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计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|GPY470

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计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Dithering Technology

Half-tone output technology improves the resolution of the image amplitude by reducing the spatial resolution of the image or sacrificing the number of spatial points of the image to increase the number of gray levels of the image. It can be seen from the above discussion that if one wants to output an image with more gray levels, the spatial resolution of the image will be greatly reduced; if one wants to maintain a certain spatial resolution, the output gray level will be relatively small. That is, if one wants to preserve the spatial details, the number of gray levels cannot be too much. However, when the gray level of an image is relatively small, the visual quality of the image will be relatively poor, such as the appearance of false contours. To improve the quality of the image, dithering technology is often used, which improves the display quality of the quantized coarse image by adjusting or changing the amplitude value of the image.

Dithering can be achieved by adding a random small noise $d(x, y)$ to the original image $f(x, y)$. Since the value of $d(x, y)$ has no regular relationship with $f(x, y)$, it can help eliminate false contours in the image caused by insufficient quantization.

A specific method of dithering is as follows. Let $b$ be the number of bits in the image display, then the value of $d(x, y)$ can be obtained with uniform probability from the following 5 numbers: $-2^{(6-b)},-2^{(5-b)}, 0,-2^{(5-b)}$, and $2^{(6-b)}$. Adding the $b$ most significant bits of such a random small noise $d(x, y)$ to $f(x, y)$ provides the final output pixel values.

Figure $1.10$ shows a set of examples of dithering. Figure $1.10 \mathrm{a}$ is a part $(128 \times 128)$ of an original image with 256 gray levels (Figure 1.1a); Figure $1.10 \mathrm{~b}$ shows the output effect of half-tone printing at the same size as the original image, by using the $3 \times 3$ half-tone mask. Since there are only 10 gray levels now, there are obvious false contour phenomena in regions where the gray-level change is relatively slow, such as the face and shoulders (the original continuously changing gray levels seem to have sharply changed gray levels now). Figure $1.10 \mathrm{c}$ is the result of adjusting the original image using dithering technology, and the superimposed dithering value is evenly distributed in the interval $[-8,8]$; Figure 1.10d shows the output effect of half-tone printing of the same size image after the dithering technology is used for improvement. The false contour phenomenon has been amended.

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Image Engineering

The above-mentioned technologies can be unified together and called image engineering (IE) technology. IE is a new interdisciplinary subject that systematically studies various image theories, technologies, and applications (Zhang 1996). From the perspective of its research methods, it can learn from many disciplines, such as mathematics, physics, physiology, psychology, electronics, and computer science. From the perspective of its research scope, it is related to and overlaps with many disciplines, such as pattern recognition, computer vision, and computer graphics. In addition, the research progress of IE is closely related to theories and technologies such as artificial intelligence, neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic, and machine learning. Its development and application are related to and indivisible with medicine, remote sensing, communication, document processing, industrial automation, and intelligent transportation, and so on.

If considering the characteristics of various IE technologies, they can be divided into three levels that are both connected and differentiated (as shown in Figure 1.12): image processing (IP) technology (Zhang 2017a), Image analysis (IA) technology (Zhang 2017b), and Image understanding (IU) technology (Zhang 2017c).

IP emphasizes the transformation between images. Although people often use IP to refer to various image technologies, the more narrowly defined IP mainly refers to various processing of images to improve the visual effect of the image and lay the foundation for automatic recognition or to compress and encode the image to reduce the storage required space or transmission time to meet the requirements of a given transmission path.

IA is mainly used to detect and measure objects of interest in the image to obtain their objective information to establish a description of the image. If IP is a process from image to image, then IA is a process from image to data. Here, the data can be the result of the measurement of the object feature, or a symbolic representation based on the measurement. They describe the characteristics and properties of the object in the image.

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图像处理代考

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Dithering Technology

半色调输出技术通过降低图像的空间分辨率或牺牲图像的空间点数来增加图像的灰度级数,从而提高图像幅值的分辨率。从上面的讨论可以看出,如果要输出灰度级较多的图像,图像的空间分辨率会大大降低;如果要保持一定的空间分辨率,输出的灰度级就会比较小。也就是说,如果要保留空间细节,灰度级数不能太多。但是,当图像的灰度级比较小时,图像的视觉质量会比较差,比如出现假轮廓。为了提高图像质量,经常使用抖动技术,

可以通过添加随机小噪声来实现抖动d(X,是)到原始图像F(X,是). 由于价值d(X,是)与F(X,是),它可以帮助消除由于量化不足而导致的图像中的错误轮廓。

抖动的具体方法如下。让b是图像显示中的位数,然后是d(X,是)可以从以下5个数中均匀概率得到:−2(6−b),−2(5−b),0,−2(5−b), 和2(6−b). 添加b这种随机小噪声的最高有效位d(X,是)至F(X,是)提供最终输出像素值。

数字1.10显示了一组抖动示例。数字1.10一个是一部分(128×128)具有 256 个灰度级的原始图像(图 1.1a);数字1.10 b显示与原始图像相同尺寸的半色调打印的输出效果,通过使用3×3半色调蒙版。由于现在只有10个灰度级,所以在灰度变化比较缓慢的区域,如面部、肩部等区域,有明显的假轮廓现象(原来连续变化的灰度,现在好像灰度急剧变化了)。数字1.10C是使用抖动技术对原图进行调整后的结果,叠加后的抖动值均匀分布在区间内[−8,8]; 图1.10d为同尺寸图像使用抖动技术进行改进后的半色调打印输出效果。错误轮廓现象已得到修正。

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Image Engineering

上述技术可以统称为图像工程(IE)技术。IE是一门系统研究各种图像理论、技术和应用的新兴交叉学科(Zhang 1996)。从其研究方法来看,可以借鉴数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等多个学科。从其研究范围来看,它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个学科相关并有重叠。此外,IE的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、机器学习等理论和技术密切相关。它的发展和应用与医学息息相关,密不可分,

如果考虑各种IE技术的特点,它们可以分为三个既有联系又有区别的层次(如图1.12所示):图像处理(IP)技术(Zhang 2017a)、图像分析(IA)技术(Zhang 2017b) ),以及图像理解 (IU) 技术 (Zhang 2017c)。

IP强调图像之间的转换。虽然人们经常用IP来指代各种图像技术,但更狭义的IP主要是指对图像进行各种处理,以提高图像的视觉效果,为自动识别奠定基础,或者对图像进行压缩编码以减少存储空间。满足给定传输路径要求所需的空间或传输时间。

IA主要用于检测和测量图像中感兴趣的对象,获取其客观信息,建立对图像的描述。如果说IP是从图像到图像的过程,那么IA就是从图像到数据的过程。这里,数据可以是物体特征的测量结果,也可以是基于测量的符号表示。它们描述了图像中对象的特征和属性。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。

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计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Half-Tone Output Technology

General printing equipment can only directly output binary images. For example, the grayscale output of a laser printer has only two levels (either printing, outputting black; or not printing, outputting white). To output a grayscale image on a binary image output device and maintain its original grayscale level, a technique called half-tone output is often used.
Half-tone output technology can be regarded as a technology that converts grayscale images into binary images. It converts various gray scales in the intended output image into a binary point mode so that the grayscale image can be output by a printing device that can only directly output binary points. At the same time, it takes advantage of the integrated characteristics of the human eye, by controlling the form of the output binary point pattern (including number, size, shape, etc.) to give people a visual sense of multiple gray levels. In other words, the image output by the half-tone output technology is still a binary image at a very fine scale, but due to the spatial local averaging effect of the eyes, what is perceived is a grayscale image at a coarser scale. For example, in a binary image, the gray level of each pixel is only white or black, but from a certain distance, the unit perceived hy the human eye is composed of multiple pixels, then the gray level perceived by the human eye is the average gray level of all pixels in this unit (proportional to the number of black pixels).

IIalf-tone output technology is mainly divided into two types: amplitude modulation (AM) technology and frequency modulation (FM) technology, which will be introduced separately below.

  1. Amplitude modulation
    In the beginning, the half-tone output technology proposed and used displays of different gray levels by adjusting the size of the output black dots, which can be called amplitude modulation (AM) half-tone output technology. For example, the pictures in the early newspapers used ink dots of different sizes on the grid to represent the gray scale. When viewed from a certain distance, a group of small ink dots can produce a brighter gray scale visual effect, while a group of large ink dots can produce a darker gray scale visual effect. In practice, the size of ink dots is inversely proportional to the gray scale being represented, that is, the dots printed in the bright image region are small, and the dots printed in the dark image region are larger. When the ink dot is small enough and the observation distance is long enough, the human eye can obtain a relatively continuous and smooth gray-scale image according to the integrated characteristics. In general, the resolution of pictures in newspapers is about 100 dots per inch (DPI), while the resolution of pictures in books or magazines is about 300 DPI.

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Half-Tone Output Mask

A specific implementation method of half-tone output is to first subdivide the image output unit and combine the adjacent basic binary points to form the output unit so that each output unit contains several basic binary points. Let some basic binary points output black while other basic binary points output white to get different grayscale effects. In other words, to output different gray levels, a set of masks/templates needs to be established, and each mask corresponds to an output unit. Divide each mask into regular grids, and each grid corresponds to a basic binary point. By adjusting each basic binary point to black or white, each mask can output a different grayscale so as to achieve the purpose of outputting grayscale images.

If a mask is divided into $2 \times 2$ grids, five different gray levels can be output according to the way shown in Figure 1.7. If a mask is divided into $3 \times 3$ grids, ten different gray scales can be output according to the way shown in Figure 1.8. If a mask is divided into $4 \times 4$ grids, 17 different gray scales can be output according to the way shown in Figure 1.9. By analogy, if a mask is divided into $n \times n$ grids, then $n^2+1$ different gray levels can be output.
Because there are $C_k^n=n ! /(n-k) ! k !$ different methods for putting $k$ points into $n$ units, the arrangement of black points in these figures is not unique. Note that if a grid is black at a certain gray level, it will still be black in all outputs greater than that gray level.

