Ενδιάµεση Εξέταση CCD. l s. l o. Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. HMY 626 Επεξεργασία Εικόνας

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Ενδιάµεση Εξέταση CCD. l s. l o. Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. HMY 626 Επεξεργασία Εικόνας"

Transcript

1 HMY 66 Ενδιάµεση Εξέταση 1. Imaging with a micrscpe (16 An ptical micrscpe cnsists f tw lenses, a sample bjective and ne fr the eyepiece r camera(see figure 1. The entire setup can be viewed as ne ptical system similar t the examples seen in class. a. The ptical reslutin f the micrscpe is limited by the sample bjective. Fr a micrscpe perating at visible wavelengths (λ 550 nm with a sample bjective diameter D = 0.45 mm and a sample distance l = 0.5 mm, what is the ptical reslutin f the system? (4 b. Our CCD camera has pixel elements which are 8 µm squares with a µm gap between them. What shuld l s be t assure adequate sampling f the smallest visible features f the micrscpe? (4 c. If ur CCD camera is a 4 MPixel mdel (048 x 048 what is the size f the area n the sample which can be viewed with the micrscpe described in b? (4 d. Yu are pleased t see that yur micrscpe wrks despite the fact that in flurescence mde the system is a little nisy! A small sectin (00 x 00 f a sample image is seen belw (see figure. Can yu imprve the reslutin f the system further? Describe the steps yu wuld take t d s. (4 Απεικόνιση µε µικροσκόπιο (16 Ένα µικροσκόπιο αποτελείται από δύο φακούς, ένα κοντά για το δείγµα και ένα για το µάτι ή κάµερα (βλ. σχήµα 1. Ολόκληρη η συσκευή αποτελεί ένα οπτικό σύστηµα όπως και αυτά των παραδειγµάτων του µαθήµατος. a. Σε ένα οπτικό µικροσκόπιο η ευκρίνεια εξαρτάται από το φακό του δείγµατος. Αν το µικροσκόπιο µας χρησιµοποιεί ορατό φως (λ 550 nm µε ένα φακό διαµέτρου D = 0.45 mm και απόστασης από το δείγµα l = 0.5 mm, υπολογίστε την οπτική ευκρίνεια του µικροσκοπίου. (4 b. Η κάµερα αποτελείται από τετράγωνα στοιχεία µέγεθος 8 µm µε ενδιάµεσο διάστηµα µm. Ποια θα πρέπει να είναι η απόσταση l s ώστε τα µικρότερα ορατά, από το µικροσκόπιο, αντικείµενα να ψηφιοποιηθούν ικανοποιητικά; (4 c. Αν η κάµερα µας είναι 4 ΜPixel (048 x 048, πόσο µεγάλη περιοχή του δείγµατος θα είναι ορατή µέσα από το µικροσκόπιο του µέρους b; (4 d. Με χαρά ανακαλύπτετε ότι το µικροσκόποιο σας δουλεύει έστω και αν οι εικόνες φθορισµού περιέχουν κάποιο θόρυβο! Ένα µικρό µέρος µιας τέτοιας εικόνας (00 x 00 φαίνεται πιο κάτω (βλ. σχήµα. Μπορείτε να κάνετε κάτι ώστε να βελτιώσετε την ευκρίνεια αυτής της εικόνας; Περιγράψετε τα στάδια που µιας τέτοιας διαδικασίας. (4 D CCD l Σχήµα 1 l s Σχήµα 1

2 HMY 66 a. The ptical reslutin f the micrscpe is limited by the sample bjective, s we take int accunt l and D:.44λl.44(550 nm(0.5 mm d = = = 1.491µ m D (0.45 mm b. T assure adequate sampling f the smallest visible features we require pixels per d, s d s is 18µm. ds ls 18µ m ls M = = = ls = 6.04mm d l 1.491µ m 0.5mm c. We knw that the camera size is 048x(8µm+µm. Given M frm part b we can calculate 048( d FOV = = = 1.70mm M d s d. Prcess accrding t the fllwing steps: i. Average several images t imprve SNR in rder t apply decnvlutin. (In this case, averaging is prffered, as ppsed t filtering, since filtering usually reduces the reslutin. ii. Chse ne f the small green pints as an estimate f the degradatin functin iii. Use Weiner filtering r Cnstrained Least Squares filtering t imprve the image quality

