Calcolatrice da A a Z
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Fondamenti di immagine digitale
Trasformazione dell'intensità
✖
L'espansione della funzione di ridimensionamento è l'espansione della funzione di ridimensionamento che si riferisce alla rappresentazione di un segnale o di un'immagine utilizzando una serie di versioni ridimensionate e tradotte di una funzione base o fondamentale.
ⓘ
Espansione delle funzioni di ridimensionamento [f
s
[x]]
+10%
-10%
✖
La funzione di espansione wavelet si riferisce alla rappresentazione di un segnale o di un'immagine come una combinazione lineare di funzioni wavelet su scale e posizioni diverse.
ⓘ
Funzione di espansione wavelet [ψ
j,k
[x]]
+10%
-10%
✖
L'indice intero per l'espansione lineare è un indice intero di una somma finita o infinita.
ⓘ
Indice intero per espansione lineare [k]
+10%
-10%
✖
Il coefficiente wavelet di dettaglio si riferisce alla componente del segnale o dell'immagine che rappresenta i dettagli ad alta frequenza catturati dalla trasformata wavelet.
ⓘ
Coefficiente wavelet [d
j
[k]]
⎘ Copia
Passi
👎
Formula
✖
Coefficiente wavelet
Formula
`("d"_{"j"}"[k]") = int(("f"_{"s"}"[x]")*("ψ "_{"j,k"}"[x]")*x,x,0,"k")`
Esempio
`"160"=int("2.5"*"8"*x,x,0,"4")`
Calcolatrice
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Scaricamento Elettronica Formula PDF
Coefficiente wavelet Soluzione
FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Dettaglio coefficiente wavelet
=
int
(
Espansione delle funzioni di ridimensionamento
*
Funzione di espansione wavelet
*x,x,0,
Indice intero per espansione lineare
)
d
j
[k]
=
int
(
f
s
[x]
*
ψ
j,k
[x]
*x,x,0,
k
)
Questa formula utilizza
1
Funzioni
,
4
Variabili
Funzioni utilizzate
int
- L'integrale definito può essere utilizzato per calcolare l'area netta con segno, ovvero l'area sopra l'asse x meno l'area sotto l'asse x., int(expr, arg, from, to)
Variabili utilizzate
Dettaglio coefficiente wavelet
- Il coefficiente wavelet di dettaglio si riferisce alla componente del segnale o dell'immagine che rappresenta i dettagli ad alta frequenza catturati dalla trasformata wavelet.
Espansione delle funzioni di ridimensionamento
- L'espansione della funzione di ridimensionamento è l'espansione della funzione di ridimensionamento che si riferisce alla rappresentazione di un segnale o di un'immagine utilizzando una serie di versioni ridimensionate e tradotte di una funzione base o fondamentale.
Funzione di espansione wavelet
- La funzione di espansione wavelet si riferisce alla rappresentazione di un segnale o di un'immagine come una combinazione lineare di funzioni wavelet su scale e posizioni diverse.
Indice intero per espansione lineare
- L'indice intero per l'espansione lineare è un indice intero di una somma finita o infinita.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Espansione delle funzioni di ridimensionamento:
2.5 --> Nessuna conversione richiesta
Funzione di espansione wavelet:
8 --> Nessuna conversione richiesta
Indice intero per espansione lineare:
4 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
d
j
[k] = int(f
s
[x]*ψ
j,k
[x]*x,x,0,k) -->
int
(2.5*8*x,x,0,4)
Valutare ... ...
d
j
[k]
= 160
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
160 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
160
<--
Dettaglio coefficiente wavelet
(Calcolo completato in 00.004 secondi)
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Fondamenti di immagine digitale
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Coefficiente wavelet
Titoli di coda
Creato da
Zaheer Sheik
Facoltà di Ingegneria Seshadri Rao Gudlavalleru
(SRGEC)
,
Gudlavalleru
Zaheer Sheik ha creato questa calcolatrice e altre 25+ altre calcolatrici!
Verificato da
Dipanjona Mallick
Heritage Institute of Technology
(COLPO)
,
Calcutta
Dipanjona Mallick ha verificato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!