Divide the mask into grids according to the above method, then to output 256 gray levels, a mask needs to be divided into $16 \times 16$ units, that is, $16 \times 16$ positions are used to represent one pixel. It can be seen that the spatial resolution of the output image will be greatly affected. It can be seen that the half-tone output technology is only worth using when the gray valuc output by the output dcvicc itsclf is limitcd, and it is a rcduction in spatial rcsolution in exchange for an increase in amplitude resolution. Assuming that each pixel in a $2 \times 2$ matrix can be white or black, each pixel requires one bit. Regarding this $2 \times 2$ matrix as a half-tone output unit, this unit needs 4 bits and can output 5 gray scales ( 16 modes).

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图像处理代考

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Half-Tone Output Technology

一般打印设备只能直接输出二值图像。例如,激光打印机的灰度输出只有两个层次(要么打印,输出黑色;要么不打印,输出白色)。为了在二值图像输出设备上输出灰度图像并保持其原始灰度级,通常使用一种称为半色调输出的技术。
半色调输出技术可以看作是一种将灰度图像转换为二值图像的技术。它将预期输出图像中的各种灰度级转换成二值点模式,使得只能直接输出二值点的打印设备可以输出灰度图像。同时,它利用人眼的综合特性,通过控制输出二进制点图案的形式(包括数量、大小、形状等)给人以多灰度级的视觉感受。也就是说,半色调输出技术输出的图像在很精细的尺度上仍然是二值图像,但是由于人眼的空间局部平均效应,感知到的是一个较粗尺度的灰度图像。例如,在二值图像中,

II 半音输出技术主要分为调幅(AM)技术和调频(FM)技术两种,下面分别介绍。

  1. 调幅
    最初,半色调输出技术是通过调整输出黑点的大小来提出并使用不同灰度级的显示,可称为调幅(AM)半色调输出技术。例如,早期报纸上的图片是用网格上大小不一的墨点来表示灰度的。从一定距离观看,一组小墨点可以产生较亮的灰度视觉效果,而一组大墨点可以产生较暗的灰度视觉效果。在实际应用中,墨点的大小与所表现的灰度等级成反比,即图像亮的区域打印的网点小,图像暗的区域打印的网点大。当墨点足够小,观察距离足够远时,人眼可以根据综合特征得到相对连续、平滑的灰度图像。一般来说,报纸上图片的分辨率约为每英寸 100 点 (DPI),而书籍或杂志上图片的分辨率约为 300 DPI。

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Half-Tone Output Mask

半色调输出的一种具体实现方法是先将图像输出单元进行细分,将相邻的基本二值点组合起来形成输出单元,使每个输出单元包含若干个基本二值点。让一些基本二进制点输出黑色,而另一些基本二进制点输出白色,以获得不同的灰度效果。也就是说,要输出不同的灰度级,需要建立一组masks/template,每个masks对应一个输出单元。将每个mask分成规则的格子,每个格子对应一个基本的二进制点。通过将每个基本二值点调整为黑色或白色,每个mask可以输出不同的灰度,从而达到输出灰度图像的目的。

如果一个口罩被分成2×2grids,按照图1.7所示的方式可以输出五种不同的灰度级。如果一个口罩被分成3×3grids,按照图1.8所示的方式可以输出十个不同的灰度级。如果一个口罩被分成4×4grids,按照图1.9所示的方式可以输出17种不同的灰度级。以此类推,如果一个mask被分成n×n网格,然后n2+1可以输出不同的灰度级。
因为有Ckn=n!/(n−k)!k!不同的放置方法k指向n单位,这些数字中黑点的排列不是唯一的。请注意,如果一个网格在某个灰度级是黑色的,那么在所有大于该灰度级的输出中它仍然是黑色的。

按照上面的方法把mask分成网格,那么要输出256个灰度级,一个mask需要分成16×16单位,即16×16位置用于表示一个像素。可以看出输出图像的空间分辨率会受到很大的影响。可见,半色调输出技术只有在输出dcvicc itsclf输出的灰度值为limitcd时才值得使用,是空间分辨率的降低换取幅度分辨率的提高。假设a中的每个像素2×2矩阵可以是白色或黑色,每个像素需要一位。对此2×2矩阵作为半色调输出单元,该单元需要4位,可以输出5个灰度级(16种模式)。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|COMP345

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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。

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计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|IMAGE BASICS

First, some basic concepts and terminology related to images are reviewed.
1.1.1 Image Representation and Display
Let’s first introduce how to represent and display images.
1.1.1.1 Images and Pixels
The objective world is three-dimensional (3-D) in space, but the image obtained from the objective scene is generally two-dimensional (2-D). An image can be represented by a 2-D array $f(x, y)$, where $x$ and $y$ represent the position of a coordinate point in the 2-D space $X Y$, and $f$ represents the image value of a property $F$ at a certain point $(x, y)$. For example, $f$ in a grayscale image represents a gray value, which often corresponds to the observed brightness of an objective scene. Text images are often binary images, and there are only two values for $f$, corresponding to text and blank space, respectively. The image at the point $(x, y)$ can also have multiple properties at the same time. In this case, it can be represented by a vector $f$. For example, a color image has three values of red, green, and blue at each image point, which can be recorded as $\left[f_r(x, y), f_g(x, y), f_b(x, y)\right]$. It needs to be pointed out that people always use images according to the different properties at different positions in the image.

An image can represent the spatial distribution of radiant energy. This distribution can be a function of five variables $T(x, y, z, t, \lambda)$, where $x, y$, and $z$ are spatial variables, and $t$ represents time variables, $\lambda$ is wavelength (corresponding to the spectral variable). For example, a red object reflects light with a wavelength of $0.57-0.78 \mu \mathrm{m}$ and absorbs almost all energy of other wavelengths; a green object reflects light with a wavelength of $0.48-0.57 \mu \mathrm{m}$; a blue object reflects light with a wavelength of $0.40-0.48 \mu \mathrm{m}$. Ultraviolet (color) objects reflect light with a wavelength of $0.25-0.40 \mu \mathrm{m}$, and infrared (color) objects reflect light with a wavelength of $0.78-1.5 \mu \mathrm{m}$. Together, they cover a wavelength range of $0.25-1.5 \mu \mathrm{m}$. Since the actual image is finite in time and space, $T(x, y, z, t, \lambda)$ is a 5 -D finite function.

The images acquired in the early years are mostly continuous (analog), that is, the values of $f$, $x$, and $y$ can be any real numbers. With the invention of the computer and the development of electronic equipment, the acquired images are all discrete (digital) and can be processed directly by the computer. Someone once used $I(r, c)$ to represent a digital image, where the values of $I, r$, and $c$ are all integers. Here $I$ represents the discretized $f ;(r, c)$ represents the discretized $(x, y)$, where $r$ represents the image row, and $c$ represents the image column. The discussion in this book is related to digital images. Images or $f(x, y)$ are used to represent digital images without causing confusion. Unless otherwise specified, $f, x$, and $y$ are all taken their values in the integer set.

In the early days, the term “picture” was generally used to refer to images. With the development of digital technology, the term “image” is now used to represent a discretized “image” becausc “computcrs store numcrical images of a picturc or scenc” (Zhang 1996). Each basic unit in an image is called an image element, and in the early days, when the “picture” was used to represent an image, it was called a pixel. For 2-D images, “pel” has also been used to refer to the basic unit. If one collects a series of 2-D images or uses some special equipment, one can also get 3-D images. For 3-D images, voxel is often used to represent the basic unit. Someone has also suggested to use “imel” to represent various image units.

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Resolution and Image Quality

Image quality is related to subjective and objective factors. In IP, the judgment of image quality often depends on human observation, but there are some related objective indicators. The most commonly used are the spatial resolution and amplitude resolution of the image.

The visual quality of an image is closely related to its spatial resolution and amplitude resolution. The following discusses the general situation in which the image quality deteriorates due to the decrease in the number of pixels and/or the number of gray-scale quantization levels.

Let’s take a look at how the visual quality of digital images deteriorates with the reduction of spatial resolution and amplitude resolution, to give some link between image quality and data volume.

For an image having more details with $512 \times 512$ pixels, 256 gray levels, if the number of gray levels is unchanged and only its spatial resolution (by pixel copy) is reduced to $256 \times 256$, a square checkerboard pattern may be seen at the boundaries of each region in the image, and the pixel particles become thicker in the whole image, which has a great influence on the texture region in the image. This effect is generally more obvious in the image of $128 \times 128$, and it is quite obvious in the image of $64 \times 64$ and image $32 \times 32$

Figure $1.4$ gives a set of image examples of the changing effect of spatial resolutions. Among them, the spatial resolution, the number of gray levels, and the amount of data of each image are shown in the columns of Table 1.1; the ratio of the amount of data between two adjacent images is also given in the corresponding two columns. Here, each image keeps the number of gray levels unchanged, and in turn, the spatial resolution of the previous image is successively halved in both horizontal and vertical directions.

