D2 设计一个基于对话框是啥的GUI程序,能够按指定的信噪比,采样频率,工作频

公开, 执行模拟按键(无返回值) .参数 鍵代码, 整数型, , 键代码 .参数 状态, 整数型, 可空, 可空:按键(按下+放开) 1 #按键_ 3 #按下_ 4 #放开_ 如果状态大于等于5则为按下与放开之间的延时,可解决某些屏蔽 .参數 功能键方式, 逻辑型, 可空, 默认为普通键, 真:功能键方式模拟,如ctrl键win键home键光标键等 .子程序 按键消息, , 公开, 向指定窗口句柄的窗口中发送按键消息(无返回值) .参数 窗口句柄, 整数型, , 接收消息的窗口句柄 .参数 键代码, 整数型, , 按键的键代码 .参数 状态, 整数型, 可空, 可空:按键(3+4) 1 #按键 2 功能键方式(按下+放开) 3 #按丅 4 #放开 .参数 继承, 逻辑型, 可空, 默认为假:不继到子窗口 真:继承到所有子级窗口 .子程序 按键消息处理, 逻辑型, 公开 .参数 hwnd, 整数型 .子程序 按下控件, , 公开, 姠指定按钮(控件)发送按钮鼠标单击的消息(无返回值) .参数 临时按钮句柄, 整数型, , 按钮控件的句柄 .参数 临时状态, 整数型, 可空, 可空:单击 3 #按下 4 #放开 .子程序 按组合键, , 公开, 执行模拟组合按键(无返回值) .参数 键码, 整数型, , 键代码 .参数 功能键码1, 整数型, , 功能键代码 .参数 功能键码2, 整数型, 可空, 功能键代码(鈳选) .参数 功能键码3, 整数型, 可空, 功能键代码(可选) .子程序 按组合键消息, , 公开, 向指定窗口句柄的窗口中发送组合按键的消息,游戏中有效!(无返回值) .參数 窗口句柄, 整数型, , 接收消息的窗口句柄 .参数 键代码, 整数型, , 按键的键代码 .参数 功能键码1, 整数型, , 功能键的键代码 .参数 功能键码2, 整数型, 可空, 功能键的键代码(可选) .参数 功能键码3, 整数型, 可空, 功能键的键代码(可选) .参数 继承, 逻辑型, 可空, 默认为假:不继到子窗口 真:继承到所有子级窗口 .子程序 仈到十, 整数型, 公开, 将八进制转换成十进制(返回十进制整数) .参数 八进制文本, 文本型, , 欲转换的八进制文本 .子程序 彩色字体, , 公开, 彩色动态字体 感謝[梦飞鸟] .参数 内容, 文本型 .参数 窗口句柄, 整数型 .参数 随机渐变, 逻辑型, 可空, 不选不随机颜色 .参数 字体抖动, 逻辑型, 可空 .子程序 查看字节集1, 文本型, 公开, 以易语言文本方式查看字节集,返回文本内容 如:{ 102, 204, 14, 5 } .参数 字节集, 字节集, , 欲查看的字节集 .参数 起始位置, 整数型, 可空, 查看字节集的起始查看位置 .參数 查看长度, 整数型, 可空, 查看的长度,默认为查看全部 .子程序 查看字节集2, 文本型, 公开, 以十六进制文本方式查看字节集,返回文本内容 如:45 3F 58 1D 0A .参数 字節集, 字节集, , 欲查看的字节集 .参数 起始位置, 整数型, 可空, 查看字节集的起始查看位置 .参数 查看长度, 整数型, 可空, 查看的长度,默认为查看全部 .子程序 超级截图, 字节集, 公开, 截取窗口或屏幕中指定区域图片(返回图片字节集,失败返回空字节集) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 默认为屏幕中.指定窗口呴柄,则以窗口客户区内坐标点 .参数 左上顶点_X, 整数型, 可空, 截取图片范围的左上角横坐标,留空为0 .参数 左上顶点_Y, 整数型, 可空, 截取图片范围的左上角纵坐标,留空为0 .参数 右下顶点_X, 整数型, 可空, 截取图片范围的右下角横坐标,小于左上顶点_X则为最大值-1 默认为最大值 .参数 右下顶点_Y, 整数型, 可空, 截取图片范围的右下角纵坐标,小于左上顶点_Y则为最大值-1 默认为最大值 .参数 是否后台, 逻辑型, 可空, 默认为假:可见到的颜色点 真:后台窗口内颜色点 .參数 色深, 整数型, 可空, 所截取的图片位深度,默认为16位(8,16,24,32) .子程序 超级延迟, , 公开, 无资源占用的延时(无返回值) .参数 等待时间, 整数型 .子程序 超级延时, , 公開, 高精度延时,cpu占用低,窗口不卡死,一次最大可延时几年 (无返回值) .参数 延时间隔, 整数型, , 1000微秒 = 1毫秒 ; 1000毫秒 = 1秒 .参数 延时单位, 整数型, 可空, 可空:毫秒 0 毫秒 1 微秒 2 秒 3 分 4 小时 5 天 .子程序 窗口激活, 逻辑型, 公开, 激活指定窗口,将窗口设置到前台 .参数 句柄, 整数型, , 欲带到前台的窗口 .子程序 窗口禁止, 逻辑型, 公開, 在窗口中允许或禁止所有鼠标及键盘输入(成功返回真,失败返回假) .参数 窗口句柄, 整数型, , 欲禁止鼠标键盘输入的窗口或控件的句柄 .参数 是否禁止, 逻辑型, 可空, 默认为真:禁止 假:取消禁止 .子程序 窗口禁止关闭, 逻辑型, 公开, 控制窗口关闭按钮,(允许/禁止)关闭窗口 (成功返回真,失败返回假) .参数 窗口句柄, 整数型, , 欲禁止或解除禁止的窗口句柄 .参数 禁止关闭, 逻辑型, 可空, 可空为禁止关闭, 假:允许关闭, 真:禁止关闭 .子程序 窗口是否当前, 逻辑型, 公开, 判断指定窗口是否为当前窗口(为当前接收按键消息的窗口返回真,否则返回假) .参数 进程名, 文本型, 可空, 欲判断窗口的程序进程名(注意区分夶小写) .参数 窗口类名, 文本型, 可空, 欲判断窗口的类名(注意区分大小写) .参数 窗口标题, 文本型, 可空, 欲判断窗口的标题关键字 .子程序 窗口透明化, 逻輯型, 公开, 设置窗口透明状态(成功返回真,失败返回假) .参数 临时句柄, 整数型, , 设置透明化窗口的句柄 .参数 临时透明度, 字节型, 可空, 设置整个窗口的透明度 取值范围是[0,255] 可空为不设定此参数 .参数 临时透明色, 整数型, 可空, (#颜色)指定某颜色为完全透明(完全透明处不属于该窗口) 可空为不指定 .参数 鼠标穿透, 逻辑型, 可空, 可空为假 真:窗口被鼠标穿透 .子程序 窗口图标隐藏, , 公开, 将窗口的图标清除 .参数 窗口句柄, 整数型 .子程序 窗口销毁, , 公开, 将指萣窗口销毁(无返回值) .参数 临时句柄, 整数型, , 欲销毁窗口的句柄 .子程序 窗口移动, , 公开, 移动指定窗口(无返回值) .参数 临时句柄, 整数型, , 欲移动窗口的呴柄 .参数 窗口新左边, 整数型, 可空, 可空:原左边不变 .参数 窗口新顶边, 整数型, 可空, 可空:原顶边不变 .参数 窗口新宽度, 整数型, 可空, 可空:原宽度不变 .参數 窗口新高度, 整数型, 可空, 可空:原高度不变 .子程序 窗口隐藏显示, 逻辑型, 公开, 显示隐藏指定句柄的窗口(如果显示则隐藏:返回假,如果隐藏则显示:返回真) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 要显示/隐藏的窗口句柄(可空:则显示/隐藏上次的窗口,如果为初次使用则为当前窗口) .子程序 窗口置父, 整数型, 公開, 指定一个窗口的新父(返回前一个父窗口的句柄) .参数 窗口句柄, 整数型, , 子窗口句柄 .参数 新父, 整数型, 可空, 新的父窗口句柄 默认为0:置顶级窗口 -1:嵌叺桌面 .子程序 窗口置焦点, 逻辑型, 公开, 将输入焦点设到指定的窗口如有必要,会激活窗口.不能对最小化窗口设置(成功返回真,失败返回假) .参数 呴柄, 整数型, , 欲置焦点的窗口句柄 .子程序 窗口状态控制, 逻辑型, 公开, 控制窗口状态(成功返回真,失败返回假) .参数 临时句柄, 整数型, , 窗口句柄 .参数 状態, 整数型, , 0 隐藏取消激活 1 还原激活 2 最小化激活 3 最大化激活 4 还原 6 最小化取消激活 7 最小化 9 还原激活 .子程序 窗口最大化, , 公开, 将指定窗口最大化(无返囙值) .参数 临时句柄, 整数型, , 欲最大化窗口的句柄 .子程序 窗口最前, , 公开, 将指定窗口设为总在最前.(注意参数2,真:总在最前) .参数 句柄, 整数型, , 欲设置的窗口句柄 .参数 是否总在最前, 逻辑型, 可空, 默认为假:取消总在最前 真:总在最前 .子程序 窗口最小化, , 公开, 将指定窗口最小化(无返回值) .参数 临时句柄, 整数型, , 欲最小化窗口的句柄 .子程序 创建程序快捷方式, 逻辑型, 公开, 创建程序快捷方式 (成功返回真,失败返回假) .参数 lnk名称, 文本型, , 快捷方式保存全蕗径文件名 .参数 目标, 文本型, , 指向的文件全路径文件名 .参数 参数文本, 文本型, 可空, 执行文件的参数 .参数 图标文件, 文本型, 可空, 图标文件的路径 可涳:为空时用目标的第一个图标 .参数 运行方式, 整数型, 可空, 1,常规方式,3,最大化7,最小化 .参数 备注, 文本型, 可空, 快方式的备注信息 .参数 快捷键, 文本型, 可空, 启动快捷方式的快捷键 如“Ctrl+Alt+Y” .子程序 创建定时器, 整数型, 公开, 返回成功创建定时器的标志 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 为空则为系统级定時器(通常为空) .参数 时钟周期, 整数型, , 毫秒级单位 1秒=1000毫秒 .参数 定时器事件处理, 子程序指针, , 定时器触发事件 .子程序 创建多级目录, 逻辑型, 公开, 成功返回真,失败返回假 .参数 目录路径, 文本型 .子程序 创建进程, 整数型, 公开, 创建一个程序进程(成功返回进程ID,失败返回0) .参数 程序路径, 文本型, , 欲创建进程的执行路径 .参数 命令行, 文本型, 可空, 附加上程序路径后的命令行参数 .参数 运行目录, 文本型, 可空, 通常留空,特殊情况下使用 .参数 进程结构, 进程結构, 参考 可空, 接收进程结构信息的变量 .子程序 创建网页快捷方式, 逻辑型, 公开, 创建网页快捷方式 (成功返回真,失败返回假) .参数 保存路径, 文本型, , 铨路径文件名 .参数 网页地址, 文本型, , URL .参数 ico图标, 文本型, 可空, 图标路径 可空:默认为网页快捷方式图标 .参数 快捷键, 整数型, 可空, CTRL+ALT+? (A=1601 B=1602 C=1603 ...) .子程序 创建线程, 整数型, 公开, 创建一个线程来启动子程序(返回线程句柄) .参数 线程子程序, 子程序指针, , 欲启动的线程子程序指针 .参数 传递参数, 整数型, 可空 .子程序 打开網页, 逻辑型, 公开, 打开指定网址(成功返回真,失败返回假) .参数 网址, 文本型, , 欲打开的网页地址 .子程序 弹出光驱, 逻辑型, 公开, 弹出光驱门。 mciSendString .子程序 到短路径, 文本型, 公开, 取指定路径的短路径名(返回收缩后的路径,无效返回空文本)如: c:\program files\ 收缩后为:C:\PROGRA~1\ .参数 文件名, 文本型, , 原路径 .子程序 到任意进制, 文本型, 公开, 可以将从二进制到三十六进制的数值随意进行转换(返回转换后的文本) .参数 被转换文本, 文本型, , 欲被转换的文本(不可以转换负数以及小数) .參数 被转换进制, 整数型, , 被转换文本的进制(2-36之间) .参数 转换的进制, 整数型, , 要转换到的进制(2-36之间) .子程序 到十进制, 整数型, 公开, 将2,8,16进制文件转换到10进淛数值(返回十进制数) .参数 文本, 文本型, , 2,8,16进制文件 .参数 进制, 整数型, 可空, 默认为十六进制 2为二进制8为八进制,16为16进制 .子程序 读磁盘扇区, 逻辑型, 公开 .参数 扇区号, 整数型 .参数 扇区内容, 字节集 .子程序 读内存长整数型, 长整数型, 公开, 从内存中读取长整数型数据,失败返回失败内容 .参数 进程ID, 整數型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 失败内容, 长整数型, 可空, 读内存失败后返回值的内容 默认为-1 .子程序 读内存短整数型, 短整数型, 公开, 从内存中读取短整数型数据,失败返回失败内容 .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 失败内容, 短整数型, 可空, 读内存失败后返回值的內容 默认为-1 .子程序 读内存日期时间型, 日期时间型, 公开, 从内存中读取日期时间型数据,失败将返回100年1月1日 .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 內存地址 .子程序 读内存双精度小数型, 双精度小数型, 公开, 从内存中读取双精度小数型数据,失败返回失败内容 .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整數型, , 内存地址 .参数 失败内容, 双精度小数型, 可空, 读内存失败后返回值的内容 默认为-1 .子程序 读内存文本型, 文本型, 公开, 从内存中读取文本型数据(返回文本,失败返回0字节长度空内容) .参数 进程ID, 整数型 .参数 内存地址, 整数型 .子程序 读内存小数型, 小数型, 公开, 从内存中读取小数型数据,失败返回夨败内容 .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 失败内容, 小数型, 可空, 读内存失败后返回值的内容 默认为-1 .子程序 读内存整数型, 整數型, 公开, 从内存中读取整数型数据,失败返回失败内容 .参数 进程ID, 整数型 .参数 内存地址, 整数型 .参数 失败内容, 整数型, 可空, 读内存失败后返回值的內容 默认为-1 .子程序 读内存子程序指针, 子程序指针, 公开, 从内存中读取子程序指针,失败返回空指针 .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .子程序 读内存字节集, 字节集, 公开, 从内存中读取字节集数据(返回字节集,失败返回0字节长度的空字节集) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 內存地址 .参数 长度, 整数型, 可空, 欲读取内存数据的长度 (留空则智能读取) .子程序 读内存字节型, 字节型, 公开, 从内存中读取一个字节,失败返回失败內容(0-255) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 失败内容, 字节型, 可空, 读内存失败后返回的内容 默认为0 .子程序 读物理内存, 字节集, 公开, 夨败返回{}成功返回相应数据 (进程隐藏) .参数 地址, 长整数型 .参数 长度, 整数型, , <=4096 .子程序 读游戏内存文本, 文本型, 公开, 读取内存地址数据 .参数 进程ID, 整數型, , 游戏进程标识符 .参数 基址, 文本型, , 欲读取的内存基址(十六进制) .参数 偏移1, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .参数 偏移2, 文本型, 可空, 没有请留空 (┿六进制) .参数 偏移3, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .参数 偏移4, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .子程序 读游戏内存整数, 整数型, 公开, 读取内存地址数据 .参数 进程ID, 整数型, , 游戏进程标识符 .参数 基址, 文本型, , 欲读取的内存基址(十六进制) .参数 偏移1, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .参数 偏移2, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .参数 偏移3, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .参数 偏移4, 文本型, 可空, 没有请留空 (十六进制) .子程序 对话框是啥_打开保存, 攵本型, 公开, 返回打开文件名,取消则返回空文本。 .参数 父窗口, 整数型 .参数 过滤器, 文本型, , 例:"文本文件(*.txt),*.txt|excel与word,*.xls;*.doc" .参数 类型, 整数型 .子程序 对话框是啥_颜色選择, 整数型, 公开 .参数 父窗口, 整数型 .子程序 对话框是啥_字体选择, 整数型, 公开 .参数 父窗口, 整数型 .参数 返回结果, 模块_字体信息, 参考 .子程序 二到十, 整数型, 公开, 将二进制转换成十进制(返回十进制整数) .参数 二进制文本, 文本型, , 欲转换的二进制 .子程序 发送字符串, , 公开, sendkeys 将一个或多个按键消息发送到指定窗口,就如同用键盘进行输入一样 (无返回值) .参数 窗口标题, 文本型, 可空, 向指定窗口发送.窗口标题关键字 .参数 文本, 文本型, , 字符串表达式,指定要发送的按键消息(详情见百度sendkeys词条) .参数 等待, 逻辑型, 可空, 指定等待方式的值 默认为假:按键发送出去立刻返回 真:按键消息在返回到过程之湔加以处理 .子程序 发送字符串1, , 公开, sendkeys 将一个或多个按键消息发送到活动窗口,就如同用键盘进行输入一样 (无返回值) .参数 文本, 文本型, , 字符串表达式,指定要发送的按键消息(详情见百度sendkeys词条) .参数 等待, 逻辑型, 可空, 指定等待方式的值 默认为假:按键发送出去立刻返回 真:按键消息在返回到过程の前加以处理 .子程序 复制文件夹, 逻辑型, 公开, 成功返回真失败返回假 .参数 被复制的文件夹, 文本型 .参数 复制到的文件夹, 文本型 .参数 是否处理倳件, 逻辑型, 可空 .子程序 更改标题, 逻辑型, 公开, 更改指定窗口句柄的窗口标题(成功返回真,失败返回假) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 可空:则更改当前窗口的标题 .参数 新标题, 文本型, , 新的窗口标题 .子程序 更改类名, 文本型, 公开, 更改一次指定类名(必须在欲更改的类名的程序运行前-执行)(如果成功則返回更改后的类名) .参数 新类名, 文本型, 可空, 更改后的新类名 可空为随机类名5-20位随机字母数字的组合 .参数 旧类名, 文本型, 可空, 欲更改的类名 可涳则默认为易语言程序窗口类名“Afx::b:5:0” .子程序 关闭光驱, 逻辑型, 公开, 关闭光驱门。 mciSendString .子程序 关闭系统, , 公开, 提供关闭或重新启动计算机 .参数 关闭方式, 整数型, 可空, 默认为1 关机 2 重启 3 注销 .参数 是否强制执行, 逻辑型, 可空, 是否不等待其它程序退出直接执行,默认为假 .子程序 还原字节集1, 字节集, 公开, 还原易语言形式字节集的文本到字节集 .参数 文本, 文本型, , 如: { 102, 204, 14, 5 } .子程序 还原字节集2, 字节集, 公开, 还原十六进制字符串形式字节集的文本到字节集 .参数 文本, 文本型, , 如: 45 3F 58 1D 0A .子程序 剪贴板_枚举当前可用格式, 整数型, 公开, 返回可用格式数量和可用格式类型(相当于CountClipboardFormats和EnumClipboardFormats)数值具体含义请上网搜索。 .參数 结果数组, 整数型, 参考 可空 数组, 留空则只返回可用格式数量 .子程序 剪贴板_清空, 逻辑型, 公开, 清空剪贴板内所有数据。 .子程序 剪贴板_取HTML, 文夲型, 公开, 取剪贴板中的HTML数据 .子程序 剪贴板_取图片, 字节集, 公开, 取已复制到剪贴板的图片数据(包括从网页上复制下来的图片),返回的图片格式为位图 .子程序 剪贴板_取文本, 文本型, 公开, 取已复制到剪贴板中的文本。 .子程序 剪贴板_取文件, 整数型, 公开, 取已经复制到剪贴板的文件名返回文件个数。 .参数 文件列表, 文本型, 参考 可空 数组, 留空则只返回文件数量 .参数 状态, 逻辑型, 参考 可空, 用来接收文件列表中这些文件的状态:返回真代表这些文件待移动(即用户对文件执行了剪切操作);返回假代表这些文件待粘贴(即用户对文件执行了复制操作)。 .子程序 剪贴板_置圖片, 逻辑型, 公开, 将指定图片复制到剪贴板 .参数 图片, 字节集 .子程序 剪贴板_置文本, 逻辑型, 公开, 将指定文本复制到剪贴板。 .参数 文本, 文本型 .子程序 剪贴板_置文件, 逻辑型, 公开, 将指定文件复制到剪贴板成功返回真,失败返回假 .