均匀照度分布,uniform illuminance,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) uniform illuminance 点击朗读

均匀照度分布

2) equilibrium of distribution 点击朗读

分布均匀度

A NPR method based on ant colony algorithm(ACS) with equilibrium of distribution is proposed.

将仿生学引入非真实感绘制过程,提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。

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3) uniform illumination distribution 点击朗读

均匀照明分布

4) light equalization 点击朗读

照度均匀

At first,adopt many methods which are often used to pretreat them,such as light equalization,histogram equalization,logarithm transform and median filter,and then segment the result using Canny algorithm whose result is better.

由于蔗糖晶体的镜面透明,煮糖显微观察镜采集出来的图像变为了伪三维的图像,失真,不利于制糖过程的自动监控;针对这类特殊图像探求一种较好的图像预处理方法,首先采用几种常用的图像预处理方法如:灰度调整,照度均匀,直方图均衡,对数变换及中值滤波的方法对伪三维图像进行预处理,再对处理结果运用分割效果较好的Canny算法分割,并将最终结果进行比较分析,经比较,采用灰度调整和中值滤波的预处理的图像,分割效果较其它方法理想,分割结果适用于煮糖过程的自动监控。

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5) uniformity of thickness distribution 点击朗读

厚度分布均匀性

6) distribution heterogeneity 点击朗读

分布不均匀度

Concepts of the minimum sprinkling flow density, the minimum liquid-level height and liquid distribution heterogeneity are developed.

提出了最小溢流强度、最小液面高度及液体分布不均匀度的概念 ,并找出了它们之间的关系。

补充资料：均匀分布

均匀分布
uniform distribution

　　均匀分布(山心谊m业州加血n;paauoMep“oe pac“pe‘皿e邢H“e]，在数论中亦称一致分布一类概率分布的统称，由“等可能结果”的思想到连续情形的推广引起.如同正态分布(加m旧1此-trib丽on)一样，概率论中均匀分布在某些问题中作为确切分布，在另一些问题中作为极限分布出现. 在直线的一个区间上的均匀分布(矩形分布).在区间【“，b]，“。，其特征函数为。(r卜-2一一一。!!”一。，!·、. 诬以D一a) 在10，11上均匀分布的随机变量可由独立随机变量序列X.，XZ，…，以概率l/2取O和1，通过令 x=艺XnZ一” 月~l来构造(X。是X的二进制展开中的数字).随机数X是在【0，11上均匀分布的.这一事实有着重要的统计应用，例如见随机数和伪随机数(mndom an(1哪eudo·。ndom 11山刀比招). 如果两个独立随机变量X，和戈遵从【o，l]上的均匀分布，则创门的和遵从〔O，2]上的所谓三角分布(tnallgthard后颐bLIt幻n)，其密度uZ(x)=l一11一x{，对x任10，21;。2(x)=O对x举兀o，21.三个遵从10，1]上均匀分布的独立随机变量和遵从【O，3]以上扩xZ_/ }二兰-，O蕊x<1. }今 }天-一J瓜X一lj一，/、 }~全一一一二立二立一生二-.1落x<2.〔r，IX万=( }二匕一一‘二生之一一止2一二一匕立二二一一之止-，K，丈飞 t”，x，:u，。J.为密度的分布.一般地，遵从汇O，11上均匀分布的独立变量和X，+二+戈具有密度 l咨，，、‘「nl， “《X，二—2吸一1】『{_{‘X一k，’: 又n一i):k”。LKJ对0(x成n;u。(x)=O，对x必[0，。l;此处 r 9.了>0. 七o，:簇0.当n~的时，和x，+…+x。，在其数学期望。/2处中心化，用标准差、气雨进行尺度变换(即(‘、+…十x。一。/2)/习f万7丽)下趋向于参数为。和1的正态分布(对。=3其近似程度对许多实际问题已经令人满意). 在统计应用中构造具有给定分布F的随机变量的过程基于以下事实:设随机变量Y在10，l]上均匀分布，设分布函数F是连续的且严格递增，则随机变量x之F一‘Y具有分布函数F(在一般情形必须将x定义中的反函数F一’(y)代之以它的一个类比，即令F一’(，)二inf{x:F(x)(夕簇F(x+O)}). 作为极限分布的区间上的均匀分布.下面给出一些由极限产生的〔O，l]上均匀分布的典型例子: l)设X、，XZ，…是具有同样连续分布函数的独立随机变量，则创门的和s。，取模1，即和s，的分数部分{S。

