C++Builder在数据采集中的应用

在油气井测试过程中,数据采集技术得到广泛应用。例如在压裂施工过程中,施工数据需要实时采集和分析,这是决定施工成败的一个重要因素。采集数据的图形化显示是必不可少的,采用可视化编程软件可以较为容易的解决这个问题。本文将介绍C++Builder在数据图形化中的应用。     

基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法

考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法.通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解.在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响.在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD).仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10.真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0％、80.1％和77.5％.实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点.     

冶炼工艺对12MnNiVR钢板焊接性能影响

以生产冶炼工艺为基础,研究不同的合金添加方法及添加工艺,通过调整多种合金的添加顺序和添加时机,分析冶炼工艺对钢中夹杂物的数量、尺寸、类型的影响规律,探索冶炼工艺对大热输入焊接性能的作用机理。新冶炼工艺生产钢板,小尺寸夹杂物数量多,钢中大量夹杂物钉扎奥氏体晶粒长大的作用明显;夹杂物中多含Ti的氮化物或氧化物,并同时含有MnS;大热输入焊接热循环后,HAZ韧性远高于传统工艺生产钢板。     

用不规格网格有限差分法评价余粮堡灌区——木里图镇,唐家乡地下水资源

一、基本情况(一)地形地貌概况工作区位于通辽市西南约20公里,行政区划属通辽市木里图镇、唐家乡所辖,面积180余平方公里。清河位于北界,河水来源于引辽济清,非常年有水,属地上河,多年平均引水量为1.3立方米/秒。洪河构成南     

律师声明

联英律师事务所接受“上海华通开关厂有限公司”(以下简称委托人公司)的委托,就“上海华通低压开关有限公司”、“上海华通开关电器有限公司”、“上海华通开关工程成套有限公司”三家企业与委托人公司因历史原因在2003年12月28日签订的《华通牌注册商标使用许可合同》于2006年12月31日届满,上述三家企业使用《华通牌》注册商标的权利义务依约同时终止的有关事宜,向行业及各大用户郑重声明: 1．从2007年01月01日起,“上海华通低压开关有限公司”制造、销售的低压断路器[H系列、S(H)系列、SHTW1系列、SHTM1系列、DZ20L系列、S(H)系列(CS系列派生产品)]、双电源自动切换系统     

Java体系结构的网络安全性分析

从Java体系结构中的类装载器体系结构、安全API、安全管理器与访问控制器等多个方面对网络安全性进行了分析.着重分析了如何防止来自因特网的不安全代码对安全代码的访问(或者破坏)、保护可信任类库的边界、将代码归入可限定操作的保护域及代码签名和认证的过程.     

从MPEG-1到MPEG-21:创建一个可共用的多媒体基础架构

本文就MPEG的各个标准作了简要描述，从共用性的角度讨论了MPEG的现状及其发展方向。MPEG正在从呈现内容的标准走向一系列崭新的标准－ 交互地使用内容、正确地描述内容以及方便地传输内容。     

水体和土壤中矿物油的常用测量方法与仪器

较详细地评述了国内外测量水体和土壤中矿物油常用方法和仪器的现状，优缺点及发展趋势，包括：重量法、浊度法、气相色谱法、电阻法，热解法，紫外吸收光度法，荧光光度法，红外吸收光度法（非色散红外吸收光度法和红外分光光度法）。     

基于并行多串口的潜艇数据采集系统设计

针对目前部分主战潜艇作战系统数据采集需要,以及考虑潜艇空间狭小与节约设备成本,设计了一种基于并行多串口的潜艇数据采集系统。通过在实验室环境下的系统性能测试,表现为系统响应时间短,数据吞吐率与CPU使用率较低。由此证明该系统稳定、处理能力强,满足潜艇多点数据采集的要求,另外较小的系统开销也带来较强的系统可扩展性。     

基于局部标准差与显著图的模糊图像质量评价方法

为了有效地对模糊图像的质量进行评价,提出了基于局部标准差和显著图的无参考模糊图像质量评价方法。首先,针对待评价图像,利用高斯低通滤波器对其进行模糊化来构造参考图像。然后,利用图像的局部标准差和显著图两个特征在模糊化前后的变化情况,对原模糊图像的质量进行评价。最后分别在LIVE图像库和CSIQ图像库上对本文方法进行了验证,其中Pearson线性相关系数(PLCC)值分别达到了0.9315和0.9254,Spearman秩相关系数(SROCC)值分别达到了0.9258和0.8962。实验结果表明本文方法与当前公认性能优越的算法LPC-SI表现接近,且计算复杂度较低,耗时仅为其4.7%。