3 HMY 66. Image Imprvement and Manipulatin I (38 An image is acquired as a single sht taken with a medical camera with a 1,5 sec x-ray expsure and is saved as an 8-bit grayscale. The nise is evident with a variance σ = 55. The maximum x-ray expsure a patient can receive is 8 sec. a. Given that the signal-t-nise ratin is defined as SNR = (Maximum Signal / (Nise variance what wuld be the maximum SNR we culd get frm this image? (3 b. Yu wuld like t imprve the SNR t at least 5 withut reducing image quality. What culd yu d t achieve that? Is it pssible given the safety cnstrain abve? (6 c. Yu can als reduce the nise by filtering. Which filter d yu believe wuld be the mst apprpriate t use fr each f the cases belw: i. Pepper nise, gd SNR, speed is mre imprtant than image quality ( ii. Salt & pepper nise, gd SNR, image quality is mre imprtant than speed ( iii. Gaussian and salt & pepper nise, very pr SNR ( d. The image has a histgram shwn in figure 1. Find a transfrm which wuld cnvert the image s histgram t the ne shwn in figure. (9 e. Describe the steps yu wuld take if yu wuld like t enhance the edges f the shapes in the image. (4 f. What wuld be the effect f 3 x 3 max filter n the image? (4 g. Wuld it make a difference if yu applied the max filter befre enhancing the edges in part e as ppsed t enhancing the edges and then applying it? Explain why. Hw wuld the edges be different in each case? (6 Βελτίωση και Ι (38 Μια εικόνα αποκτήθηκε από ιατρική κάµερα µε έκθεση 1,5 δευτερολέπτου σε ακτίνες Χ και αποθηκεύθηκε ως 8-bit κλίµακα του γκρίζου. Ο θόρυβος είναι εµφανής στην εικόνα, µε διακύµανση σ = 55. Ένας ασθενής δεν πρέπει εκτεθεί σε ακτίνες Χ πέραν των 8 δευτερολέπτων. a. Μια και ο λόγος σήµατος-θορύβου είναι SNR = (Μέγιστο Σήµα / ( ιακύµανση θορύβου, ποιος είναι ο µεγαλύτερος SNR που µπορεί να υπάρχει σε αυτή την εικόνα. (3 b. Θα θέλαµε να βελτιώσουµε τον SNR ώστε να γίνει τουλάχιστον 5, χωρίς όµως να αλλοιωθεί η ποιότητα της εικόνας. Πως µπορεί να γίνει αυτό; Είναι η µέθοδος αυτή εφικτή µε βάση το όριο ασφαλείας που περιγράφεται πιο πάνω; (6 c. Μπορούµε, επίσης, να µειώσουµε το θόρυβο µε φίλτρα. Ποιο φίλτρο είναι το πιο κατάλληλο για χρήση σε κάθε µια από τις πιο κάτω περιπτώσεις; i. Θόρυβος πιπέρι, καλό SNR, η ταχύτητα του αλγορίθµου είναι πιο σηµαντική από την ποιότητα της εικόνας ( ii. Θόρυβος αλάτι & πιπέρι, καλό SNR, η ποιότητα της εικόνας είναι πιο σηµαντική από την ταχύτητα του αλγορίθµου ( iii. Γκαουσιανός θόρυβος και θόρυβος αλάτι & πιπέρι, πολύ χαµηλό SNR ( d. Η εικόνα χαρακτηρίζεται από ένα ιστόγραµµα όπως φαίνεται στο Σχήµα 1. Βρέστε τον µετασχηµατισµό που θα αλλάξει το ιστόγραµµα της εικόνας σε αυτό του Σχήµατος. (9 e. Περιγράψετε τα στάδια που θα ακολουθήσετε για να ενισχύσετε τις αιχµές της εικόνας. (4 f. Ποιο θα ήταν το αποτέλεσµα ενός 3 x 3 φίλτρου µέγιστου πάνω στην εικόνα; (4 g. Θα υπάρχει διαφορά στο αποτέλεσµα αν το φίλτρο µέγιστου χρησιµοποιηθεί µετά από την ενίσχυση των αιχµών σε σύγκριση µε την περίπτωση όπου το φίλτρο εφαρµόζεται πρώτα και µετά γίνεται η ενίσχυση; Εξηγήστε γιατί. Ποιες θα ήταν οι διαφορές των αιχµών σε κάθε περίπτωση; (6 p r (r 4 p z (z 4 0 0,5 1 r 0 0,5 1 Σχήµα 1 Σχήµα z 3

4 HMY 66 a. The maximum signal in an 8bit image is SNR = = b. Average the images t reduce the nise 55N SNR = 5 N 5.39 N = 6 55 t = 1.5xN = 1.5x6 = 9sec The expsure time is t high. Therefre, averaging is nt an ptin given the safety cnstrains. c. Use the fllwing filters i. Max (faster than cntraharmnic althugh nt as gd ii. Cntra-harmnic x (fr best results, but slw iii. Adaptive median (fr very lw SNR r alpha trimmed (fr cmbinatin f nise types. d. Start by finding expressins fr p r (r and p z (z 16 r, 0 r < 0.5 4, z 0 r < 0.5 pr ( r = 8 16 r,0.5 r < 0.5 pz ( z = 4 4 z,0.5 r < 1 0, 0.5 r < 1 r p ( w dw = p ( w dw r 0 0 z z = z = r < = = < (Nte: nly psitive and values <1 are allwed fr z 8r z, 0 r 0.5 8r 8r = z z = 4r 4 r, 0.5 r < z z z 0, 0.5 r 1 e. Prcess accrding t the fllwing steps: i. High bst filtering: gxy (, = Af( xy, f( xy, ii. Cntrast enhancement f. The effects f a 3x3 max filter are Reduces pepper nise Thickens areas f high intensity g. Yes. The ax filter is nt a linear filter The edges wuld be shifted because f thickening due t the max filter. 4

