1) displacement transformation
置换变换
1.
Characters and laws of displacement transformation in fuzzy error set are studied, the mathematical model for judging decision-making of investment to be right or wrong is built and the applicaiton methods of displaceemnt transformation in eliminating erroir of decision-makiong of investment are explained.
研究模糊错误集上的置换变换在错误的传递、转化与消除过程中的性质和规律 ,建立了避免投资决策错误的模糊数学模型 ,介绍了置换变换在消除投资决策错误中的应用方法 。
2.
In this paper, character and laws of displacement transformation in fuzzy error set are studied.
本文研究了模糊错误集上的置换变换在错误的传递、转化与消除过程中的性质和规
2) scrambling transformation
置乱变换
1.
Shifting the Hilbert curve can get much more new paths for scrambling, and with the changing figure of the overlap ratio the rule of scrambling transformation is discussed in order to test the period and the quasi-period of the scrambling transformation.
研究了基于Hilbert曲线的数字图像置乱方法 ,引入二个概念 :“重合度”和“Hilbert曲线的平移” ,利用Hilbert曲线平移 ,获得了更多新的置乱路径 ,并根据重合度变化图探讨了置乱变换的规律 ,以测试置乱变换的周期和拟周期。
2.
Image scrambling transformation is a common method in information hiding and image encryption.
图像置乱变换是信息隐藏和图像加密常用的方法,如何衡量一种置乱变换的好坏,是研究的热点和难点问题。
3.
This paper provides an precise expression for the period T(A,N) under a 2-D random integer matrix scrambling transformation modulus N for any N, and provides the estimation of the upper bound of the period T(A,N).
给出了二维随机整数矩阵A决定的置乱变换在任意模N下周期T(A,N)的精确表达式及上界估计。
3) scramble transformation
置乱变换
1.
To reflect the image scrambling effect by image cross-entropy, the scramble transformations with periods are simulated.
为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符。
4) Positional shift
位置变换
6) displacement
[英][dɪs'pleɪsmənt] [美][dɪs'plesmənt]
置换变异
1.
The " resurrection of the mythical archetype is not simple representation, but a displacement in particular social environment & cultural background.
埃斯库洛斯的《奥瑞斯提亚》、奥尼尔的《悲悼》三部曲以及萨特的《苍蝇》尽管产生于不同的时代,但相同的神话原型结构却一以贯之,它们对神话原型结构的“复活” 不是简单的再现,在特定的社会环境和文化背景下,这一原型结构又发生了“置换变异”,因而变异了的文本呈现出不同的文化价值和悲剧意识。
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