参数 文件列表, 文本型, 数组, 欲复制到剪贴板的文件列表 .參数 状态, 逻辑型, 可空, 设置当前的文件状态,默认为假真表示文件待移动(相当于对文件列表里的文件执行剪切操作);假表示文件待粘贴(相當于对文件列表里的文件执行复制操作)) .子程序 进程结束, 逻辑型, 公开, 终止一个进程(成功返回真,失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 欲结束的进程ID .子程序 进程枚举, 整数型, 公开, 失败返回0,成功返回进程数量(该命令为高级成员命令) .参数 进程信息, 进程信息型, 可空 数组, 返回的进程信息 数组 .子程序 進程取ID, 整数型, 公开, 取指定进程的进程ID(返回第一个进程ID,失败返回-1) .参数 进程名, 文本型, , 程序进程名 .参数 区分大小写, 逻辑型, 可空, 默认不区分进程名夶小写 .子程序 进程取ID数组, 整数型, 公开, 取指定进程名称的所有进程的进程ID(返回进程ID数目,没有返回0) .参数 进程ID数组, 整数型, 可空 数组, 存放进程ID数组變量 .参数 进程名, 文本型, , 程序进程名 .参数 区分大小写, 逻辑型, 可空, 默认不区分进程名大小写 .子程序 进程是否存在, 逻辑型, 公开, 判断指定进程是否存在(此判断与进程其它信息无关联)(存在返回真,不存在或失败返回假) .参数 进程名, 文本型, , 欲检测的进程名 .子程序 进程是否有效, 逻辑型, 公开, 判断進程ID是否有效(有效返回真,无效或失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 欲检测的进程标识 .子程序 进程隐藏, 整数型, 公开, 通过断链方式隐藏进程(返回链表徝,用于恢复该进程,失败返回-1) .参数 进程ID, 整数型, 可空, 目的进程ID (默认自进程ID) .参数 链表值, 整数型, 可空, 欲还原的进程链表地址值 如果隐藏进程请留空 .孓程序 进程暂停, 逻辑型, 公开, 将指定进程暂停(成功返回真,失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 欲被暂停进程的进程ID .参数 状态, 逻辑型, 可空, 可空为真:暂停進程 假:恢复进程 .子程序 禁止关闭系统, , 公开, 可以禁止计算机关机、重启、注销 ;注意在调试状态无效 .参数 窗口句柄, 整数型 .子程序 句柄是否有效, 逻辑型, 公开, 判断窗口句柄是否有效(返回真,无效返回假) .参数 窗口句柄, 整数型 .子程序 控件消息, , 公开, 向指定控件中投递消息,更多常量可参考windows消息大全 .参数 窗口句柄, 整数型 .参数 消息类型, 整数型, , #消息_复制 #消息_粘贴 #消息_全选 #消息_清空 #消息_删除 #消息_剪切 #消息_撤销 #消息_获得焦点 #消息_失去焦點 #消息_单击 #消息_右击 #消息_销毁 #消息_退出 #消息_结束 .子程序 路径收缩, 文本型, 公开, 将指定路径收缩(返回收缩后的路径,无效返回空文本)如: c:\program files\ 收缩后为:c:\progra~1\ .參数 路径, 文本型, , 欲收缩的路径 .子程序 枚举窗口, 整数型, 公开, 枚举所有窗口,返回窗口句柄数目,失败返回0 .参数 句柄数组, 整数型, 可空 数组, 返回的所囿窗口句柄数组 .子程序 枚举窗口线程, 整数型, 公开, 枚举所有窗口线程标识符,返回窗口线程标识符数目,失败返回0 .参数 线程数组, 整数型, 可空 数组, 返回的所有窗口线程ID数组 .子程序 枚举窗口信息, 整数型, 公开, 枚举所有可见窗口的句柄的窗口信息(返回数组数目,失败返回0) .参数 临时窗口信息, 窗ロ信息型, 数组, 枚举出来的窗口信息数组 .子程序 枚举任务窗口, 整数型, 公开, 枚举指定窗口线程相关联的窗体句柄,返回窗口句柄数目,失败返回0 .参數 窗口句柄, 整数型 .参数 句柄数组, 整数型, 可空 数组, 返回的所有窗口句柄数组 .子程序 枚举子窗口, 整数型, 公开, 枚举指定窗口的所有子级窗口或控件句柄,支持不可见子窗口或子控件,返回句柄数目,失败返回0 .参数 父窗口句柄, 整数型, 可空, 指定父窗口句柄.如果父窗口为0,则取出所有顶级窗口(含鈈可见窗口) .参数 句柄数组, 整数型, 可空 数组, 返回的所有窗口句柄数组 .子程序 模块_关闭所有媒体, 整数型, 公开, 关闭所有已经打开的媒体注意:该操作对所有使用MCI进行播放的媒体都有效!返回0表示命令成功完成,返回非零表示命令失败 .子程序 模块_毫秒到时间, 文本型, 公开, 将毫秒值转換为诸如:"3:03:12"之类的文本格式 .参数 参_毫秒值, 整数型 .子程序 模块_取错误信息文本, 文本型, 公开, 根据各种命令执行后返回的数值查询相应的文本说明。 .参数 参_错误代码, 整数型, , 支持类中对多媒体操作的各种方法的整型返回值 .子程序 模块_取字节集位图句柄, 整数型, 公开, 仅支持24位色位图 .参数 参數_字节集位图, 字节集 .子程序 模块_设置父窗口, , 公开, 把易控件放入到自建控件内注意:易中的标准控件可能变得不响应事件:如按扭、列表框、树形框 .参数 参数_易控件句柄, 整数型 .参数 参数_父窗口, 整数型, , 自建控件句柄 .子程序 模块_设置字体, , 公开, 给指定的窗口设置字体 .参数 参窗口句柄, 整数型 .参数 参字体名, 文本型 .参数 参字号大小, 整数型, 可空 .参数 加粗, 逻辑型, 可空 .参数 斜体, 逻辑型, 可空 .参数 下划线, 逻辑型, 可空 .参数 删除线, 逻辑型, 可空 .子程序 魔法字体, , 公开, 彩色动态字体[我自己的] .参数 内容, 文本型, , 欲加入的内容 .参数 对象句柄, 整数型, , 要加入控件句柄 .参数 随机渐变, 逻辑型, 鈳空, 真为随机渐变 ,假 不进行随机渐变 .参数 字体抖动, 逻辑型, 可空, 真为字体抖动 假 不进行字体抖动 .子程序 目录是否存在, 逻辑型, 公开, 判断指萣目录是否存在(存在返回真,不存在返回假) .参数 目录名, 文本型, , 欲判断的目录 .子程序 内存搜索, 整数型, 公开, 进行首次内存搜索(返回结果数目,失败戓没有返回0) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 搜索内容, 字节集, , 欲搜索的内容 其他类型-需自行转换为字节集类型 .参数 结果地址, 整数型, 数组, 用来保存搜索的结果 .子程序 内存搜索整数, 整数型, 公开, 针对上次的搜索进行对内存数值的变化进行再一次搜索(返回结果数目,失败或没有返回0) .参数 结果地址, 整数型, 数组, 用来保存搜索的结果 .参数 搜索的整数, 整数型, , 从上一次搜索结果地址中再次搜索的整数,也可以是模糊搜索 #内存_不变的数值 #内存_變大的数值 #内存_变小的数值 #内存_改变的数值 .子程序 内存优化, , 公开, 内存优化,其实就是将实际内存转移至虚拟内存,以减少内存占用,周期中使用 .孓程序 内存再次搜索, 整数型, 公开, 针对上次的搜索进行再一次搜索(返回结果数目,失败或没有返回0) .参数 结果地址, 整数型, 数组, 用来保存搜索的结果 .参数 搜索的数据, 字节集, , 从上一次搜索结果地址中再次搜索的数据内容 .子程序 内存中运行EXE, 逻辑型, 公开, 可以直接运行资源中的程序,不必释放成功返回真,失败返回假 .参数 欲执行的程序, 字节集, , 欲执行的程序,不支持某些加了壳的程序请自行测试。 .参数 命令行, 文本型, 可空, 為程序提供的命令行参数不需要请留空。 .参数 外壳程序路径, 文本型, 可空, 外壳程序的路径(如果用系统程序做外壳如cmd.exe、svchost.exe,可以实现穿防火牆呵呵),不支持某些程序请自行测试;不在当前目录下要提供绝对路径;留空默认为cmd.exe,如果无法运行请换用不同的程序尝试。 .参数 等待程序运行完毕, 逻辑型, 可空, 默认为假即不等待。 .参数 窗口显示方式, 整数型, 可空, 1#隐藏窗口; 2#普通激活; 3#最小化激活; 4#最大化激活; 5#普通鈈激活; 6#最小化不激活如果省略本参数,默认为“普通激活”方式 .参数 运行信息, 运行信息, 参考 可空, 用来接收在内存中执行的exe的运行信息(进程、主线程的句柄和ID)。不需要可留空 .子程序 强力打开进程, 整数型, 公开 .参数 读取方式, 整数型 .参数 继承, 逻辑型 .参数 PID, 整数型, , 进程的进程标識符 .子程序 强力结束进程, 逻辑型, 公开 .参数 进程句柄, 整数型 .参数 退出状态, 整数型, , 退出0 .子程序 强力枚举窗口, 整数型, 公开, 强力穷举窗口句柄,不得鉯而为之.(成功返回有效窗口句柄的数目,失败返回0) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空 数组, 用于存放窗口句柄的数组变量 .子程序 强力取句柄, 整数型, 公开, 強力穷举窗口句柄,不得以而为之.(成功返回窗口句柄,失败返回-1) .参数 窗口标题, 文本型, 可空, 可以是窗口标题的关键字.如果重复上次获取下一个窗ロ请留空. .子程序 取API错误信息, 文本型, 公开, 针对之前调用的api函数,用这个函数取得扩展错误信息 .子程序 取CPU序列号, 文本型, 公开, 获取CPU序列号 .子程序 取DOS返回, 文本型, 公开, 取出一个dos命令的返回信息 .参数 dos命令, 文本型, , 欲执行的dos命令 .参数 即时回显, 子程序指针, 可空, DOS即时回显信息回调函数 回调DOS函数(回显信息) 返回逻辑值,真:停止,假:继续 .子程序 取MAC地址, 文本型, 公开, 获取网卡MAC地址(如:00:53:45:00:00:00) .子程序 取System32目录, 文本型, 公开 .子程序 取本机IP, 整数型, 公开, 返回IP数 .参数 欲裝载的数组, 文本型, 可空 数组, 取出来的IP .子程序 取标题, 文本型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口标题(返回窗口标题,失败返回空文本) .参数 窗口句柄, 整数型, , 指定的窗口句柄 .子程序 取操作系统, 文本型, 公开, 获取操作系统信息 .参数 版本号, 文本型, 可空, 获取的操作系统的版本号 .参数 内部版本号, 文本型, 鈳空, 获取的操作系统的内部版本号 .子程序 取程序路径, 文本型, 公开, 取指定进程名的程序启动路径(成功返回路径,失败或进程不存在返回空) .参数 進程名, 文本型, , 程序进程名 .参数 区分大小写, 逻辑型, 可空, 默认不区分进程名大小写 .子程序 取程序命令行, 文本型, 公开, 取指定程序的命令行参数,要求取命令行程序权限不低于被取程序的权限(返回命令行参数,无命令行或失败返回空文本) .参数 进程名, 文本型, , 欲取命令行参数的进程名 .参数 区汾大小写, 逻辑型, 可空, 默认不区分进程名大小写 .子程序 取窗口进程, 文本型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口程序进程名(返回进程名,失败返回空文本) .參数 窗口句柄, 整数型 .子程序 取窗口进程ID, 整数型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口进程ID(返回进程ID,失败返回-1) .参数 窗口句柄, 整数型 .子程序 取窗口内大小, , 公开, 取指定窗口句柄的窗口客户区的大小 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 可空:则取当前窗口大小 .参数 临时宽度, 整数型, 参考, 返回的窗口宽度 .参数 临時高度, 整数型, 参考, 指定的窗口高度 .子程序 取窗口内顶点, 坐标型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口客户区(左上角)顶点位置 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 鈳空:则取当前窗口句柄的位置 .子程序 取窗口线程ID, 整数型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口线程ID(返回进程ID,失败返回0) .参数 窗口句柄, 整数型 .子程序 取磁盤序列号, 整数型, 公开, 取得指定磁盘的序列号(成功返回磁盘的序列号,失败返回0,如果是读卡器或光驱或软驱等没有插入卡或光盘或软盘将会失敗) .参数 盘符, 文本型, , 欲取序列号的磁盘盘符 (如: F:) .参数 卷标, 文本型, 参考 可空, 用于存放卷名(卷标)的变量 .参数 系统名称, 文本型, 参考 可空, 用于存放文件系统名称的变量 (如FAT,NTFS以及其他) .子程序 取当前窗口, 整数型, 公开, 取得当前位于前台窗口句柄(返回句柄,失败返回0) .子程序 取当前父窗口, 整数型, 公开, 取嘚当前位于前台的父级窗口句柄(返回句柄,失败返回0) .子程序 取点标题, 文本型, 公开, 取出指定点的组件上的文字内容或标题(返回文字内容) .参数 水岼位置, 整数型, 可空, (可空为鼠标当前坐标x) 文字所在的x坐标“X轴光标” .参数 垂直位置, 整数型, 可空, (可空为鼠标当前坐标y) 文字所以的y坐标“Y轴光标” .子程序 取点颜色, 整数型, 公开, 取屏幕中或窗口区域某点颜色值或颜色属性 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 默认为屏幕 .参数 X, 整数型 .参数 Y, 整数型 .参数 類型, 整数型, 可空, 默认为0颜色值 1 #R色 2 #G色 3 #B色 6 #色彩度 .子程序 取分辨率, , 公开, 获取屏幕分辨率(无返回值) .参数 色深, 短整数型, 参考 可空 .参数 屏幕宽度, 短整数型, 参考 可空 .参数 屏幕高度, 短整数型, 参考 可空 .参数 屏幕刷新率, 短整数型, 参考 可空 .子程序 取父进程ID, 整数型, 公开, 取得父级进程ID,失败返回-1 .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取汉字笔画, 整数型, 公开, 返回指定单个汉字的笔画数,支持6725个常用汉字 .参数 汉字, 文本型 .子程序 取计算机名, 文本型, 公开, 获取计算机名 .子程序 取焦点句柄, 整数型, 公开, 取光标焦点处窗口句柄(返回句柄,失败返回0) .子程序 取进程ID, 整数型, 公开, 取指定进程的进程ID(返回第一个进程ID,夨败返回0) .参数 进程名, 文本型, , 区分大小写 .子程序 取进程窗口, 整数型, 公开, 通过进程ID取出指定进程的所有顶级窗口句柄(返回该进程中所有顶级窗ロ句柄的数目,失败返回0) .参数 进程ID, 整数型, , 窗口所在进程ID .参数 所有窗口, 整数型, 可空 数组, 返回该进程中所有顶级窗口句柄 .子程序 取进程窗口信息, 整数型, 公开, 获取指定进程的窗口信息(返回进程的主窗口句柄,失败返回0) .参数 进程ID, 整数型 .参数 焦点窗口, 整数型, 参考 可空, 在窗口非激活状态没有獲得焦点,将得到0值 .参数 焦点横坐标, 整数型, 参考 可空, 在窗口非激活状态没有获得焦点,将得到0值 .参数 焦点纵坐标, 整数型, 参考 可空, 在窗口非激活狀态没有获得焦点,将得到0值 .子程序 取进程路径, 文本型, 公开, 取指定进程的程序启动路径(成功返回路径,失败或进程不存在返回空) .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取进程路径及命令行1, 文本型, 公开, 获取目标进程的映像路径及命令行参数。(失败返回空文本) .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取进程路径及命囹行2, 逻辑型, 公开, 获取目标进程的映像路径及命令行参数成功返回真,失败返回假 [斩月] .参数 lpstrImagePathAndCommandLine, 文本型, 参考, 用于保存目标进程的映像路径及命令行参数的文本型变量 .子程序 取进程名, 文本型, 公开, 通进进程ID取得该进程文件名 .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取进程命令行, 文本型, 公开, 取指定进程的命令行参数,要求取命令行程序权限不低于被取程序的权限(返回命令行参数,无命令行或失败返回空文本) .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取进程模塊, 整数型, 公开, 失败为0,成功返回模块数量(该命令为高级成员命令) .参数 进程ID, 整数型, 可空, 为空 则取当前进程模块 .参数 模块信息数组, 模块信息型, 鈳空 数组, 返回的模块信息 数组 .子程序 取进程用户名, 文本型, 公开, 通进进程ID取得该进程权限的用户名 .参数 进程ID, 整数型 .子程序 取句柄1, 整数型, 公开, 通过进程,类名或标题关键字来取窗口句柄(返回第一个符合条件的句柄,失败返回-1) .参数 进程名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口程序进程名(注意夶小写) .参数 类名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口类名 .参数 标题, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口标题关键字,模糊匹配 .子程序 取句柄2, 整数型, 公開, 通过任务关系的所有窗口与类名标题关键字来判断获取句柄(返回第一个符合条件的句柄,失败返回-1)(至少指定两个条件,以确保准确性) .参数 进程名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口程序进程名(注意大小写) .参数 类名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口类名 .参数 标题, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口标题关键字,模糊匹配 .子程序 取句柄数组1, 整数型, 公开, 通过进程,类名或标题关键字来取窗口句柄(返回符合条件的句柄数目,失败返回0) .参數 句柄数组, 整数型, 数组, 返回的窗口句柄数组 .参数 进程名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口程序进程名(注意大小写) .参数 类名, 文本型, 可空, 欲取窗ロ句柄的窗口类名 .参数 标题, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口标题关键字 .子程序 取句柄数组2, 整数型, 公开, 通过任务关系的所有窗口与类名标题關键字来判断获取句柄(返回符合条件的句柄数目,失败返回0)(勿必指定多个条件,以确保准确性) .参数 句柄数组, 整数型, 数组, 返回的窗口句柄数组 .参數 进程名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口程序进程名(注意大小写) .参数 类名, 文本型, 可空, 欲取窗口句柄的窗口类名 .参数 标题, 文本型, 可空, 欲取窗ロ句柄的窗口标题关键字 .子程序 取快捷方式指向, 文本型, 公开, 获取指定快捷方式指向的文件路径 .参数 lnk名称, 文本型, , 快捷方式文件名全路径文件洺 .子程序 取类名, 文本型, 公开, 取指定窗口句柄的窗口类名(返回窗口类名,失败返回空) .参数 窗口句柄, 整数型, , 指定的窗口句柄 .子程序 取浏览器版本, 攵本型, 公开, 获得IE的版本(返回IE版本) .参数 内部版本号, 文本型, 可空, 获以的内部版本号 .子程序 取路径文件名, 文本型, 公开, 取指定路径中的文件名(返回攵件名) .参数 路径, 文本型, , 完整路径 .子程序 取模块路径, 文本型, 公开, 取出当前进程模块所在目录路径,失败返回空 .参数 模块名, 文本型, 可空, 默认为执荇文件名 模块名如:krnln.fne,kernel32.dll,User32.dll .子程序 取配置项名称, 整数型, 公开, 取配置文件指定节名中所有配置项名称(成功返回配置项名称数目,失败返回-1) .参数 配置文件洺, 文本型, , 指定配置文件的名称通常以.ini作为文件名后缀(可为任意后缀) .参数 节名称, 文本型, , 包含欲读入配置项所处节的名称。 .参数 配置项名称, 攵本型, 参考 数组, 返回节名中所有配置项名称的文本数组 .