析法和迭代法。 1. 解析法 解析法是以中心切片定理为基础的反投影方法,常用的是滤波反投影法(Filtered Back-Projection, FBP)。在FBP中,图像重建主要包含两个步骤:反投影和滤波。 我们在初中就已经学过投影与反投影的概念,从不同角度观察物体可以得到不同的信息,当我们从多种不同角度获取物体的投影,可以反向推出这个物体真实的形态。 图1 光线将物体的形状投射到一个平面称为投影 在成像原理上,PET和CT略有差异。CT是投射成像,X射线旋转360°,采集被扫描物体不
2022-12-07 13:26:59 3KB CT重建算法 matlab 编程 CT图像处理
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