首先准备好我们自己的平常算例文件,本次我们以圆柱绕流的算例来说明用法 我们找到constant文件夹 打开其中的transportProperties文件 我们将其中的: nu              [0 2 -1 0 0 0 0] 0.01; 修改为: nu              nu [0 2 -1 0 0 0 0] 0.01; 的形式,然后保存 接下来我们找到system目录并打开 打开其中的controlDict文件 在文件后面追加一下语句(每条语句的含义见语句后面的注释) fu

本章利用二维浅水模型研究表面重力波的不同物理过程,如湖水中风驱动流体,正压不稳定机制(?the barotropic instability mechanism).本章将为读者介绍使用不同的对流格式模拟物体运动轨迹和动量方程中非线性项. 5.1 浅水中长波 5.1.1 二维浅水波动方程 做以下假设: 水体中密度为常数 忽略底部摩擦 忽略科氏力(周期与惯性周期相比非常小) 忽略非线性项(波速远大于流体微团速度) 控制方程简化为 \[\begin{eqnarray} \begin{aligned}

Ch3. Basics of Geophysical Fluid Dynamics 本章主要介绍 标量与向量 Newton定律 波动与恒定状态流体 浮力 科氏力 守恒律 紊动 N-S方程 3.1 Units micro (\(\mu\)) = 10−6 = 0.00001 milli (m) = 10−3 = 0.001 centi (c) = 10−2 = 0.01 kilo (k) = 103 = 1000 3.2 Scalars and Vectors 3.3 Location and V

网上看了很多教程,没看到圆柱提取后的系数解释. 源码如下: #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/features/

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方

4x4数据块经过预测.变换.量化后,非零系数主要集中在低频部分,而高频部分大部分是零.数据经过zig-zag扫描后,从左->右(低频->高频),DC系数附近的系数非常大,而高频的非零系数大部分是+1,-1(why? 应该是通过数据统计得到的.理论上推导暂时不知.) 因此可以得出量化后4x4块的特性有几个: 1).非零系数一般较少,大部分是零,非零集中在DC附近. 2).高频非零大部分是+1/-1. 3).相邻的4x4块是相关的.(意思就是说 上面两点特性有关联,比如左边上边4x4非零系数很多,

在H.264标准中,CAVLC(Context-based Adaptive Variable Length Coding)被用于亮度和色度残差数据编码.在标准的码流结构中,CAVLC编码方式描述为ce(v).如果在编码时采用CAVLC,那么尽管在DCT时是以8x8块为单位进行的,在进行CAVLC时也会强制采用4x4块为单位进行编码(请参考h.264语法结构分析中的redisual_luma部分).在进行熵编码之前,需要把4x4块的矩阵中的元素按照一定顺序重新排列成大小为16的序列,这部分工作请

基于内容自适应的变长编码方式用于编码zigzag顺序扫描的4x4和2x2残差变换系数块. 1.编码系数个数和零序列(coeff_token): coeff_token = <TotalCoeff, TrailingOnes>; TotalCoeff = 编码非零系数总数; [0 , 16] TrailingOnes = 特殊处理的+/-1个数; [0 , 3] 2.编码每个TrailingOne的符号: 倒序,从高频开始向前编码TrailingOne符号,每个符号一位,0为正,1为负,最多为3

   Linear Regression 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-l

图像梯度 我们知道一阶导数可以用来求极值.把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值与旁边的像素明显有区别,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息.不过图片是二维的离散函数,导数就变成了差分,这个查分就变成了图像梯度. 1. 垂直边缘提取 滤波是应用卷积来实现的,卷积的关键就是卷积核.我们来考察下面这个卷积核: 这个核是用来提取图片中的垂直边缘的,怎么做到的呢?看下图: 当前列左右两侧的元素进行差分,由于边缘的值明显小于(或大于)周边像素,所以边缘的差分结果会明显不同,这样就提取出垂

首先,增量式PID的实现公式: 式中 Δe(k)=e(k)-e(k-1) 进一步可以改写成 式中      . . 为了便于理解,也可写成: 式中e(k)为第k次采样时的设定值与实际值的差,e(k-1)为上一次采样时的设定值与实际值的差值,e(k-2)一样类推. 所以增量式PID 输出的是控制量的增量,无积分作用,因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象,如步进电机等,而位置式PID适用于执行机构不带积分部件的对象,如电液伺服阀. 而且,由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误

<H.264/AVC视频编解码技术具体解释>视频教程已经在"CSDN学院"上线,视频中详述了H.264的背景.标准协议和实现,并通过一个实战project的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看! "纸上得来终觉浅.绝知此事要躬行".仅仅有自己依照标准文档以代码的形式操作一遍,才干对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会. 链接地址:H.264/AVC视频编解码技术具体解释 GitHub代码地址:点击这里 1. H.264的CAVLC

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 简要描述深度神经网络模型. 1.  自联想神经网络与深度网络   自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入.很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在.所以,我们说,输出是对输入的一种重构.其网络结构可以很简单的表示如下: 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性

待完善 7.3.12 用 CAVLC 方式编码的残差数据的语义 coeff_token   指明了非零系数的个数,拖尾系数的个数. trailing_ones_sign_flag 拖尾系数的符号 - 如果trailing_ones_sign_flag = 0, 相应的拖尾系数是+1. - 否则,trailing_ones_sign_flag =1,相应的拖尾系数是-1. -  level_prefix and level_suffix 非零系数值的前和后. total_zeros  系数中 0

H.264中,4x4的像素块经过变换和量化之后,低频信号集中在左上角,大量高频信号集中在右下角.左边的低频信号相对数值较大,而右下角的大量高频信号都被量化成0.1和-1:变换量化后的残差信息有一定的统计特性和规律. CAVLC(Context-based Adaptive Variable-Length Code):基于上下文的可变长度编码,是H.264中进行4x4像素块进行熵编码的方法,基本(baseline)档次中只能使用CAVLC,只有主要档次和扩展档次才能使用CABAC(见笔记:熵编码之

sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 以x方向求解为例: 一阶差分:f'(x) = f(x) - f(x - 1) 二阶差分:f''(x) = f'(x+1) - f'(x) = (f(x + 1) - f(x)) - (f(x) - f(x

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

1. 数学原理 对某个多项式函数有已知的k+1个点,假设任意两个不同的都互不相同,那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为: 其中每个lj(x)为拉格朗日基本多项式(或称插值基函数),其表达式为: 2. 轻量级实现 利用 直接编写程序,可以直接插值,并且得到对应的函数值.但是不能得到系数,也不能对其进行各项运算. def h(x,y,a): ans=0.0 for i in range(len(y)): t=y[i] for j in range(len(y)): if i !=j:

https://zhidao.baidu.com/question/88038464.html DWT2是二维单尺度小波变换,其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解. 而WAVEDEC2是二维多尺度小波分解. DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'): 而对应的WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'),其中N为大于1的正整数. 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一次分解,而WAVEDEC2可

写在前面 8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队