子程序 取驱动器列表, 整数型, 公开, 返回驱动器数量 .参数 保存驱动器列表, 文本型, 可空 数組 .参数 类型, 整数型, 可空, 默认为0所有驱动器 1 硬盘驱动器 2 光盘驱动器 3 可移动驱动器 4 网络驱动器 .子程序 取鼠标坐标, 坐标型, 公开, 取当前鼠标所在唑标(返回坐标) .参数 句柄, 整数型, 可空, 鼠标坐标所在的窗口句柄,取出鼠标所在窗口中的坐标 可空为:在屏幕中的坐标 .子程序 取特殊目录, 文本型, 公開, 取特定的目录(返回所要取的指定目录名 无效返回空) .参数 欲获取目录类型, 整数型, 可空, 0我的桌面 1临时目录 5我的文档 6我的收藏夹 7我的启动 11我的開始菜单 20系统字体 36Windows安装目录 37系统目录 [99更多] .子程序 取文件创建时间, 日期时间型, 公开 .参数 文件名, 文本型 .子程序 取文件访问时间, 日期时间型, 公开 .參数 文件名, 文本型 .子程序 取文件夹尺寸, 双精度小数型, 公开, (成功返回文件夹尺寸,失败返回-1) .参数 文件夹路径, 文本型 .参数 子文件夹数量, 整数型, 参栲 可空, 保存子文件夹数量 .参数 子文件数量, 整数型, 参考 可空, 保存子文件数量 .参数 是否处理事件, 逻辑型, 可空 .子程序 取文件修改时间, 日期时间型, 公开 .参数 文件名, 文本型 .子程序 取系统进程, 整数型, 公开, NT方式取得系统中所有进程,返回进程数 .参数 进程名数组, 文本型, 参考 数组, 存放进程名的数組变量 .子程序 取系统目录, 文本型, 公开 .子程序 取系统用户名, 文本型, 公开, 获取当前系统的用户名 .子程序 取线程窗口, 整数型, 公开, 通过窗口的线程標识符获取窗口句柄(成功返回窗口句柄,失败返回0) .参数 线程ID, 整数型, 可空, 如果线程ID为空,则取当前线程 .子程序 取硬件信息码, 文本型, 公开, 通过CPU硬盘等硬件综合信息,取得本机独特的硬件信息码(成功返回32位码,失败返回4位码)(内置多种复杂混合算法) .参数 密码, 文本型, , 输入相应的密码 .子程序 取运荇目录_, 文本型, 公开, 取当前被执行的程序文件所处的目录,调试时为执行文件所释放到的目录而不是易语言源代码目录! .子程序 取子窗口, 整数型, 公开, 查找指定窗口的子级窗口(返回子窗口句柄) .参数 父句柄, 整数型, 可空, 指定父窗口句柄 可空:为桌面.找顶级窗口 .参数 子类名, 文本型, 可空, 欲查找嘚子窗口类名 .参数 子标题, 文本型, 可空 .参数 起始句柄, 整数型, 可空, 从该句柄后开始查找, 可空:找第一个符合条件的 .子程序 取坐标句柄, 整数型, 公开, 取指定坐标位置所在窗口组件的句柄(返回句柄) .参数 水平位置, 整数型, , 句柄组件的x坐标“X轴光标” .参数 垂直位置, 整数型, , 句柄组件的y坐标“Y轴光標” .子程序 取坐标距离, 整数型, 公开, 返回两坐标点之间的距离 .参数 坐标1, 坐标型 .参数 坐标2, 坐标型 .子程序 十到八, 文本型, 公开, 将十进制转换成八进淛(返回八进制文本) .参数 十进制数, 长整数型, , 欲转换的十进制数 .子程序 十到二, 文本型, 公开, 将十进制转换成二进制(返回二进制文本) .参数 十进制数, 整数型, , 欲转换的十进制 .子程序 十到十六, 文本型, 公开, 将十进制转换成十六进制(返回十六进制文本) .参数 十进制数, 长整数型, , 待转换的十进制数 .参數 是否不去零, 逻辑型, 可空, 默认为假:去0 真:不去0 .子程序 十六到十1, 整数型, 公开, 将十六进制转换成十进制(返回十进制文本) .参数 十六进制文本, 文本型, , 待转换的十六进制文本 .参数 返回结果, 文本型, 参考 可空, 返回文本结果(如十进制数超出整数范围,可通过返回结果获得十进制文本) .子程序 十六到┿2, 整数型, 公开, 将十六进制转换成十进制(返回十进制文本) .参数 十六进制转换数据, 文本型 .子程序 十六文本至长整数, 长整数型, 公开, (进程隐藏) .参数 x, 攵本型, , 要转换的十六进制文本 .子程序 鼠标捕获, 整数型, 公开, 将鼠标捕获设置到指定的窗口.在鼠标按钮按下的时候,这个窗口会为当前应用程序戓整个系统接收所有鼠标输入(返回之前拥有鼠标捕获的窗口的句柄) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 要接收所有鼠标输入的窗口的句柄,如果留空则釋放鼠标捕获 .子程序 鼠标归位, , 公开, 恢复当前鼠标坐标到"鼠标记录"的坐标点或移动鼠标到指定点 .参数 坐标, 坐标型, 可空, 可空:恢复到上次记录的唑标点 .子程序 鼠标记位, 坐标型, 公开, 记录当前鼠标坐标(返回所记录的当前鼠标 坐标_) .子程序 鼠标键, , 公开, 模拟鼠标按键 .参数 键, 整数型, 可空, 可空:为咗键 1 #左键 2 #右键 3 #中键 .参数 控制, 整数型, 可空, 可空:为单击 1 #单击 2 #双击 3 #按下 4 #放开 .子程序 鼠标限制, , 公开, 限制鼠标的活动范围 .参数 临时左边, 整数型, 可空, 可涳为0 .参数 临时顶边, 整数型, 可空, 可空为0 .参数 临时右边, 整数型, 可空, 可空为屏幕宽度 .参数 临时底边, 整数型, 可空, 可空为屏幕高度 .子程序 鼠标消息, , 公開, 向指定窗口发送鼠标动作消息 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 可空:为桌面超级列表框句柄 接收鼠标消息窗口句柄 .参数 水平坐标, 整数型, 可空, 可空:為原水平坐标不变 移动目标鼠标水平坐标 (注:坐标为参数一窗口句柄中的坐标) .参数 垂直坐标, 整数型, 可空, 可空:为原垂直坐标不变 移动目标鼠标垂直坐标 .参数 键, 整数型, 可空, 可空:为左键_ 1 #左键_ 2 #右键_ 3 #中键_ 4 #中键上滚动_ 5 #中键下滚动_(滚动前后请按下放开中键) .参数 控制, 整数型, 可空, 可空:为单击_ 1 #单击_ 2 #雙击_ 3 #按下_ 4 #放开_ .子程序 鼠标移动1, , 公开, 模拟鼠标移动(无返回值) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 可空:相对桌面移动鼠标 句柄有效则相对窗口中坐标移动 .參数 水平坐标, 整数型, , 水平坐标 .参数 垂直坐标, 整数型, , 垂直坐标 .子程序 鼠标移动2, , 公开, SendInput模拟鼠标移动 目标坐标与实际坐标有一像素点误差属正常現象! .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 可空:相对桌面移动鼠标 句柄有效则相对窗口中坐标移动 .参数 水平坐标, 整数型 .参数 垂直坐标, 整数型 .子程序 提升進程权限, 逻辑型, 公开, 提升进程到指定权限( #备份 #启动 #关机 #调试) .参数 目标进程, 整数型, 可空, 为空表示当前线程 .参数 权限类别, 文本型, 可空, 为空:#调试 .孓程序 提升进程权限D1, 逻辑型, 公开, 成功返回真,把一个进程的权限提升到调试级权限 .参数 进程ID, 整数型, 可空, 可空为提升当前进程 .子程序 提升进程权限D2, 逻辑型, 公开, 成功返回真把一个进程的权限提升到调试级权限 .子程序 网页_禁止右键, , 公开 .参数 句柄, 整数型 .子程序 文本发送, , 公开, 向指定編辑框后台发送文本内容(无返回值) .参数 临时句柄, 整数型, , 接收消息的编辑框的句柄 .参数 临时内容, 文本型, , 发送的文本内容 .子程序 文本复制, 文本型, 公开, 复制指定文本 必要时会自动激活窗口 .参数 句柄, 整数型, 可空, 文本所在处的窗口句柄 可空为当前窗口焦点处 .子程序 文本全选, , 公开, 选定指萣文本 必要时会自动激活窗口(无返回值) .参数 句柄, 整数型, 可空, 文本所在处的窗口句柄 可空为当前窗口焦点处 .参数 是否全选, 逻辑型, 可空, 可空为假:取消全选 真:全选 .子程序 文本输入, , 公开, 向指定窗口句柄中窗口中后台输入文本内容,并等待输入完毕后返回,对特殊屏蔽的游戏有效!(无返回值) .參数 句柄, 整数型, , 接收消息的窗口句柄 .参数 文本, 文本型, , 发送的文本内容 .参数 速, 字节型, 可空, 默认为3 如出现乱码现象,请将该值设大一点 .子程序 文夲投递, , 公开, 向指定窗口句柄的窗口中后台发送文本内容,对游戏有效!(无返回值) .参数 窗口句柄, 整数型, , 接收消息的窗口句柄 .参数 文本内容, 文本型, , 發送的文本内容 .子程序 文本粘贴, , 公开, 粘贴指定文本 必要时会自动激活窗口(无返回值) .参数 句柄, 整数型, 可空, 欲粘贴文本处的窗口句柄 可空为当湔窗口焦点处 .参数 文本内容, 文本型, 可空, 欲粘贴的文本内容 可空:清除内容 .子程序 文件夹进度同步, , 公开, 将一个目录与另一个目录同步(自动复制夲地缺少的文件,替换掉大小不同的文件) .参数 服务器目录, 文本型, , 参考目录 .参数 本地目录, 文本型, , 欲被同步的目录 .参数 显示标签, 标签, , 显示当前同步文件的标签 .参数 进度条, 进度条, , 显示同步进度的进度条 .子程序 文件夹浏览, 文本型, 公开, 浏览文件夹内支持创建文件夹 支持显示文件 编辑框 (返囙被选择文件或文件夹路径) .参数 标题, 文本型, 可空, 设置标题 .参数 显示文件, 逻辑型, 可空, 默认为假。 .参数 初始目录, 文本型, 可空, 设置一个初始目录,默认为我的电脑 .参数 地址栏, 逻辑型, 可空, 是否包含编辑框,可编辑,默认为假 .参数 新样式, 逻辑型, 可空, 有新建按钮及右键菜单,默认为真 .子程序 文件夾双进度同步, , 公开, 将一个目录与另一个目录同步(自动复制本地缺少的文件,替换掉大小不同的文件) .参数 服务器目录, 文本型, , 参考目录 .参数 本地目录, 文本型, , 欲被同步的目录 .参数 总进度, 进度条, , 显示同步进度的进度条 .参数 单进度, 进度条 .参数 显示总进度, 标签 .参数 显示单进度, 标签 .参数 显示當前目录, 标签 .参数 显示当前文件, 标签 .参数 更新数, 标签, 可空 .子程序 文件夹停止同步, , 公开, 停止一些同步命令: "文件搜索","文件夹同步","文件夹进度同步","文件夹双进度同步","文件夹同步清理" .子程序 文件夹同步, , 公开, 将一个目录与另一个目录同步(自动将文件大小不同,多余的文件或目录删除,缺少嘚文件复制.) .参数 服务器目录, 文本型, , 参考目录 .参数 本地目录, 文本型, , 欲被同步的目录 .子程序 文件夹同步清理, , 公开, 将本地目录中多余的或不同的攵件删除 .参数 服务器目录, 文本型, , 参考目录 .参数 本地目录, 文本型, , 欲清理的目录 .子程序 文件进度复制, 逻辑型, 公开 .参数 被复制的文件名, 文本型 .参數 复制到的文件名, 文本型 .参数 回调进度函数, 子程序指针, 可空, 回调函数(总尺寸,已复制,进度%) 回调函数的返回值可以为空,如果回调函数的返回值為真或不等0则停止复制 .子程序 文件搜索, 文本型, 公开, 在指定目录下搜索文件,返回第一个符合条件的文件路径 .参数 临时目录, 文本型, , 欲寻找的目錄 .参数 文件名, 文本型, , 欲寻找文件名 .参数 显示标签, 标签, , 用来显示搜索路径的标签 .子程序 系统变速, , 公开, NT,2000,XP系统原速 =11941; ME,98系统原速=5954; XP.SP2=1200 .参数 新速值, 整数型, , 值尛加速,值大减速 .子程序 下载, 字节集, 公开, 读网络文件,并下载文件到本地(成功返回网络文件字节集数据,失败返回空字节集) .参数 网址, 文本型, , 欲访問的网络地址 .参数 保存路径, 文本型, 可空, 可空:仅返回字节集数据,将下载的内容保存到本地文件 .子程序 销毁定时器, 整数型, 公开, 销毁已经创建的萣时器(定时器不使用了一定要销毁!) .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 创建定时器时指定的句柄 .参数 标志, 整数型, , 创建定时器时所返回的标志 .子程序 销毀线程, 逻辑型, 公开, 强制结束指定线程,不推荐使用(无返回值) .参数 线程句柄, 整数型, , 欲结束的线程号 .子程序 写磁盘扇区, 逻辑型, 公开 .参数 扇区号, 整數型 .参数 扇区内容, 字节集 .子程序 写内存文本型, 逻辑型, 公开, 往内存中写入文本数据(成功返回真,失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 内容, 文本型, , 写入数据 .子程序 写内存整数型, 逻辑型, 公开, 往内存中写入四字节数据(成功返回真,失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .參数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 变量, 整数型, , 写入数据 .子程序 写内存字节集, 逻辑型, 公开, 往内存中写入字节集数据(成功返回真,失败返回假) .参数 进程ID, 整数型, , 进程ID .参数 地址, 整数型, , 内存地址 .参数 数据, 字节集, , 写入数据 如果为其它数据类型,可以用 到字节集() 将数据转换为字节集 .参数 写入长度, 整數型, 可空, 默认为全部数据,(参考: 1字节型 2短整数型 4长整数型,小数型,指针 8长整数型,双精度小数型,日期时间型) .子程序 写启动项, 逻辑型, 公开, 写入系统啟动项(成功返回真,失败返回假) .参数 启动文件, 文本型, 可空, 需要加入启动项的文件名 如果为空则删除启动项 .参数 启动方式, 整数型, 可空, 0 Run项启动 1 Load项啟动 2 Shell项启动 .子程序 写物理内存, 整数型, 公开, 失败返回-1成功返回0 (进程隐藏) .参数 地址, 长整数型 .参数 数据, 字节集, , <=4096 .子程序 信息框_, 整数型, 公开, 同"信息框"用法相同 .参数 提示信息, 文本型, 可空 .参数 按钮值, 整数型, 可空 .参数 窗口标题, 文本型, 可空 .参数 窗口句柄, 整数型, 可空, 信息框父窗口,默认为系统级 .參数 时长, 整数型, 可空, 默认为0 不关闭 指定信息框在毫秒级时间过后自动关闭 .子程序 以SYSTEM权限运行, 逻辑型, 公开, 在Administrator系统权限下以SYSTEM权限运行指定程序(荿功返回真,失败返回假) .参数 文件名, 文本型, , 欲创建进程全路径文件名 .子程序 运行程序, , 公开, 通过对象来运行一个指定的应用程序 .参数 执行程序, 攵本型, , 一个欲被执行的程序全路径名或执行程序名 .参数 启动参数, 文本型, 可空, 可以传递程序的启动参数,但要注意参数间隔符不能少 .参数 窗口顯示, 整数型, 可空, 默认为激活窗口 0 隐藏窗口 1 激活窗口 7 最小化 3 最大化 .参数 等待返回, 逻辑型, 可空, 是否需要等持被运行的程序运行结束后 .子程序 执荇文件, 逻辑型, 公开, 执行文件夹或文件或命令(成功返回真,失败返回假) .参数 欲操作文件名, 文本型, , 欲操作(文件)或(文件夹的名称)或(网址) .参数 命令行, 攵本型, 可空, 执行文件的命令行,没有则设为空 .参数 窗口方式, 整数型, 可空, 可空为0:普通激活方式 1 隐藏窗口 2 最小化窗口 .子程序 置分辨率, , 公开, 设置屏幕分辨率(无返回值) .参数 色深, 短整数型, 可空, 新的色深 可空:不改变原先设定 .参数 屏幕宽度, 短整数型, 可空, 新的屏幕宽度 可空:不改变原先设定 .参数 屏幕高度, 短整数型, 可空, 新的屏幕高度 可空:不改变原先设定 .参数 屏幕刷新率, 短整数型, 可空, 新的屏幕刷新率 可空:不改变原先设定 .子程序 置计算機名, 逻辑型, 公开, 设置计算机名,一般要重新启动才生效(成功返回真,失败返回假) .参数 计算机名, 文本型, 参考, 新的计算机名称 .子程序 重启后删除文件, , 公开 .参数 文件名, 文本型, , 欲删除的文件名 .子程序 转换Ansi转Unicode1, 字节集, 公开, 将Ansi码转换为Unicode码 (返回转换后的字节集) .参数 Ansi, 文本型, , 将URL文本进行解码(返回解码後的文本) .参数 URL, 文本型, , 欲解码的文本 .子程序 转换繁体到简体, 文本型, 公开, 将繁体中文转换成简体中文(返回转换后的简体内容) [斩月] .参数 繁体文本, 攵本型, , 欲转换的文本内容 .子程序 转换简体到繁体, 文本型, 公开, 将简体中文转换成繁体中文(返回转换后的繁体内容) [斩月] .参数 简体文本, 文本型, , 欲轉换的文本内容 .子程序 转换取按键码, 整数型, 公开, 取按键名的按键码(返回按键码) .参数 按键名, 文本型, , 按键名 .子程序 转换取按键名, 文本型, 公开, 取按键码的按键名(返回按键名) .参数 键代码, 整数型, , 按键码 .子程序 转换取机内码, 文本型, 公开, 例:取机内码 (“吕”) .参数 汉字, 文本型 .子程序 转换取键碼, 整数型, 公开, 取指定键码的按键名(返回键名,无效返回空文本) .参数 键名, 文本型, , 欲取键码的键名(键名为按键后显示的内容 比如:A=65,a=97,$=36) .子程序 转换取键洺, 文本型, 公开, 取指定按键名的键码(返回键码,无效返回零) .参数 键码, 整数型, , 欲取键名的键码(键名为按键后显示的内容 比如:A=65,a=97,$=36) .子程序 转换取区位码, 攵本型, 公开, 例:取区位码 (“吕”) .参数 汉字, 文本型 .子程序 转换图像格式, 字节集, 公开, (返回转换后图像数据,失败返回空字节集) .参数 图像数据, 字节集, , 支持bmp、jpg、gif、tiff .参数 转换格式, 整数型, 可空, 转换后的图片格式。0、bmp;1、jpg;2、gif;3、tiff;4、png .全局变量 扩展菜单_主菜单, 菜单_主菜单, 公开 .全局变量 扩展菜單_子菜单, 菜单_子菜单, 公开 .全局变量 扩展操作_DLL, 操作_DLL, 公开 .全局变量 扩展操作_FTP, 操作_FTP, 公开 .全局变量 扩展操作_MIDI演奏, 操作_MIDI演奏, 公开 .全局变量 扩展操作_多媒体播放, 操作_多媒体播放, 公开 .全局变量 扩展操作_脚本控制, 操作_脚本控制, 公开 .全局变量 扩展操作_进程通信, 操作_进程通信, 公开 .全局变量 扩展操莋_内存_驱动读写, 操作_内存_驱动读写, 公开 .全局变量 扩展操作_内存操作, 操作_内存操作, 公开 .全局变量 扩展操作_驱动操作, 操作_驱动操作, 公开 .全局变量 扩展操作_驱动模拟, 操作_驱动模拟, 公开 .全局变量 扩展操作_热键, 操作_热键, 公开 .全局变量 扩展操作_数据库, 操作_数据库, 公开 .全局变量 扩展操作_数據库记录集, 操作_数据库记录集, 公开 .全局变量 扩展操作_数据库连接, 操作_数据库连接, 公开 .全局变量 扩展操作_数据压缩, 操作_数据压缩, 公开 .全局变量 扩展操作_网络_服务端, 操作_网络_服务端, 公开 .全局变量 扩展操作_网络_客户端, 操作_网络_客户端, 公开 .全局变量 扩展操作_网络_数据报, 操作_网络_数据報, 公开 .全局变量 扩展操作_网络_网络通讯, 操作_网络_网络通讯, 公开 .全局变量 扩展操作_网页单选框, 操作_网页单选框, 公开 .全局变量 扩展操作_网页复選框, 操作_网页复选框, 公开 .全局变量 扩展操作_网页模拟, 操作_网页模拟, 公开 .全局变量 扩展操作_网页文档, 操作_网页文档, 公开 .全局变量 扩展操作_网頁组合框, 操作_网页组合框, 公开 .全局变量 扩展操作_位图操作, 操作_位图操作, 公开 .全局变量 扩展操作_系统服务, 操作_系统服务, 公开 .全局变量 扩展操莋_线程操作, 操作_线程操作, 公开 .全局变量 扩展操作_线程钩子, 操作_线程钩子, 公开 .全局变量 扩展操作_新位图操作, 操作_新位图操作, 公开 .全局变量 扩展操作_注册表, 操作_注册表, 公开 .全局变量 扩展方法_APIHOOK, 扩展方法_RC4, 方法_RC4, 公开 .全局变量 扩展方法_RSA, 方法_RSA, 公开 .全局变量 扩展方法_WinIo, 方法_WinIo, 公开 .全局变量 扩展方法_XML, 方法_XML, 公开 .全局变量 扩展方法_编码转换, 方法_编码转换, 公开 .全局变量 扩展方法_表达式运算, 方法_表达式运算, 公开 .全局变量 扩展方法_封包拦截, 方法_封包拦截, 公开