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|COMP345

图像处理代考

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|IMAGE BASICS

首先,回顾一些与图像相关的基本概念和术语。
1.1.1 图像表示与显示
首先介绍图像的表示与显示。
1.1.1.1 图像和像素
客观世界在空间上是三维(3-D)的,而从客观场景中得到的图像一般是二维(2-D)的。图像可以用二维数组表示F(X,是), 在哪里X和是表示坐标点在二维空间中的位置X是, 和F表示属性的图像值F在某一时刻(X,是). 例如,F在灰度图像中,表示灰度值,通常对应于观察到的客观场景的亮度。文本图像往往是二值图像,只有两个值F, 分别对应文本和空格。该点的图像(X,是)也可以同时拥有多个属性。在这种情况下,它可以用向量表示F. 例如,一幅彩色图像在每个图像点有红、绿、蓝三个值,可以记为[Fr(X,是),FG(X,是),Fb(X,是)]. 需要指出的是,人们总是根据图像中不同位置的不同属性来使用图像。

一幅图像可以表示辐射能量的空间分布。该分布可以是五个变量的函数吨(X,是,和,吨,升), 在哪里X,是, 和和是空间变量,并且吨代表时间变量,升是波长(对应于光谱变量)。例如,红色物体反射波长为0.57−0.78米米并吸收几乎所有其他波长的能量;绿色物体反射波长为0.48−0.57米米; 蓝色物体反射波长为0.40−0.48米米. 紫外线(彩色)物体反射波长为0.25−0.40米米和红外(彩色)物体反射波长为0.78−1.5米米. 它们一起覆盖了一个波长范围0.25−1.5米米. 由于实际图像在时间和空间上是有限的,吨(X,是,和,吨,升)是 5 维有限函数。

早年获取的图像大多是连续的(模拟的),即F, X, 和是可以是任何实数。随着计算机的发明和电子设备的发展,采集到的图像都是离散的(数字的)图像,可以直接用计算机进行处理。曾经有人用过我(r,C)表示数字图像,其中的值我,r, 和C都是整数。这里我代表离散化F;(r,C)代表离散化(X,是), 在哪里r表示图像行,并且C代表图像列。本书中的讨论与数字图像有关。图片或F(X,是)用于表示数字图像而不会引起混淆。除非另有规定,F,X, 和是都在整数集中取值。

在早期,“图片”一词通常用于指代图像。随着数字技术的发展,术语“图像”现在用于表示离散化的“图像”,因为“计算机存储图片或场景的数字图像”(Zhang 1996)。图像中的每一个基本单位称为图像元素,早期用“图”来表示图像时称为像素。对于二维图像,“像素”也被用来指代基本单位。如果收集一系列 2-D 图像或使用一些特殊设备,也可以获得 3-D 图像。对于 3D 图像,通常使用体素来表示基本单位。也有人建议用“imel”来表示各种图像单位。

计算机代写|图像处理代写Image Processing代考|Resolution and Image Quality

图像质量与主观和客观因素有关。在IP中,图像质量的判断往往依赖于人的观察,但也有一些相关的客观指标。最常用的是图像的空间分辨率和幅度分辨率。

图像的视觉质量与其空间分辨率和幅度分辨率密切相关。下面讨论由于像素数和/或灰度级量化级数的减少而导致图像质量恶化的一般情况。

让我们来看看数字图像的视觉质量如何随着空间分辨率和振幅分辨率的降低而恶化,以给出图像质量和数据量之间的某种联系。

对于具有更多细节的图像512×512像素,256个灰度级,如果灰度级数不变,只是其空间分辨率(按像素复制)降低为256×256,图像中各个区​​域的边界处可能会出现方形棋盘格图案,像素颗粒在整个图像中变粗,对图像中的纹理区域影响较大。这种效果一般在图像中更明显128×128,并且在图像中非常明显64×64和图像32×32

数字1.4给出了一组空间分辨率变化效果的图像示例。其中,每幅图像的空间分辨率、灰度级数、数据量如表1.1各列所示;在相应的两列中也给出了相邻两幅图像之间数据量的比例。这里,每幅图像保持灰度级数不变,依次将前一幅图像的空间分辨率在水平和垂直方向上依次减半。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。

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我们提供的图像处理Image Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Material Selection and Contents

This book focuses on (narrowly) IP (refer to Zhang 2017a) and selects seven types of technical fields and directions that are currently receiving widespread attention and are commonly used in many applications for introduction. They are as follows: (i) Image de-noising, (ii) Image de-blurring, (iii) Image repairing, (iv) Image de-fogging, (v) Image reconstruction from projection, (vi) Image watermarking, and (vii) Image super-resolution. Related terms appearing in the book can be found in (Zhang 2021).

Each chapter focuses on one type of technology. The following summarizes the contents of these seven chapters separately:

Chapter 2 introduces image denoising technology. Based on the analysis of common noise types and characteristics, it first summarizes some typical methods based on image filtering to eliminate noise and then discusses the selective filtering framework that can specifically eliminate different types of noise. It also introduces the switching median filtering methods and their improvements that have received a lot of research recently. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 3 introduces image deblurring technology. After explaining the traditional image deblurring technology, the estimation of motion blur kernel with the help of a neural network and the deblurring method for low-resolution images are discussed. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 4 introduces image inpainting technology. First, the origin of the name is explained, and then an algorithm combining sparse expression, a weighted sparse nonnegative matrix factorization algorithm and a context-driven hybrid method are introduced. Some recent developments have been introduced. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 5 introduces the image defogging technology. First, it introduces the typical dark channel priori defogging algorithm and discusses some improvement techniques for its shortcomings. It also introduces the algorithm that focuses on reducing the distortion and the subjective and objective evaluation of the dehazing effect. Some recent developments have been introduced. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 6 introduces techniques for image reconstruction from projections. First introduced different projection reconstruction methods, analyzed the principle of reconstructing images from projection, and then introduced methods such as inverse Fourier transform reconstruction, inverse projection reconstruction, and algebraic reconstruction in turn. Some recent developments have been introduced. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 7 introduces image watermarking technology. After introducing the watermark embedding and detection process, the watermarking technology in the discrete cosine transform domain and the watermarking technology in the discrete wavelet transform domain are introduced respectively. Some recent developments have been introduced. Finally, some recent developments and further research are included.

Chapter 8 introduces super-resolution technology. After introducing the superresolution restoration based on a single image and the super-resolution reconstruction based on multiple images, the super-resolution technique based on learning and the reconstruction technique based on local constrained linear coding are introduced. Some recent developments have been introduced. Finally, some recent developments and further research are included.

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Structure and Arrangement

The styles of the following chapters of this book are relatively consistent. At the beginning of each chapter, in addition to the introduction of the basic concepts and overall content, some application fields and occasions of the corresponding technologies are listed, which are reflected in the idea of application services; there is also an overview of each section to grasp the context of the whole chapter.

There are some similarities in the arrangement and structure of the body content of each chapter. Each chapter has multiple sections, which can be divided into the following three parts from beginning to end (corresponding to the three levels in Figure 1.14).

  1. Principle and technology overview
    The first section at the beginning of each chapter has the contents as in typical textbooks. It introduces the principle, history, use, method overview and development of the image technology. The goal is to give more comprehensive and basic information (a lot of examples and demonstrations can be found in Zhang (2011)), most of which come from professional textbooks (refer to (Zhang 2017a)).
  2. Description of specific technical methods
    The next few sections in the middle of each chapter have the contents combined from textbooks and monographs. They introduce several related typical technologies, which are described in detail in terms of methods. The goal is to give some ideas that can effectively and efficiently solve the problems faced by this type of image technology and provide solutions for practical applications. These sections can have a certain progressive relationship or a relatively independent parallel relationship. Many contents are mainly extracted from the literature in journals or conference papers. Most of them are followed up and researched, but they have not been written into professional textbooks or books.Introduction to recent developments and directions
  3. The last section of each chapter is more research-oriented. It is based on the analysis and review of relevant new documents in some important journals or conference proceedings in recent years. The goal is to provide some of the latest relevant information on focusing techniques and to help understand the progress and trends in the corresponding technology.
  4. The arrangement of the main text in sections of each chapter is shown in Table 1.5.
  5. From the perspective of understanding the technical overview, one can only look at the sections of the principle introduction. If one wants to solve practical problems, one needs to learn some typical techniques. To master the technology more deeply, one can also refer to the recent progress/trends and look at more references.
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图像处理代考

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Material Selection and Contents

本书以(狭义)IP为重点(参考Zhang 2017a),选取了目前受到广泛关注且在众多应用中普遍使用的七类技术领域和方向进行介绍。它们如下:(i)图像去噪,(ii)图像去模糊,(iii)图像修复,(iv)图像去雾,(v)投影图像重建,(vi)图像水印,以及(vii) 图像超分辨率。书中出现的相关术语见(Zhang 2021)。

每章都侧重于一种技术。下面分别总结这七章的内容:

第2章介绍图像去噪技术。在分析常见噪声类型和特征的基础上,首先总结了一些基于图像滤波的典型噪声消除方法,然后讨论了可以具体消除不同类型噪声的选择性滤波框架。它还介绍了最近得到大量研究的切换中值滤波方法及其改进。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第三章介绍图像去模糊技术。在讲解了传统的图像去模糊技术之后,讨论了基于神经网络的运动模糊核估计以及低分辨率图像的去模糊方法。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第4章介绍图像修复技术。首先解释了名称的由来,然后介绍了一种结合稀疏表达式、加权稀疏非负矩阵分解算法和上下文驱动混合方法的算法。介绍了一些最近的发展。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第五章介绍了图像去雾技术。首先,介绍了典型的暗通道先验去雾算法,并针对其不足之处讨论了一些改进技术。还介绍了侧重于减少失真的算法以及去雾效果的主客观评价。介绍了一些最近的发展。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第 6 章介绍了从投影重建图像的技术。首先介绍了不同的投影重建方法,分析了从投影重建图像的原理,然后依次介绍了逆傅里叶变换重建、逆投影重建、代数重建等方法。介绍了一些最近的发展。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第7章介绍图像水印技术。在介绍了水印嵌入和检测过程之后,分别介绍了离散余弦变换域的水印技术和离散小波变换域的水印技术。介绍了一些最近的发展。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

