重構演算法

Ⅰ 畢業設計--基於壓縮感知的重構演算法性能比較（貪婪演算法和凸優化演算法）求指導

於壓縮感知的重構演算法性能比較（貪婪演算法和凸優化算
肯定
的

Ⅱ matlab編程CT迭代重構演算法

#include<stdio.h>
double ans;
double a[],b[];//非常不懂你給的數組a[]中的數是什麼，還有要是迭代10就得每個數組都大於10個數字
double iterate(int k)
{
if(k==0)return 0;
ans=iterate(k-1);
printf("k=%d ans=%lf\n",k-1,ans);
return ans+(b[k]-a[k]*ans)/(a[k]*a[k])*a[k];//你給的式子越看越別扭a[k]和a[k]能約去啊
}
int main()
{
int a;
scanf("%d",&a);
iterate(a+1);
return 0;
}

Ⅲ 重構演算法的計算復雜度和什麼有關

求解演算法的時間復雜度的具體步驟是：⑴找出演算法中的基本語句；演算法中執行次數最多的那條語句就是基本語句，通常是最內層循環的循環體。⑵計算基本語句的執行次數的數量級；只需計算基本語句執行次數的數量級，這就意味著只要保證基本語句執行次數...

Ⅳ 三維重建 3D reconstruction 有哪些實用演算法

三維重構演算法得看你用什麼感測器了，如果是雙目相機，那一般都是極線幾何加視覺特徵配準的演算法了，優化就用bundle
adjustment。如果是單目，較早的有PTAM,DTAM，近幾年struct from
motion比較火。如果是用Kinect之類的RGBD相機，比較好的有微軟的KinectFusion，PCL的開源KinFu，以及MIT的加強版
Kintinuous。如果用激光，那一般都是當SLAM做了，前端嘛就各種ICP配准演算法了，後端的話，三維中主要還是用圖優化來做。

Ⅳ 小波變換中mallat演算法是什麼分解與重構什麼意思

mallat演算法是mallat提出的用於某一函數F(t)的二進小波分解與重構的快速演算法，其地位相當於傅立葉變換中的FFT。
即相當於構造一定的函數空間，將信號F(t)分解到函數空間中進行一定的計算，獲取你想要得到的成分，然後再重構返回原始信號。
具體的mallat演算法原理很復雜，你可以在看看書或者相關文獻。。希望能有所幫助，如果有高手，請幫忙指正！

Ⅵ 正交小波包重構演算法及其頻域表現

在小波包分解的基礎上要實現重構，首先要考慮用哪些子空間的直和能表現原先被分解的尺度函數空間；其次，由於這種子空間組合形式是多種多樣的，所以要求組合方案必須適應實際分析問題的需要，特別是局部時-頻分析的需要。根據這兩種考慮，將幾種重構方案及其作局部分析時所對應的時-頻窗形狀分別繪制於圖6-37中，以便對各種方案作出對比。

圖6-37（a₁）和（b₁）是正交小波分解、重構及其用於局部時頻分析的時頻窗。這種組合特點在於突出了時頻窗的自適應性，用窄的時頻窗分析高頻，用寬的時頻窗分析低頻。頻率越高的地方頻窗寬度越大，所以該分解和重構演算法不利於高頻端的進一步的細分觀察。

圖6-37（a₂）所示的小波包分解和重構演算法，把有限頻帶作了較細的劃分，這樣就可以在某個更窄的頻帶中觀察信號的變化特點，提高了頻域中的解析度。但圖（b₂）表明該辦法在時域方面的解析度略有下降，時窗寬度增大了。由於圖（b₂）表明各頻段的時頻窗形狀相同，所以該小波包分解、重構演算法相當於在各個頻段作窗口傅氏變換的分析方法。

圖6-37（a₃）所示的小波包分解重構演算法加強了中間頻段的頻域解析度，適當降低了高頻段的頻域解析度；同樣可知，圖6-37（a₄）所示的演算法則加強了中高頻段的分析。

由以上分析可知，小波包演算法是一種靈活的時-頻分析方法，可以根據對信號的經驗估計，任意地加強某些特定時段和特定頻段的觀察和分析。

Ⅶ 通量重構演算法能提高計算精度嗎

通量重構演算法能提高計算精度
高精度計算出S=1！+2！+3！++n！（n≤50）其中「！」表示階乘

Ⅷ 重構概率越低是不是說明重構演算法越好

大學投檔比例105%，被退檔的概率是5%，不大。

投檔，又稱調檔，是指錄取學校調取考生的檔案。投檔比例，是調取考生的檔案人數與錄取計劃人數的比例。大部分為100%，部分學校為105%-120%。

當投檔比例為100%時，投檔分數線等於錄取分數線。

當投檔比例為105%-120%時，投檔分數線略高於錄取分數線。

Ⅸ 地質體三維建模方法

在分析三維空間建模方面的國內外大量研究文獻的基礎上，目前主要有四種類型的建模方法：基於體的建模方法、基於面的建模方法、混合建模方法（表1-1）以及泛權建模方法。

表1-1 3D空間建模方法分類

1.基於體的建模方法

體模型基於3D空間的體元分割和真3D實體表達，體元的屬性可以獨立描述和存儲，因而可以進行3D空間操作和分析。體元模型可以按體元的面數分為四面體（Tetrahedral）、六面體（Hexahedral）、稜柱體（Prismatic）和多面體（Polyhedral）等類型，也可以根據體元的規整性分為規則體元和不規則體元兩個大類。建模方法如下：