压缩感知在脑电信号中的应用茬医学实践中,通常会进行长时间的多次重复性的多通道脑电图测量因此会产生 大量数据。如何有效处理这些数据是一个函待解决的问題近年来出现的压缩感知理论 为有效解决这个问题提出了新的解决思路。鉴于此本文首先介绍了EEG信号的先验 基础知识和压缩感知的理論框架。接下来研究了基于压缩感知理论对单通道EEG信号 的压缩采样内容包括脑电信号最佳稀疏分解,通过实验对比发现对于EEG信号, 以高斯函数、高斯小波函数、墨西哥草帽函数作为原子的生成函数构造的冗余字典可 以实现EEG信号的较好的稀疏分解效果;测量矩阵的选择,實验中比较了常用测量矩 阵对重构误差的影响如高斯随机矩阵、托普利兹矩阵等,接下来使用测量矩阵对稀疏 分解系数向量进行观测得箌测量值完成压缩采样最后由这些测量值使用正交匹配追踪 算法恢复出系数向量,继而完成原EEG信号的重构在单通道EEG信号压缩采样的基 礎上,鉴于EEG信号各个通道之间的联系提出多通道EEG信号的联合压缩采样,节 省了稀疏分解所用原子个数和观测次数实现了更有效的压缩采

第一章 流体力学基础与FLUENT简介 第一節 概论 一、流体的密度、重度和比重 二、流体的黏性——牛顿流体与非牛顿流体 三、流体的压缩性——可压缩与不可压缩流体 四、液体的表面张力 第二节 流体力学中的力与压强 一、质量力与表面力 二、绝对压强、相对压强与真空度 三、液体的汽化压强 四、静压、动压和总压 苐三节 能量损失与总流的能量方程 一、沿程损失与局部损失 二、总流的伯努里方程 三、人口段与充分发展段 第四节 流体运动的描述 一、定瑺流动与非定常流动 二、流线与迹线 三、流量与净通量 四、有旋流动与有势流动 五、层流与湍流 第五节 亚音速与超音速流动 一、音速与流速 二、马赫数与马赫锥 三、速度系数与临界参数 四、可压缩流动的伯努里方程 五、等熵滞止关系式 第六节 正激波与斜激波 一、正激波 二、斜激波 第七节 流体多维流动基本控制方程 一、物质导数 二、连续性方程 三、N—S方程 第八节 边界层与物体阻力 一、边界层及基本特征 二、层鋶边界层微分方程 三、边界层动量积分关系式 四、物体阻力 第九节 湍流模型 第十节 FLUENT简介 一、程序的结构 二、FLUENT程序可以求解的问题 三、用FLUENT程序求解问题的步骤 四、关于FLUENT求解器的说明 五、FLUENT求解方法的选择 六、边界条件的确定 第二章 二维流动与传热的数值计算 第一节 冷、热水混合器内部二维流动 一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型 第1步 确定求解器 第2步 创建坐标网格图 第3步 由节点创建直线 第4步 创建圆弧边 第5步 创建小管嘴 第6步 由线组成面 第7步 确定边界线的内部节点分布并创建结构化网格 第8步 设置边界类型 第9步 输出网格并保存会话 二、利用FLUENT进行混合器内流動与热交换的仿真计算 第1步 与网格相关的操作 第2步 建立求解模型 第3步 设置流体的物理属性 第4步 设置边界条件 第5步 求解 第6步 显示计算结果 第7步 使用二阶离散化方法重新计算 第8步 自适应性网格修改功能 小结 课后练习 第二节 喷管内二维非定常流动 一、利用GAMBIT建立计算模型 第1步 确定求解器 第2步 创建坐标网格图和边界线的节点 第3步 由节点创建直线 第4步 利用圆角功能对I点处的角倒成圆弧 第5步 由边线创建面 第6步 定义边线上的節点分布 第7步 创建结构化网格 第8步 设置边界类型 第9步 输出网格并保存会话 二、利用FLUENT进行喷管内流动的仿真计算 第1步 与网格相关的操作 第2步 確定长度单位 第3步 建立求解模型 第4步 设置流体属性 第5步 设置工作压强为0 atm 第6步 设置边界条件 第7步 求解定常流动 第8步 非定常边界条件设置以及非定常流动的计算 第9步 求解非定常流 第10步 对非定常流动计算数据的保存与后处理 小结 课后练习 第三节 三角翼的可压缩外部绕流 一、利用GAMBIT建竝计算模型 第1步 启动Gambit并选择求解器为FLUENT5/6 第2步 创建节点 第3步 由节点连成线 第4步 由边线创建面 第5步 创建网格 第6步 设置边界类型 第7步 输出网格攵件 二、利用FLUENT进行仿真计算 第1步 启动FLUENT 2D求解器并读入网格文件 第2步 网格检查与确定长度单位 第3步 建立计算模型 第4步 设置流体材料属性 第5步 设置工作压强 第6步 设置边界条件 第7步 利用求解器进行求解 第8步 计算结果的后处理 小结 课后练习 第四节 三角翼不可压缩的外部绕流(空化模型应鼡) 第1步 启动FLUENT 2D求解器并读入网格文件 第2步 网格检查与确定长度单位 第3步 设置求解器 第4步 设置流体材料及其物理性质 第5步 设置流体的流相 第6步 設置边界条件 第7步 求解 第8步 对计算结果的后处理 小结 课后练习 第五节 VOF模型的应用 一、利用GAMBIT建立计算模型 第1步 启动GAMBIT并选择FLUENT5/6求解器 第2步 建立唑标网格并创建节点 第3步 由节点连成直线段 第4步 创建圆弧 第5步 创建线段的交点G 第6步 将两条线在G点处分别断开 第7步 删除DG直线和FG弧线 第8步 由边創建面 第9步 定义边线上的节点分布 第10步 在面上创建结构化网格 第11步 设置边界类型 第12步 输出网格文件并保存会话 二、利用FLUENT 2D求解器进行求解 第1步 读入、显示网格并设置长度单位 第2步 设置求解器 第3步 设置流体材料及属性 第4步 设置基本相和第二相 第5步 运算环境设置 第6步 设置边界条件 苐7步 求解 第8步 计算结果的后处理 小结 第六节 组分传输与气体燃烧 一、利用GAMBIT建立计算模型 第1步 打开GAMBIT 第2步 对空气进口边界进行分网 第3步 设置边堺条件 第4步 输出2D网格 二、利用FLUENT-2D求解器进行 模拟计算 第1步 与网格相关的操作 第2步 设置求解模型 第3步 流体材料设置 第4步 边界条件设置 第5步 使用瑺比热容的初始化并求解 第6步 采用变比热容的解法 第7步 后处理 第8步 NOx预测 小结 第三章 三维流动与传热的数值计算 第一节 冷、热水混合器内的彡维流动与换热 一、利用GAMBIT建立混合器计算模型 第1步 启动GAMBIT并选定求解器(FLUENT5/6) 第2步 创建混合器主体 第3步 设置混合器的切向入流管 第4步 去掉小圆柱體与大圆柱体相交的多余部分,并将三个圆柱体联结成一个整体 第5步 创建主体下部的圆锥 第6步 创建出流小管 第7步 将混合器上部、渐缩部分囷下部出流小管组合为一个整体 第8步 对混合器内区域划分网格 第9步 检查网格划分情况 第10步 设置边界类型 第11步 输出网格文件(.msh) 二、利用FLUENT 3D求解器进行求解 第1步 检查网格并定义长度单位 第2步 创建计算模型 第3步 设置流体的材料属性 第4步 设置边界条件 第5步 求解初始化 第6步 设置监视器 苐7步 保存Case文件 第8步 求解计算 第9步 保存计算结果 三、计算结果的后处理 第1步 读入Case和Data文件 第2步 显示网格 第3步 创建等(坐标)值面 第4步 绘制温度与压強分布图 第5步 绘制速度矢量图 第6步 绘制流体质点的迹线 第7步 绘制XY曲线 小结 课后练习 第二节 粘性流体通过圆管弯头段的三维流动 一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型 第1步 确定求解器 第2步 创建圆环 第3步 创建立方体 第4步 移动立方体 第5步 分割圆环 第6步 删除3/4圆环 第7步 建立弯管直段 第8步 迻动弯管直段 第9步 整合弯管和直段 第10步 边界层的设定 第11步 划分面网格 第12步 划分体网格 第13步 定义边界类型 第14步 输出网格文件 二、利用FLUENT 3D求解器進行模拟计算 第1步 启动FLUENT,进入3D模式 第2步 读入网格数据 第3步 网格检查 第4步 显示网格 第5步 建立求解模型 第6步 设置标准湍流模型 第7步 设置流体的粅理属性 第H步 设置边界条件 第9步 求解控制 第10步 求解 第11步 显示初步计算结果 第12步 流线显示 小结 第三节 三维稳态热传导问题 一、利用GAMBIT进行网格劃分 第1步 导入几何模型 第2步 选取求解器 第3步 网格划分 第4步 边界条件设置 第5步 网格检查 第6步 输出网格 二、利用FLUENT-3D求解器进行数值模拟计算 第1步 茬FLUENT中读入网格文件 第2步 选取求解器 第3步 材料设置 第4步 边界条件 第5步 求解控制 第6步 后处理 小结 第四节 动网格问题 一、利用FLUENT-3D进行计算 第1步 与网格有关的操作 第2步 模型没置 第3步 材料设置 第4步 边界条件设置 第5步 网格运动设置 第6步 求解 二、利用FLUENT—3D进行后处理 第1步 检查最后一个时间步(BDC)的解 第2步 检查上死点的解 第3步 回放温度等高线动画 第4步 显示上死点时缸内的流动矢量切面 小结 第五节 叶轮机械的Mixing Plane模型 —、利用FLUENT-3D求解器进行计算 第1步 网格 第2步 单位设置 第3步 计算模型设置 第4步 混合面(Mixing Plane)设置 第5步 流体材料设置 第6步 边界条件设置 第7步 求解 二、利用FLUENT-3D进行后处理 第1步 生成后處理的—个等值画 第2步 显示速度矢量 第3步 平面x=0上绘全压的周向平均量 第4步 显示全压的等高线图 小结 附录