5 HMY Image Imprvement and Manipulatin II (3 An image suffers frm peridic sinusidal nise f the frm nxy (, = cs(π ux + πvy a. Write an expressin fr the resulting image as a functin f the riginal scene and the nise. (3 b. What d yu expect the Furier transfrm f this image t lk like? ( c. What wuld be the ptimal filter t remve the nise? Draw this filter indicating n the graph imprtant parameters such as lcatin(s f the peak(s and width(s. (3 A different image suffers frm nn-unifrm illuminatin. The illuminatin has the frm cs( πux lxy (, = e d. Write an expressin fr the resulting image as a functin f the riginal scene and the illuminatin. (3 e. What type f filter wuld be best suited fr remving the effect f this nn-unifrm illuminatin. Draw this filter indicating n the graph imprtant parameters such as lcatin(s f the peak(s and width(s. Shw yur wrk and calculatins. (8 The degradatin functin f a micrscpe is apprximately a Gaussian with standard deviatin ptical reslutin σ = ln( f. What is the width f the Furier transfrm f this degradatin functin? (4 Βελτίωση και ΙI (3 Μια εικόνα παρουσιάζει πρόβληµα περιοδικού θορύβου, της µορφής nxy (, = cs(π ux + πvy a. Γράψετε τη εξίσωση που περιγράφει την τελική εικόνα σαν συνάρτηση του αρχικού τοπίου και του θορύβου. (3 b. Τι περιµένετε να δείτε στο µετασχηµατισµό Φουριέ της εικόνας αυτής; ( c. Ποιο θα ήταν το βέλτιστο φίλτρο για την αφαίρεση αυτού του θορύβου από την εικόνα; Σχεδιάστε το φίλτρο δείχνοντας στην γραφική παράσταση σηµαντικές παραµέτρους του φίλτρου, όπως την/τις θέση/εις και το/τα πλάτος/η της/των κορυφής/ών. (3 Μια άλλη εικόνα παρουσιάζει πρόβληµα λόγω ανιοµοιόµορφου φωτισµού. Ο φωτισµός αυτός έχει τη µορφή: cs( πux lxy (, = e d. Γράψετε τη εξίσωση που περιγράφει την τελική εικόνα σαν συνάρτηση του αρχικού τοπίου και του ανοµιοόµορφου φωτισµού. (3 e. Ποιο θα ήταν το βέλτιστο φίλτρο για την αφαίρεση της επίδρασης αυτού του φωτισµού από την εικόνα; Σχεδιάστε το φίλτρο δείχνοντας στην γραφική παράσταση σηµαντικές παραµέτρους του φίλτρου, όπως την/τις θέση/εις και το/τα πλάτος/η της/των κορυφής/ών. είξετε την µέθοδο και τους υπολογισµούς που θα χρησιµοποιήσετε. (8 Ένα µικροσκόπιο χαρακτηρίζεται από µια συνάρτηση αλλοίωσης µε Γκαουσιανή µορφή και τυπική απόκλιση: ptical reslutin σ = ln( f. Ποια είναι η τυπική απόκλιση του µετασχηµατισµού Φουριέ αυτής της συνάρτησης; (4 5

6 HMY 66 g( x, y = f( x, y + n( x, y = f( x, y + cs(π u x+ πv y a. 0 0 G( u, v = F( u, v + N( u, v = F( u, v δ ( u+ Mu, v+ Mv δ ( u Mu, v Mv b It will lk like the Furier transfrm f the riginal scene, f(x,y, with tw delta functins in the lwer left and the tp right quadrants. v (u 0,v 0 u (-u 0,-v 0 c. Gaussian ntch reject filter Peak lcatins: (u 0, v 0 and (-u 0, -v 0 and width D=1 (nt critical in this case π 0 d. g( x, y = f( x, y l( x, y = f( x, y e cs( ux e. Hmmrphic Filtering [ ] [ ] cs( πux 0 z( x, y = ln g( x, y = ln f( x, y + ln e = ln [ f( x, y ] + cs( πu0x { [ ]} Z( u, v =I ln f( x, y δ( u+ Mu, v δ( u Mu, v v 0 0 (-u 0,0 (u 0,0 u Gaussian ntch reject filter Peak lcatins: (u 0, 0 and (-u 0, 0 and width D=1 (nt critical in this case f. f(x,y and F(u,v are bth Gaussian f( x, y = e D σ1 1 σ D π σ1 D σ 1 πσ1 Fuv (, = πσ e = e πσ = ln( σ = σ = = 4πσ πσ π ptical reslutin 1 1 6

7 HMY Gemetric Transfrmatins (7 Write the gemetric transfrmatin which wuld cnvert the flag n the left t the waving flag n the right, as in the fllwing figure. Assume the wave is a sinusidal. Γεωµετρικοί Μετασχηµατισµοί (7 Γράψετε τον γεωµετρικό µετασχηµατισµό ο οποίος θα µετατρέψει την σηµαία, στα αριστερά, σε µια κυµατίζουσα σηµαία, όπως στα δεξιά, του πιο κάτω σχήµατος. Θεωρήστε ότι ο κυµατισµός είναι ηµιτονοειδής. (1,1 (1,1 p r (M,N q (M+M/5,N s s = q M M π r = p+ cs ( q T N where T = 3 7

