1) Transform Selection
变换选区
2) domain transformation
变换区域
1.
The authors discuss the application of domain transformation acceptance-rejection method in Beta; vatiates and give the Beta variates algorithm generated by domain transformation acceptance-rejection method in the tail intervals and Patchwork method in central intervals.
讨论了该方法在贝塔分布随机数中的应用,给出了尾部区间由变换区域舍选法而中心区间由Patchwork方法产生的贝塔分布随机数算法。
4) discriminative transformation
区分变换
1.
The recognition model discriminability is greatly improved by gathering the confusion data to the given states and then using the state-specific discriminative transformation.
通过线性区分变换 ,在变换特征空间中仅保留那些能够有效区分该混淆类别的特征参数 。
5) interval mapping
区间变换
6) selecting changeable gears
变换齿轮选配
1.
This article is based on the analysis of geometric ratio progression series theory and the way of selecting changeable gears,discusses the defects which exist in the original way of selecting changeable gears,put forward an optimization way of selecting changeable gears,and some examples are given to make them clear.
基于对等比累进系列理论和变换齿轮选配方法的分析，讨论了原有变换齿轮选配方法的不足，提出了一种变换齿轮选配优化方法，并举例加以了说
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