重构算法

Ⅰ 毕业设计--基于压缩感知的重构算法性能比较（贪婪算法和凸优化算法）求指导

于压缩感知的重构算法性能比较（贪婪算法和凸优化算
肯定
的

Ⅱ matlab编程CT迭代重构算法

#include<stdio.h>
double ans;
double a[],b[];//非常不懂你给的数组a[]中的数是什么，还有要是迭代10就得每个数组都大于10个数字
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];//你给的式子越看越别扭a[k]和a[k]能约去啊
}
int main()
{
int a;
scanf("%d",&a);
iterate(a+1);
return 0;
}

Ⅲ 重构算法的计算复杂度和什么有关

求解算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找出算法中的基本语句；算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。⑵计算基本语句的执行次数的数量级；只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数...

Ⅳ 三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法

三维重构算法得看你用什么传感器了，如果是双目相机，那一般都是极线几何加视觉特征配准的算法了，优化就用bundle
adjustment。如果是单目，较早的有PTAM,DTAM，近几年struct from
motion比较火。如果是用Kinect之类的RGBD相机，比较好的有微软的KinectFusion，PCL的开源KinFu，以及MIT的加强版
Kintinuous。如果用激光，那一般都是当SLAM做了，前端嘛就各种ICP配准算法了，后端的话，三维中主要还是用图优化来做。

Ⅳ 小波变换中mallat算法是什么分解与重构什么意思

mallat算法是mallat提出的用于某一函数F(t)的二进小波分解与重构的快速算法，其地位相当于傅立叶变换中的FFT。
即相当于构造一定的函数空间，将信号F(t)分解到函数空间中进行一定的计算，获取你想要得到的成分，然后再重构返回原始信号。
具体的mallat算法原理很复杂，你可以在看看书或者相关文献。。希望能有所帮助，如果有高手，请帮忙指正！

Ⅵ 正交小波包重构算法及其频域表现

在小波包分解的基础上要实现重构，首先要考虑用哪些子空间的直和能表现原先被分解的尺度函数空间；其次，由于这种子空间组合形式是多种多样的，所以要求组合方案必须适应实际分析问题的需要，特别是局部时-频分析的需要。根据这两种考虑，将几种重构方案及其作局部分析时所对应的时-频窗形状分别绘制于图6-37中，以便对各种方案作出对比。

图6-37（a₁）和（b₁）是正交小波分解、重构及其用于局部时频分析的时频窗。这种组合特点在于突出了时频窗的自适应性，用窄的时频窗分析高频，用宽的时频窗分析低频。频率越高的地方频窗宽度越大，所以该分解和重构算法不利于高频端的进一步的细分观察。

图6-37（a₂）所示的小波包分解和重构算法，把有限频带作了较细的划分，这样就可以在某个更窄的频带中观察信号的变化特点，提高了频域中的分辨率。但图（b₂）表明该办法在时域方面的分辨率略有下降，时窗宽度增大了。由于图（b₂）表明各频段的时频窗形状相同，所以该小波包分解、重构算法相当于在各个频段作窗口傅氏变换的分析方法。

图6-37（a₃）所示的小波包分解重构算法加强了中间频段的频域分辨率，适当降低了高频段的频域分辨率；同样可知，图6-37（a₄）所示的算法则加强了中高频段的分析。

由以上分析可知，小波包算法是一种灵活的时-频分析方法，可以根据对信号的经验估计，任意地加强某些特定时段和特定频段的观察和分析。

Ⅶ 通量重构算法能提高计算精度吗

通量重构算法能提高计算精度
高精度计算出S=1！+2！+3！++n！（n≤50）其中“！”表示阶乘

Ⅷ 重构概率越低是不是说明重构算法越好

大学投档比例105%，被退档的概率是5%，不大。

投档，又称调档，是指录取学校调取考生的档案。投档比例，是调取考生的档案人数与录取计划人数的比例。大部分为100%，部分学校为105%-120%。

当投档比例为100%时，投档分数线等于录取分数线。

当投档比例为105%-120%时，投档分数线略高于录取分数线。

Ⅸ 地质体三维建模方法

在分析三维空间建模方面的国内外大量研究文献的基础上，目前主要有四种类型的建模方法：基于体的建模方法、基于面的建模方法、混合建模方法（表1-1）以及泛权建模方法。

表1-1 3D空间建模方法分类

1.基于体的建模方法

体模型基于3D空间的体元分割和真3D实体表达，体元的属性可以独立描述和存储，因而可以进行3D空间操作和分析。体元模型可以按体元的面数分为四面体（Tetrahedral）、六面体（Hexahedral）、棱柱体（Prismatic）和多面体（Polyhedral）等类型，也可以根据体元的规整性分为规则体元和不规则体元两个大类。建模方法如下：