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。

参考词条

绿地分布均匀度色彩分布均匀度温度分布均匀化矿物分布均匀度密度分布非均匀粒径分布均匀度强度分布均匀化速度不均匀分布

振幅分布均匀度密度分布均匀性剂量分布均匀度非均匀温度分布

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 均匀照度分布 1) uniform illuminance 均匀照度分布 2) equilibrium of distribution 分布均匀度 1. A NPR method based on ant colony algorithm(ACS) with equilibrium of distribution is proposed. 将仿生学引入非真实感绘制过程,提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。更多例句>> 3) uniform illumination distribution 均匀照明分布 4) light equalization 照度均匀 1. At first,adopt many methods which are often used to pretreat them,such as light equalization,histogram equalization,logarithm transform and median filter,and then segment the result using Canny algorithm whose result is better. 由于蔗糖晶体的镜面透明,煮糖显微观察镜采集出来的图像变为了伪三维的图像,失真,不利于制糖过程的自动监控;针对这类特殊图像探求一种较好的图像预处理方法,首先采用几种常用的图像预处理方法如:灰度调整,照度均匀,直方图均衡,对数变换及中值滤波的方法对伪三维图像进行预处理,再对处理结果运用分割效果较好的Canny算法分割,并将最终结果进行比较分析,经比较,采用灰度调整和中值滤波的预处理的图像,分割效果较其它方法理想,分割结果适用于煮糖过程的自动监控。更多例句>> 5) uniformity of thickness distribution 厚度分布均匀性 6) distribution heterogeneity 分布不均匀度 1. Concepts of the minimum sprinkling flow density, the minimum liquid-level height and liquid distribution heterogeneity are developed. 提出了最小溢流强度、最小液面高度及液体分布不均匀度的概念 ,并找出了它们之间的关系。补充资料：均匀分布均匀分布 uniform distribution 　　均匀分布(山心谊m业州加血n;paauoMep“oe pac“pe‘皿e邢H“e]，在数论中亦称一致分布一类概率分布的统称，由“等可能结果”的思想到连续情形的推广引起.如同正态分布(加m旧1此-trib丽on)一样，概率论中均匀分布在某些问题中作为确切分布，在另一些问题中作为极限分布出现. 在直线的一个区间上的均匀分布(矩形分布).在区间【“，b]，“。，其特征函数为。(r卜-2一一一。!!”一。，!·、. 诬以D一a) 在10，11上均匀分布的随机变量可由独立随机变量序列X.，XZ，…，以概率l/2取O和1，通过令 x=艺XnZ一” 月~l来构造(X。是X的二进制展开中的数字).随机数X是在【0，11上均匀分布的.这一事实有着重要的统计应用，例如见随机数和伪随机数(mndom an(1哪eudo·。ndom 11山刀比招). 如果两个独立随机变量X，和戈遵从【o，l]上的均匀分布，则创门的和遵从〔O，2]上的所谓三角分布(tnallgthard后颐bLIt幻n)，其密度uZ(x)=l一11一x{，对x任10，21;。2(x)=O对x举兀o，21.三个遵从10，1]上均匀分布的独立随机变量和遵从【O，3]以上扩xZ_/ }二兰-，O蕊x<1. }今 }天-一J瓜X一lj一，/、 }~全一一一二立二立一生二-.1落x<2.〔r，IX万=( }二匕一一‘二生之一一止2一二一匕立二二一一之止-，K，丈飞 t”，x，:u，。J.为密度的分布.一般地，遵从汇O，11上均匀分布的独立变量和X，+二+戈具有密度 l咨，，、‘「nl， “《X，二—2吸一1】『{_{‘X一k，’: 又n一i):k”。LKJ对0(x成n;u。(x)=O，对x必[0，。l;此处 r 9.了>0. 七o，:簇0.当n~的时，和x，+…+x。，在其数学期望。/2处中心化，用标准差、气雨进行尺度变换(即(‘、+…十x。一。/2)/习f万7丽)下趋向于参数为。和1的正态分布(对。=3其近似程度对许多实际问题已经令人满意). 在统计应用中构造具有给定分布F的随机变量的过程基于以下事实:设随机变量Y在10，l]上均匀分布，设分布函数F是连续的且严格递增，则随机变量x之F一‘Y具有分布函数F(在一般情形必须将x定义中的反函数F一’(y)代之以它的一个类比，即令F一’(，)二inf{x:F(x)(夕簇F(x+O)}). 作为极限分布的区间上的均匀分布.下面给出一些由极限产生的〔O，l]上均匀分布的典型例子: l)设X、，XZ，…是具有同样连续分布函数的独立随机变量，则创门的和s。，取模1，即和s，的分数部分{S。说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条绿地分布均匀度色彩分布均匀度温度分布均匀化矿物分布均匀度密度分布非均匀粒径分布均匀度强度分布均匀化速度不均匀分布

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