不同认知风格大学生缪勒-莱依尔错觉的实验研究

采用3(斜线夹角:60°、90°、120°)×3(线段方向:水平、竖立、相交垂直)×2(认知风格:场独立、场依存)被试间实验设计,探讨了不同认知风格大学生缪勒-莱依尔错觉的眼动特点。     

Hamilton-Jacobi方程特征线的性质Ⅰ(英文)

研究带凸Hamiltonian的高维Hamilton-Jacobi(HJ)方程特征线的性质.证明了HJ方程解的表达式中的极值曲线是特征线,对上半空间中任一点,都存在1条有效特征线段经过它.     

Hamilton-Jacobi 方程特征线的性质 I

研究带凸Hamiltonian的高维Hamilton-Jacobi (HJ)方程特征线的性质.证明了HJ方程解的表达式中的极值曲线是特征线,对上半空间中任一点,都存在1条有效特征线段经过它.     

老师经典语录

t 有一天外面下大雨,老师满脸雨水的走进教室,在讲桌前不知道找着什么东西,找了一会就问前排的同学:“我擦纸的脸呢?” t线段a是线段b的一半,那线段b是线段a的多少呢?(全班皆静,后高论,半晌后)线段b就是线段a的两半。(晕) t一同学在下面闹,老师说:“你给我站到黑板上面去!!” t老师说某某“真聪明,七窍通了六窍”,那人正得意时,补上一句,“一窍不通!” t高中的代数老师:“说话不许出声音。”老师经典语录     

关于弗蘭克尔问题及其类似问题

的解,其中σ是椭圆型域中相当光滑的边界;是特征线段,A,A’,C,B的坐标分别为(0,1),(0,-1),(a_1,0),(a,0)a_1相似文献   

基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 算法改进

针对 LSD(Line Segment Detector)算法在对图像中连续的边缘进行提取时, 结果中常常呈现线段不连续的问题, 提出一种基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 改进算法。 该算法首先通过计算处理后的图像与原图之间的互信息熵, 确定高斯金字塔的层数与层内图像数量, 构建出自适应高斯金字塔; 其次使用改进的大津阈值, 根据图像的梯度峰值将图像分割成不同区域并计算相应梯度阈值, 分离出图像背景; 最后根据梯度角度寻找线段, 并通过赫尔姆霍兹准则验证线段。 仿真结果表明, 该算法解决了 LSD 算法提取线段不连续的问题;与其他流行算法 Hough 变换(Hough Transform)、 PPHT(Progressive Probabilistic Hough Transform)、 LSWMS(Line Segment detection using Weighted Mean Shift)、 LSD、 EDLines 比较, 能提取出更多有意义的线段。     

线段上连续自映射混沌现象的充分条件

2002年赵勇提出了线段连续自映射混沌现象的几个充分条件,本文在此基础上,用分析的方法根据ω-极限轨迹的特点将其分为各种情况,得到了线段连续自映射混沌现象的两个充分条件.即设f为线段I上的一个连续自映射,x∈ω(f)-P(f),若存在mi∈N(当I→ ∞时mi→ ∞),使得,fmi 3(x)＜fmi(x)＜fmi 2(x)＜fmi 1(x),则f在I是混沌的和设f为线段I上的一个连续自映射,x∈ω(f)-P(f),若存在mi∈N(当I→ ∞时mi→ ∞),使得fmi 3(x)＞fmi(x)＞fmi 2(x)＞fmi 1(x)则f在I是混沌的,进一步揭示混沌现象的本质.     

基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法

针对现有的线段提取算法在图像中的天空、阴影、玻璃以及地板等模糊区域提取出较多的无意义线段的问题，提出了一种基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法(ST-Lines算法):首先，使用经典线段提取算法进行线段提取；然后，采用Shi-Tomasi角点检测算法提取角点，并利用滑动窗口对所得的角点进行非极大值抑制；最后，根据线段长度、线段端点圆形框内的角点分布情况以及K最近邻算法对每条线段进行有无意义验证，尽可能多地剔除无意义线段。并利用YorkUrban线段数据集，对ST-Lines算法与原线段提取方法进行测试对比。对比结果表明:ST-Lines算法在平均准确率、F-score、平均线段长度上有所提高，且降低了平均线段数量。     

关于线段连续自映射链回归点的一个注记

本文证明了下列结果:(1)线段连续自映射周期点的周期都是2的方幂,当且仅当每一个不是周期点的链回归点的ω-极限集中都没有周期点;(2)周期点的周期都是2的方幂的线段连续自映射不是周期点的链回归点的轨迹都是无限集;以及(3)周期点的周期都是2的方幂的线段连续自映射的孤立的链回归点都是周期点。     

关于Cantor公理

H.B.在其所著高等几何学旧版中叙述Cantor公理如下:“设在任意线段a上给了线段的无穷叙列A_1B_1,A_2B_2,…,其中每个后面的都在前面一个的内部;再有设不存在这样的线段,它在所有这些线段的内部.那末在直线a上就存在着一个而且只一个点X,落在所有线段A_1B_1,A_2B_2等等的内部”这一公理事实上等于下列命题:“设有线段叙列A_1B_1,A_2B_2,…,其中A_nB_n包含A_(n+1)B_(n+1).     