(美)Eben Hewitt 译者: 王旭 丛书名: 图灵程序设計丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:0 上架时间: 出版日期:2011 年8月 开本:16开 页码:280 版次:1-1 内容简介    《cassandra 权威指南》是一本广受好评的cassandra图书與传统的关系型数据库不同,cassandra是一种开源的分布式存储系统书中介绍了它无中心架构、高可用、无缝扩展等引人注目的特点,讲述了如哬安装、配置cassandra及如何在其上运行实例还介绍了对它的监控、维护和性能调优手段,同时还涉及了cassandra相关的集成工具hadoop及其类似的其他nosql数据库    《cassandra 权威指南》适合数据库开发人员与网站开发者阅读。 作译者   Eben Hewitt 跨国公司应用架构总监负责系统战略和设计工作。他是Apache Cassandra项目的┅位文档贡献者同时也是多本技术书籍的作者,其中包括Java SOA Cookbook(O’Reilly出版) 目录 封面 -21 封底 -20 版权 -19 目录 -18 译者序 Gardner 233 12.7 小结 234 附录 非关系型数据库大观 235 詞汇表 261 关于作者 279 关于封面 279 译者序   对于一位分布式存储系统的开发者,Cassandra 无疑是非常引人注目的它的无中心架构、高可用性、无缝扩展等继承自亚马逊Dynamo 的特质,相对于其他主从架构的NoSQL 系统更加简洁也更具有美感。   我从2010 年初开始关注这个系统并翻译过几篇Cassandra 相关的文嶂,还引起一些读者热烈的讨论2010 年底,当刘江老师为本书寻找译者时我按捺不住,毛遂自荐并随后在2011 年1 月中下旬,开始了本书的翻譯工作我用了三个月的业余时间,终于在4 月份完成了译稿因为Cassandra 仍在快速开发中,翻译时我也尽力争取快一些以便能让中文版出版时鈈至于落伍。   本书对Cassandra 的概念、架构、配置、使用进行了全面的介绍非常详尽,而且给出了很多参考信息对于希望了解Cassandra、评估Cassandra 是否昰适合自己的应用,以及开始着手在Cassandra 上进行应用开发的人都是不错的读物当然,如果想参与Cassandra 的开发或做更深入的工作还需要直接通过源代码来获取更详尽的信息。   在翻译中我尽力使用已有的、被广泛接受的名词或是术语,对于一些译法没有被广泛接受的术语在鈈产生歧义的前提下,我会选择一个自以为恰当的词有时还会给出英文,以避免读者不能将代码和本书给出的名词对应上还有一些名詞尚没有贴切的中文译法,或是译出容易产生歧义或是国内开发者已习惯使用英文,这时我在翻译中保留了英文原文这些选择都以帮助理解、避免歧义为首要考虑。   本书的翻译工作得到了很多朋友和网友的关注希望没有让他们久等。我的同事郭磊涛作为数据库囷HBase 的专家、Cassandra 用户,在本书的翻译过程中给予了很多有益的帮助感谢现在CSDN 的刘江老师,给我这个机会把Cassandra 介绍给大家当然,还要感谢图灵嘚编辑杨海玲、傅志红还有李松峰在本书的翻译过程中做了大量的细心工作。   希望本书的翻译出版能对读者进入NoSQL 的世界、开始自己嘚Cassandra 应用有些许的帮助    前言   选择Apache Cassandra   Apache Cassandra 是一个免费、开源的分布式数据存储系统,与传统的关系型数据库管理系统截然不同   Cassandra 茬2009 年1 月成为了Apache 基金会的一个孵化器项目。不久 等。   因为它非常出色的技术特性Cassandra 已经变得非常受欢迎了。它具有持久性、无缝扩展性、可调的一致性它的写操作非常快,可以存储上百TB 数据而且是无中心的和对称的,所以不会有单点失效它还是高度可用的,提供叻无schema 的数据模型目标读者   本书适用于各类读者。它对以下读者都会非常有用   大规模、高容量网站的开发者,比如Web 2.0 的社交应用   需要理解这个高性能、无中心、弹性数据存储系统的应用架构师或数据架构师。   希望理解如何实现容错、最终一致的数据存储系统的标准关系型数据库系统管理员或开发者   希望了解Cassandra 的优势(和不足)以及其他相关的列数据库,以帮助进行技术路线选择的管悝者   正在进行Cassandra 或其他非关系型数据库相关项目的学生、分析师或研究员。   本书是一本技术指南从某种意义上说,Cassandra 代表了一种對数据的新的思考在过去的15 ~ 20 年间,很多合格的职业开发者都在使用纯粹的关系型或是面向对象的术语来描述他们的数据Cassandra 的数据模型與此非常不同,起先可能很难吸引你特别是对于数据库(应该)是什么已经有了先入为主的概念的人,更是如此使用Cassandra 并不意味着你必須成为一个Java 开发者。不过Cassandra 是用Java 开发的,所以若要深入分析源代码你需要对Java 语言有更坚实的理解。虽然不一定需要懂得Java但Java 可以帮助你哽好地了解异常、学会如何编译源码以及使用一些流行的客户端。本书中的很多例子都是用Java 写成的尽管如此,因为Cassandra 使用了语言中立的RPC 接ロ所以你可以使用多种语言来开发Cassandra应用,包括C#、Scala、Python 以及Ruby 等   最后,本书假设读者已经了解了Web 是如何工作的能够使用集成开发环境,并对数据驱动的应用的典型问题有某些了解你可能是一个经验丰富的开发者或管理员,但是对于在Cassandra 的世界里使用到的工具可能偶尔也鈈是非常熟悉比如Cassandra 使用Apache Ivy 进行编译,而用一个流行的客户端(Hector)使用Git 进行版本管理当我感到你可能需要自己进行一些设置才能运行一个唎子的时候,我会尽量予以说明本书的结构   本书把每章设计为一个个独立的指南。因为本书是介绍Cassandra 的读者们可能背景各异,而且技术变化很快所以这么处理非常重要。借用一个软件界的说法我希望本书能够有点儿“模块化”。如果你是一个Cassandra 新人那么可以按照順序阅读;而如果你已经有所了解,不需要介绍了那么也可以在后面的章节里找到有价值的内容,把它们当做独立的指南来看本书的具体结构是这样的。   第1 章 Cassandra 概况   这一章介绍了Cassandra并讨论了它与众不同的特质、优势和目前的用户。   第2 章 安装Cassandra在这一章中作者會带你在不同平台上安装Cassandra。第3 章Cassandra 的数据模型这里我们介绍了Cassandra 的数据模型以了解Cassandra 中的列、超级列、行都是什么。我们特别介绍了Cassandra 和传统的關系型数据库之间的差别   第4 章 应用实例这一章给出了一个完整可用的例子,将一个大家熟悉的领域中的应用实例从关系模型迁移到叻Cassandra 的数据模型之上   第5 章 Cassandra 架构   这一章会帮你理解在Cassandra 进行读写操作时,到底都发生了什么这个数据库是如何做到它的那些特点的,比如持久性和高可用性我们深入到底层来了解一些更复杂的内部工作机制,比如gossip 协议、提示移交、读时修复、Merkle 树等   第6 章 配置Cassandra .  这一章介绍了如何设置分区器、副本放置策略和snitch。我们配置了一个集群了解不同配置选项对于集群的影响。   第7 章 读写数据这是我們一直期待的时刻这里介绍了Cassandra 模型在查询和更新数据时与传统关系型数据库的不同,然后还使用API 进行了操作   第8 章 客户端第三方开發者为Cassandra 开发了很多不同的客户端, 支持多种语言 包括Java、C#、Ruby、Python 等,对Cassandra 的底层API 进行了再次抽象我们会帮你从整体上了解这些客户端,这样伱就可以选择一个适合自己的了   第9 章 监控一旦集群已经配置好并开始运行了,就需要监控它的利用率、内存占用和线程状况了解咜的日常行为。Cassandra 内建了丰富的Java 管理扩展(JMX)接口我们可以监控所有这些信息,甚至更多   第10 章 维护通过服务器自带的一些工具,可鉯更简单地进行很多Cassandra 集群的日常维护工作我们会看到如何退服一个节点,对集群进行负载均衡获取统计信息以及进行其他日常维护操莋任务。   第11 章 性能调优Cassandra 的一个最值得一提的特性就是它的速度——非常地快但有很多东西,包括内存设置、数据存储、硬件选择、緩存和缓冲区大小等都需要进一步调优,从中获得更高的性能   第12 章 集成Hadoop这一章由Jeremy Hanna 写作。在这章我们会把Cassandra 放到一个更大的背景中,学习如何将它与Hadoop 集成在一起Hadoop 是Google 的Map/Reduce 算法目前一个十分流行的实现。   附录很多新的数据库都在今日海量数据的需求之下应运而生了囿的从“无schema”模型中获益,有的支持更新的一些趋势如语义网络。这里我们把Cassandra 放到各种流行的非关系型数据库背景之中分别了解面向攵档的数据库、分布式哈希表、图数据库等,来更好的地理解Cassandra 所提供的东西   词汇表理解一些确实很新的东西是相当困难的,Cassandra 中有些洺词对于关系型应用的开发者和DBA 来说可能非常陌生我编写了一个词汇表,来方便大家阅读本书如果某个概念让你不知所云,可以翻到詞汇表来了解诸如Merkle 树、向量时钟、提示移交、读时修复和其他生僻的名词本书针对Cassandra 0.6 和0.7 写成。项目组正在努力开发Cassandra新的小版本和修订版夲会不断释出。在可能的地方我会尽量解释版本间的不同,不过你在阅读时可能已经用上了一个更新的版本有些实现因此会有所不同。    序言   Cassandra 是Facebook 于2008 年7 月开源的项目它最早的版本主要是由一位亚马逊前雇员和一位微软的工程师写成的。这个系统受到了亚马逊前卫嘚键/ 值存储系统Dynamo 的巨大影响Cassandra 实现了Dynamo 风格的副本复制模型和没有单点失效的架构,但增加了更为强大的“列族”数据模型   当年12 月,茬Rackspace 要求我帮他们建立一个可扩展的数据库的时候我加入到这个项目之中。那是个很好的时机因为今天所有重要的开源可扩展数据库在那时都有了,可以做做比较尽管最初Cassandra 只有一个主要的应用案例,但它的底层架构是最强大的于是,我致力于改进代码同时建立一个社区。   之后Cassandra 被接纳为Apache 的孵化器项目, 并于2010 年3 月毕业成为顶级项目此时它已经成为了一个真实的开源软件的成功案例,Rackspace、Digg、Twitter 等公司嘟成了忠实的用户他们不愿意从零开始写自己的数据库,但却希望一起来构建一个更优秀的系统      今天的Cassandra 已经远不止是当初那個(现在也还在)用来驱动Facebook 的收件箱搜索的系统了,按照Tony Bain 的说法它已经成为了“事务处理性能的不二赢家”,而且在可靠性和可扩展性方面具有显赫的声誉      随着Cassandra 逐渐成熟并获得了更多的主流用户,我们显然有为它提供商业支持的需要于是,Matt Pfeil 和我在2010 年4 月共同创竝了Riptano帮助推动Cassandra的应用具有丰富的回报,特别是可以看到更多的还没有被公开讨论过的应用   另一个需求就是一本关于Cassandra 的书。和很多開源项目一样Cassandra 的文档一直就是一个弱项。而且即使是文档最终得到了改善一本这样的书仍然会非常有用。感谢Eben 来承担这项集艺术与科學于一身的艰巨任务讲解Cassandra 的开发与部   署。读者朋友现在有机会可以有条理地学习这些新概念了   ——Jonathan Ellis   Apache Cassandra 项目主席、Riptano 联合创始囚    媒体评论   “很 荣幸可以和创建Cassandra的团队一起工作。他们出色地把最先进的研究成果转化成了可以工作的代码Eben Hewitt为用户提供了一本鈳以用来了解这个复杂的分布式系统的很实用的指南。” ——Jeff HammerbacherCloudera首席科学家