8 HMY Clr (16 Figure 1 belw shws the RGB and the HSI clr crdinate systems. In each case, an image (I cnsists f three subimages, (R,G,B and (H,S,I respectively. a. In a clr image we wuld like t remve all pixels that are levels f gray frm black t white. Chse the clr system mst cnvenient and write the cnditin which all thse pixels fulfill. (6 b. We wuld like t smth the image in figure (left, clr values in RGB using a 3 x 3 mean filter. Wuld the results be different if we apply the filter t each image in the RGB system as cmpared t applying the filter t each image in the HSI system? What wuld be the resulting values in the regins identified the figure as 1-7 fr each case (RGB and HSI and what wuld be their clr? (Nte: regins 4-7 are the areas where the filter verlaps with bth neighbring regins. (10 Χρώµα Το Σχήµα 1 δείχνει τις συντεταγµένες στα συστήµατα χρωµάτων RGB και HSI. Και στις δύο περιπτώσεις, µια έγχρωµη εικόνα αποτελείται από 3 υποεικόνες, (R,G,B και (H,S,I αντίστοιχα. a. Από µια έγχρωµη εικόνα, θέλουµε να αφαιρέσουµε όλα τα εικονοστοιχεία που έχουν τιµές γκρίζου, από το µαύρο µέχρι και το άσπρο. ιαλέξετε σε ποιο σύστηµα αυτό µπορεί να γίνει ευκολότερα και γράψετε την συνθήκη την οποία θα τηρούν όλα αυτά τα εικονοστοιχεία. (6 b. Θέλουµε να αµβλύνουµε την εικόνα του σχήµατος (αριστερά, τιµές χρωµάτων σε RGB µε ένα 3 x 3 φίλτρο µέσου όρου. Αν εφαρµόσουµε το φίλτρο στις υποεικόνες του συστήµατος RGB θα είναι το αποτέλεσµα διαφορετικό από το να εφαρµόσουµε το φίλτρο στις υποεικόνες του συστήµατος HSI? Ποιες τιµές θα πάρουν οι περιοχές που αναγράφονται στο σχήµα ως 1-7 σε κάθε περίπτωση (τόσο στο RGB όσο και στο HSI και ποιο θα είναι το χρώµατα τους; (Σηµείωση: Οι περιοχές 4-7 είναι εκείνες όπου το φίλτρο επικαλύπτει και µε τις δύο γειτονικές περιοχές. (10 Σχήµα 1 (1,0,0 (0,1, (0,1,0 (0,0,1 3 7 Σχήµα 8

9 HMY 66 a. It is easier t d this in HSI. Remve all pixels where s s min If s min = 0, then we will remve nly pure gray scale values. Otherwise, we can chse an apprpriate s min. In the RGB system we wuld have t cmpare the values f all three subimages. b. The results are similar but nt exactly the same. See the fllwing tables and figures. Regins 4-7 are lighter, relative t regins 1-3, after filtering the HSI cmpnents as ppsed t filtering the RGB cmpnents R G B Clr Red Green Blue 4 /3 1/3 0 Dark range 5 1/3 /3 0 Dark green-yellw 6 0 /3 1/3 Dark cyan-green 7 0 1/3 /3 Dark blue-cyan H S I Clr R G B 0 1 1/3 Red /3 1 1/3 Green Cnvert t RGB /3 1 1/3 Blue /9 1 1/3 Orange 1 /3 0 /9 1 1/3 Green-yellw / /9 1 1/3 Cyan-green 0 1 /3 5/9 1 1/3 Blue-cyan 0 /3 1 9

2 2 2 The correct formula for the cosine of the sum of two angles is given by the following theorem.

2 2 2 The correct formula for the cosine of the sum of two angles is given by the following theorem. 5 TRIGONOMETRIC FORMULAS FOR SUMS AND DIFFERENCES The fundamental trignmetric identities cnsidered earlier express relatinships amng trignmetric functins f a single variable In this sectin we develp trignmetric

Διαβάστε περισσότερα

2 2 2 The correct formula for the cosine of the sum of two angles is given by the following theorem.

2 2 2 The correct formula for the cosine of the sum of two angles is given by the following theorem. 5 TRIGONOMETRIC FORMULAS FOR SUMS AND DIFFERENCES The fundamental trignmetric identities cnsidered earlier express relatinships amng trignmetric functins f a single variable In this sectin we develp trignmetric

Διαβάστε περισσότερα

Digital Image Processing

Digital Image Processing Digital Image Processing Αποκατάσταση εικόνας Αφαίρεση Θορύβου Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Αποκατάσταση

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο

Διαβάστε περισσότερα

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1) 84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this

Διαβάστε περισσότερα

Class 03 Systems modelling

Class 03 Systems modelling Class 03 Systems mdelling Systems mdelling input utput spring / mass / damper Systems mdelling spring / mass / damper Systems mdelling spring / mass / damper applied frce displacement input utput Systems

Διαβάστε περισσότερα

Τελική Εξέταση =1 = 0. a b c. Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. HMY 626 Επεξεργασία Εικόνας

Τελική Εξέταση =1 = 0. a b c. Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. HMY 626 Επεξεργασία Εικόνας Τελική Εξέταση. Logic Operations () In the grid areas provided below, draw the results of the following binary operations a. NOT(NOT() OR ) (4) b. ( OR ) XOR ( ND ) (4) c. (( ND ) XOR ) XOR (NOT()) (4)

Διαβάστε περισσότερα

Section 8.3 Trigonometric Equations

Section 8.3 Trigonometric Equations 99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.