（1）规则块体（Regular Block）建模；

（2）结构实体几何（CSG）建模；

（3）3D体素（Voxel）建模；

（4）八叉树（Octree）建模；

（5）针体（Needle）建模；

（6）四面体格网（TEN）建模；

（7）金字塔（Pyramid）模型；

（8）三棱柱（Tri-Prism，TP）建模；

（9）地质细胞（Geocellular）模型；

（10）不规则块体（Irregular Block）建模；

（11）实体（Solid）建模；

（12）3D Voronoi图模型；

（13）广义三棱柱（GTP）建模。

2.基于面的建模方法

基于面模型的建模方法侧重于3D空间实体的表面表示，如地形表面、地质层面、构筑物（建筑物）及地下工程的轮廓与空间框架。所模拟的表面可能是封闭的，也可能是非封闭的。基于采样点的TIN模型和基于数据内插的Grid模型通常用于非封闭表面模拟；而B-Rep模型和Wire Frame模型通常用于封闭表面或外部轮廓模拟。Section模型、Section-TIN混合模型及多层DEM模型通常用于地质建模。通过表面表示形成3D空间目标轮廓，其优点是便于显示和数据更新，不足之处由于缺少3D几何描述和内部属性记录而难以进行3D空间查询与分析。建模方法如下：

（1）TIN和Grid模型；

（2）边界表示（B-Rep）模型；

（3）线框（Wire Frame）模型；

（4）断面（Section）模型；

（5）断面-三角网混合模型；

（6）多层DEM建模。

3.混合建模方法

基于面模型的建模方法侧重于3D空间实体的表面表示，如地形表面、地质层面等，通过表面表示形成3D目标的空间轮廓，其优点是便于显示和数据更新，不足之处是难以进行空间分析。基于体模型的建模方法侧重于3D空间实体的边界与内部的整体表示，如地层、矿体、水体、建筑物等，通过对体的描述实现3D目标的空间表示，优点是易于进行空间操作和分析，但存储空间大，计算速度慢。混合模型的目的则是综合面模型和体模型的优点，以及综合规则体元与不规则体元的优点，取长补短。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.泛权建模方法

陈树铭认为地质三维领域中，地矿、石油的三维分析相对来说是比较简单的，相比之下工程地质、水文地质等的三维分析更复杂，比如说在地矿、石油领域应用克里格方法基本就可以分析，但是对于工程地质、水文地质分析来说，克里格方法基本是不可行的。他认为目前主要有三类地质三维重构算法，即剖面成面法、直接点面法，以及拓扑分析方法。在综合应用概率统计、模糊、神经网络、插值、积分等理论的基础上，构造了一种新算法（他称之为“泛权”算法），其核心思想就是能对任意M维的连续、非连续边界进行重构分析，并同时能耦合地模拟各种复杂背景因素的影响。

（1）剖面成面法。剖面成面法的基本思路是，在生成大量的地质剖面的基础上，再应用曲面构造法（趋势面法、DEM生成技术）来生成各个层面，进而来表达三维体。比如国外的三维地质分析软件GEOCOM就是采取此种思路的一个典型。具体的解决步骤如下：

①收集、整理原始地质资料，并进行柱状和综合分层；

②建立地质空间多参数数据库；

③根据以上资料，应用人工交互式的地质剖面生成软件平台，加上专家的人工干预生成各种各样的空间地质剖面；

④分别根据各已计算剖面的地层分布结果，加上专家的干预、分析参数的控制来生成各个地质曲面；

⑤建立地层空间曲面构架数据库；

⑥应用地质三维展示平台，基于地层空间曲面构架数据库、地质空间多参数数据库，来进行地质三维展示，三维切割分析、方量计算等功能。

（2）直接点面法。直接点面法的基本思路是，直接将原始的散状数据进行有效的分层，直接根据各个层面的标高，应用曲面构造法（趋势面法、DEM生成技术）来生成各个层面。比如国外的三维地质分析软件ROCKWARE就是采取此种思路的一个典型。其解决步骤基本同于剖面成面法，只是没有下文第3）步，但是地层曲面生成技术相对前者来说要更难一些。

（3）拓扑分析法。拓扑分析法的基本思路就是，基于各个层面的离散点，通过分析这些点的空间拓扑关系，构造地质体。目前来说进行拓扑分析基本采用六面体、四面体模型，或者是Delaunay四面体模型等。其与剖面成面法、直接点面法，在本质上没有什么区别，还是从离散的点出发去构造地质层面。

Ⅹ 压缩感知重构算法的复杂度是如何分析分析的

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
2811 SAF ESS operated 急停关作