形态研究

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股市仿真模型中不同市场形态的特征性事实研究
通过构建包含基础均衡、泡沫均衡、周期和混沌四种形态的多主体股市模型,并进行计算机仿真实验,本研究分析了不同市场形态下股票市场收益率的统计特征。 研究发现,四种市场形态都呈现出尖峰肥尾、波动聚集和长期记忆(PL)特性。其中,基础均衡状态下这些特征最为显著,周期和混沌状态次之,泡沫均衡状态最弱。
编织复合材料缺陷形态分析与超声检测技术研究
编织复合材料的性能,受其内部结构和生产缺陷的影响,这就让它们的缺陷形态变得重要。尤其是混杂编织复合材料,由不同类型纤维交织而成,容易在生产中出现微裂纹、富脂区、分层等问题。这些缺陷直接影响材料的力学性能、稳定性,甚至使用寿命。 金相观察是检查这些微观缺陷的一项重要方法,通过显微镜可以直观发现孔隙、微裂纹等问题。尤其在超声检测领域,通过建立孔隙率和形态的关系模型,能更精准地评估复合材料的内部质量。 比如,孔隙率的变化,往往由孔隙数量增加引起,而孔隙的形态特征变化较小,这对于无损检测技术的研究和应用关键。如果你有兴趣深入了解这一技术,相关文献和源码可以你更好地理解这些缺陷与性能的关系,并为后续材料
基于多维形态特征的时间序列相似性度量方法研究
论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础,其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响,并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势,形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法,从而提升相似性度量的质量。实验结果显示,该方法不仅满足下界要求,且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果,在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。
克氏原螯虾形态特征与体重的相关性研究(2010年)
研究观察了543只成熟克氏原螯虾个体的体重、全长、体长、头胸甲宽度、第一腹节长度、第一腹节宽度、尾节长度、尾肢宽度等10个形态特征,并统计分析了雌雄个体在体形和体重方面的差异。研究结果显示,除第一腹节长度外,克氏原螯虾的各形态特征与体重之间的相关系数均达到极显著水平。对于雌性个体而言,体重与头胸甲长的幂函数方程最为适用;而对于雄性个体,则以体重与头胸甲宽度的幂函数方程最为相关。此外,多元回归分析表明,雌性个体的体重可通过全长和头胸甲宽度进行预测。
数据形态与预处理之道
数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型,并解析数据汇总方法,为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题,直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题,提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等,例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起,形成统一的数据视图,例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作,以便于后续分析和挖掘,例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下,降低数
周口师院体育系学生身体形态评分标准与评价标准研究
通过对周口师院体育系学生身体形态的部分项目进行测试,并运用数理统计方法对数据进行分析,制定了相应的评分标准和评价标准,为形态评定和人才选拔提供参考。
使用二维自相关分析血小板聚集形态MATLAB开发探索血小板聚集形态
fimorphv2已被用于识别血小板聚集的二维形态,特别是它们在流动下在胶原涂层表面形成的长度和宽度。这项技术利用快速、标准化的二维自相关过程,应用于二进制图像堆叠。该方法通过堆叠三角形算法执行背景减法并选择阈值,使用了修改后的triangle_th算法(MATLAB文件交换:Bernard Panneton ID:28047使用三角形方法进行灰度图像阈值化)。该技术还支持用户提供背景校正的图像并指定阈值。
基于FPGA的形态梯度运算HDL实现
利用HDL编码器在FPGA平台上实现了形态梯度运算,用于灰度图像的边缘检测。该设计通过ModelSim和Xilinx ISE进行了仿真与综合验证。算法核心是从膨胀图像中减去腐蚀图像,提取出图像边缘信息,可应用于后续图像处理任务。
MATLAB灰度图像形态学运算
灰度图像的形态学运算在 MATLAB 里算是比较经典的玩法,尤其你要搞点物联网设备或传感器数据预的时候,挺实用的。放大用imresize,操作简单,没啥花活,灰度图一张就一个通道,效率还不错。腐蚀操作用imerode,常拿来去噪或者让目标变瘦点,想保留主要形态就得搭配开闭运算一起用。开运算imopen先腐蚀后膨胀,去点小噪声合适。闭运算imclose反过来,能把小洞给补上,边缘修补也蛮好使。如果你想看代码,压缩包里有Dilation.m、Erosion.m这些脚本,直接运行就能见效果。嗯,做物联网监控或工业自动化前,绝对能省一堆事。
MATLAB图像形态学操作Morphological Operations
在MATLAB中,形态学图像操作是一种基于图像的几何结构的处理方式,用于形态学操作的核心步骤包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。这些操作在图像分割、去噪、图像边缘检测中有广泛应用。 腐蚀:缩小图像中的白色区域,突出背景。 膨胀:扩大图像中的白色区域,适用于去除细小噪声。 开运算:先腐蚀再膨胀,用于平滑边缘。 闭运算:先膨胀再腐蚀,用于填补细小的黑色空洞。 这些形态学操作在MATLAB中可以通过imdilate(膨胀)、imerode(腐蚀)、imopen(开运算)、imclose(闭运算)等函数实现。在实际应用中,可通过改变结构元素的大小和形状,控制图像处理的效果,以实现最佳图像增强或分割效果