Διαβάστε περισσότερα

EE512: Error Control Coding

EE512: Error Control Coding EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3

Διαβάστε περισσότερα

CE 530 Molecular Simulation

CE 530 Molecular Simulation C 53 olecular Siulation Lecture Histogra Reweighting ethods David. Kofke Departent of Cheical ngineering SUNY uffalo kofke@eng.buffalo.edu Histogra Reweighting ethod to cobine results taken at different

Διαβάστε περισσότερα

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required) Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts

Διαβάστε περισσότερα

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ενότητα 3 : Αποκατάσταση εικόνας (Image Restoration) Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Η/ΥΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β 3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS Page Theorem cos(αβ cos α cos β -sin α cos(α-β cos α cos β sin α NOTE: cos(αβ cos α cos β cos(α-β cos α -cos β Proof of cos(α-β cos α cos β sin α Let s use a unit circle

Διαβάστε περισσότερα

Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΕΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τομέας Υδατικών Πόρων και Περιβάλλοντος Εύα- Στυλιανή Στείρου Διερεύνηση και αξιολόγηση μεθόδων ομογενοποίησης υδροκλιματικών δεδομένων ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 12: PERIMETER, AREA, CIRCUMFERENCE, AND 12.1 INTRODUCTION TO GEOMETRIC 12.2 PERIMETER: SQUARES, RECTANGLES,

CHAPTER 12: PERIMETER, AREA, CIRCUMFERENCE, AND 12.1 INTRODUCTION TO GEOMETRIC 12.2 PERIMETER: SQUARES, RECTANGLES, CHAPTER : PERIMETER, AREA, CIRCUMFERENCE, AND SIGNED FRACTIONS. INTRODUCTION TO GEOMETRIC MEASUREMENTS p. -3. PERIMETER: SQUARES, RECTANGLES, TRIANGLES p. 4-5.3 AREA: SQUARES, RECTANGLES, TRIANGLES p.

Διαβάστε περισσότερα

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R + Chapter 3. Fuzzy Arithmetic 3- Fuzzy arithmetic: ~Addition(+) and subtraction (-): Let A = [a and B = [b, b in R If x [a and y [b, b than x+y [a +b +b Symbolically,we write A(+)B = [a (+)[b, b = [a +b

Διαβάστε περισσότερα

Homework 3 Solutions

Homework 3 Solutions Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For

Διαβάστε περισσότερα

[1] P Q. Fig. 3.1

[1] P Q. Fig. 3.1 1 (a) Define resistance....... [1] (b) The smallest conductor within a computer processing chip can be represented as a rectangular block that is one atom high, four atoms wide and twenty atoms long. One

Διαβάστε περισσότερα

1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα

1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα IPHO_42_2011_EXP1.DO Experimental ompetition: 14 July 2011 Problem 1 Page 1 of 5 1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα Για ένα πυκνωτή χωρητικότητας ο οποίος είναι μέρος

Διαβάστε περισσότερα

5.4 The Poisson Distribution.

5.4 The Poisson Distribution. The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable

Διαβάστε περισσότερα

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch: HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying

Διαβάστε περισσότερα

2 Composition. Invertible Mappings

2 Composition. Invertible Mappings Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται

Διαβάστε περισσότερα

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :

Διαβάστε περισσότερα

b. Use the parametrization from (a) to compute the area of S a as S a ds. Be sure to substitute for ds!

b. Use the parametrization from (a) to compute the area of S a as S a ds. Be sure to substitute for ds! MTH U341 urface Integrals, tokes theorem, the divergence theorem To be turned in Wed., Dec. 1. 1. Let be the sphere of radius a, x 2 + y 2 + z 2 a 2. a. Use spherical coordinates (with ρ a) to parametrize.

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή

Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδηµαϊκό έτος 2011-12 Εαρινό Εξάµηνο Ενδιάµεση Εξέταση 1 Παρασκευή 17 Φεβρουαρίου

Διαβάστε περισσότερα

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry

Διαβάστε περισσότερα

Numerical Analysis FMN011

Numerical Analysis FMN011 Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =

Διαβάστε περισσότερα

Areas and Lengths in Polar Coordinates

Areas and Lengths in Polar Coordinates Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the

Διαβάστε περισσότερα

the total number of electrons passing through the lamp.

the total number of electrons passing through the lamp. 1. A 12 V 36 W lamp is lit to normal brightness using a 12 V car battery of negligible internal resistance. The lamp is switched on for one hour (3600 s). For the time of 1 hour, calculate (i) the energy

Διαβάστε περισσότερα

C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions

C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions Paul Liu November 15, 2007 Note that these are sample solutions only; in many cases there were many acceptable answers. 1 Reynolds Problem 10.1 1.1 Normal-order

Διαβάστε περισσότερα

Areas and Lengths in Polar Coordinates

Areas and Lengths in Polar Coordinates Kiryl Tsishchanka Areas and Lengths in Polar Coordinates In this section we develop the formula for the area of a region whose boundary is given by a polar equation. We need to use the formula for the

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Οπτικά Σήματα Ν. Μ. Σγούρος (sgouros@unipi.gr) Φάσμα του Φωτός Το Ανθρώπινο Μάτι Οπτικό Ερέθισμα Σχηματισμός Εικόνων Camera Obscura Pinhole Approximation Ιδανικός Υπολογισμός Βάθους

Διαβάστε περισσότερα

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ "ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ ΥΓΕΙΑΣ "

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΑΛΑΜΑΤΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΟΝΑΔΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ "ΠΟΛΥΚΡΙΤΗΡΙΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΗΣ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΤΗΡΙΟΥ ΣΥΜΒΟΛΑΙΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Section 9.2 Polar Equations and Graphs

Section 9.2 Polar Equations and Graphs 180 Section 9. Polar Equations and Graphs In this section, we will be graphing polar equations on a polar grid. In the first few examples, we will write the polar equation in rectangular form to help identify

Διαβάστε περισσότερα

Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1

Main source: Discrete-time systems and computer control by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a

Διαβάστε περισσότερα

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- ----------------- Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin

