基于体素的形态学分析voxel-based morphometry (VBM),将结构磁共振图像分割为灰质,白质,脑脊液
2022-08-04 09:02:41 124.25MB 形态学分析voxel-based
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为探讨并定量化分析运动技能与速度、耐力、力量、柔韧等关系,运用量表测试法、数理统计法等方法,结合AMOS 7. 0构建的结构方程模型进行验证性因子分析,分析运动技能影响因素。研究认为,结构方程模型的df=173> 0,为过度识别模型,标准化系数值的绝对值为0. 257到0. 758,小于0. 95,并未存在标准差估计值过大的数值,模型并未发生违反估计现象。肌肉的伸展性和柔韧性、下肢爆发力、协调能力、心肺功能、肌肉耐力、背部肌肉、上肢肌肉力量、身体质量等与运动技能具有明显的相关性,其中心肺功能、肌肉耐力、背部肌肉的权重小于0. 4,协调能力与下肢爆发力的权重大于0. 6,肢肌肉力量、身体质量、肌肉的伸展性和柔韧性对篮球技能的权重大于0. 5,由此可见,身体素质对运动技能的影响表现为协调能力>下肢爆发力>上肢肌肉力量>身体质量>肌肉的伸展性和柔韧性>心肺功能>肌肉耐力>背部肌肉。
2022-07-05 10:19:14 1.01MB 身体素质 运动技能 结构方程
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2022-06-28 14:04:15 2.19MB 文档资料
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2022-06-27 09:04:03 2.54MB 文档资料
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2022-06-27 09:03:57 104KB 文档资料
多媒体实用技术-多媒体素材库.rar
2022-06-26 09:06:28 179.94MB 教学资料
针对现有结构直线段提取方法存在的效率低下或准确程度不足等问题, 提出了一种基于体素生长的点云结构直线段高效提取方法。首先, 对点云进行体素化剖分与平面分割, 并以体素为单位进行邻域判断, 实现对结构直线段分布区域的筛选; 然后, 采用基于体素的区域生长对结构直线段的分布区域进行分割; 最后, 依据结构线段分布区域的范围以及其所在平面的数学方程实现其提取和优化, 并进行精度评定。进行了实验测试, 利用多组点云数据验证了本方法的有效性, 利用对比实验验证了本方法的精度和高效性。实验结果显示: 相比现有方法, 该方法在效率上提高了10倍以上, 在精度上提高了0.25倍左右, 证明提出的方法可以准确高效地得到较为理想的点云结构直线段提取结果。
2022-06-20 16:28:02 14.05MB 测量 点云 平面 八叉树
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针对室内复杂的非结构化环境和机器人动态变化的服务任务,提出基于快速识读码(QR code)技术的室内环境空间认知手段.在双目视觉获得深度信息的前提下,基于DSmT证据理论构建信息不确定数学模型,形成描述体素占有/空闲概率的三维栅格地图.在构建三维地图的同时,利用粘贴在大物品上的基于QR code技术的人工物标,为环境中的大物品添加语义标签,并基于大物品的尺寸更新对应的体素占空值,形成含大物品功能属性和归属关系描述的三维栅格语义地图.通过实验与其它信息融合算法进行对比,并对人工物标的识读准确性进行分析,证明该方法的有效性和可行性.
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该代码主要对机载点云进行格网化组织处理,对车载与地基点云进行超体素组织处理;属于数据预处理,可以为后续构建八叉树、或者基于块为对象的处理奠定基础。具体的原理参考博客:https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/125014954?spm=1001.2014.3001.5502
2022-05-28 11:05:03 8KB 综合资源
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