（1）規則塊體（Regular Block）建模；

（2）結構實體幾何（CSG）建模；

（3）3D體素（Voxel）建模；

（4）八叉樹（Octree）建模；

（5）針體（Needle）建模；

（6）四面體格網（TEN）建模；

（7）金字塔（Pyramid）模型；

（8）三稜柱（Tri-Prism，TP）建模；

（9）地質細胞（Geocellular）模型；

（10）不規則塊體（Irregular Block）建模；

（11）實體（Solid）建模；

（12）3D Voronoi圖模型；

（13）廣義三稜柱（GTP）建模。

2.基於面的建模方法

基於面模型的建模方法側重於3D空間實體的表面表示，如地形表面、地質層面、構築物（建築物）及地下工程的輪廓與空間框架。所模擬的表面可能是封閉的，也可能是非封閉的。基於采樣點的TIN模型和基於數據內插的Grid模型通常用於非封閉表面模擬；而B-Rep模型和Wire Frame模型通常用於封閉表面或外部輪廓模擬。Section模型、Section-TIN混合模型及多層DEM模型通常用於地質建模。通過表面表示形成3D空間目標輪廓，其優點是便於顯示和數據更新，不足之處由於缺少3D幾何描述和內部屬性記錄而難以進行3D空間查詢與分析。建模方法如下：

（1）TIN和Grid模型；

（2）邊界表示（B-Rep）模型；

（3）線框（Wire Frame）模型；

（4）斷面（Section）模型；

（5）斷面-三角網混合模型；

（6）多層DEM建模。

3.混合建模方法

基於面模型的建模方法側重於3D空間實體的表面表示，如地形表面、地質層面等，通過表面表示形成3D目標的空間輪廓，其優點是便於顯示和數據更新，不足之處是難以進行空間分析。基於體模型的建模方法側重於3D空間實體的邊界與內部的整體表示，如地層、礦體、水體、建築物等，通過對體的描述實現3D目標的空間表示，優點是易於進行空間操作和分析，但存儲空間大，計算速度慢。混合模型的目的則是綜合面模型和體模型的優點，以及綜合規則體元與不規則體元的優點，取長補短。主要包括如下混合建模方法：

（1）TIN-CSG混合建模；

（2）TIN-Octree混合建模；

（3）Wire Frame-Block混合建模；

（4）Octree-TEN混合建模；

（5）GTP-TEN混合建模。

4.泛權建模方法

陳樹銘認為地質三維領域中，地礦、石油的三維分析相對來說是比較簡單的，相比之下工程地質、水文地質等的三維分析更復雜，比如說在地礦、石油領域應用克里格方法基本就可以分析，但是對於工程地質、水文地質分析來說，克里格方法基本是不可行的。他認為目前主要有三類地質三維重構演算法，即剖面成面法、直接點面法，以及拓撲分析方法。在綜合應用概率統計、模糊、神經網路、插值、積分等理論的基礎上，構造了一種新演算法（他稱之為「泛權」演算法），其核心思想就是能對任意M維的連續、非連續邊界進行重構分析，並同時能耦合地模擬各種復雜背景因素的影響。

（1）剖面成面法。剖面成面法的基本思路是，在生成大量的地質剖面的基礎上，再應用曲面構造法（趨勢面法、DEM生成技術）來生成各個層面，進而來表達三維體。比如國外的三維地質分析軟體GEOCOM就是採取此種思路的一個典型。具體的解決步驟如下：

①收集、整理原始地質資料，並進行柱狀和綜合分層；

②建立地質空間多參數資料庫；

③根據以上資料，應用人工互動式的地質剖面生成軟體平台，加上專家的人工干預生成各種各樣的空間地質剖面；

④分別根據各已計算剖面的地層分布結果，加上專家的干預、分析參數的控制來生成各個地質曲面；

⑤建立地層空間曲面構架資料庫；

⑥應用地質三維展示平台，基於地層空間曲面構架資料庫、地質空間多參數資料庫，來進行地質三維展示，三維切割分析、方量計算等功能。

（2）直接點面法。直接點面法的基本思路是，直接將原始的散狀數據進行有效的分層，直接根據各個層面的標高，應用曲面構造法（趨勢面法、DEM生成技術）來生成各個層面。比如國外的三維地質分析軟體ROCKWARE就是採取此種思路的一個典型。其解決步驟基本同於剖面成面法，只是沒有下文第3）步，但是地層曲面生成技術相對前者來說要更難一些。

（3）拓撲分析法。拓撲分析法的基本思路就是，基於各個層面的離散點，通過分析這些點的空間拓撲關系，構造地質體。目前來說進行拓撲分析基本採用六面體、四面體模型，或者是Delaunay四面體模型等。其與剖面成面法、直接點面法，在本質上沒有什麼區別，還是從離散的點出發去構造地質層面。

Ⅹ 壓縮感知重構演算法的復雜度是如何分析分析的

壓縮感知，又稱壓縮采樣，壓縮感測。它作為一個新的采樣理論，它通過開發信號的稀疏特性，在遠小於Nyquist 采樣率的條件下，用隨機采樣獲取信號的離散樣本，然後通過非線性重建演算法完美的重建信號。
2811 SAF ESS operated 急停關作