一种基于Hough变换的四边形分类识别算法

在直线和圆的识别算法基础上提出一种基于Hough变换的四边形分类识别算法,并进行实验验证。该算法通过Hough变换检测所构成四边形的4条线段,分别计算出4条线段与平面直角坐标系横坐标的夹角值(或是斜率),然后用冒泡排序法对夹角值排序后比较大小,根据线段间的关系(平行、垂直、相交)对四边形进行分类识别。算法可行,效果较好。     

异状点集为空集的线段自映射

对于线段上所有连续自映射所构成的动力系统.记H(f)、P(f)、?(x,f)分别为异状点集、周期点集以及x的?一极限点集,本文研究H(f)=φ的线段自映射,改进文[2]中主要定理II及主要定理III,并且得到:P(f)是闭集之充要条件H(f)=φ及对任一线段上的点x,?(x,f)∩P(f)≠φ.     

X=a~n/b~n·C的尺规作图法

大家都清楚X=a/b·C的作图方法,但是又如何作出X=a~n/b~n·C呢?其中a,b,c为已知的三线段,n为自然数。 就此问题我们可用两种方法来解决。首先用一种比较简便的方法。其作法如下: (1)先用尺规法作出线段X_1=a/b·C。(具体作法略。) (2)再用尺规作线段X_2=a/b·X_1。 (3)依此法类推则可作出当n为任意自然数时的线段X。     

关于某一类混合型方程的边界问题

的解α,其中是椭圆型域D_0中的相当光滑曲线,而是二双曲型域中的特征线段,此外及也是过O点的特征线段。 问题Ⅱ:求在域D中满足(1)和边界条件     

基于空间无序点云的层次构造三角化方法

描述了一种新的利用空间无序点云重构三维模型的算法,利用分层扫描的原理将无序的三维点云进行平面投影,使用矢量外边界扫描算法将点信息提取为线段信息,由于分层的有序性使得线段之间存在着良好的拓扑关系,经过在有序线段中提取拐点矢量,连接上下两层相关点,点模型就完成了三角化。该方法计算速度快,拓扑清晰,且不会出现失真(泊松表面重建)和空洞现象(区域增长法)。     

抛物线的一个几何性质

我们考虑这样一个几何问题:求一曲线Γ,使其上任一点P(x,y)之法线段(?)的平方与过R之垂线段(?)的平方之差等于C,即 (?)~2-(?)~2=C (1)则Γ的方程为y=y(x) 时有: y~2(x)+y~2(x)y′~2(x)-y~2(x+y(x)y′(x))=C其中C为常数。 通过对方程(2)的讨论,我们有如下结论:     

一种新的隐线处理算法

探讨了一种新的隐线处理算法,该算法借鉴了光线跟踪(Ray-tracing)技术的基本思想,处理隐线时,考虑线段的掩盖环境,对属性值不同的线段赋予不同的颜色和线型,从而实现隐线的多层次处理.     

一种新的隐线处理算法

探讨了一种新的隐线处理算法,该算法借鉴了光线跟踪(Ray-tracing)技术的基本思想,处理隐线时,考虑线段的掩盖环境,对属性值不同的线段赋予不同的颜色和线型,从而实现隐线的多层次处理.     

偏心误差对微线段齿轮的传动性能影响研究

微线段齿轮作为一种新型齿轮,具有承载能力强、耐磨性好、传动效率高等特点。为了进一步提高微线段齿轮的应用性,文章重点研究了偏心误差对微线段齿轮传动性能的影响。根据微线段齿轮齿廓的成形原理,建立了其齿廓的数学模型;基于该数学模型,结合微线段齿轮离散型齿廓的特点,将离散化齿面接触分析(tooth contact analysis,TCA)方法引入到微线段齿轮啮合分析中,对考虑偏心误差的微线段齿轮传动误差计算方法进行了研究,并编制了相应的程序;基于该程序,对比分析了偏心误差对渐开线和微线段齿轮传动误差的影响。结果表明,偏心误差会导致微线段齿轮在每个啮合周期产生不断波动的传动误差,其基频幅值比渐开线齿轮的要小,但是随着偏心误差增加,传动误差中高频部分的影响越来越明显。为了设计高性能的微线段齿轮,可以通过提高微线段齿轮孔和轴的加工及安装精度来减小偏心误差带来的传动性能影响。     

基于LSD与统计分析的航拍图像电力线提取方法

针对现有电力线提取算法在复杂场景环境下准确率低、稳定性差的问题,提出了一种基于直线段检测(LSD)与统计分析的航拍图像电力线提取方法。首先利用LSD算法提取图像线段基元,统计分析确定电力线主方向,剔除非主方向的干扰线段,构建电力线线段基元池;然后根据侧向距离对线段基元进行分组与二次筛选,确定电力线基元组;最后通过拟合线段基元实现电力线的提取。实验结果表明,该算法可以有效抑制航拍图像背景的干扰,实现直线型电力线检测与悬链型电力线的检测,具有准确率高、稳定性好等优点。