第 8 章介绍超分辨率技术。在介绍了基于单幅图​​像的超分辨率恢复和基于多幅图像的超分辨率重建之后,介绍了基于学习的超分辨率技术和基于局部约束线性编码的重建技术。介绍了一些最近的发展。最后,包括一些最近的发展和进一步的研究。

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Structure and Arrangement

本书后续章节的风格比较一致。每章开头除了介绍基本概念和整体内容外,还列出了相应技术的一些应用领域和场合,体现在应用服务的思想上;每个部分也有一个概述,以掌握整章的上下文。

各章正文内容的安排和结构有一些相似之处。每章有多个章节,从头到尾可分为以下三个部分(对应图1.14中的三个层次)。

  1. 原理与技术概述
    每章开头的第一节具有典型教科书的内容。介绍了图像技术的原理、历史、用途、方法概述和发展。目的是提供更全面和基础的信息(很多例子和演示可以在 Zhang (2011) 中找到),其中大部分来自专业教科书(参考(Zhang 2017a))。
  2. 具体技术方法说明
    每章中间的后面几节是结合教材和专着的内容。他们介绍了几种相关的典型技术,并从方法上进行了详细描述。目标是给出一些能够有效且高效地解决此类图像技术面临的问题的想法,并为实际应用提供解决方案。这些部分可以有一定的递进关系,也可以是相对独立的平行关系。许多内容主要是从期刊或会议论文中的文献中提取的。大部分都在跟进研究,但都没有写进专业的教科书或书籍。 近况及方向介绍
  3. 每章的最后一节更注重研究。它是基于对近年来一些重要期刊或会议论文集中的相关新文件的分析和审查。目的是提供一些关于聚焦技术的最新相关信息,并帮助了解相应技术的进展和趋势。
  4. 各章正文部分的安排如表1.5所示。
  5. 从理解技术概述的角度来看,只能看原理介绍的章节。要想解决实际问题,就需要学习一些典型的技术。要更深入地掌握这项技术,还可以参考最近的进展/趋势并查看更多参考资料。
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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Half-Tone Output Technology

General printing equipment can only directly output binary images. For example, the grayscale output of a laser printer has only two levels (either printing, outputting black; or not printing, outputting white). To output a grayscale image on a binary image output device and maintain its original grayscale level, a technique called half-tone output is often used.
Half-tone output technology can be regarded as a technology that converts grayscale images into binary images. It converts various gray scales in the intended output image into a binary point mode so that the grayscale image can be output by a printing device that can only directly output binary points. At the same time, it takes advantage of the integrated characteristics of the human eye, by controlling the form of the output binary point pattern (including number, size, shape, etc.) to give people a visual sense of multiple gray levels. In other words, the image output by the half-tone output technology is still a binary image at a very fine scale, but due to the spatial local averaging effect of the eyes, what is perceived is a grayscale image at a coarser scale. For example, in a binary image, the gray level of each pixel is only white or black, but from a certain distance, the unit perceived by the human eye is composed of multiple pixels, then the gray level perceived by the human eye is the average gray level of all pixels in this unit (proportional to the number of black pixels).

Half-tone output technology is mainly divided into two types: amplitude modulation (AM) technology and frequency modulation (FM) technology, which will be introduced separately below.

In the beginning, the half-tone output technology proposed and used displays of different gray levels by adjusting the size of the output black dots, which can be called amplitude modulation (AM) half-tone output technology. For example, the pictures in the early newspapers used ink dots of different sizes on the grid to represent the gray scale. When viewed from a certain distance, a group of small ink dots can produce a brighter gray scale visual effect, while a group of large ink dots can produce a darker gray scale visual effect. In practice, the size of ink dots is inversely proportional to the gray scale being represented, that is, the dots printed in the bright image region are small, and the dots printed in the dark image region are larger. When the ink dot is small enough and the observation distance is long enough, the human eye can obtain a relatively continuous and smooth gray-scale image according to

the integrated characteristics. In general, the resolution of pictures in newspapers is about 100 dots per inch (DPI), while the resolution of pictures in books or magazines is about 300 DPI.

In amplitude modulation, the binary points are regularly arranged. The size of these dots varies according to the gray scale to be represented, and the shape of the dots is not a decisive factor. For example, on a laser printer, it simulates different gray scales by controlling the proportion of ink coverage, and the shape of the ink dots is not strictly controlled. When the amplitude modulation technology is used, the effect of the output binary point mode not only depends on the size of each point but also depends on the size of the grid interval. The smaller the interval, the higher the output resolution. The interval size of the grid is limited by the resolution of the printer (measured in DPI).

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Half-Tone Output Mask

A specific implementation method of half-tone output is to first subdivide the image output unit and combine the adjacent basic binary points to form the output unit so that each output unit contains several basic binary points. Let some basic binary points output black while other basic binary points output white to get different grayscale effects. In other words, to output different gray levels, a set of masks/templates needs to be established, and each mask corresponds to an output unit. Divide each mask into regular grids, and each grid corresponds to a basic binary point. By adjusting each basic binary point to black or white, each mask can output a different grayscale so as to achieve the purpose of outputting grayscale images.

If a mask is divided into $2 \times 2$ grids, five different gray levels can be output according to the way shown in Figure 1.7. If a mask is divided into $3 \times 3$ grids, ten different gray scales can be output according to the way shown in Figure 1.8. If a mask is divided into $4 \times 4$ grids, 17 different gray scales can be output according to the way shown in Figure 1.9. By analogy, if a mask is divided into $n \times n$ grids, then $n^2+1$ different gray levels can be output.
Because there are $C_k^n=n ! /(n-k) ! k !$ different methods for putting $k$ points into $n$ units, the arrangement of black points in these figures is not unique. Note that if a grid is black at a certain gray level, it will still be black in all outputs greater than that gray level.

Divide the mask into grids according to the above method, then to output 256 gray levels, a mask needs to be divided into $16 \times 16$ units, that is, $16 \times 16$ positions are used to represent one pixel. It can be seen that the spatial resolution of the output image will be greatly affected. It can be seen that the half-tone output technology is only worth using when the gray value output by the output device itself is limited, and it is a reduction in spatial resolution in exchange for an increase in amplitude resolution. Assuming that each pixel in a $2 \times 2$ matrix can be white or black, each pixel requires one bit. Regarding this $2 \times 2$ matrix as a half-tone output unit, this unit needs 4 bits and can output 5 gray scales ( 16 modes),which are $0 / 4,1 / 4,2 / 4,3 / 4$, and $4 / 4$ (or written as $0,1,2,3$, and 4). However, if a pixel is represented by four bits, the pixel can have 16 gray levels. From this point of view, when the half-tone output uses the same storage unit, if the number of output levels increases, the number of output units will decrease.

To maintain the sharpness of the details in the image, it is necessary to have more lines per inch; at the same time, to represent these details, it also needs to have more brightness levels. This requires the printer to be able to print a large number of very small dots. Dividing a template into $8 \times 8$ grids can print 65 gray scales. For printing at 125 lines per inch, this corresponds to $8 \times 125=1,000 \mathrm{dpi}$. In most applications, this is the lower limit of the printed image. Color printing requires smaller dots, and high-quality printing often requires $2,400-3,000$ dpi.

When outputting images on different media, the required resolutions are often different. For example, when an image is displayed on the screen, the number of rows per inch generally corresponds to the number of grids per inch. When displaying images in newspapers, a resolution of at least 85 lines per inch is often used; for magazines or books, a resolution of at least 133 lines or 175 lines per inch is often used.

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|COMP345

图像处理代考

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Half-Tone Output Technology

一般的印刷设备只能直接输出二值图像。例如,激光打印机的灰度输出只有两个级别(打印,输出黑色;或不打印,输出白色)。为了在二进制图像输出设备上输出灰度图像并保持其原始灰度级,通常使用一种称为半色调输出的技术。
半色调输出技术可以看作是一种将灰度图像转换为二值图像的技术。它将预期输出图像中的各种灰度转换为二进制点模式,使灰度图像可以由只能直接输出二进制点的打印设备输出。同时,它利用人眼的综合特性,通过控制输出二进制点图案的形式(包括数量、大小、形状等),给人以多重灰度的视觉感受。也就是说,半色调输出技术输出的图像仍然是非常精细尺度的二值图像,但由于眼睛的空间局部平均效应,感知到的是较粗尺度的灰度图像。例如,在二值图像中,

半色调输出技术主要分为调幅(AM)技术和调频(FM)技术两种,下面分别介绍。

半色调输出技术最初是通过调整输出黑点的大小来提出和使用不同灰度的显示器,可称为调幅(AM)半色调输出技术。例如,早期报纸上的图片在网格上使用不同大小的墨点来表示灰度。从一定距离看,一组小墨点可以产生较亮的灰度视觉效果,而一组大墨点可以产生较暗的灰度视觉效果。在实际应用中,墨点的大小与所代表的灰度成反比,即在亮图像区域打印的墨点较小,在暗图像区域打印的墨点较大。当墨点足够小,观察距离足够长时,

综合特征。一般来说,报纸上图片的分辨率约为每英寸100点(DPI),而书籍或杂志上的图片分辨率约为300 DPI。

在幅度调制中,二进制点是规则排列的。这些点的大小根据要表示的灰度而变化,点的形状不是决定性因素。比如在激光打印机上,通过控制墨水覆盖的比例来模拟不同的灰度,对墨点的形状没有严格控制。使用幅度调制技术时,输出二进制点模式的效果不仅取决于每个点的大小,还取决于网格间隔的大小。间隔越小,输出分辨率越高。网格的间隔大小受打印机分辨率的限制(以 DPI 为单位)。