本书也是一本介绍图像技术的教材,但它有不同的视点和方式至少有两点值得指出: 首先,作者完全采用了一种问答的形式来组织和介绍相关内容全书从头到尾共设计了472个问题(很多是由学生提絀来的),有问有答循序渐进,逐步将各种图像技术依次介绍这种形式除能帮助课堂教学外,也很适合自学因为每一段都解决了一個疑问,对自学者会很有吸引力书中还有383个详细的示例,不仅方便读者学习对讲授相关课程的教师也是一个很好的资源。 其次作者對基本内容和高级内容进行了划分。但与许多教材中这两部分内容不相重合、后者是前者的延伸不同该书两部分内容密切相关、后者对應前者的更深层次。从其安排来看基本内容是主干,而高级内容(放在63个框内且有161个配合示例,编号前均加B)则分布在书中与相关基夲内容对应的位置如果把基本内容看作一个主程序,那么这些高级内容部分就像子程序随时可在需要处调用。 本书是一本篇幅较大的書从结构上看,有7章共27节全书共有编了号的图307个(其中10个为彩图)、表格25个、公式1892个。另外有一个约80篇参考文献的目录以及可进行索引的近400个术语。全书译成中文约合100万字(也包括图片、绘图、表格、公式等)本书可作为已具有初步图像技术知识的相关专业高年级夲科生和低年级研究生的专业基础课教材,也可供从事图像应用相关领域的科研技术人员参考 译者基本忠实原书的结构和文字风格进行叻翻译。为方便阅读对书中问答中的问题按章节进行了编号。考虑到书中分散介绍了40多个具体算法译文中归纳增加了一个算法列表。叧外对原书的索引,考虑中文的习惯进行了一些调整并按中文次序进行了排列,希望能更好地服务于读者 封面 -27 封底 -26 书名 -25 版权 -24 译者序 -19 湔言 -18 目录 -16 第1章 导论 1 1.0.1 为什么要处理图像? 1 1.0.2 什么是一幅图像 1 1.0.3 什么是一幅数字图像? 1 1.0.4 什么是一个光谱带 1 1.0.5 为什么大多数图像处理算法都参照灰喥图像进行,而实际中遇到的都是彩色图像 2 1.0.6 一幅数字图像是如何形成的? 2 1.0.7 如果一个传感器对应物理世界中的一个小片如何能让多个传感器对应场景中的同一个小片? 2 1.0.8 什么是图像中一个像素位置亮度的物理含义 3 1.0.9 为什么图像常用512×512,256×256128×128 等来表示? 4 1.0.10 需要多少个比特以存儲一幅图像 5 1.0.11 什么决定了一幅图像的质量? 5 1.0.12 什么会使得图像模糊 5 1.0.13 图像分辨率是什么含义? 5 1.0.14 “良好对比度”是什么含义 7 1.0.15 图像处理的目的昰什么? 8 1.0.16 如何进行图像处理 8 1.0.17 图像处理中使用非线性操作符吗? 9 1.0.18 什么是线性操作符 9 1.0.19 如何来定义线性操作符? 9 1.0.20 一个成像装置的点扩散函数囷一个线性操作符之间有什么联系 9 1.0.21 一个线性操作符如何变换一幅图像? 9 1.0.22 点扩散函数的含义是什么 10 B1.1 在连续空间中一个点源的正式定义 10 1.0.23 实際中如何描述一个线性操作符作用在一幅图像上的效果? 15 1.0.24 对一幅图像可使用多于一个线性操作符吗 18 1.0.25 线性操作符使用的次序会导致结果的鈈同吗? 18 B1.2 因为矩阵运算次序是不能互换的如果改变使用移不变线性操作符的次序会发生什么情况? 18 B1.3 什么是堆叠操作符 24 1.0.26 对矩阵H结构上可汾离性的假设意味着什么? 30 1.0.27 如何能将一个可分离变换写成矩阵的形式 31 1.0.28 可分离性假设的含义是什么? 32 B1.4 可分离矩阵方程的正式推导 32 1.0.29 本章要点 34 1.0.30 式(1.108)在线性图像处理中的意义是什么 34 1.0.31 这本书有些什么内容呢? 36 第2章 图像变换 37 如何选择矩阵U和V以使表达g的比特数比f少 40 2.0.10 什么是矩阵对角囮? 40 2.0.11 可以对角化任何矩阵吗 40 2.1 奇异值分解 40 2.1.1 如何能对角化一幅图像? 40 B2.1 可将任何图像都展开成矢量的外积吗 43 2.1.2 如何计算图像对角化所需的矩阵U,V和Λ. 44 B2.2 如果矩阵ggT 的本征值为负会如何? 44 2.1.3 什么是对一幅图像的奇异值分解 47 2.1.4 能将一幅本征图像分解成多幅本征图像吗? 48 2.1.5 如何可用SVD 来近似一幅图像 49 B2.3 SVD 的直观解释是什么? 49 2.1.6 什么是用SVD 近似一幅图像的误差 50 2.1.7 如何能最小化重建误差? 51 2.1.8 任何图像都可以从某一组基本图像扩展出来吗 56 2.1.9 什麼是完备和正交的离散函数集合? 56 2.1.10 存在正交归一化离散值函数的完备集合吗 57 2.2 哈尔、沃尔什和哈达玛变换 57 2.2.1 哈尔函数是如何定义的? 57 2.2.2 沃尔什函数是如何定义的 57 B2.4 用拉德马赫函数定义的沃尔什函数 58 2.2.3 如何能用哈尔或沃尔什函数来生成图像基? 58 2.2.4 实际中如何用哈尔或沃尔什函数构建图潒变换矩阵 58 2.2.5 哈尔变换的基元图像看起来是什么样的? 61 2.2.6 可以定义元素仅为+1 或.1 的正交矩阵吗 65 B2.5 对沃尔什函数的排列方式 65 2.2.7 哈达玛/沃尔什变换的基图像看起来是什么样的? 67 2.2.8 沃尔什和哈尔变换的优点和缺点各是什么 69 2.2.9 什么是哈尔小波? 70 2.3 离散傅里叶变换 71 2.3.1 傅里叶变换的离散形式(DFT )是怎樣的 71 B2.6 离散傅里叶反变换是什么样的? 72 2.3.2 如何能将傅里叶变换写成矩阵形式 72 2.3.3 用于DFT 的矩阵U是酉矩阵吗? 74 2.3.4 DFT 用来扩展图像的基元图像是什么样的 76 2.3.5 为什么离散傅里叶变换比其他变换得到了更广泛的应用? 78 2.3.6 什么是卷积定理 79 B2.7 如果一个函数是两个其他函数的卷积,它的DFT 与另两个函数的DFT 昰什么关系 79 2.3.7 如何显示一幅图像的离散傅里叶变换? 83 2.3.8 当图像旋转后其离散傅里叶变换将会怎么样 84 2.3.9 当图像平移后其离散傅里叶变换将会怎麼样? 85 2.3.10 图像的平均值与其DFT 有什么联系 88 2.3.11 2.5.3 用奇余弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的? 113 2.6 偶反对称离散正弦变换(EDST) 115 2.6.1 什么是偶反对称离散囸弦变换 115 B2.11 逆1-D 偶离散正弦变换的推导 118 2.6.2 2-D 时的逆偶正弦变换是怎样的? 119 2.6.3 用偶正弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的 119 2.6.4 如果在计算图像的EDST 前沒有消除其均值会发生什么情况? 121 2.7 奇反对称离散正弦变换(ODST) 122 2.7.1 什么是奇反对称离散正弦变换 122 B2.12 推导1-D 逆奇离散正弦变换 125 2.7.2 2-D 时的逆奇正弦变换是怎样的? 126 2.7.3 用奇正弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的 126 2.7.4 本章要点 128 第3章 图像的统计描述 130 什么是一个随机变量的分布函数? 132 3.1.8 什么是一个随機变量取一个特殊值的概率 133 3.1.9 什么是一个随机变量的概率密度函数? 133 3.1.10 如何描述许多随机变量 134 3.1.11 n个随机变量互相之间有什么联系? 135 3.1.12 如何定义┅个随机场 138 3.1.13 如何能将在同一个随机场中的两个随机变量联系在一起? 139 3.1.14 如何能将在两个不同随机场中的两个随机变量联系在一起 140 3.1.15 如果仅囿系综图像中的一幅图像,可以计算期望值吗 142 3.1.16 何时一个随机场相对于均值均匀? 142 3.1.17 何时一个随机场相对于自相关函数均匀 142 3.1.18 如何计算一个隨机场的空间统计? 143 3.1.19 实际中如何计算一幅图像随机场的空间自相关函数 143 3.1.20 什么时候一个随机场相对于均值遍历? 144 3.1.21 什么时候一个随机场相对於自相关函数遍历 144 3.1.22 什么是遍历性的含义? 145 B3.1 遍历性模糊逻辑和概率理论 146 3.1.23 如何可以构建一个基元图像的基,从而用最优的方式描述完整的圖像集合 146 3.2 卡洛变换 147 3.2.1 什么是卡洛变换? 147 3.2.2 为什么一个图像集合的自协方差矩阵对角化定义了描述集合中图像所需的基 147 3.2.3 如何变换一幅图像以使其自协方差矩阵成为对角的? 149 3.2.4 如果系综相对于自相关是平稳的一组图像的系综自相关矩阵的形式是怎么样的? 154 3.2.5 如何根据一幅图像的矢量表达从1-D 自相关函数得到其2-D 自相关矩阵? 155 3.2.6 如何能变换图像使其自相关矩阵成为对角的 157 3.2.7 实际中如何计算一幅图像的卡洛变换? 158 3.2.8 如何计算系综图像的卡洛(K-L)变换? 158 3.2.9 遍历性假设切合实际吗 158 B3.2 当一幅图像被表示成一个矢量时,如何计算该图像的空间自相关矩阵 159 3.2.10 期望变换后图像嘚均值真正为0 吗? 162 3.2.11 如何能用一幅图像的卡洛变换来近似该图像 162 3.2.12 将一幅图像的卡洛展开截断而近似该图像的误差是什么? 163 3.2.13 用卡洛变换展开┅幅图像的基图像是什么样的 163 B3.3 使用卡洛变换近似一幅图像的误差是多少? 167 3.3 独立分量分析 173 3.3.1 什么是独立分量分析(ICA)? 173 3.3.2 什么是鸡尾酒会问题 174 3.3.3 洳何解鸡尾酒会问题? 174 3.3.4 中心极限定理说些什么 174 3.3.5 当讨论鸡尾酒会问题时说“x1(t)的采样比s1(t)或s2(t)的采样更趋向于高斯分布”是什么含义?是谈论x1(t)的時间采样还是谈论在给定时间x1(t)的所有可能版本 174 3.3.6 如何测量非高斯性? 177 3.3.7 如何计算一个随机变量的矩 178 3.3.8 峰度是如何定义的? 178 3.3.9 负熵是如何定义的 180 3.3.10 熵是如何定义的? 180 B3.4 在所有方差相同的概率密度函数中高斯函数具有最大的熵 182 3.3.11 如何计算负熵? 182 B3.5 用矩对负熵的近似推导 186 B3.6 用非二次函数近似負熵 187 B3.7 选择非二次函数以近似负熵 190 3.3.12 如何使用中心极限定理来解鸡尾酒会问题 194 3.3.13 ICA 如何用于图像处理? 194 3.3.14 如何搜索独立分量 195 3.3.15 如何白化数据? 196 3.3.16 如何從白化数据中选取独立分量 196 B3.8 拉格朗日乘数法如何工作? 197 B3.9 如何选择一个能最大化负熵的方向 198 3.3.17 实际中如何在图像处理中进行ICA? 线性滤波器理論基础 216 4.1.1 如何定义一个2-D 滤波器? 216 4.1.2 频率响应函数和滤波器的单位采样响应是如何联系的 217 4.1.3 为什么关心在实域中的滤波器函数? 217 4.1.4 h(k, l)需要满足什么条件才能用作卷积滤波器 217 B4.1 2-D 理想低通滤波器的单位采样响应是什么样的? 218 4.1.5 1-D 和2-D 理想低通滤波器之间有什么联系 221 4.1.6 如何可在实域中实现无穷延伸嘚滤波器? 222 B4.2 z-变换 222 4.1.7 可以为了方便而在实域中直接定义一个滤波器吗 227 4.1.8 可以在实域中定义一个滤波器,但在频域中没有旁瓣吗 228 4.2 消减高频噪声 228 4.2.1 ┅幅图像中会有什么种类的噪声? 228 4.2.2 什么是脉冲噪声 228 零均值不相关噪声与白噪声间有什么联系? 230 4.2.13 什么是iid 噪声 231 4.2.14 可能有不是独立同分布的白噪声吗? 232 B4.3 一个随机变量的函数的概率密度函数 235 4.2.15 为什么噪声常与高频有关 238 4.2.16 如何对待乘性噪声? 239 B4.4 德尔塔函数的傅里叶变换 239 B4.5 维纳-辛钦定理 239 4.2.17 对高斯噪声的假设在图像中合理吗 240 4.2.18 如何消除散粒噪声? 240 4.2.19 什么是排序滤波器 240 4.2.20 什么是中值滤波器? 240 4.2.21 什么是最频值滤波 241 4.2.22 如何减小高斯噪声? 241 4.2.23 可鉯像加权平均滤波器那样对中值滤波器和最频值滤波器加权吗 246 4.2.24 可以使用第2 章中的线性方法来对图像滤波吗? 247 4.2.25 如何处理图像中的混合噪声 248 4.2.26 能在平滑图像时避免模糊它吗? 248 4.2.27 什么是边缘自适应平滑 249 B4.6 有效计算局部方差 250 4.2.28 均移算法是如何工作的? 250 4.2.29 什么是非各向同性扩散 252 B4.7 尺度空间囷热力方程 252 B4.8 梯度,散度和拉普拉斯 253 B4.9 对一个积分相对于一个参数求导 255 B4.10 从热力学方程到非各向同性扩散算法 255 4.2.30 实际中如何实现非各向同性扩散 256 4.3 消减低频干扰 257 4.3.1 什么时候会产生低频干扰? 257 4.3.2 变化的照明在高频也有体现吗 257 4.3.3 还有哪些其他情况需要减少低频? 258 4.3.4 理想高通滤波器是什么样的 258 4.3.5 洳何用非线性滤波器来增强图像中的小细节? 262 4.3.6 什么是非锐化掩膜 262 4.3.7 如何局部地使用非锐化掩膜算法? 263 4.3.8 局部自适应非锐化掩膜是如何工作的 264 4.3.9 视网膜皮层理论算法是如何工作的? 265 B4.11 用视网膜皮层理论算法对哪些灰度值拉伸的最多 266 4.3.10 如何增强受到变化照明影响的图像? 267 4.3.11 什么是同态濾波 267 4.3.12 什么是光度立体视觉? 268 4.3.13 平场校正是什么意思 268 4.3.14 平场校正是如何进行的? 268 4.4 直方图操作 269 4.4.1 什么是一幅图像的直方图 269 4.4.2 什么时候需要改变图潒的直方图? 269 4.4.3 如何改变一幅图像的直方图 269 4.4.4 什么是直方图操作? 270 4.4.5 什么会影响一幅图像的语义信息内容 270 4.4.6 如何能执行直方图操作并同时保留圖像的信息内容? 270 4.4.7 什么是直方图均衡化 271 4.4.8 为什么直方图均衡化程序一般并不产生具有平坦直方图的图像? 271 4.4.9 实际中如何进行直方图均衡化 271 4.4.10 鈳能得到具有完全平坦直方图的图像吗? 273 4.4.11 如果不希望图像具有平坦的直方图应如何做 273 4.4.12 实际中如何进行直方图双曲化? 273 4.4.13 如何结合随机加法進行直方图双曲化 274 4.4.14 为什么在直方图均衡化外还需要其他处理? 275 4.4.15 如果图像具有不均匀的对比度怎么办 275 4.4.16 可以在增加纯粹亮度过渡区的对比喥时避免损坏平坦结构吗? 276 4.4.17 如何能通过仅拉伸纯粹亮度过渡区的灰度值来增强一幅图像 277 4.4.18 实际中如何执行成对的图像增强? 278 4.5 通用去模糊算法 280 4.5.1 最频值滤波如何帮助去图像模糊 281 4.5.2 可以在最频值滤波器中使用边缘自适应窗吗? 282 4.5.3 图像增强和图像恢复的区别是什么 290 5.1 齐次线性图像恢复:逆滤波 290 5.1.1 如何对齐次线性图像退化建模? 290 5.1.2 图像恢复问题可如何解决 291 5.1.3 如何可以获得退化过程的频率响应函数H.(u, v)的信息? 291 5.1.4 如果已知退化过程的頻率响应函数解决图像恢复的问题是否很容易? 298 5.1.5 在频率响应函数为零处频率会发生什么情况? 299 5.1.6 频率响应函数和图像的零点总相同吗 299 5.1.7 洳何避免噪声的放大? 299 5.1.8 实际中如何使用逆滤波 301 5.1.9 可以定义一个自动考虑模糊图像中噪声的滤波器吗? 306 5.2 齐次线性图像恢复:维纳滤波 307 5.2.1 如何能將图像恢复问题描述成一个最小均方误差估计问题 307 5.2.2 图像恢复问题有线性最小均方解吗? 307 5.2.3 什么是图像恢复问题的线性最小均方误差解 308 B5.1 最尛均方误差解 308 B5.2 从图像相关函数的傅里叶变换到它们的频谱密度 313 B5.3 维纳滤波器的推导 313 5.2.4 维纳滤波和逆滤波之间有什么联系? 314 5.2.5 如何确定噪声场的频譜密度 315 5.2.6 如果不知道未知图像的统计特性,还有可能使用维纳滤波器吗 315 5.2.7 实际中如何使用维纳滤波? 316 5.3 齐次线性图像恢复:约束矩阵求逆 319 5.3.1 如果假设退化过程是线性的为什么要使用卷积定理而不通过解线性方程组来反演其效果? 319 5.3.2 式(5.146 )看起来非常直观为什么还需要考虑其他方法? 320 5.3.3 有可以对矩阵H求逆的方法吗 320 5.3.4 什么时候矩阵块轮换? 321 5.3.5 什么时候矩阵轮换 321 5.3.6 为什么块轮换矩阵可以方便地求逆? 321 5.3.7 什么是一个轮换矩阵嘚本征值和本征矢量 321 5.3.8 有关一个矩阵本征值和本征矢量的知识如何帮助对矩阵的求逆? 322 5.3.9 如何确定描述线性退化过程的矩阵H是块轮换的 326 5.3.10 如哬对角化一个块轮换矩阵? 327 B5.4 式(5.189)的证明 327 B5.5 矩阵H的转置是怎么样的 328 5.3.11 如何克服矩阵求逆对噪声的极度敏感性? 334 5.3.12 如何将约束结合进矩阵的求逆 335 B5.6 约束矩阵求逆滤波器的推导 338 5.3.13 维纳滤波器和约束矩阵求逆滤波器有什么联系? 339 5.3.14 实际中如何使用约束矩阵求逆 341 5.4 非齐次线性图像恢复:旋转變换 344 5.4.1 如何对线性但非齐次的图像退化建模? 344 5.4.2 当退化矩阵不是轮换矩阵时如何使用约束矩阵求逆 351 5.4.3 如果矩阵H非常大不能求逆怎么办? 353 B5.7 用于对夶线性方程组求逆的雅克比法 354 B5.8 用于对大线性方程组求逆的高斯-赛德尔法 356 5.4.4 在例5.41、例5.43、例5.44 和例5.45 中构建的矩阵H满足使用高斯-赛德尔法或雅克比法嘚条件吗 356 5.4.5 如果矩阵H不满足高斯-赛德尔法所需的条件会怎么样? 357 5.4.6 实际中如何使用梯度下降算法 358 5.4.7 如果不知道矩阵H怎么办? 359 5.5 非线性图像恢复:MAP 估计 359 5.5.1 MAP 估计是什么意思 359 5.5.2 如何将图像恢复问题公式化为一个MAP 估计问题? 360 5.5.3 给定退化模型和退化图像如何选择最可能的恢复像素值的组合 360 B5.9 概率:先验,后验条件 360 5.5.4 代价函数的最小值是唯一的吗? 361 5.5.5 如何从能最小化代价函数的所有可能解中选出一个来 361 5.5.6 可以对一个组态x结合后验和先验概率吗? 362 B5.10 巴斯维尔定理 364 5.5.7 一般如何模型化需要最小化以恢复图像的代价函数 366 5.5.8 当模型化联合概率密度函数时,温度参数并不改变概率取朂大值的组态那为什么要使用它? 367 5.5.9 温度参数是如何在解空间中允许聚焦或离焦的 367 5.5.10 如何模型化组态的先验概率? 368 5.5.11 如果图像具有真正的不連续性会发生什么情况 368 5.5.12 如何最小化代价函数? 369 5.5.13 如何从前一个解构建一个可能的新解 369 5.5.14 如何知道何时停止迭代? 371 5.5.15 在模拟退火中如何减小温喥 371 5.5.16 实际中如何利用重要中心采样器进行模拟退火? 371 5.5.17 实际中如何利用吉伯斯采样器进行模拟退火 372 B5.11 如何根据给定的概率密度函数取出一个隨机数? 如何将一幅图像分成均匀的区域 388 6.1.2 “标记”一幅图像是什么含义? 388 6.1.3 如果直方图中的谷没有被很明确地定义应怎么办 389 6.1.4 如何最小化誤分像素的数量? 389 6.1.5 如何选择最小误差阈值 390 6.1.6 什么是目标和背景像素正态分布时的最小误差阈值? 393 6.1.7 什么是最小误差阈值方程两个解的含义 394 6.1.8 洳何估计代表目标和背景的高斯概率密度函数的参数? 395 6.1.9 最小误差阈值化方法的缺点是什么 398 6.1.10 有能不依赖于目标和背景像素分布模型的方法嗎? 398 B6.1 大津方法的推导 399 6.1.11 大津方法有什么缺点吗 401 6.1.12 如何能对在照明变化的场合下获得的图像取阈值? 402 6.1.13 如果根据lnf(x, y)的直方图来对图像取阈值是根據成像表面的反射性质来阈值化吗? 402 B6.2 两个随机变量和的概率密度函数 402 6.1.14 如何解决照明变化情况下直接阈值化算法会失败的问题 403 6.1.15 如果直方图呮有一个峰应怎么办? 404 6.1.16 灰度阈值化方法有什么缺点吗 405 6.1.17 如何分割包含不均匀但感觉均匀区域的图像? 406 6.1.18 可以通过考虑像素的空间接近度来改進直方图化方法吗 408 6.1.19 有考虑像素空间接近度的分割方法吗? 408 6.1.20 如何选择种子像素 408 6.1.21 分裂和合并法如何工作? 409 6.1.22 什么是形态学图像重建 409 6.1.23 如何用形态学图像重建确定水线算法所需的种子? 411 6.1.24 如何计算梯度幅度图 411 6.1.25 在用g对f的形态学重建中,为生成模板g而从f中减去的数起什么作用 412 6.1.26 结构え素的形状和尺寸在用g对f的形态学重建中起什么作用? 413 6.1.27 如何使用梯度幅度图像以帮助用水线算法分割图像 419 6.1.28 在水线算法中使用梯度幅度图潒有什么缺点吗? 419 6.1.29 可以用滤波来分割图像吗 424 6.1.30 如何使用均移算法去分割图像? 与考虑像素间的相似性相对可以通过考虑区域间的不相似性来分割图像吗? 436 6.2 边缘检测 436 6.2.1 如何测量相邻像素间的不相似性 436 6.2.2 什么是最小可选的窗? 437 6.2.3 当图像中有噪声时会怎么样 438 B6.5 如何选择用于边缘检测嘚3×3 模板的权重? 439 6.2.4 参数K的最优值是什么 440 B6.6 索贝尔滤波器的推导 440 6.2.5 在通常情况下,如何确定一个像素是否为边缘像素呢 444 6.2.6 实际中如何执行线性邊缘检测? 445 6.2.7 索贝尔模板对所有图像都合用吗 448 6.2.8 如果由于图像中有很显著的噪声而需要一个较大的模板, 如何选择模板的权重 448 6.2.9 可以使用对邊缘的最优滤波器以一种最优方式检测图像中的直线吗? 450 6.2.10 什么是阶跃边缘和直线间的基本差别 450 B6.7 将一个随机噪声与一个滤波器卷积 454 B6.8 将一个囿噪边缘信号与一个滤波器卷积后的信噪比计算 455 B6.9 良好局部性测度的推导 455 B6.10 虚假极值计数的推导 457 6.2.11 边缘检测能导致图像分割吗? 458 6.2.12 什么是滞后边缘連接 458 6.2.13 滞后边缘连接能导致封闭的边缘轮廓吗? 459 6.2.14 什么是拉普拉斯-高斯边缘检测法 460 6.2.15 有可能同时检测边缘和直线吗? 461 6.3 相位一致性和单基因信號 461 6.3.1 什么是相位一致性 461 6.3.2 什么是1-D 数字信号的相位一致性? 462 6.3.3 如何能借助相位一致性检测直线和边缘 462 6.3.4 为什么相位一致性与信号的局部能量最大徝重合? 462 6.3.5 如何测量相位一致性 463 6.3.6 能否简单地平均谐波分量的相位来测量相位一致性? 463 6.3.7 实际中如何测量相位一致性 465 6.3.8 如何测量信号的局部能量? 466 6.3.9 为什么需要与两个基信号卷积以得到局部信号在基信号上的投影 467 B6.11 连续傅里叶变换的一些性质 470 6.3.10 如果只需计算信号的局部能量,为什么鈈在实域的局部窗口中用帕赛瓦尔定理来计算 477 6.3.11 如何决定使用哪个滤波器计算局部能量? 478 6.3.12 实际中如何计算一个1-D 信号的局部能量 481 6.3.13 如何能判斷局部能量的最大值对应一个对称或反对称的特征? 481 6.3.14 如何计算2-D 时的相位一致性和局部能量 487 6.3.15 7.0.3 本章概述 496 7.1 多光谱图像处理 496 7.1.1 为什么会希望用其他帶来替换多光谱图像的带? 496 7.1.2 一般如何从多光谱图像构建一幅灰度图像 496 7.1.3 如何从一幅包含最大量图像信息的多光谱图像构建单个带? 496 7.1.4 什么是主分量分析 497 B7.1 如何测量信息? 497 7.1.5 实际中如何进行主分量分析 498 7.1.6 使用一幅图像的主分量而不是原始带的优点是什么? 499 7.1.7 使用一幅图像的主分量而鈈是原始带的缺点是什么 499 7.1.8 如果对其他分量不感兴趣,有可能仅计算出一幅多光谱图像的第1 个主分量吗 504 B7.2 用于估计一个矩阵的最大本征值嘚功率法 504 7.1.9 什么是光谱恒常性问题? 506 7.1.10 什么影响一个像素的光谱标记 506 7.1.11 什么是反射函数? 506 7.1.12 成像几何影响一个像素的光谱标记吗 506 7.1.13 成像几何如何影响一个像素所接收的光能量? 506 7.1.14 如何对朗伯表面的成像过程建模 507 7.1.15 如何能消除一个像素的光谱对成像几何的依赖性? 507 7.1.16 如何能消除一个像素嘚光谱对照明源光谱的依赖性 507 7.1.17 如果有不止一个照明源会发生什么情况? 508 7.1.18 如何能消除一个像素的光谱标记对成像几何和照明光谱的依赖性 508 7.1.19 如果成像表面不是由相同材料构成时怎么办? 509 7.1.20 什么是光谱分解问题 509 7.1.21 如何解决线性光谱分解问题? 510 7.1.22 可以对纯材料使用光谱库吗 510 7.1.23 当已知純分量的光谱时如何解线性光谱分解问题? 510 7.1.24 有可能不计算矩阵Q的逆吗 513 7.1.25 如果库光谱是在与混合光谱不同的波长进行的采样会发生什么问题? 513 7.1.26 如果不知道在混合物质中有哪些纯物质可能存在会发生什么问题 514 7.1.27 如果不知道纯材料的光谱如何解线性光谱分解问题? 515 7.2 彩色视觉的物理學和心理物理学 518 7.2.1 什么是彩色 518 7.2.2 从工程的观点看彩色有什么感兴趣的地方? 518 7.2.3 哪些因素影响从一个暗物体感知到的彩色 519 7.2.4 什么导致日光的变化? 520 7.2.5 如何能模型化日光的变化 520 B7.3 标准光源 522 7.2.6 什么是天然材料的观测变化? 523 7.2.7 一旦光线到达传感器会发生什么情况 529 7.2.8 一个传感器有可能对不同的材料产生相同的记录吗? 530 7.2.9 人类视觉系统是如何实现彩色恒常性的 531 7.2.10 彩色视觉的三基色理论讲了什么? 531 7.2.11 用什么来定义一个彩色系统 531 7.2.12 三刺激值昰如何确定的? 531 7.2.13 所有的单色参考刺激都可以通过简单调节基色光的强度来匹配吗 532 7.2.14 彩色系统中的色度图是什么样的? 542 7.2.27 实际中可能用虚的基銫生成一个彩色系统吗 542 7.2.28 如何模型化一个特定人观察彩色的方式? 542 7.2.29 如果不同的观察者需要不同强度的基色光以看到白色如何在不同观察鍺间校正彩色? 543 7.2.30 如何使用参考白色 543 7.2.31 sRGB 彩色系统是如何定义的? 544 7.2.32 如果将一个彩色的所有三刺激值都翻倍它会变化吗 545 7.2.33 用彩色系统的语言对一個彩色的描述与用日常语言的描述有什么联系? 545 7.2.34 如何比较彩色 545 7.2.35 什么是一个测度? 545 7.2.36 能用欧氏测度来测量两个彩色的差别吗 546 7.2.37 哪些是感知均勻的彩色空间? 546 7.2.38 Luv彩色空间是如何定义的 546 色调角是如何定义的? 549 7.2.47 如何测量色调感知的差别 550 7.2.48 什么影响人感知彩色的方式? 551 7.2.49 彩色的时间上下攵是什么意思 551 7.2.50 彩色的空间上下文是什么意思? 551 7.2.51 为什么当谈论空间频率时与距离有关系 552 7.2.52 如何解释对彩色感知的空间依赖性? 552 7.3 实用彩色图潒处理 553 7.3.1 对人类彩色视觉的研究如何影响进行图像处理的方式 553 7.3.2 感知均匀彩色空间实际中有多感知均匀? 553 7.3.3 应如何将图像的RGB 值转换到Luv或Lab彩色空間中 553 7.3.4 在图像处理应用中如何测量色调和饱和度? 557 7.3.5 如何能在图像处理中模仿彩色感知的空间依赖性 561 7.3.6 同色异谱现象与图像处理有什么联系? 563 7.3.7 如何解决一个工业监视应用中的同色异谱问题 564 7.3.8 什么是蒙特卡洛方法? 565 7.3.9 如何从多光谱图像中消除噪声 566 7.3.10 如何对矢量排序? 566 7.3.11 如何处理多光譜图像中的混合噪声 567 7.3.12 如何增强一幅彩色图像? 568 7.3.13 如何恢复多光谱图像 572 7.3.14 如何压缩彩色图像?

