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加权Voronoi Diagrams.zip

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简介：
本资料包介绍加权Voronoi图的概念、性质及其在空间分析和地理信息系统中的应用，包含算法实现与案例研究。 本程序用于计算Voronoi图，并能进行加权处理。只需输入权重和点的坐标即可获得加权Voronoi图。

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  • 加权Voronoi Diagrams.zip
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    本资料包介绍加权Voronoi图的概念、性质及其在空间分析和地理信息系统中的应用，包含算法实现与案例研究。 本程序用于计算Voronoi图，并能进行加权处理。只需输入权重和点的坐标即可获得加权Voronoi图。
     
  • 生成分区加权Voronoi图
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    本项目介绍了一种生成分区加权Voronoi图的方法，通过优化算法实现对空间的有效划分与分析。适用于地理信息系统、城市规划等领域。 基于生成元的扩张算法用于生成分区加权V图程序，这是一种栅格算法，并被认为是当前最优秀的分区加权图生成方法。
     
  • 基于Matlab的加权Voronoi算法
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    本研究采用MATLAB平台实现了一种改进的加权Voronoi图算法，以优化空间分割和提高计算效率。该方法在多个应用场景中展现出优越性能。 加权Voronoi生成算法是一种用于创建特定几何图形的数学方法，在空间划分中有广泛应用。该算法考虑了不同点之间的距离以及权重的影响，从而形成一系列多边形区域，每个区域内的任意一点到某个特定中心点的距离加上该点的权重之和小于等于到其他任何中心点的距离加权之和。这种方法在地理信息系统、计算机图形学等领域有着重要的应用价值。
     
  • PyMWV：Python中的乘法加权Voronoi图
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    PyMWV是一款基于Python开发的工具包，用于构建和分析乘法加权Voronoi图，支持高效的几何计算与图形可视化。 pymwv Python乘法加权Voronoi（图） 您好， 谢谢您对这段小代码的关注。 GDAL在过去几年中取得了长足发展，因此现在实现乘法加权Voronoi图非常容易，这与我攻读硕士学位时不同。 要求：python3-gdal 用法：python pymwv.py ogrDataSource SitesLayerName WeightAttribute OutpuLayerName 该程序将在同一ogrDataSource上创建一个新层。 我希望这段代码对您有用。
     
  • 带权重的Voronoi图
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    带权重的Voronoi图是一种几何结构，在该结构中，每个生成点具有不同的权重值，这些值影响到最近性度量，从而改变单元划分方式。它在地理信息系统、机器人路径规划等领域有广泛应用。 基于栅格算法，并以欧氏距离变换为基础，实现了点、线、面等任意图形的加权Voronoi图生成。相关研究发表在论文《计算几何》2012年第1期第25页的文章中。
     
  • 带权重的Voronoi图
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    带权重的Voronoi图是一种几何结构，它将平面上的点集划分为区域，每个区域内一点到给定点的距离最近，并赋予生成点不同的权重以改变划分规则。这种图在空间分割、网络设计等领域有着广泛的应用。 基于栅格算法，并以欧氏距离变换为基础，实现了点、线、面等任意图形的加权Voronoi图生成。相关研究发表在论文《计算机辅助设计与图形学学报》2012年第1期第25篇文章中。
     
  • voronoi-sphere.zip_3D_Abaqus_Voronoi_3D_Abaqus_3D_voronoi_Abaqus
    优质
    本资源包提供了三维Voronoi单元生成工具及Abaqus输入文件，适用于结构分析与材料建模，帮助用户快速构建复杂的几何模型。 3D Voronoi模型在Abaqus中的应用
     
  • Taylor加权_线阵泰勒加权_泰勒线阵_泰勒加权_Taylor
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    Taylor加权是一种信号处理技术，在声学领域中尤其重要。它通过调整线阵阵元间的权重，优化声音接收或发射的方向性及分辨率。此方法以数学家泰勒命名，广泛应用于扬声器系统、超声波检测和水下探测等领域，显著提升系统的性能与精度。 用于对线阵天线中的阵元激励进行泰勒加权。
     
  • IRWLS-SVR-code.rar_IRWLS_SVR_matlab_svr_加权向量机_迭代加权
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    此资源包包含用于实现支持向量回归（SVR）的MATLAB代码，采用迭代重加权最小二乘法(IRWLS)，适用于需要精确预测和处理非线性关系的研究及开发工作。 IRWLS-SVR是指基于迭代加权最小二乘法的支持向量机回归方法。
     
  • 三维Voronoi图
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    简介：三维Voronoi图是一种几何结构，它将空间分割为若干区域，每个区域内包含一个特定点，并且该区域内的任意位置都比其他点更接近这个特定点。这种图在计算机图形学、地理信息系统及科学计算等领域有着广泛的应用价值。 本段落介绍了一种基于一般图形Voronoi图的自动生成算法，并结合数字图像处理中的轮廓跟踪技术，使得该算法能够根据不同的生成元灵活地生成相应的Voronoi图。此算法使用VC（Visual C++）进行实现。