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该论文研究了2017年大学生数学建模A题中关于CT系统标定成像的研究。

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简介:
本文采用MATLAB等工具,对提供的原始数据进行了详尽的分析与处理。具体而言,运用了反射投影算法、等比例转换法、Radon变换以及iradon变换,以期精确地恢复180次扫描所包含的信息和图形。针对问题一,借助Radon变换方法在MATLAB环境中,获得了该介质在以正方形托盘左上角作为原点的坐标系下,其位置分布图。随后,依据题设中提供的介质物体实际图像,建立以椭圆圆心为原点的直角坐标系,从而确定两个坐标系之间的比例关系。通过将位置信息与长度信息进行等比例变换,最终推导出旋转中心位于正方形托盘内的坐标为(-8.7755, 6.1697)。此外,请参考附件中的相关信息。

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客服
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  • 2017ACT
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    本文探讨了2017年大学生数学建模竞赛中的A题,即CT系统标定与成像问题。通过深入分析和模型构建,旨在优化CT系统的标定过程及提高图像质量。 本段落使用MATLAB 等工具对给定的数据进行分析处理,并采用反射投影算法、等比例转换法以及radon 变换和iradon 反变换技术来还原180次扫描信息及图形数据。针对问题一,我们运用radon 变换方法,在MATLAB 中获取介质在以正方形托盘左上角为原点的坐标系下的位置分布图,并根据题目提供的实际物体图像,建立以椭圆中心为直角坐标系原点的新坐标系统,进而确定两个坐标系统的比例关系。通过计算长度和位置的比例变换得出旋转中心在正方形托盘中的具体坐标(-8.7755, 6.1697)。
  • 2017竞赛A组试
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    2017年研究生数学建模竞赛A组试题涵盖了复杂多样的实际问题,旨在考察参赛者的数学建模能力、创新思维以及团队协作精神。 2017年研究生数学建模竞赛A组试题及数据集的官方资料。
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  • CT校准与
    优质
    本论文深入探讨了CT系统的参数校准技术及其对图像质量的影响,并建立了精确的成像数学模型,旨在提高医学影像诊断准确性。 这篇2017年的论文详细介绍了CT系统参数标定及成像的数学建模方法,内容非常全面且具有很高的参考价值。
  • 2017全国获奖.rar
    优质
    本资源包含2017年度全国研究生数学建模竞赛中获奖的所有论文,涵盖各类数学模型与应用实例,对参赛者及数学爱好者具有重要参考价值。 2017年全国研究生数学建模竞赛优秀论文合集仅包含获奖作品,并不包括原试题。如需查看原试题,请访问本博客其他资源页面或查阅官方发布的资料。
  • 2017全国竞赛优秀
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    本论文集收录了2017年度全国研究生数学建模竞赛中脱颖而出的优秀作品,涵盖了各领域的复杂问题解决策略和创新模型。每篇论文都代表了参赛者们深厚的专业知识、出色的分析能力和严谨的研究态度,为相关学科的发展提供了宝贵的见解与方法。 干货!2017年研究生数学建模优秀论文A题和D题分享。
  • 2018全国竞赛A获奖
    优质
    本论文为2018年全国研究生数学建模竞赛A题的获奖作品,深入探讨了复杂系统优化与仿真问题,提出了创新性的建模方法和算法解决方案。 2018年中国研究生数学建模大赛A题的若干篇优秀论文可以提供给你作为参考。希望这些资料能够帮助到你。
  • 竞赛目(2004-2017).zip
    优质
    该资源包含2004年至2017年间研究生数学建模竞赛的所有题目,适合参与数学建模比赛的学生及指导教师参考使用。 全国研究生数学建模竞赛的试题整理合集涵盖了2004年至2017年的题目,每年包含六道题。此压缩包包括历年真题,但不包含优秀论文。
  • 2017竞赛C组试
    优质
    2017年研究生数学建模竞赛C组试题是该年度赛事中的一套挑战性题目,专为参赛的研究生设计,旨在通过建立数学模型解决实际问题,促进学术交流和创新思维。 2017年研究生数学建模竞赛C组试题是面向研究生的一项年度赛事,旨在提升参赛者在数学应用、模型构建及数据分析等方面的能力。该比赛要求团队成员在限定时间内根据给定的实际问题利用数学工具建立模型,并通过计算与分析来解决问题。 A组的题目和数据集表明竞赛可能分为不同组别,每组有各自的题目及相关数据。这些数据是参与者进行建模的基础,形式多样,包括统计表格、图像及文本等,用于支撑模型验证和优化过程。 研究生数学建模的核心在于用数学语言描述实际问题的过程,这需要选择合适的数学结构、设定变量并定义关系等步骤。参赛者需具备高级的数学理论基础与研究能力。 C组试题及相关资源通常包含题目文档、数据文件、参考文献及以往优秀论文示例等内容,这些资料对于理解和解答竞赛问题至关重要。 在比赛中,参赛者应掌握以下关键知识点: 1. **数学理论**:包括微积分、线性代数、概率论和统计学等基础知识。 2. **编程技能**:熟练使用Python、Matlab或R等语言进行数据处理与模型求解。 3. **数据分析能力**:从复杂的数据中提取有价值的信息,运用统计方法完成描述性和推断性分析。 4. **模型选择及评估技巧**:根据问题特性挑选合适的算法,并利用AIC、BIC和交叉验证等手段评估模型的准确度。 5. **报告撰写技能**:清晰地展示建模流程,解释其合理性并讨论结果的有效性与局限性。 6. **团队合作精神**:高效的沟通协作能力能够显著提高工作效率。 通过此类竞赛活动,研究生们不仅提升了自身在数学和编程方面的技术实力,还学会了将理论知识应用于解决实际问题,并培养了科研创新及批判性思维的能力。
  • 2017D二等奖获奖
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    本简介展示了在2017年的研究生数学建模竞赛中,关于D题荣获二等奖的研究成果。该研究通过创新性模型和算法,在实际问题解决上取得了显著成就。 2017年中国研究生数学建模竞赛D题要求基于监控视频的前景目标提取。 对于一个不包含动态背景、摄像头稳定拍摄时间约为5秒的监控视频,需要构建一种能够有效提取前景目标(如人、车、动物等)的数学模型,并设计相应的求解方法,以达到类似图1的应用效果。附件2提供了一些符合此类特征的监控视频样本。 当监控摄像头发生晃动或偏移时,会导致视频出现短暂抖动现象。这种变化在短时间内可以近似视为线性仿射变换(如旋转、平移和尺度变化)。针对这种情况,如何有效提取前景目标是一个挑战。附件2中提供了一些符合此类特征的典型监控视频样本。