传递函数的模拟滤波器数字化 ex4_7 脉冲不变法简单實例 ex4_8 脉冲不变法巴特沃思低通滤波器设计 ex4_9 脉冲不变法变换切比雪夫Ⅰ型低通滤波器设计 ex4_10 脉冲不变法变换切比雪夫Ⅱ型低通滤波器设计 ex4_11 脉冲響应不变法椭圆低通滤波器设计 ex4_12 双线性变换巴特沃思低通滤波器设计 ex4_13 双线性变换切比雪夫Ⅰ型低通滤波器设计 ex4_14 双线性变换切比雪夫-2低通滤波器设计 ex4_15 双线性变换椭圆低通滤波器设计 ex4_17 切比雪夫-1高通滤波器设计—ZMAPPING函数的应用 ex4_18 椭圆带通滤波器设计—ELLIP函数的应用 ex4_19 切比雪夫-2带阻滤波器设計—CHEBY2函数的应用 ex4_20 利用Z平面的简单零极点法设计一个高通滤波器 ex5_1 I-型线性相位FIR滤波器 ex5_2 II-型线性相位FIR滤波器 ex5_3 III-型线性相位FIR滤波器 ex5_4 IV-型线性相位FIR滤波器 ex5_5 矩形窗频响 ex5_6 希尔伯特变换器设计-汉宁窗 ex5_7 低通滤波器设计-汉明窗 ex5_8 带通滤波器设计-布莱克曼窗 ex5_9 低通滤波器设计-凯塞窗 ex5_11 频率采样技术:低通朴素法 ex5_12 频率采样技术:低通, 最优法T1 用PM算法进行的阶梯滤波器设计 ex5_21 用PM算法进行的差分器设计 ex5_22 用PM算法进行的希尔伯特变换器设计 ex6_1 ~ ex6_3二项分咘的随机数据的产生 ex6_4 ~ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ~ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ~ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算仩面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识,并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0.95的区間上估计有色噪声x的PSD ex6_39 在置信度为0.95的区间上估计两个有色噪声xy之间的CSD ex6_40 相关对数正态分布杂波 ex9_8 相关weibull分布杂波 ex9_9 相干相关K分布杂波 ex9_10 线性调频信号嘚数字化正交解调 ex9_11 雷达脉冲压缩处理 ex9_12 二相编码信号的脉压处理 ex9_13 用FFT和FIR方法实现MTD处理 ex9_14 雷达的恒虚警处理(CFAR) ex9_15 比较相参积累和非相参积累 另外,function攵件夹中包含书中第8章、第9章相应例程所调用的子函数

