КОМПЛЕКС ДЛЯ ЛЮМИНЕСЦЕНТНОГО АНАЛИЗА МАКРО- И МИКРООБРАЗЦОВ В БЛИЖНЕМ ИНФРАКР...ITMO University
Описаны конструктивные особенности и технические параметры комплекса для характеризации люминесцентных параметров макро- и микрообразцов в ближнем инфракрасном диапазоне спектра. Наряду со стандартной 90°-схемой возбуждения и регистрации люминесценции используется микрофлуориметрическая техника. Проведено сравнение двух типов фотодиодов на основе InGaAs, обсуждаются особенности проведения измерений на примере регистрации спектров инфракрасной люминесценции квантовых точек PbS.
КОМПЛЕКС ДЛЯ ЛЮМИНЕСЦЕНТНОГО АНАЛИЗА МАКРО- И МИКРООБРАЗЦОВ В БЛИЖНЕМ ИНФРАКР...ITMO University
Описаны конструктивные особенности и технические параметры комплекса для характеризации люминесцентных параметров макро- и микрообразцов в ближнем инфракрасном диапазоне спектра. Наряду со стандартной 90°-схемой возбуждения и регистрации люминесценции используется микрофлуориметрическая техника. Проведено сравнение двух типов фотодиодов на основе InGaAs, обсуждаются особенности проведения измерений на примере регистрации спектров инфракрасной люминесценции квантовых точек PbS.
Выпускная квалификационная работа на тему: "Разработка программных средств оценки и адаптивной компенсации искажений в звуковых каналах передачи данных"
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОБРАБОТКЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО...Vladimir Bakhrushin
Application of statistical methods in analyzing the results fabrication control in semiconductor technology (in Russian)
Presentation of the report on International Conference "Information technologies at metallurgy and machine building", Dnipropetrovs'k, 2008
27faces is a tool that uses online audience measurement to provide information about viewers of digital signage networks, including the number of potential viewers, how long they watch, their gender and age. It can be installed on any computer and offers statistics in the cloud without needing to be purchased, just rented. It provides insights for marketing and merchandising experts using digital signage.
The document lists nominations for awards in 2012 in 7 categories: 1) Person of the Year, 2) Meeting of the Year, 3) Victory of the Year, 4) Innovation of the Year, 5) Presentation of the Year, 6) Opening of the Year, and 7) Inspiration. It then provides descriptions and photos for each category's nominees and past winners. The end suggests potential nominations for 2013, including Demino, Spring Smarty, a Trip to Hong Kong, DSPA, Seliger Summer School, a Schedule, Fall Smarty, and New Year's Eve on December 21st, 2013.
The document lists 10 categories for nominations in 2010: 1) Person of the Year, 2) Publication of the Year, 3) Discovery of the Year, 4) Fight Club, 5) Mobility, 6) Special Nomination for TC, 7) Special Nomination for RT, 8) Special Nomination for RF, 9) History, and 10) Inspiration. Each category provides brief descriptions of the nominees without announcing the winners.
The document proposes modified algorithms based on rank-order statistics and switching schemas for restoring digital images corrupted by salt-and-pepper noise and random valued impulse noise. It introduces the Modified Progressive Switching Median Filter (MPSM) which uses a noise detection step followed by a filtration procedure. For salt-and-pepper noise, MPSM achieves 1-2 dB higher PSNR than other filters. For random valued impulse noise, MPSM provides 0.5 dB higher PSNR than other algorithms.
The document presents a no-reference algorithm for assessing the quality of images compressed with JPEG2000. It describes how the algorithm analyzes statistical properties of wavelet coefficients to estimate quality without an original image for comparison. The algorithm was tested on a dataset of images compressed at different ratios and its estimates of quality showed high correlation with mean opinion scores from human subjects. The no-reference quality assessment method provides an important alternative to full-reference metrics for practical applications.
1. УЛУЧШЕНИЕ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ РАНГОВОЙ СТАТИСТИКИ Работу выполнил: Куйкин Д.К. Научный руководитель: Хрящев В.В. Ярославль, 2006
2.
3.
4.
5. Основой для выполнения дипломной работы послужили: 1. Статьи по обработке изображений Научного центра Нейрокомпьютеров под руководством Галушкина А.И. и Балухто А.Н. 2. Труды общества IEEE. Журнал IEEE Transaction on Image Processing. 3. Труды ежегодной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение». 4 . Дипломные работы Цветкова Михаила (2003 год) и Звонарева Павла (2005 год). АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРЫ
6.
7. МОДЕЛЬ ИМПУЛЬСНОГО ШУМА - значения пикселей зашумленного изображения - значения пикселей исходного изображения - плотность отрицательных импульсов - плотность положительных импульсов
8. КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ Пиковое отношение сигнал/шум Среднеквадратичная ошибка
![ЦЕЛЬ РАБОТЫ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)