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Half-Tone Output Mask

半色调输出的一种具体实现方法是先对图像输出单元进行细分,将相邻的基本二进制点组合形成输出单元,使得每个输出单元包含若干个基本二进制点。让一些基本二进制点输出黑色,而其他基本二进制点输出白色,以获得不同的灰度效果。也就是说,要输出不同的灰度级,需要建立一组掩码/模板,每个掩码对应一个输出单元。将每个掩码分成规则的网格,每个网格对应一个基本的二进制点。通过将每个基本二进制点调整为黑色或白色,每个掩模可以输出不同的灰度,从而达到输出灰度图像的目的。

如果一个掩码分为2×2格,按照图 1.7 所示的方式可以输出五种不同的灰度。如果一个掩码分为3×3格,按照图 1.8 所示的方式可以输出十种不同的灰度。如果一个掩码分为4×4格,按照图 1.9 所示的方式可以输出 17 种不同的灰度。以此类推,如果一个面具被分为n×n格子,然后n2+1可以输出不同的灰度。
因为有Cķn=n!/(n−ķ)!ķ!不同的放置方法ķ指向n单位,这些图中黑点的排列并不是唯一的。请注意,如果网格在某个灰度级为黑色,则在所有大于该灰度级的输出中仍将是黑色。

按照上面的方法将mask划分成网格,那么要输出256个灰度级,需要将一个mask划分为16×16单位,即16×16位置用于表示一个像素。可以看出,输出图像的空间分辨率会受到很大影响。可见,半色调输出技术只有在输出设备本身输出的灰度值有限的情况下才值得使用,它是以空间分辨率的降低换取幅度分辨率的提高。假设每个像素在2×2矩阵可以是白色或黑色,每个像素需要一位。关于这个2×2矩阵作为半色调输出单元,该单元需要 4 位,可以输出 5 种灰度(16 种模式),分别是0/4,1/4,2/4,3/4, 和4/4(或写成0,1,2,3, 和 4)。但是,如果一个像素用 4 位表示,则该像素可以有 16 个灰度级。由此看来,当半色调输出使用相同的存储单元时,如果输出级数增加,输出单元数会减少。

为了保持图像中细节的清晰度,每英寸必须有更多的线条;同时,为了表现这些细节,还需要有更多的亮度等级。这就要求打印机能够打印大量非常小的点。将模板划分为8×8网格可以打印65个灰度。对于以每英寸 125 行打印,这对应于8×125=1,000dp一世. 在大多数应用中,这是打印图像的下限。彩色打印需要更小的网点,而高质量打印通常需要2,400−3,000dpi。

在不同媒体上输出图像时,所需的分辨率往往不同。例如,在屏幕上显示图像时,每英寸的行数通常对应于每英寸的网格数。在报纸上显示图像时,通常使用至少 85 行/英寸的分辨率;对于杂志或书籍,通常使用每英寸至少 133 行或 175 行的分辨率。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。

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CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Images and Pixels

The objective world is three-dimensional (3-D) in space, but the image obtained from the objective scene is generally two-dimensional (2-D). An image can be represented by a 2-D array $f(x, y)$, where $x$ and $y$ represent the position of a coordinate point in the 2-D space $X Y$, and $f$ represents the image value of a property $F$ at a certain point $(x, y)$. For example, $f$ in a grayscale image represents a gray value, which often corresponds to the observed brightness of an objective scene. Text images are often binary images, and there are only two values for $f$, corresponding to text and blank space, respectively. The image at the point $(x, y)$ can also have multiple properties at the same time. In this case, it can be represented by a vector $f$. For example, a color image has three values of red, green, and blue at each image point, which can be recorded as $\left[f_r(x, y), f_g(x, y), f_b(x, y)\right]$. It needs to be pointed out that people always use images according to the different properties at different positions in the image.

An image can represent the spatial distribution of radiant energy. This distribution can be a function of five variables $T(x, y, z, t, \lambda)$, where $x, y$, and $z$ are spatial variables,

and $t$ represents time variables, $\lambda$ is wavelength (corresponding to the spectral variable). For example, a red object reflects light with a wavelength of $0.57-0.78 \mu \mathrm{m}$ and absorbs almost all energy of other wavelengths; a green object reflects light with a wavelength of $0.48-0.57 \mu \mathrm{m}$; a blue object reflects light with a wavelength of $0.40-0.48 \mu \mathrm{m}$. Ultraviolet (color) objects reflect light with a wavelength of $0.25-0.40 \mu \mathrm{m}$, and infrared (color) objects reflect light with a wavelength of $0.78-1.5 \mu \mathrm{m}$. Together, they cover a wavelength range of $0.25-1.5 \mu \mathrm{m}$. Since the actual image is finite in time and space, $T(x, y, z, t, \lambda)$ is a 5-D finite function.

The images acquired in the early years are mostly continuous (analog), that is, the values of $f, x$, and $y$ can be any real numbers. With the invention of the computer and the development of electronic equipment, the acquired images are all discrete (digital) and can be processed directly by the computer. Someone once used $I(r, c)$ to represent a digital image, where the values of $I, r$, and $c$ are all integers. Here $I$ represents the discretized $f ;(r, c)$ represents the discretized $(x, y)$, where $r$ represents the image row, and $c$ represents the image column. The discussion in this book is related to digital images. Images or $f(x, y)$ are used to represent digital images without causing confusion. Unless otherwise specified, $f, x$, and $y$ are all taken their values in the integer set.

In the early days, the term “picture” was generally used to refer to images. With the development of digital technology, the term “image” is now used to represent a discretized “image” because “computers store numerical images of a picture or scene” (Zhang 1996). Each basic unit in an image is called an image element, and in the early days, when the “picture” was used to represent an image, it was called a pixel. For 2-D images, “pel” has also been used to refer to the basic unit. If one collects a series of 2-D images or uses some special equipment, one can also get 3-D images. For 3-D images, voxel is often used to represent the basic unit. Someone has also suggested to use “imel” to represent various image units.

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Spatial Resolution and Amplitude Resolution

From the above introduction and discussion of image representation and display, it can be known that the content of a 2-D grayscale image is determined by the number of pixels (the number of rows of the image multiplied by the number of columns of the image) and by the number of gray levels for each pixel. The former determines the spatial resolution of the image, while the latter determines the amplitude resolution of the image. From the perspective of image acquisition, the acquisition of images is to record the spatial distribution of the light reflection intensity of the scene within a certain field of view. The accuracy in the spatial field of view here corresponds to the spatial resolution of the image, and the accuracy in the intensity range corresponds to the amplitude resolution of the image. The former corresponds to the number of digitized spatial sampling points while the latter corresponds to the quantization levels of the sampling point value (for grayscale images, it refers to gray levels; for depth images, it refers to depth levels). They are all important performance indicators of image acquisition devices.

The spatial resolution and amplitude resolution of the image are determined by sampling and quantization, respectively. Taking a typical CCD camera as an example, the spatial resolution of the image is mainly determined by the size and arrangement of the photoelectric sensing units in the image acquisition matrix in the camera, and the amplitude resolution of the grayscale image is mainly determined by the number of stages in the quantization of the electrical signal intensity. As shown in Figure 1.3, the signal radiated from the photoreceptive unit in the image acquisition matrix is sampled in space and quantized in intensity.

The sampling process can be seen as dividing the image plane into regular grids. The position of each grid is determined by a pair of Cartesian coordinates $(x, y)$, where $x$ and $y$ are integers. Let $f(\cdot)$ be a function that assigns gray values to the grid point $(x, y)$, where $f$ is an integer in $F$, then $f(x, y)$ is a digital image, and this assignment process is a quantization process.

From the perspective of computer processing of images, an image must be discretized in space and gray level before it can be processed by the computer. The discretization of spatial coordinates is called spatial sampling (abbreviated as sampling), which determines the spatial resolution of the image; the discretization of gray values is called grayscale quantization (abbreviated as quantization), which determines the amplitude resolution of the image.

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ELE454

图像处理代考

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Images and Pixels

客观世界在空间上是三维的(3-D),但从客观场景得到的图像一般是二维的(2-D)。图像可以用二维数组表示F(X,是), 在哪里X和是表示坐标点在二维空间中的位置X是, 和F表示属性的图像值F在某一点(X,是). 例如,F在灰度图像中表示一个灰度值,它通常对应于观察到的客观场景的亮度。文本图像通常是二值图像,只有两个值F,分别对应文本和空格。该点的图像(X,是)也可以同时拥有多个属性。在这种情况下,它可以用一个向量来表示F. 例如,一幅彩色图像在每个图像点上具有红、绿、蓝三个值,可以记为[Fr(X,是),FG(X,是),Fb(X,是)]. 需要指出的是,人们总是根据图像中不同位置的不同属性来使用图像。

图像可以表示辐射能量的空间分布。该分布可以是五个变量的函数吨(X,是,和,吨,l), 在哪里X,是, 和和是空间变量,

和吨表示时间变量,l是波长(对应于光谱变量)。例如,红色物体反射波长为0.57−0.78米米并吸收几乎所有其他波长的能量;绿色物体反射波长为0.48−0.57米米; 蓝色物体反射波长为0.40−0.48米米. 紫外线(彩色)物体反射波长为0.25−0.40米米, 红外(彩色)物体反射波长为0.78−1.5米米. 它们共同覆盖的波长范围为0.25−1.5米米. 由于实际图像在时间和空间上是有限的,吨(X,是,和,吨,l)是一个 5-D 有限函数。

早年获取的图像大多是连续的(模拟的),即F,X, 和是可以是任何实数。随着计算机的发明和电子设备的发展,所获取的图像都是离散的(数字的),可以直接由计算机处理。曾经有人用过我(r,C)表示数字图像,其中的值我,r, 和C都是整数。这里我表示离散的F;(r,C)表示离散的(X,是), 在哪里r表示图像行,并且C表示图像列。本书中的讨论与数字图像有关。图像或F(X,是)用于表示数字图像而不会引起混淆。除非另有规定,F,X, 和是都在整数集中取它们的值。

