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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|EECS498

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Definition of radiometric quantities

Radiant energy and radiant flux. Radiation carries energy that can be absorbed in matter heating up the absorber or interacting with electrical charges. Radiant energy $Q$ is measured in units of Joule $(1 \mathrm{~J}=1 \mathrm{Ws})$. It quantifies the total energy emitted by a source or received by a detector.
Radiant flux $\Phi$ is defined as radiant energy per unit time interval
$$
\Phi=\frac{\mathrm{d} Q}{\mathrm{~d} t}
$$
passing through or emitted from a surface. Radiant flux has the unit watts (W) and is also frequently called radiant power, which corresponds to its physical unit. Quantities describing the spatial and geometric distributions of radiative flux are introduced in the following sections.

The units for radiative energy, radiative flux, and all derived quantities listed in Table $2.1$ are based on Joule as the fundamental unit. Instead of these energy-derived quantities an analogous set of photonderived quantities can be defined based on the number of photons. Photon-derived quantities are denoted by the subscript $p$, while the energy-based quantities are written with a subscript $e$ if necessary to distinguish between them. Without a subscript, all radiometric quantities are considered energy-derived. Given the radiant energy the number of photons can be computed from Eq. (2.2)
$$
N_{p}=\frac{Q_{e}}{e_{p}}=\frac{\lambda}{h c} Q_{e}
$$
With photon-based quantities the number of photons replaces the radiative energy. The set of photon-related quantities is useful if radiation is measured by detectors that correspond linearly to the number of absorbed photons (photon detectors) rather than to thermal energy stored in the detector material (thermal detector).

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Relationship of radiometric quantities

Spatial distribution of exitance and irradiance. Solving Eq. (2.12) for $\mathrm{d} \Phi / \mathrm{d} S$ yields the fraction of exitance radiated under the specified direction into the solid angle $d \Omega$
$$
\mathrm{d} M(\boldsymbol{x})=\mathrm{d}\left(\frac{\mathrm{d} \Phi}{\mathrm{d} S}\right)=L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega
$$
Given the radiance $L$ of an emitting surface, the radiant exitance $M$ can be derived by integrating over all solid angles of the hemispheric enclosure $\mathcal{H}$ :
$$
M(\boldsymbol{x})=\int_{\mathcal{H}} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega=\int_{0}^{2 \pi \pi / 2} \int_{0} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi
$$
In order to carry out the angular integration spherical coordinates have been used (Fig. 2.7), replacing the differential solid angle element $\mathrm{d} \Omega$ by thẻ twô planẻ anglé éléments $d \theta$ and d$\psi$ :
$$
\mathrm{d} \Omega=\sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi
$$
Correspondingly, the irradiance $E$ of a surface $S$ can be derived from a given radiance by integrating over all solid angles of incident radiation:
$$
E(\boldsymbol{x})=\int_{\mathcal{H}} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega=\int_{0}^{2 \pi \pi / 2} \int_{0}^{\pi} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi(2.16)
$$
Angular distribution of intensity. Solving Eq. (2.12) for $\mathrm{d} \Phi / \mathrm{d} \Omega$ yields the fraction of intensity emitted from an infinitesimal surface element $\mathrm{d} S$
$$
\mathrm{d} I=\mathrm{d}\left(\frac{\mathrm{d} \Phi}{\mathrm{d} \Omega}\right)=L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} S
$$
Extending the point source concept of radiant intensity to extended sources, the intensity of a surface of finite area can be derived by integrating the radiance over the emitting surface area $S$ :
$$
I(\theta, \phi)=\int_{S} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} S
$$

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|EECS498

计算机视觉代考

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Definition of radiometric quantities

辐射能和辐射通量。辐射携带的能量可以被物质吸收,加热吸收体或与电荷相互作用。辐射能 $Q$ 以焦耳为单位测量 $(1 \mathrm{~J}=1 \mathrm{Ws})$. 它量化了源发射或检测器接收的 总能量。
辐射通量 $\Phi$ 定义为每单位时间间隔的辐射能量
$$
\Phi=\frac{\mathrm{d} Q}{\mathrm{~d} t}
$$
穿过或从表面发射。辐射通量的单位是瓦特 (W),也经常称为辐射功率,对应于它的物理单位。描述辐射通量的空间和几何分布的量将在以下部分中介绍。
辐射能量、辐射通量和表中列出的所有导出量的单位 2 苡焦耳为基本单位。代替这些能量衍生量,可以基于光子数定义一组类似的光子衍生量。光子衍生量用下 标表示 $p$, 而基于能量的量用下标书写 $e$ 如果有必要区分它们。没有下标,所有辐射量都被认为是能量衍生的。给定辐射能量,光子的数量可以从方程计算。(2.2)
$$
N_{p}=\frac{Q_{e}}{e_{p}}=\frac{\lambda}{h c} Q_{e}
$$
对于基于光子的量,光子的数量取代了辐射能。如果辐射是由与吸收的光子数 (光子检测器) 而不是与存储在检测器材料中的热能 (热检测器) 线性对应的检测器 测量的,则与光子相关的量集很有用。

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Relationship of radiometric quantities

出射度和辐照度的空间分布。求解方程。(2.12) 对于 $\mathrm{d} \Phi / \mathrm{d} S$ 产生在指定方向下辐射到立体角的出射率分数 $d \Omega$
$$
\mathrm{d} M(\boldsymbol{x})=\mathrm{d}\left(\frac{\mathrm{d} \Phi}{\mathrm{d} S}\right)=L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega
$$
鉴于光芒 $L$ 发射表面的辐射出射率 $M$ 可以通过对半球形外壳的所有立体角进行积分得出 $\mathcal{H}$ :
$$
M(\boldsymbol{x})=\int_{\mathcal{H}} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega=\int_{0}^{2 \pi \pi / 2} \int_{0} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi
$$
为了进行角积分,使用了球坐标 (图 2.7) ,代替了微分立体角单元 $\mathrm{d} \Omega$ by tag too planẻ 英文元素 $d \theta$ 和 $\psi$ :
$$
\mathrm{d} \Omega=\sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi
$$
相应地,辐照度 $E$ 表面的 $S$ 通过对入射辐射的所有立体角进行积分,可以从给定的辐射导出:
$$
E(\boldsymbol{x})=\int_{\mathcal{H}} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} \Omega=\int_{0}^{2 \pi \pi / 2} \int_{0}^{\pi} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \sin \theta \mathrm{d} \theta \mathrm{d} \phi(2.16)
$$
强度的角分布。求解方程。(2.12) 对于 $\mathrm{d} \Phi / \mathrm{d} \Omega$ 产生从一个无穷小的表面元素发出的强度分数 $\mathrm{d} S$
$$
\mathrm{d} I=\mathrm{d}\left(\frac{\mathrm{d} \Phi}{\mathrm{d} \Omega}\right)=L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} S
$$
将辐射强度的点源概念扩展到扩展源,可以通过对发射表面积上的辐射进行积分来导出有限区域表面的强度 $S$ :
$$
I(\theta, \phi)=\int_{S} L(\boldsymbol{x}, \theta, \phi) \cos \theta \mathrm{d} S
$$


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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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