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三维成像是一种将许多扫描（来自计算机断层扫描、核磁共振或超声扫描）通过计算结合起来的技术。然后，这些图像可以由放射科医师或医生进行操作，以帮助诊断和手术计划。
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电子工程代写|三维成像代写Three-Dimensional Imaging代考|Image Depth
As mentioned above, the integral imaging system has viewing parameters which represent the quality of a 3-D image. The image depth is defined as the thickness of the integrated image. Figure $3.2$ explains the image depth in the integral imaging system. The integrated image is thrown by each elemental lens; so, the reconstructed images of the integral imaging system are located around the central depth plane which is determined by the lens law. The position of the central depth plane can be obtained by [18]
$$
l=\frac{f g}{g-f},
$$
where $l$ is the distance between the central depth plane and the lens array, $f$ is the focal length of lens array, and $g$ is the gap between the lens array and the display panel as shown in Fig. 3.2. When $g$ is bigger than $f, l$ has a positive value. This positive value means the central depth plane is located in front of the lens array and the integrated image is displayed in the real mode. On the other hand, when $g$ is smaller than $f, l$ has a negative value and the integrated image and the central depth plane are located behind the lens array, which is the virtual mode.
Figure $3.3$ shows an example of the integrated images and their elemental images which are in the real mode and the virtual mode, respectively. The character “A” shown in Fig. 3.3(a) is located at $80 \mathrm{~mm}$ in front of the lens array while that in Fig. $3.3(\mathrm{c})$ is at $80 \mathrm{~mm}$ behind the lens array.
电子工程代写|三维成像代写Three-Dimensional Imaging代考|A System to Extend Image Depth
There are several methods $[9,11,13,17]$ proposed to improve the image depth without the degradation of the other viewing parameters. Such methods are the multiple integral imaging devices method [17], the moving lens array method [9], the optical path controller method [11], and so on. In this section, we introduce a method using two integral imaging devices to improve the image depth.
It is easy to assemble a system using two integral imaging devices by using a beam splitter. Figure $3.4$ shows the basic concept of the system to extend the image depth. As shown in Fig. 3.4, the central depth plane of device 2 is located in front of that of device 1 at a certain distance; then, the marginal image depth of the system is extended about twice without any degradation.
Figure $3.5$ shows the experimental results of the system using two integral imaging devices. The specification of the integral imaging system for the experiments is the same as that of the system used in Fig. 3.3. Figure 3.5(a) shows images of a conventional integral imaging system where the gap is adjusted to make the central depth plane located at $80 \mathrm{~mm}$. The integration plane of the character “A” is located at $80 \mathrm{~mm}$, while that of the character “B” is at $160 \mathrm{~mm}$. Since the longitudinal position of the character “B” is too far from the central depth plane, the image is severely broken. Figure $3.5(\mathrm{~b})$ shows images of the system using two integral imaging devices. The character “A” is displayed on integral imaging device 1 where the central depth plane is set to be located at $80 \mathrm{~mm}$; while the character “B” is reconstructed by integral imaging device 2 where the central depth plane is located at $160 \mathrm{~mm}$. As shown in Fig. 3.5(b) both of the images can be observed clearly, so that improved image depth is achieved by the system using two integral imaging devices.
The system, using two integral imaging devices, can be assembled easily without any mechanical moving parts and any complicated optical instruments. Ease of assembly is the main merit of this method. The system, however, is bulky and this burdensomeness worsens when the system uses more than three integral imaging devices because the system needs a complex optical beam combiner.
三维成像代考
电子工程代写|三维成像代写Three-Dimensional Imaging代考|Image Depth
如上所述，集成成像系统具有代表 3-D 图像质量的观察参数。图像深度定义为集成图像的厚度。数字 $3.2$ 解释了积分成像系统中的图像深度。集成图像由每个元素 镜头抛出; 因此，积分成像系统的重建图像位于由透镜定律确定的中心深度平面周围。中心深度平面的位置可以通过[18]得到
$$
l=\frac{f g}{g-f},
$$
在哪里 $l$ 是中心深度平面和透镜阵列之间的距离， $f$ 是透镜阵列的焦距，并且 $g$ 是透镜阵列和显示面板之间的间隙，如图 $3.2$ 所示。什么时候 $g$ 大于 $f, l$ 具有正值。这个 正值意味着中心深度平面位于透镜阵列的前面，并且在实模式下显示集成图像。另一方面，当 $g$ 小于 $f, l$ 为负值，积分图像和中心深度平面位于透镜阵列后面，为虚 模。
数字3.3显示了分别处于实模式和虚枫模式的集成图像及其元素图像的示例。图 3.3(a) 中的字符“A”位于 $80 \mathrm{~mm}$ 在透镜阵列的前面，而在图 1 中。 $3.3(\mathrm{c})$ 位于 $80 \mathrm{~mm}$ 透镜阵列后面。
电子工程代写|三维成像代写Three-Dimensional Imaging代考|A System to Extend Image Depth
有几种方法[9,11,13,17]建议在不降低其他观看参数的情况下提高图像深度。这样的方法是多个集成成像设备方法[17]、移动透镜阵列方法[9]、光路控制器方法[11]等。在本节中，我们将介绍一种使用两个集成成像设备来提高图像深度的方法。
通过使用分束器，使用两个集成成像设备很容易组装一个系统。数字3.4展示了系统扩展图像深度的基本概念。如图 3.4 所示，设备 2 的中心深度平面位于设备 1 的前方一定距离处；然后，系统的边缘图像深度扩展了大约两倍而没有任何退化。
数字3.5显示了使用两个集成成像设备的系统的实验结果。用于实验的整体成像系统的规格与图 3.3 中使用的系统的规格相同。图 3.5(a) 显示了传统的整体成像系统的图像，其中调整间隙以使中心深度平面位于80 毫米. 字符“A”的积分平面位于80 毫米，而字符“B”在160 毫米. 由于字符“B”的纵向位置离中心深度平面太远，图像被严重破坏。数字3.5( b)显示了使用两个集成成像设备的系统图像。字符“A”显示在集成成像设备 1 上，其中中心深度平面设置为80 毫米; 而字符“B”由集成成像设备2重建，其中中心深度平面位于160 毫米. 如图 3.5(b) 所示，两幅图像都可以清晰地观察到，因此通过使用两个集成成像设备的系统来提高图像深度。
该系统使用两个集成成像设备，无需任何机械运动部件和任何复杂的光学仪器即可轻松组装。易于组装是这种方法的主要优点。然而，该系统体积庞大，并且当该系统使用三个以上的集成成像设备时，这种负担加重，因为该系统需要一个复杂的光束组合器。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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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