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投影数据

  • 用于computed tomography 的算法测试计算投影数据的simpson积分函数

    用于computed tomography 的算法测试计算投影数据的simpson积分函数

    标签: tomography computed simpson 算法

    上传时间: 2015-06-05

    上传用户:dave520l

  • 随着锥形束CT的出现.投影数据的采集速度明显加快.再加上重建算法的不断改进.心脏的CT成像质量必将得到改善 提出了一种双锥束的扫描结构

    随着锥形束CT的出现.投影数据的采集速度明显加快.再加上重建算法的不断改进.心脏的CT成像质量必将得到改善 提出了一种双锥束的扫描结构,它改进了FDK算法.并设计了使用该结构实现心脏图像直接三维重建的方法.从而改善 了心脏的CT成像质量

    标签: 投影数据 成像质量 采集 速度

    上传时间: 2014-09-05

    上传用户:凤临西北

  • 一个投影聚类算法及其数据集生成源码。 参考文献: Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected Clustering,

    一个投影聚类算法及其数据集生成源码。 参考文献: Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected Clustering,

    标签: A. K.K. Clustering Efficient

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:亚亚娟娟123

  • 坐标转换的实现 可批量进行高精度转换,实现了测量数据的换带计算及高程投影的进行.

    坐标转换的实现 可批量进行高精度转换,实现了测量数据的换带计算及高程投影的进行.

    标签: 坐标转换 高精度 转换 测量数据

    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:ve3344

  • 非常难得的微型投影仪LCOS芯片的数据手册.投影清晰度640*360

    非常难得的微型投影仪LCOS芯片的数据手册.投影清晰度640*360

    标签: LCOS 640 360 微型投影

    上传时间: 2017-01-09

    上传用户:daoxiang126

  • 本程序是常用地图投影系列小程序之一

    本程序是常用地图投影系列小程序之一,程序能用于不同基准面、3°或6°分带、单点及批量数据的高斯-克吕格投影正、反转换,正投影时的输入经纬度数据可以是度、度分及度分秒格式。

    标签: 程序 地图 投影

    上传时间: 2016-05-16

    上传用户:wfl_yy

  • GPS系统接收数据坐标转换 GPS接收的数据往往是三维坐标

    GPS系统接收数据坐标转换 GPS接收的数据往往是三维坐标,而在科学研究中我们通常用二维坐标。因此必须 进行坐标转换,下面我们介绍一种坐标转换,即把WGS84坐标转换为高斯—克吕 格坐标系。数字地图投影的方法很多,而我国采用了高斯—克吕格投影,它是一 种横轴椭园柱面等角投影,用一个椭球柱面与地球椭球在某一子午圈L0上相切, 这条子午线通常称做投影轴子午线。也就是高斯-克吕格投影直角坐标系的x 轴, 地球的赤道与椭圆柱面相交, 成一直线,这条直线与轴子午线正交,就是平面直角坐 标系的y轴,把椭球柱面展开,就得到以(x,y)为坐标的平面直角坐标系。为减少 投影变形,按经度把椭球分为许多带,各带分别投影,经常采用的是3度和6度带。 为使y值不为负值,通常在y轴上加上500km。 已知WGS84坐标(B,L),B为GPS定位输出成果的纬度,L为GPS定位输出成果的经度。 由WGS84到高斯-克吕格坐标(x,y)的转换成高斯投影正算,详见本软件

    标签: GPS 接收 数据

    上传时间: 2014-01-26

    上传用户:小眼睛LSL

  • UTM投影正反转换程序

    UTM投影正反转换程序 本程序是常用地图投影系列小程序之一,程序能用于不同基准面、单点及批量数据的UTM投影正、反转换,UTM与高斯-克吕格投影的相互转换,UTM正投影时的输入经纬度数据可以是度、度分及度分秒格式。

    标签: UTM 投影 转换 程序

    上传时间: 2018-05-15

    上传用户:c258520314

  • 《统计学习基础 数据挖掘推理与预测》中文版.pdf

    统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起,并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来,统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域,涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域,并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授,并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型,并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为:非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念,并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为:应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念,还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家,而且是物理学家和计算机科学家,先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。

    标签: 统计

    上传时间: 2022-05-04

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  • 机械设计,制造常用数据及标准规范实用手册 .PDF

    机械设计,制造常用数据及标准规范实用手册 .PDF

    标签: 机械设计 制造 数据

    上传时间: 2013-04-15

    上传用户:eeworm