Διαβάστε περισσότερα

Section 7.6 Double and Half Angle Formulas

Section 7.6 Double and Half Angle Formulas 09 Section 7. Double and Half Angle Fmulas To derive the double-angles fmulas, we will use the sum of two angles fmulas that we developed in the last section. We will let α θ and β θ: cos(θ) cos(θ + θ)

Διαβάστε περισσότερα

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Silvio Capobianco Exercise 1.7 Let H(n) = J(n + 1) J(n). Equation (1.8) tells us that H(2n) = 2, and H(2n+1) = J(2n+2) J(2n+1) = (2J(n+1) 1) (2J(n)+1)

Διαβάστε περισσότερα

Problem Set 3: Solutions

Problem Set 3: Solutions CMPSCI 69GG Applied Information Theory Fall 006 Problem Set 3: Solutions. [Cover and Thomas 7.] a Define the following notation, C I p xx; Y max X; Y C I p xx; Ỹ max I X; Ỹ We would like to show that C

Διαβάστε περισσότερα

The Simply Typed Lambda Calculus

The Simply Typed Lambda Calculus Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and

Διαβάστε περισσότερα

Finite Field Problems: Solutions

Finite Field Problems: Solutions Finite Field Problems: Solutions 1. Let f = x 2 +1 Z 11 [x] and let F = Z 11 [x]/(f), a field. Let Solution: F =11 2 = 121, so F = 121 1 = 120. The possible orders are the divisors of 120. Solution: The

Διαβάστε περισσότερα

Practice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1

Practice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1 Conceptual Questions. State a Basic identity and then verify it. a) Identity: Solution: One identity is cscθ) = sinθ) Practice Exam b) Verification: Solution: Given the point of intersection x, y) of the

Διαβάστε περισσότερα

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates swapnizzle 03-03- :5:43 We begin by recognizing the familiar conversion from rectangular to spherical coordinates (note that φ is used

Διαβάστε περισσότερα

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ. Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action

Διαβάστε περισσότερα

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth

Διαβάστε περισσότερα

Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου

Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου Παραγωγή ήχου από ψάρια που υέρουν νηκτική κύστη: Παραμετρική ανάλυση του μοντέλου Σππξίδσλ Κνπδνύπεο Τκήκα Μνπζηθήο Τερλνινγίαο θαη Αθνπζηηθήο, Τ.Δ.Ι. Κξήηεο skuz@staff.teicrete.gr Παλαγηώηεο Παπαδάθεο

Διαβάστε περισσότερα

Αξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Σπίγγος Γεώργιος

Αξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Σπίγγος Γεώργιος ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ-ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ Αξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8  questions or comments to Dan Fetter 1 Eon : Fall 8 Suggested Solutions to Problem Set 8 Email questions or omments to Dan Fetter Problem. Let X be a salar with density f(x, θ) (θx + θ) [ x ] with θ. (a) Find the most powerful level α test

Διαβάστε περισσότερα

Σύγχρονο Ηλεκτρονικό Μικροσκόπιο Διέλευσης. Transition Electron Microscopy TEM

Σύγχρονο Ηλεκτρονικό Μικροσκόπιο Διέλευσης. Transition Electron Microscopy TEM Σύγχρονο Ηλεκτρονικό Μικροσκόπιο Διέλευσης Ανατομία ΤΕΜ Silicon wafer The transmission electron microscope (TEM) provides the user with advantages over the light microscope (LM) in three key areas: Resolution

Διαβάστε περισσότερα

(1) Describe the process by which mercury atoms become excited in a fluorescent tube (3)

(1) Describe the process by which mercury atoms become excited in a fluorescent tube (3) Q1. (a) A fluorescent tube is filled with mercury vapour at low pressure. In order to emit electromagnetic radiation the mercury atoms must first be excited. (i) What is meant by an excited atom? (1) (ii)

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =

Διαβάστε περισσότερα

Fractional Colorings and Zykov Products of graphs

Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is

Διαβάστε περισσότερα

HISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? What is the 50 th percentile for the cigarette histogram?

HISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? What is the 50 th percentile for the cigarette histogram? HISTOGRAMS AND PERCENTILES What is the 25 th percentile of a histogram? The point on the horizontal axis such that of the area under the histogram lies to the left of that point (and to the right) What

Διαβάστε περισσότερα

1. Πόσοι αριθμοί μικρότεροι του διαιρούνται με όλους τους μονοψήφιους αριθμούς;

1. Πόσοι αριθμοί μικρότεροι του διαιρούνται με όλους τους μονοψήφιους αριθμούς; ΚΥΠΡΙΚΗ ΜΘΗΜΤΙΚΗ ΤΙΡΙ ΠΡΧΙΚΟΣ ΙΩΝΙΣΜΟΣ 7//2009 ΩΡ 0:00-2:00 ΟΗΙΣ. Να λύσετε όλα τα θέματα. Κάθε θέμα βαθμολογείται με 0 μονάδες. 2. Να γράφετε με μπλε ή μαύρο μελάνι (επιτρέπεται η χρήση μολυβιού για τα

Διαβάστε περισσότερα

10.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response)

10.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response) Lecture Notes on Control Systems/D. Ghose/0 57 0.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response) Consider the second order system a ÿ + a ẏ + a 0 y = b 0 r So, Y (s) R(s) = b 0 a s + a s + a

Διαβάστε περισσότερα

Calculating the propagation delay of coaxial cable

Calculating the propagation delay of coaxial cable Your source for quality GNSS Networking Solutions and Design Services! Page 1 of 5 Calculating the propagation delay of coaxial cable The delay of a cable or velocity factor is determined by the dielectric

