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1)  Margin Adaptive(MA)
边值自适应
2)  margin adaptive (MA) optimization
边值自适应优化
3)  edge adaptive
边缘自适应
1.
A low bit rate image compression algorithm based on edge adaptive wavelet transform is proposed.
为此提出了一种基于边缘自适应小波变换的低比特率图像压缩算法。
4)  adaptive threshold
自适应阈值
1.
A fast motion estimation algorithm with adaptive threshold;
自适应阈值的快速运动估计算法
2.
Multi-scale edge detection of 3D image based on adaptive threshold;
基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测
3.
An adaptive threshold selection method for image;
一种自适应阈值选择方法
5)  adaptive thresholding
自适应阈值
1.
By analyzing the traditional thresholding methods(such as Otsu and Kapur),a new approach using the adaptive thresholding method is presented.
针对金相图中分割问题,在分析对比传统的全局阈值分割方法的基础上,提出了一种自适应阈值分割方法。
6)  self-adaptive threshold
自适应阈值
1.
After the pipeline image is acquired by visual system, it is firstly pretreated with a morphology filter, and then segmented by an self-adaptive threshold, finally the weld is located accurately by Hough transform.
机器视觉系统采集管道图像后,以焊缝形态为特征,先对图像进行形态学滤波,然后用自适应阈值进行图像分割,最后用Hough变换从图像中准确检测出焊缝相对位置。
2.
According to the characteristics of ignition and explosion signals, a system for detecting the artillery s explosion time based on self-adaptive threshold is developed.
针对炮弹炸点光信号的强度与频谱特性,设计了一种基于自适应阈值的炸点时间测量系统。
补充资料:微分边值问题的差分边值问题逼近


微分边值问题的差分边值问题逼近
approximation of adifferentia) boundary value problem by difference boundary value problems

  微分边值问题的差分边值问题通近{即proxlm浦训ofa山fferential肠扣nd即卿阁此pn由lemby山ffe悦n沈b侧n-da仔耐ue pn由lems;all即旧K。肠,au舰皿呻加脚.胆,日峨成峥ae侧甫,阴,加琳3“心犯川角! 关于未知函数在网格_[的值的有限(通常是代数的)方程组对微分方程及其边界条件的一种逼近.通过使差分间题的参数(网格步长)趋于零,这种逼近会越来越准确. 考虑微分边值问题L:、二0,lu!l二O的解“的川算,其中L“=0是微分方程Iu!二0是一组边界条件.u属于定义在边界为r的给定区域从上的函数所组成的线性赋范空间U设D、。是网格(llL微分算子的差分算子通近(approx,matlon of a ditTere;ltl;,1 op-erator by differe们优。详rators)),并设U*是rlJ定义价该网格上的函数。*所组成的线性赋范空间.设卜j、厂函数v在几;的点上的值表卜在打。中引进范数使得对任意的函数,;〔创,以手‘等式成盆: 恕伽训、·三{训‘现在用近似计算“在D*。中的点上的值表luJ的问题一/*{司、=0代替求解“的问题.这里了*【川。是一组关一)网格函数。*任U。的值的(作微分)方程 设。*是U、中的任意函数.令二。。、二叭片设小是线性赋范空间,对任意的叭6u*有势*。中,二称才*“*二0是对微分边值问题L“二0,l川,一0石其解空间_L的P阶有限差分逼近,若 {}了*lu奴{}。*二O(h尸)方程组J、“*=0的实际构造涉及分别构造它的两个子方程组IJ*u*=o和l、u*}。二0.对L*u儿=0,使用微分方程的差分方程通近(approximat,on。》f a dll化r‘:ntia}equation by differer,沈equations).附加方程I。,、、}:=(”利用边界条件l川。=0来构造. 对无论怎样选取的U、与中人的范数,上面所描述的逼近都无法保证差分问题的解u、收敛到准确解“(见{2]),即等式 {,砚}1 lul*一“六{}、;。成立. 保证收敛性的附加条件是稳定性(见{3!,{5!18]),有限差分间题必须具有这一性质.称有限差分间题了r八“、=0是稳定的,若存在正数占>oh。>0使得对任意毋*‘。*,}一甲*{}<。,h<权,方程一气:二甲*有唯一解:*已认,且此解满足不等式 1}:儿一u*}}:。“{}。、}{。,其中C是与h或右端扰动叭无关的常数,“、是无扰动问题一/*。=O的解‘如果褂于问题的解u存在同时差分问题气“、二O关于解“以p阶精度逼近微分问题,而且是稳定的,则差分问题具有同样阶的收敛性,即 }1[uL一吟}l叭=O(hp). 例如,问题 ,,、_au au L(“)三.举一拼=0,I>0.一的1,则无论取什么范数都无收敛性.如果;簇1,且范数为 !lu‘}!,=suo}“几}.则问题(2)是稳定的,因而有收敛性(见[2],[3]): 11[uL一价l,认=O(内). 差分问题代替微分问题是用计算机近似求解微分边值问题的最通用的方法之一(见【7]). 微分问题用其差分的近似代替开始于!l],【2]和[41等著作.这一方法有时还用来证明微分问题解的存在,按下述方案进行,先证明微分边值问题的差分近似的解。*的集合对h是紧的,然后即可证明某一子序列u‘在h*~0时的极限是微分问题的解认如果该解已知是唯一的,则不仅子序列,而且整个u。集在h~0时都收敛到解u.【补注】补充的参考文献见微分算子的差分算子通近(aPpoximation of a di亚rential operator by diffe-ren沈operators)的参考文献.
  
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参考词条