在早期,“图片”一词通常用于指代图像。随着数字技术的发展,“图像”一词现在被用来表示离散化的“图像”,因为“计算机存储了图片或场景的数字图像”(Zhang 1996)。图像中的每个基本单元称为图像元素,在早期,当“图片”用于表示图像时,称为像素。对于二维图像,“pel”也被用来指代基本单位。如果收集一系列 2-D 图像或使用一些特殊设备,也可以得到 3-D 图像。对于 3D 图像,通常使用体素来表示基本单位。也有人建议使用“imel”来表示各种图像单元。

CS代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Spatial Resolution and Amplitude Resolution

从以上对图像表示和显示的介绍和讨论可知,一张二维灰度图像的内容是由像素数(图像的行数乘以图像的列数)决定的) 和每个像素的灰度级数。前者决定了图像的空间分辨率,而后者决定了图像的幅度分辨率。从图像采集的角度来看,图像的采集就是记录一定视野内场景的光反射强度的空间分布。这里的空间视场精度对应于图像的空间分辨率,强度范围内的精度对应于图像的幅度分辨率。前者对应的是数字化的空间采样点的个数,后者对应的是采样点值的量化级别(对于灰度图像,它是指灰度级;对于深度图像,它是指深度级别)。它们都是图像采集设备的重要性能指标。

图像的空间分辨率和幅度分辨率分别由采样和量化决定。以典型的CCD相机为例,图像的空间分辨率主要由相机内图像采集矩阵中光电传感单元的大小和排列方式决定,而灰度图像的幅值分辨率主要由电信号强度量化的阶段数。如图 1.3 所示,从图像采集矩阵中的感光单元辐射的信号在空间中进行采样并在强度上进行量化。

采样过程可以看作是将图像平面划分为规则的网格。每个网格的位置由一对笛卡尔坐标确定(X,是), 在哪里X和是是整数。让F(⋅)是一个将灰度值分配给网格点的函数(X,是), 在哪里F是一个整数F, 然后F(X,是)是数字图像,这个赋值过程是一个量化过程。

从计算机处理图像的角度来看,图像必须在空间和灰度上进行离散化,才能被计算机处理。空间坐标的离散化称为空间采样(简称采样),它决定了图像的空间分辨率;灰度值的离散化称为灰度量化(简称量化),它决定了图像的幅值分辨率。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


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时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|EDS240

如果你也在 怎样代写数据可视化Data visualization这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法,如地图或图表,使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据可视化Data visualization方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据可视化Data visualization代写方面经验极为丰富,各种代写数据可视化Data visualization相关的作业也就用不着说。

我们提供的数据可视化Data visualization及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Human Resource Management

Human resource management (HRM) is the part of an organization that focuses on an organization’s recruitment, training, and retention of employees. With the increased use of analytics in business, HRM has become much more data-driven. Indeed, HRM is sometimes now referred to as “people analytics.” HRM professionals use data and analytical models to form high-performing teams, monitor productivity and employee performance, and ensure diversity of the workforce. Data visualization is an important component of HRM, as HRM professionals use data dashboards to monitor relevant data supporting their goal of having a high-performing workforce.
A key interest of HRM professionals is employee churn, or turnover in an organization’s workforce. When employees leave and others are hired, there is often a loss of productivity as positions go unfilled. Also, new employees typically have a training period and then must gain experience, which means employees will not be fully productive at the beginning of their tenure with the company. Figure $1.8$, a stacked column chart, is an example of a visual display of employee turnover. It shows gains and losses of employees by month. A stacked column chart is a column chart that shows part-to-whole comparisons, either over time or across categories. Different colors or shades of color are used to denote the different parts of the whole within a column. In Figure 1.8, gains in employees (new hires) are represented by positive numbers in darker blue and losses (people leaving the company) are presented as negative numbers and lighter blue bars. We see that January and July-October are the months during which the greatest numbers of employees left the company, and the months with the highest numbers of new hires are April through June.Visualizations like Figure $1.8$ can be helpful in better understanding and managing workforce fluctuations.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Marketing

Marketing is one of the most popular application areas of analytics. Analytics lis used for optimal pricing, markdown pricing for seasonal goods, and optimal allocation of marketing budget. Sentiment analysis using text data such as tweets, social networks to determine influence, and website analytics for understanding website traffic and sales, are just a few examples of how data visualization can be used to support more effective marketing.
Let us consider a software company’s website effectiveness. Figure $1.9$ shows a funnel chart of the conversion of website visitors to subscribers and then to renewal customers. A funnel chart is a chart that shows the progression of a numerical variable for various categories from larger to smaller values. In Figure 1.9, at the top of the funnel, we track $100 \%$ of the first-time visitors to the website over some period of time, for example, a six-month period. The funnel chart shows that of those original visitors, $74 \%$ return to the website one or more times after their initial visit. Sixty-one percent of the first-time visitors downloaded a 30-day trial version of the software, $47 \%$ eventually contacted support services, $28 \%$ purchased a one-year subscription to the software, and $17 \%$ eventually renewed their subscription. This type of funnel chart can be used to compare the conversion effectiveness of different website configurations, the use of bots, or changes in support services.

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数据可视化代考

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Human Resource Management

人力资源管理 (HRM) 是组织的一部分,专注于组织的招聘、培训和留住员工。随着在业务中越来越多地使用分析,HRM 变得更加数据驱动。事实上,人力资源管理现在有时被称为“人员分析”。人力资源管理专业人员使用数据和分析模型来组建高绩效团队,监控生产力和员工绩效,并确保员工队伍的多样性。数据可视化是 HRM 的重要组成部分,因为 HRM 专业人员使用数据仪表板来监控相关数据,以支持他们拥有高绩效员工队伍的目标。
人力资源管理专业人士的一个主要兴趣是员工流失或组织劳动力的流动。当员工离开并雇用其他人时,由于职位空缺,通常会降低生产力。此外,新员工通常有一个培训期,然后必须获得经验,这意味着员工在公司任职之初不会充分发挥生产力。数字1.8,堆积柱形图,是员工流失率的可视化显示示例。它按月显示员工的得失。堆积柱形图是一种柱形图,显示了部分与整体的比较,无论是随着时间的推移还是跨类别的比较。不同的颜色或颜色深浅用于表示列内整体的不同部分。在图 1.8 中,员工(新员工)的收益用深蓝色的正数表示,损失(离开公司的人)用负数和浅蓝色条表示。我们看到,1 月和 7 月至 10 月是员工离职人数最多的月份,而新员工人数最多的月份是 4 月至 6 月。1.8有助于更好地理解和管理劳动力波动。

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Marketing

营销是分析最流行的应用领域之一。分析列表用于优化定价、季节性商品的降价定价以及营销预算的优化分配。使用文本数据(例如推文、社交网络来确定影响力)和网站分析来了解网站流量和销售的情感分析只是数据可视化如何用于支持更有效营销的几个例子。
让我们考虑一个软件公司的网站有效性。数字1.9显示网站访问者转换为订阅者,然后再转换为续订客户的漏斗图。漏斗图是显示各种类别的数值变量从较大值到较小值的进展的图表。在图 1.9 中,在漏斗的顶部,我们跟踪100%在某个时间段内(例如,六个月的时间段)首次访问该网站的访问者。漏斗图显示了那些原始访问者,74%在初次访问后返回网站一次或多次。61% 的首次访问者下载了该软件的 30 天试用版,47%最终联系了支持服务,28%购买了一年的软件订阅,并且17%最终续订了他们的订阅。这种漏斗图可用于比较不同网站配置、机器人使用或支持服务变化的转化效果。

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法,如地图或图表,使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据可视化Data visualization方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据可视化Data visualization代写方面经验极为丰富,各种代写数据可视化Data visualization相关的作业也就用不着说。

我们提供的数据可视化Data visualization及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Big Data

There is no universally accepted definition of big data. However, probably the most general definition of big data is any set of data that is too large or too complex to be handled by standard data-processing techniques using a typical desktop computer. People refer to the four $\mathrm{Vs}$ of big data:

  • volume-the amount of data generated
  • velocity-the speed at which the data are generated
  • variety-the diversity in types and structures of data generated
  • veracity-the reliability of the data generated
    Volume and velocity can pose a challenge for processing analytics, including data visualization. Special data management software such as Hadoop and higher capacity hardware (increased server or cloud computing) may be required. The variety of the data is handled by converting video, voice, and text data to numerical data, to which we can then apply standard data visualization techniques.
    In summary, the type of data you have will influence the type of graph you should use to convey your message. The zoo attendance data in Figure $1.1$ are time series data. We used a column chart in Figure $1.1$ because the numbers are the total attendance for each month, and we wanted to compare the attendance by month. The height of the columns allows us to easily compare attendance by month. Contrast Figure $1.1$ with Figure 1.4, which is also time series data. Here we have the value of the Dow Jones Index. These data are a snapshot of the current value of the DJI on the first trading day of each month. They provide what is essentially a time path of the value, and so we use a line graph to emphasize the continuity of time.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization in Practice

Data visualization is used to explore and explain data and to guide decision making in all areas of business and science. Even the most analytically advanced companies such as Google, Uber, and Amazon rely heavily on data visualization. Consumer goods giant Procter \& Gamble (P\&G), the maker of household brands such as Tide, Pampers, Crest, and Swiffer, has invested heavily in analytics, including data visualization. P\&G has built what it calls the Business Sphere ${ }^{\mathrm{TM}}$ in more than 50 of its sites around the world. The Business Sphere is a conference room with technology for displaying data visualizations on its walls. The Business Sphere displays data and information P\&G executives and managers can use to make better-informed decisions. Let us briefly discuss some ways in which the functional areas of business, engineering, science, and sports use data visualization.