Διαβάστε περισσότερα

CRASH COURSE IN PRECALCULUS

CRASH COURSE IN PRECALCULUS CRASH COURSE IN PRECALCULUS Shiah-Sen Wang The graphs are prepared by Chien-Lun Lai Based on : Precalculus: Mathematics for Calculus by J. Stuwart, L. Redin & S. Watson, 6th edition, 01, Brooks/Cole Chapter

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 7η: Consumer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Τέλος Ενότητας Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί

Διαβάστε περισσότερα

Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης

Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ, ΤΜΗΜΑ Ι ΑΚΤΙΚΗΣ ΤΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΨΣ 50: ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ακαδηµαϊκό Έτος 005 006, Χειµερινό Εξάµηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΤΕΛΙΚΗ ΕΞΕΤΑΣΗ Η εξέταση

Διαβάστε περισσότερα

Right Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door

Right Rear Door. Let's now finish the door hinge saga with the right rear door Right Rear Door Let's now finish the door hinge saga with the right rear door You may have been already guessed my steps, so there is not much to describe in detail. Old upper one file:///c /Documents

Διαβάστε περισσότερα

Example of the Baum-Welch Algorithm

Example of the Baum-Welch Algorithm Example of the Baum-Welch Algorithm Larry Moss Q520, Spring 2008 1 Our corpus c We start with a very simple corpus. We take the set Y of unanalyzed words to be {ABBA, BAB}, and c to be given by c(abba)

Διαβάστε περισσότερα

Second Order Partial Differential Equations

Second Order Partial Differential Equations Chapter 7 Second Order Partial Differential Equations 7.1 Introduction A second order linear PDE in two independent variables (x, y Ω can be written as A(x, y u x + B(x, y u xy + C(x, y u u u + D(x, y

Διαβάστε περισσότερα

Probability and Random Processes (Part II)

Probability and Random Processes (Part II) Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation

Διαβάστε περισσότερα

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i. Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x

Διαβάστε περισσότερα

( ) 2 and compare to M.

( ) 2 and compare to M. Problems and Solutions for Section 4.2 4.9 through 4.33) 4.9 Calculate the square root of the matrix 3!0 M!0 8 Hint: Let M / 2 a!b ; calculate M / 2!b c ) 2 and compare to M. Solution: Given: 3!0 M!0 8

Διαβάστε περισσότερα

Solutions to Exercise Sheet 5

Solutions to Exercise Sheet 5 Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X

Διαβάστε περισσότερα

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET

Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical

Διαβάστε περισσότερα

Matrices and Determinants

Matrices and Determinants Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z

Διαβάστε περισσότερα

Example Sheet 3 Solutions

Example Sheet 3 Solutions Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note

Διαβάστε περισσότερα

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1 Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος 205 ιδάσκων : Α. Μουχτάρης Τριτη Σειρά Ασκήσεων Λύσεις Ασκηση 3. 5.2 (a) From the Wiener-Hopf equation we have:

Διαβάστε περισσότερα

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013 Notes on Average Scattering imes and Hall Factors Jesse Maassen and Mar Lundstrom Purdue University November 5, 13 I. Introduction 1 II. Solution of the BE 1 III. Exercises: Woring out average scattering

Διαβάστε περισσότερα

Partial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013

Partial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013 The boundary element method March 26, 203 Introduction and notation The problem: u = f in D R d u = ϕ in Γ D u n = g on Γ N, where D = Γ D Γ N, Γ D Γ N = (possibly, Γ D = [Neumann problem] or Γ N = [Dirichlet

Διαβάστε περισσότερα

ST5224: Advanced Statistical Theory II

ST5224: Advanced Statistical Theory II ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΤΙΚΗ ΜΙΚΡΟΣΚΟΠΙΑ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΤΙΚΗ ΜΙΚΡΟΣΚΟΠΙΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΤΙΚΗ ΜΙΚΡΟΣΚΟΠΙΑ 1. Το Μικροσκόπιο Το μικροσκόπιο είναι όργανο, σχεδιασμένο να δημιουργεί μεγεθυμένες εικόνες μικρών αντικειμένων, να διαχωρίζει λεπτομέρειες της εικόνας

Διαβάστε περισσότερα

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science. Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist

Διαβάστε περισσότερα

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider

Διαβάστε περισσότερα

University of Cyprus. Σχεδιασμός Οπτικών Συστημάτων (Απεικόνιση) ό

University of Cyprus. Σχεδιασμός Οπτικών Συστημάτων (Απεικόνιση) ό University o Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics Σχεδιασμός Οπτικών Συστημάτων (Απεικόνιση) ό Φακοί για Απεικόνιση Δημιουργία εικόνας με ένα φακό Ιδανικός (Ideal) λεπτός (thin) φακός 1 1 1 = +

Διαβάστε περισσότερα

Mean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O

Mean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.

