1) linear binary tree
线性二元树
1.
Several informal algorithms of fundamental operations and calculations on linear binary trees are proposed.
提出了二维和三维图像的线性二元树表示。
2) tree thread binary
引线二元树
3) Linear quadtree
线性四元树
1.
A gray image representation algorithm by using the direct triangle and rectangle non-symmetry and anti-packing model(NAM) is proposed after the algorithms of the direct triangle NAM(TNAM),the direct rectangle NAM(RNAM),and the linear quadtree were analyzed.
分析了三角形非对称递布局模型(NAM)、矩形NAM和线性四元树表示算法,借助于三角形和矩形布局问题的思想,提出了一种直接三角形和矩形NAM(TRNAM)的灰度图像表示算法。
2.
By comparing the proposed algorithm with the linear quadtree, the theoretical results show that the compression ratio of the former is muc.
理论分析表明,NOAS表示相对于线性四元树表示在压缩率方面更具优势。
3.
The theoretical and experimental results presented in this paper both show that the binary image representation method using NAM with triangles and rectangles can reduce the node numbers and the data storage much more effectively than the popular linear quadtree representation method,and therefore it is a better method to represent the binary image pattern.
理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法相比,三角形和矩形NAM表示方法能更有效地减少节点数和数据存储空间,是二值图像模式的一种良好的表示方法。
4) binary linear
二元线性
1.
Based on the regression analysis,binary linear regression equation related to fire and weather factors has been established.
应用回归分析,建立了火灾与气象因素的二元线性回归方程,给出了方程的剩余标准差,对方程的精度进行了检验。
5) Linear bintree
线性二叉树
6) binary nonlinear
二元非线性
1.
A binary nonlinear nonuniformity theoretical model for infrared imaging was present for th.
本文通过红外焦平面阵列探测器成像机理及其成像过程理论分析,推导了影响探测器响应及其非均匀性的主要因素,首次建立了红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型,通过实验测试及其统计分析验证了理论模型。
补充资料：双波长一元线性回归
分子式：
CAS号：
性质：是紫外—可见分光光度法的一种定量方法，适用于多组分混合物的含量测定，属于双波长法。在系数倍率法中A1-KA2=kCxL，其中A1、A2为λ1、λ2处混合样品吸收度，Cx为待测物浓度，L为光程，K为干扰组分掩蔽系数，k为工作曲线斜率。等式两端除以A2，可得y=kx+K，其中Y=Al/A2，x=CxL/A2。将由实验获得的多组数据输入计算机进行一元线性回归处理，从而选择最佳波长对，确定k及K，并建立浓度计算模型，进而求得待测组分含量。本法保留了系数倍率法测定点少，计算量小的特点，且不需设置多种阈值，仅以r的大小判断线性关系优劣。
CAS号：
性质：是紫外—可见分光光度法的一种定量方法，适用于多组分混合物的含量测定，属于双波长法。在系数倍率法中A1-KA2=kCxL，其中A1、A2为λ1、λ2处混合样品吸收度，Cx为待测物浓度，L为光程，K为干扰组分掩蔽系数，k为工作曲线斜率。等式两端除以A2，可得y=kx+K，其中Y=Al/A2，x=CxL/A2。将由实验获得的多组数据输入计算机进行一元线性回归处理，从而选择最佳波长对，确定k及K，并建立浓度计算模型，进而求得待测组分含量。本法保留了系数倍率法测定点少，计算量小的特点，且不需设置多种阈值，仅以r的大小判断线性关系优劣。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条