Accounting is a data-driven profession. Accountants prepare financial statements and examine financial statements for accuracy and conformance to legal regulations and best practices, including reporting required for tax purposes. Data visualization is a part of every accountant’s tool kit. Data visualization is used to detect outliers that could be an indication of a data error or fraud. As an example of data visualization in accounting, let us consider Benford’s Law.
Benfords Law, also known as the First-Digit Law, gives the expected probability that the first digit of a reported number takes on the values one through nine, based on many real-life numerical data sets such as company expense accounts. A column chart displaying Benford’s Law is shown in Figure 1.5. We have rounded the probabilities to four digits. We see, for example, that the probability of the first digit being a 1 is $0.3010$. The probability of the first digit being a 2 is $0.1761$, and so forth.

Benford’s Law can be used to detect fraud. If the first digits of numbers in a data set do not conform to Bedford’s Law, then further investigation of fraud may be warranted. Consider the accounts payable (money owed the company) for Tucker Software. Figure $1.6$ is a clustered column chart (also known as a side-by-side column chart). A clustered column chart is a column chart that shows multiple variables of interest on the same chart, with the different variables usually denoted by different colors or shades of a color. In Figure 1.6, the two variables are Benford’s Law probability and the first digit data for a random sample of 500 of Tucker’s accounts payable entries. The frequency of occurrence in the data is used to estimate the probability of the first digit for all of Tucker’s accounts payable entries. It appears that there are an inordinate number of first digits of 5 and 9 and a lower than expected number of first digits of 1 . These might warrant further investigation by Tucker’s auditors.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|INF552

数据可视化代考

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Big Data

大数据没有普遍接受的定义。然而,大数据最一般的定义可能是任何太大或太复杂而无法通过使用典型台式计算机的标准数据处理技术处理的数据集。人们指的是四在s大数据:

  • volume——产生的数据量
  • 速度——生成数据的速度
  • 多样性——生成的数据类型和结构的多样性
  • 准确性——生成的数据的可靠性
    数量和速度可能对处理分析(包括数据可视化)提出挑战。可能需要特殊的数据管理软件,例如 Hadoop 和更高容量的硬件(增加的服务器或云计算)。通过将视频、语音和文本数据转换为数字数据来处理各种数据,然后我们可以对其应用标准数据可视化技术。
    总之,您拥有的数据类型将影响您应该用来传达信息的图表类型。动物园出勤数据如图1.1是时间序列数据。我们在图中使用了柱形图1.1因为这些数字是每个月的总出勤率,我们想按月比较出勤率。列的高度使我们可以轻松地按月比较出勤率。对比图1.1图 1.4 也是时间序列数据。这里我们有道琼斯指数的价值。这些数据是每个月第一个交易日 DJI 当前价值的快照。它们提供了本质上是价值的时间路径,因此我们使用折线图来强调时间的连续性。

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization in Practice

数据可视化用于探索和解释数据,并指导所有商业和科学领域的决策。即使是分析能力最先进的公司,如谷歌、优步和亚马逊,也严重依赖数据可视化。消费品巨头宝洁 (P\&G) 是 Tide、帮宝适、佳洁士和 Swiffer 等家居品牌的制造商,它在数据可视化等分析方面投入了大量资金。宝洁建立了它所谓的商业领域吨米在其全球 50 多个站点中。Business Sphere 是一个会议室,其墙壁上显示数据可视化技术。业务领域显示宝洁高管和经理可以用来做出更明智决策的数据和信息。让我们简要讨论商业、工程、科学和体育等职能领域使用数据可视化的一些方式。

会计是一个数据驱动的职业。会计师准备财务报表并检查财务报表的准确性和是否符合法律法规和最佳实践,包括出于税收目的所需的报告。数据可视化是每个会计师工具包的一部分。数据可视化用于检测可能表明数据错误或欺诈的异常值。作为会计中数据可视化的一个例子,让我们考虑一下本福德定律。
本福德定律,也称为第一位定律,根据许多现实生活中的数字数据集(例如公司费用账户)给出了报告数字的第一位数字取值 1 到 9 的预期概率。显示本福德定律的柱形图如图 1.5 所示。我们将概率四舍五入为四位数。例如,我们看到第一个数字是 1 的概率是0.3010. 第一个数字是 2 的概率是0.1761,等等。

本福德定律可用于检测欺诈。如果数据集中数字的前几位不符合贝德福德定律,则可能需要对欺诈行为进行进一步调查。考虑一下 Tucker Software 的应付账款(欠公司的钱)。数字1.6是聚集柱形图(也称为并排柱形图)。聚集柱形图是在同一个图表上显示多个感兴趣的变量的柱形图,不同的变量通常用不同的颜色或颜色的深浅来表示。在图 1.6 中,这两个变量是 Benford 定律概率和随机样本的 500 个 Tucker 应付账款分录的第一位数据。数据中出现的频率用于估计 Tucker 的所有应付账款条目的第一位数字的概率。似乎有过多的第一位数字 5 和 9 以及低于预期的第一位数字 1 。这些可能需要 Tucker 的审计师进一步调查。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法,如地图或图表,使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。

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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization for Exploration

Data visualization is a powerful tool for exploring data to more easily identify patterns, recognize anomalies or irregularities in the data, and better understand the relationships between variables. Our ability to spot these types of characteristics of data is much stronger and quicker when we look at a visual display of the data rather than a simple listing.
As an example of data visualization for exploration, let us consider the zoo attendance data shown in Table $1.1$ and Figure 1.1. These data on monthly attendance to a zoo can be found in the file Zoo. Comparing Table $1.1$ and Figure 1.1, observe that the pattern in the data is more detectable in the column chart of Figure $1.1$ than in a table of numbers. A column chart shows numerical data by the height of the column for a variety of categories or time periods. In the case of Figure 1.1, the time periods are the different months of the year.

Our intuition and experience tells us that we would expect zoo attendance to be highest in the summer months when many school-aged children are out of school for summer break. Figure $1.1$ confirms this, as the attendance at the zoo is highest in the summer months of June, July, and August. Furthermore, we see that attendance increases gradually each month from February through May as the average temperature increases, and attendance gradually decreases each month from September through November as the average temperature decreases. But why does the zoo attendance in December and January not follow these patterns? It turns out that the zoo has an event known as the “Festival of Lights” that runs from the end of November through early January. Children are out of school during the last half of December and early January for the holiday season, and this leads to increased attendance in the evenings at the zoo despite the colder winter temperatures.
Visual data exploration is an important part of descriptive analytics. Data visualization can also be used directly to monitor key performance metrics, that is, measure how an organization is performing relative to its goals. A data dashboard is a data visualization tool that gives multiple outputs and may update in real time. Just as the dashboard in your car measures the speed, engine temperature, and other important performance data as you drive, corporate data dashboards measure performance metrics such as sales, inventory levels, and service levels relative to the goals set by the company. These data dashboards alert management when performances deviate from goals so that corrective actions can be taken.
Visual data exploration is also critical for ensuring that model assumptions hold in predictive and prescriptive analytics. Understanding the data before using that data in modeling builds trust and can be important in determining and explaining which type of model is appropriate.

CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Data Visualization for Explanation

Data visualization is also important for explaining relationships found in data and for explaining the results of predictive and prescriptive models. More generally, data visualization is helpful in communicating with your audience and ensuring that your audience understands and focuses on your intended message.

Let us consider the article, “Check Out the Culture Before a New Job,” which appeared in The Wall Street Journal. ${ }^3$ The article discusses the importance of finding a good cultural fit when seeking a new job. Difficulty in understanding a corporate culture or misalignment with that culture can lead to job dissatisfaction. Figure $1.3$ is a re-creation of a bar chart that appeared in this article. A bar chart shows a summary of categorical data using the length of horizontal bars to display the magnitude of a quantitative variable.

The chart shown in Figure $1.3$ shows the percentage of the 10,002 survey respondents who listed a factor as the most important in seeking a job. Notice that our attention is drawn to the dark blue bar, which is “Company culture” (the focus of the article). We immediately see that only “Salary and bonus” is more frequently cited than “Company culture.” When you first glance at the chart, the message that is communicated is that corporate culture is the second most important factor cited by job seekers. And as a reader, based on that message, you then decide whether the article is worth reading.

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数据可视化代考

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数据可视化是一种强大的工具,用于探索数据以更轻松地识别模式、识别数据中的异常或不规则性以及更好地理解变量之间的关系。当我们查看数据的可视化显示而不是简单的列表时,我们发现这些类型的数据特征的能力要强得多、更快。
作为探索的数据可视化示例,让我们考虑表中所示的动物园出勤数据1.1图 1.1。这些关于动物园每月出勤人数的数据可以在文件 Zoo 中找到。比较表1.1和图1.1,观察数据中的模式在图的柱形图中更容易察觉1.1比在数字表中。柱形图按柱高显示各种类别或时间段的数值数据。在图 1.1 的情况下,时间段是一年中的不同月份。

我们的直觉和经验告诉我们,当许多学龄儿童放暑假时,我们预计动物园的出勤率会在夏季最高。数字1.1证实了这一点,因为动物园的出勤率在 6 月、7 月和 8 月的夏季月份最高。此外,我们看到从 2 月到 5 月,随着平均温度的升高,每个月的出勤率逐渐增加,而从 9 月到 11 月,随着平均温度的降低,出勤率每个月都在逐渐减少。但为什么 12 月和 1 月的动物园出勤率不遵循这些模式?原来,动物园有一个被称为“灯光节”的活动,从 11 月底一直持续到 1 月初。孩子们在 12 月下半月和 1 月初的假期期间不上学,这导致尽管冬季气温较低,但动物园晚上的出勤人数有所增加。
可视化数据探索是描述性分析的重要组成部分。数据可视化还可以直接用于监控关键绩效指标,即衡量组织相对于其目标的绩效。数据仪表板是一种数据可视化工具,可提供多种输出并可实时更新。就像您汽车中的仪表板在您驾驶时测量速度、发动机温度和其他重要性能数据一样,公司数据仪表板测量与公司设定的目标相关的销售、库存水平和服务水平等绩效指标。当绩效偏离目标时,这些数据仪表板会提醒管理层,以便采取纠正措施。
可视化数据探索对于确保模型假设适用于预测性和规范性分析也至关重要。在建模中使用数据之前了解数据可以建立信任,并且对于确定和解释哪种模型是合适的很重要。

