1) Changes of volumes and storage
卷库变换
2) test sheet transfor mation
试卷变换
3) convolution transformation
卷积变换
1.
Based on the convolution transformation having the characteristic of enhancing the smooth of the transformation sequence and the Accumulated Generating Operation(AGO) theory,the grey model GM(1,1,t) with linear time term was developed by the convolution transformation with linear sequences to modeling sequences in this paper,which improved the AGO and the grey model GM(1,1) in grey modeling.
根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广。
2.
The thesis has been proved in the present paper that the convolution transformation can enhance the covariance and smooth of two monotone incremental sequences.
本文证明了卷积变换可增大两单调递增序列的协方差和光滑度的命题,根据这一命题,利用卷积变换的方法构建灰一元线性回归模型。
4) convolutions/Laplace transform
卷积/Laplace变换
5) convolution/wavelet transformation
卷积/小波变换
6) convolution morphological operator
卷积形态变换
1.
A novel morphological operator,called convolution morphological operator,based on the formation of convolution integral is presented.
提出的卷积形态变换是一种新的形态变换形式,具有线性卷积的结构和形态变换的性质。
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
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