<
19 Fondamenti di immagine digitale Calcolatrici
Deviazione standard per funzione lineare del tempo di esposizione della fotocamera
Partire
Deviazione standard
=
Funzione modello
*(
Intensità radiante
)*
Funzione di comportamento del modello
*(1/
Distanza tra la telecamera e l'IRED
^2)*(
Coefficiente di modello 1
*
Tempo di esposizione della fotocamera
+
Coefficiente di modello 2
)
Interpolazione bilineare
Partire
Interpolazione bilineare
=
Coefficiente a
*
Coordinata X
+
Coefficiente b
*
Coordinata Y
+
Coefficiente c
*
Coordinata X
*
Coordinata Y
+
Coefficiente d
Entropia dell'immagine su tutta la lunghezza del ciclo
Partire
Entropia dell'immagine a lunghezza di esecuzione
= (
Entropia della lunghezza della corsa nera
+
Entropia della lunghezza della corsa del bianco
)/(
Valore medio della lunghezza del nero
+
Valore medio della lunghezza del bianco
)
Carichi a fascia associati ai componenti principali
Partire
Carichi in banda K con componenti del principio P
=
Autovalore per la componente P della banda k
*
sqrt
(
Autovalore Pth
)/
sqrt
(
Varianza della banda k nella matrice
)
Combinazione lineare di espansione
Partire
Combinazione lineare di funzioni di espansione
=
sum
(x,0,
Indice intero per espansione lineare
,
Coefficienti di espansione a valore reale
*
Funzioni di espansione di valore reale
)
Frequenza cumulativa per ciascun valore di luminosità
Partire
Frequenza cumulativa per ciascun valore di luminosità
= 1/
Numero totale di pixel
*
sum
(x,0,
Valore massimo di luminosità
,
Frequenza di occorrenza di ciascun valore di luminosità
)
Coefficiente wavelet
Partire
Dettaglio coefficiente wavelet
=
int
(
Espansione delle funzioni di ridimensionamento
*
Funzione di espansione wavelet
*x,x,0,
Indice intero per espansione lineare
)
Dimensione del passo di quantizzazione nell'elaborazione delle immagini
Partire
Dimensione del passo di quantizzazione
= (2^(
Gamma dinamica nominale
-
Numero di bit assegnati all'esponente
))*(1+
Numero di bit assegnati a Mantissa
/2^11)
Immagine filigranata
Partire
Immagine filigranata
= (1-
Parametro di ponderazione
)*
Immagine non contrassegnata
+
Parametro di ponderazione
*
Filigrana
Massima efficienza del motore a vapore
Partire
Massima efficienza del motore a vapore
= ((
Differenza di temperatura
)-(
Temperatura
))/(
Differenza di temperatura
)
Fila di immagini digitali
Partire
Riga di immagini digitali
=
sqrt
(
Numero di bit
/
Colonna di immagini digitali
)
Convertitore da digitale ad analogico
Partire
Risoluzione del convertitore da digitale ad analogico
=
Tensione di riferimento
/(2^
Numero di bit
-1)
Rifiuto della frequenza dell'immagine
Partire
Rifiuto della frequenza dell'immagine
= (1+
Fattore di qualità
^2*
Rifiuto Costante
^2)^0.5
Probabilità che il livello di intensità si verifichi in una data immagine
Partire
Probabilità di intensità
=
L'intensità si verifica nell'immagine
/
Numero di pixel
Dimensione file immagine
Partire
Dimensione file immagine
=
Risoluzione dell'immagine
*
Profondità di bit
/8000
Colonna dell'immagine digitale
Partire
Colonna di immagini digitali
=
Numero di bit
/(
Riga di immagini digitali
^2)
Numero di bit
Partire
Numero di bit
= (
Riga di immagini digitali
^2)*
Colonna di immagini digitali
Energia di vari componenti
Partire
Energia della componente
=
[hP]
*
Frequenza
Numero di livelli di grigio
Partire
Numero di livelli di grigio
= 2^
Colonna di immagini digitali
Coefficiente wavelet Formula
Dettaglio coefficiente wavelet
=
int
(
Espansione delle funzioni di ridimensionamento
*
Funzione di espansione wavelet
*x,x,0,
Indice intero per espansione lineare
)
d
j
[k]
=
int
(
f
s
[x]
*
ψ
j,k
[x]
*x,x,0,
k
)
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