Διαβάστε περισσότερα

Homework for 1/27 Due 2/5

Homework for 1/27 Due 2/5 Name: ID: Homework for /7 Due /5. [ 8-3] I Example D of Sectio 8.4, the pdf of the populatio distributio is + αx x f(x α) =, α, otherwise ad the method of momets estimate was foud to be ˆα = 3X (where

Διαβάστε περισσότερα

Ποιότητα Ακτινοδιαγνωστικής Εικόνας

Ποιότητα Ακτινοδιαγνωστικής Εικόνας Ποιότητα Ακτινοδιαγνωστικής Εικόνας Γ. Παναγιωτάκης Ε. Κωσταρίδου Εργαστήριο Ιατρικής Φυσικής Τµήµα Ιατρικής, Πανεπιστήµιο Πατρών Περιεχόµενα µαθήµατος Φυσικό υπόβαθρο της ιατρικής απεικόνισης µε ακτίνες

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας

Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας ιδάσκων: Αναγνωστόπουλος Χρήστος Βασικά στοιχεία εικονοστοιχείου (pixel) Φυσική λειτουργία όρασης Χηµική και ψηφιακή σύλληψη (Κλασσικές και ψηφιακές φωτογραφικές µηχανές)

Διαβάστε περισσότερα

Strain gauge and rosettes

Strain gauge and rosettes Strain gauge and rosettes Introduction A strain gauge is a device which is used to measure strain (deformation) on an object subjected to forces. Strain can be measured using various types of devices classified

Διαβάστε περισσότερα

Introduction to IP Cores

Introduction to IP Cores Introduction to IP Cores Part 1: Digital Design -- Using IP Cores to Simplify Design Στον κόσµο του ψηφιακού σχεδίου, µπορούµε να χρησιµοποιήσουµε τις γλώσσες περιγραφής υλικού για να περιγράψουµε σύνθετες

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο ADICV2. Image filtering. Κώστας Μαριάς

Εργαστήριο ADICV2. Image filtering. Κώστας Μαριάς Εργαστήριο ADICV2 Image filtering Κώστας Μαριάς Image Filtering ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2 Matlab Σκοπός εργαστηρίου Θα φτιάξουμε ένα ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean FILTER) σε matlab Στη συνέχεια θα

Διαβάστε περισσότερα

Durbin-Levinson recursive method

Durbin-Levinson recursive method Durbin-Levinson recursive method A recursive method for computing ϕ n is useful because it avoids inverting large matrices; when new data are acquired, one can update predictions, instead of starting again

Διαβάστε περισσότερα

Homework 8 Model Solution Section

Homework 8 Model Solution Section MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx

Διαβάστε περισσότερα

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206

Διαβάστε περισσότερα

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq. 6.1. Dirac Equation Ref: M.Kaku, Quantum Field Theory, Oxford Univ Press (1993) η μν = η μν = diag(1, -1, -1, -1) p 0 = p 0 p = p i = -p i p μ p μ = p 0 p 0 + p i p i = E c 2 - p 2 = (m c) 2 H = c p 2

Διαβάστε περισσότερα

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/2006

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/2006 ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 11/3/26 Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι το 1 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΜΕ ΧΡΗΣΗ MATLAB ΑΘΑΝΑΣΙΑ ΚΟΛΟΒΟΥ (Ε.Τ.Ε.Π.) 2012 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ο σκοπός αυτού

Διαβάστε περισσότερα

Potential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11

Potential Dividers. 46 minutes. 46 marks. Page 1 of 11 Potential Dividers 46 minutes 46 marks Page 1 of 11 Q1. In the circuit shown in the figure below, the battery, of negligible internal resistance, has an emf of 30 V. The pd across the lamp is 6.0 V and

Διαβάστε περισσότερα

Ιατρική Πληροφορική. Δρ. Π. ΑΣΒΕΣΤΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε.

Ιατρική Πληροφορική. Δρ. Π. ΑΣΒΕΣΤΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε. Ιατρική Πληροφορική Δρ. Π. ΑΣΒΕΣΤΑΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε. Οι διάφορες τεχνικές απεικόνισης (imaging modalities) της ανθρώπινης ανατομίας περιγράφονται κατά DICOM ως συντομογραφία

Διαβάστε περισσότερα

CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS

CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS EXERCISE 01 Page 545 1. Use matrices to solve: 3x + 4y x + 5y + 7 3x + 4y x + 5y 7 Hence, 3 4 x 0 5 y 7 The inverse of 3 4 5 is: 1 5 4 1 5 4 15 8 3

Διαβάστε περισσότερα

Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type)

Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type) Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type) Snap-In, 85 C TS-U ECE-S (U) Series: TS-U Features General purpose Wide CV value range (33 ~ 47,000 µf/16 4V) Various case sizes Top vent construction

Διαβάστε περισσότερα

Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης

Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Χωρικά φίλτρα Χωρικά φίλτρα Γενικά Σε αντίθεση με τις σημειακές πράξεις και μετασχηματισμούς, στα

Διαβάστε περισσότερα

Review Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.

Review Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -

Διαβάστε περισσότερα

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα

Α.Τ.Ε.Ι. Ηρακλείου Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ιδάσκων: Βασίλειος Γαργανουράκης. Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα Ανθρώπινη Όραση - Χρωµατικά Μοντέλα 1 Τι απαιτείται για την όραση Φωτισµός: κάποια πηγή φωτός Αντικείµενα: που θα ανακλούν (ή διαθλούν) το φως Μάτι: σύλληψη του φωτός σαν εικόνα Τρόποι µετάδοσης φωτός

Διαβάστε περισσότερα

Advances in Digital Imaging and Computer Vision

Advances in Digital Imaging and Computer Vision Advances in Digital Imaging and Computer Vision Lecture and Lab 4 th part 12/3/2018 Κώστας Μαριάς Αναπληρωτής Καθηγητής Επεξεργασίας Εικόνας 21/2/2017 1 Βασικές έννοιες επεξεργασίας Φιλτράρισμα στο χωρικό

Διαβάστε περισσότερα