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数据可视化对于解释数据中发现的关系以及解释预测和规范模型的结果也很重要。更一般地说,数据可视化有助于与您的受众交流并确保您的受众理解并关注您的预期信息。

让我们考虑一下发表在《华尔街日报》上的文章“在新工作之前检查文化”。3这篇文章讨论了在寻找新工作时找到良好文化契合度的重要性。难以理解企业文化或与该文化不一致会导致工作不满。数字1.3是本文中出现的条形图的重新创建。条形图显示分类数据的摘要,使用水平条的长度来显示定量变量的大小。

如图所示的图表1.3显示了 10,002 名受访者中将某个因素列为求职最重要因素的百分比。请注意,我们的注意力被吸引到深蓝色条上,即“公司文化”(本文的重点)。我们立即看到只有“薪水和奖金”比“公司文化”更频繁地被引用。当您第一眼看到图表时,传达的信息是企业文化是求职者引用的第二个最重要的因素。作为读者,根据该信息,您可以决定这篇文章是否值得一读。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
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在网络理论的背景下,复杂网络是具有非微观拓扑特征的图(网络)这些特征在格子或随机图等简单网络中不出现,但在代表真实系统的网络中经常出现。

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cs代写|复杂网络代写complex network代考|EXTENSIONS AND APPLICATIONS OF CNSS

In the above sections, we have surveyed some recent developments in the analysis and synthesis of CNSs with switching topologies, mainly focusing on the synchronization and consensus behaviors and comparison to complex networks and MASs’ scenarios. The above survey is by no means complete. However, it depicts the whole general framework of coordination control for CNSs with dynamic communication networks and lays the fundamental basis for other exciting and yet critical issues concerning CNSs with switching topologies. These extensions still deserve further study, although a variety of efficient tools have been successfully developed to solve various challenging problems in those active research fields. Next, we elaborate on several state-of-the-art extensions and applications of CNSs with dynamic topologies.

Resilience analysis and control of complex cyber-physical networks. Most of the units in various network infrastructures are cyber-physical systems in the Internet of Things era. One of the essential and significant features of the cyber-physical system is integrating and interacting with its physical and cyber layers. As a new generation of CNS, the complex cyber-physical network has received drastic attention in recent years. Specifically, the CNSs’ paradigm provides an excellent way to model various large-scale crucial infrastructure systems, such as power grid systems, transportation systems, water supply networks, and many others [4]. These systems all capture the basic features that large numbers of interconnected individuals through wired or wireless communication links, and many essential functions of these large-scale infrastructure systems fall under the purview of coordination of CNSs. Disruption of these critical networked infrastructures could be a real-world effect across an entire country and even further, significantly impacting public health and safety and leading to massive economic losses. The alarming historical events urgently remind us to seek solutions for maintaining certain functionality of CNSs against malicious cyberattacks (i.e., resilience or cybersecurity). It is critically essential to exploit security threats during the initial design and development phase.

cs代写|复杂网络代写complex network代考|ALGEBRAIC GRAPH THEORY

Suppose a CNS consists of $N$ nodes (agents) which interact with each other through a communication or sensing network or a combination of both. It is natural to model the interactions among the $N$ nodes (agents) by undirected or directed graphs. Without loss generality, the $N$ nodes can be labeled as node $1, \ldots, N$. Let $\mathcal{V}={1, \cdots, N}$ be the set of nodes. Then the directed graph is described by $(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, where the set of edges $\mathcal{E} \subseteq \mathcal{V} \times \mathcal{V}$ represent the interactions among the $N$ nodes. For notational simplicity, the graph $(\mathcal{V}, \mathcal{E})$ is denoted by $\mathcal{G}$. The edge $(j, i) \in \mathcal{E}$ if and only if node $i$ can receive the information from node $j$. When $(j, i) \in \mathcal{E}$, node $j$ is said to be a neighbor of node $i$. Denote by $\mathcal{N}i$ the set of neighbors of node $i$. If there exists a sequence of distinct nodes $i_1, \ldots, i_m$ such that $\left(i, i_1\right),\left(i_1, i_2\right), \ldots,\left(i{m-1}, i_m\right),\left(i_m, k\right) \in \mathcal{E}$, then it is said that node $i$ has a directed path to node $k$, or node $k$ is reachable from node $i . \mathcal{G}$ is strongly connected if each node has at least one directed path to any other nodes. More generally, if there exists a node, called the root, which has at least one directed path to any other nodes, $\mathcal{G}$ is said to contain a directed spanning tree. Denote by $a_{i j}$ the weight of the edge $(j, i), i, j=1, \ldots, N$. It is assumed throughout this book that $a_{i j} \geq 0$, where $a_{i j}>0$ if and only if $(j, i) \in \mathcal{E}$, and $a_{i j}=0$, otherwise. In addition, it is assumed in this book that $a_{i i}=0$, that is, self-loop is forbidden. $\mathcal{G}$ is called an undirected graph if $(i, j) \in \mathcal{E}$ whenever $(j, i) \in \mathcal{E}$ and $a_{i j}=a_{j i}$. An undirected graph is connected if there exists at least one undirected path between each pair of distinct nodes. For undirected graphs, the existence of an undirected spanning tree is equivalent to being connected. However, for directed graphs, the existence of a directed spanning tree is a weaker condition than being strongly connected. Please see Figure $2.1$ for a directed graph which is not strongly connected but contains a directed spanning tree.

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复杂网络代写

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在上述部分中,我们回顾了具有切换拓扑的 CNS 分析和综合的一些最新进展,主要关注同步和共识行为以及与复杂网络和 MAS 场景的比较。上述调查并不完整。然而,它描述了具有动态通信网络的 CNS 协调控制的整个一般框架,并为其他有关具有交换拓扑的 CNS 的令人兴奋但关键的问题奠定了基础。这些扩展仍然值得进一步研究,尽管已经成功开发了各种有效的工具来解决这些活跃研究领域中的各种具有挑战性的问题。接下来,我们详细阐述了具有动态拓扑的 CNS 的几个最先进的扩展和应用。

复杂网络物理网络的弹性分析和控制。各种网络基础设施中的大部分单元都是物联网时代的信息物理系统。网络物理系统的基本和重要特征之一是与其物理层和网络层集成和交互。作为新一代的CNS,复杂的信息物理网络近年来受到了广泛关注。具体来说,CNS 的范式为模拟各种大型关键基础设施系统(如电网系统、交通系统、供水网络等)提供了一种极好的方法 [4]。这些系统都捕捉到大量通过有线或无线通信链路相互连接的个体的基本特征,这些大型基础设施系统的许多基本功能都属于 CNS 协调的范围。这些关键网络基础设施的中断可能会对整个国家产生现实影响,甚至会进一步严重影响公共健康和安全,并导致巨大的经济损失。令人震惊的历史事件紧急提醒我们寻求解决方案,以维护 CNS 的某些功能以抵御恶意网络攻击(即弹性或网络安全)。在初始设计和开发阶段利用安全威胁至关重要。严重影响公共健康和安全,并导致巨大的经济损失。令人震惊的历史事件紧急提醒我们寻求解决方案,以维护 CNS 的某些功能以抵御恶意网络攻击(即弹性或网络安全)。在初始设计和开发阶段利用安全威胁至关重要。严重影响公共健康和安全,并导致巨大的经济损失。令人震惊的历史事件紧急提醒我们寻求解决方案,以维护 CNS 的某些功能以抵御恶意网络攻击(即弹性或网络安全)。在初始设计和开发阶段利用安全威胁至关重要。

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假设一个 CNS 由ñ通过通信或传感网络或两者的组合相互交互的节点(代理)。模型之间的相互作用是很自然的ñ通过无向或有向图的节点(代理)。不失一般性,ñ节点可以标记为节点1,…,ñ. 让在=1,⋯,ñ是节点的集合。然后有向图描述为(在,和), 其中边的集合和⊆在×在表示之间的相互作用ñ节点。为符号简单起见,该图(在,和)表示为G. 边缘(j,一世)∈和当且仅当节点一世可以从节点接收信息j. 什么时候(j,一世)∈和, 节点j被称为节点的邻居一世. 表示为ñ一世节点的邻居集合一世. 如果存在一系列不同的节点一世1,…,一世米这样(一世,一世1),(一世1,一世2),…,(一世米−1,一世米),(一世米,ķ)∈和,则称该节点一世有一个指向节点的路径ķ, 或节点ķ可从节点访问一世.G如果每个节点至少有一条到任何其他节点的有向路径,则它是强连接的。更一般地说,如果存在一个称为根的节点,它至少有一条到任何其他节点的有向路径,G据说包含有向生成树。表示为一个一世j边缘的重量(j,一世),一世,j=1,…,ñ. 本书通篇假定一个一世j≥0, 在哪里一个一世j>0当且仅当(j,一世)∈和, 和一个一世j=0, 否则。此外,本书假设一个一世一世=0,即禁止自循环。G称为无向图,如果(一世,j)∈和每当(j,一世)∈和和一个一世j=一个j一世. 如果每对不同的节点之间至少存在一条无向路径,则无向图是连通的。对于无向图,无向生成树的存在相当于是连通的。然而,对于有向图,有向生成树的存在是比强连接更弱的条件。请看图2.1对于没有强连接但包含有向生成树的有向图。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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