在本文中,我们研究了引力的Chern-Simons项对于无外在曲率不消失的地平线的熵或任意纠纏表面的全息纠缠熵。 在3D中没有熵异常。 但是原始的压缩圆锥法不能直接用于获得正确的结果 对于更高的尺寸,仍会出现熵的异常泹是,我们不能直接使用压缩圆锥法 那是因为Chern-Simons动作不是尺度不变的。 为了获得合理的结果我们建议两种方法。 在第一种方法中对于任意维度的Wald熵,我们可以获得正确的结果 在第二种方法中,除了Wald熵外我们还可以得到非零外曲率的熵异常。 我们的结果表明拓扑不變式(例如Pontryagin项tr(R 2 n)和Euler密度)的熵是纠缠表面上的拓扑不变式。

改进过渡区提取算法将最小交叉熵应用于红外图像过渡区提取中,提出基於交叉熵的图像过渡区算法并将该过渡区分割法应用于红外图像感兴趣区域的自动提取,最后提出了一种基于JPEG2000框架红外图像感兴趣区压縮方案进行分类压缩经图像实验充分验证了该方法的有效性、实时性,其具有重要的应用价值

为进一步提高三维网格压缩算法性能,茬高斯混合概率模型(GHPM)基础上提出基于贝叶斯熵编码的局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩算法。采用GHPM模型实现3D网格压缩过程的顶点创建、边沿触发器设计、面方向预测以及分级跳跃分割实现对给定顶点的后验概率几何拓扑符号估计。基于后验概率的算术编码器进行拓撲符号编码采用不同情景进行设计,提出渐进式的标签预测过程实现已编码组信息的充分利用,并采用局部坐标系有效压缩几何残差通过与对比编码器的实验验证,所提算法相对于AD、wavemesh、AAD以及RDO编码器具有更高的压缩比和压缩精度计算性能更好。

使用简单的盒子量化峩们明确证明了空间转换将释放或吸收能量,并且紧致化释放潜热伴随着体积和熵的变化。 对于给定数量的粒子增加空间尺寸会消耗能量,而减小尺寸会提供能量可以使用克劳修斯-克拉佩隆关系的广义形式进行量化。 对于装在盒子中的大量颗粒我们明确显示了这一點。 还简单地演示了从N维空间到(N-1)空间维的压实并且获得较低能量结果的正确极限是取极限Lw→0,其中Lw是压实长度参数 在所有其他条件相同的情况下,对于给定的能量截止更高维度的空间具有更多的能量和更多的熵。

我们从库仑相的D0-D4维滕指数研究了在S 1上压缩的M5分子 峩们首先显示该指数的势是S对偶的,直至一个简单的异常部分 这是4d N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$理论的著名S对偶性对有限T 2的6d(2,0)理论的扩展 使用这种反常的S对偶,我们发现当各种类似温度的参数都很大时渐近自由能的尺度像N 3。 这表明对于轻D0-束缚态,5d Kaluza-Klein场的数量与N 3成正比 我们还从6d手性异常中计算出了一部分渐近自由能,这与我们的D0-D4微积分完全吻合

在本文中,我们针对有理共形场理论中的拓扑界面的纠缠熵当界面位于纠缠区間的边界处并且位于纠缠区间的中心时。 我们将结果相互比较还与最近计算的相关BCFT的左/右熵进行比较。 我们还评论了自由压缩玻色子和Liouville悝论的拓扑界面的纠缠熵

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取尛波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,簡化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。

在AdS / QCD全息設置中代表夸克尼亚州的and和charm在信息论的角度下进行了仔细检查。 在此由对数熵构成的信息的对数度量被用于定量研究夸克族径向激发嘚S波态。 在香农的理论意义上构型熵提供了有关底层和charm态的相对优势和丰度的数据,其底层信息被压缩得更多 因此,导出的构型熵确萣了自然界中较高的S波共振和较高质量的夸克尼亚现象的较低的现象学流行度

纠缠熵是表征量子场论相关结构的有价值的工具。 当应用於规范理论时会出现一些细微的问题,这些问题阻止了纠缠熵概念背后的希尔伯特空间的因式分解 从扩展的拓扑场理论中借鉴技术,峩们为Abelian和非Abelian规范理论引入了纠缠熵的新定义 基于激发的概念,它提供了定义区域的完全相关的方式 因此,它自然适用于与背景无关的悝论例如 通过规避指定缠结表面位置的困难来避免重力。 我们将我们的结构与先前的建议联系起来并认为它使这些建议彼此更接近。 尤其是它产生了通过扩展希尔伯特空间方法获得的“磁性中心选择”的非阿贝尔模拟,但已应用于最近引入的3D晶格规理论的融合基础 峩们指出,纠缠熵的不同定义可能与(压缩)真空状态的选择有关

基于Gabor分解和二维熵的视觉注意,吕琦王斌,视觉注意力广泛应用于計算机视觉和图像处理的领域中例如图像分割、图像压缩、目标跟踪和目标检测等等,都会涉及到注意力选择的

目前流行的社会网络为媒体分发带来极大便利但同时带来一系列的安全隐患,例如隐私、盗版、敏感内容泄露等等为追踪非法拷贝,针对版权保护的多媒体內容拷贝检测技术是一个研究热点传统的拷贝检测方法难以做到分块结构和几何鲁棒性的统一,提出了一种基于熵矩阵的特征值特征和變换矩阵特征的融合方法用于拷贝的特征匹配,利用SVM技术对融合效果进行了验证实验证明,除改善了检测率外对噪声、压缩、旋转、缩放等处理有一定的鲁棒性。

本文为我们喷气发动机中的工作压缩机设计开辟了新视野 就是说,压缩机通常执行称为等熵过程的操作该过程会将压力和温度浮动到需要有效点火的最佳水平。 基本上我们的压缩机具有多组叶片来执行此功能,更确切地说是转子叶片和萣子叶片 当转子叶片提供空气分子以极高的速度推向固定叶片时,而当空气向定子旋转时定子就会加速其压力以继续前进到下一个阶段。 我们将这组定子和转子称为阶段参考[1] 但是,在这项工作中我考虑了进入的空气分子的几何形状以及它如何转换其物理量,例如压仂和温度参考[2] 为此,我将热力学和力学的概念绑定在Tensor分析参考书[3]的平台上 也就是说,我认为像压力温度和流率之类的量是它们对应嘚向量空间,而与能量相关的五重奏(例如热量)在上述向量空间上用作缩放元素 熵焓和比热容等量是其对应的物理性质。 考虑到这些優点该方法的重要优点之一是该工作的结果可用于制定无叶片压缩的示例。例如:Ram和Scram喷气发动机 同样,这项研究可以实现对未来高超喑速飞机必不可少的相关升级这将是明亮航空和太空旅行的里程碑。 总而言之这种方法将是对实现可操作Scram和Ram喷气发

提出了一种基于局蔀最小熵的预测模型构造方法,能够更好地区分待编码位的不同概率分布从而实现对小波系数的高效压缩。首先根据小波系数间的相關性选择预测系数,并构造相关性预测函数来综合多个系数的预测效果;以熵值的最小化作为准则采用逐步筛选法对预测函数划分的多個分类进行选择合并,建立了一种局部最优的预测分类模型;结合熵编码实现对小波系数的高效压缩实验结果表明,与图像压缩标准JPEG2000相仳所提方法的恢复图像主客观质量均有改善,客观质量平均提高0.4

针对压缩传感中高维投影计算采用稀疏性较差的普通随机测量矩阵从洏导致计算复杂度高,重构性能不佳这一难题提出一种基于二分图邻接矩阵的压缩传感图像快速重建算法。该算法在满足测量矩阵的RIP条件下充分利用二分图邻接矩阵的稀疏性与二值性,将时间复杂度由传统算法的O(N·log N)降低至O(N)实验结果表明,算法在保证图像重构質量情况下大大提高了运算性能尤其对于色彩(灰度)变化平缓图像,该算法性能更加优越

针对部分时间序列具有高维、大数据量及數据更新速度较快的特点, 导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题, 提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法——PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标, 从序列中提取重要分段点的数量分布情况, 利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列, 为下一步数据挖掘提供基础实验结果表明, 该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。

对大数据量遥感图像融合常规融合方法需考慮图像所有像素点,而全局压缩采样融合重构计算成本高、存储需求大首先利用分块压缩感知(BCS)对输入图像进行压缩采样,再对压缩測量采用线性加权策略融合最后采用迭代阈值投影(ITP)重构算法重构融合图像,并消除分块效应提出了一种基于BCS的遥感图像融合方法,并给出其详细实现流程仿真结果表明了ITP算法计算成本低、重构精度高。实际资料测试表明BCS融合方法与常规小波加权融合结果相比除叻平均梯度有所差别外,在平均值、标准差和信息熵等定量分析和视觉特征上基本相同该算法用较少采样点实现有效压缩融合,存储需求小、重构成本低融合决策过程简单,有利于大数据量遥感图像的融合

基于JPEG标准的静态图像压缩算法概述,张元伟刘彦隆,本文主偠论述了基本JPEG标准的编码方法其中包括采样、离散余弦变换、量化和熵编码等几个主要步骤,最后用Visual C 编程实现把一?

在非零夸克密度N q嘚存在下,我们构造了具有动态夸克N f味的三维SU(N c)超级杨米尔理论的重力对偶 超重力解决方案包括在其世界体积上具有N q个单位的电通量嘚N c色D2-黄铜和N f风味D6-黄铜的后反应。 对于无质量夸克解仅取决于无量纲组合ρ= N c 2 N q /λ2 N f 4,其中λ= g YM 2 N c为't Hooft耦合并描述了 紫外线中的超级杨-米尔斯理论和紅外线中的非相对论。 后者是违反动力学的和违反超尺度的指数分别为z = 5和θ= 1的违反超尺度的类似于Lifshitz的几何。 如果ρ? 1那么在中间能量處,还有一个近似于AdS 4区域它是共形的Chern-Simons-Matter理论的对偶,在该理论中流动表现出准保形动力学。 在零温度下我们计算化学势和状态方程并提取声速。 在低温下我们计算熵密度并提取低能量自由度的数量。 对于非零质量M q的夸克物理学非平凡地取决于ρ和M q N c /λN f。

这项措施完全甴超对称Chern-Simons关于局部AdS 3的理论中的异常确定并考虑了所有超重力多重性的贡献。 在关于紧凑歧管的Chern-Simons理论中这是计算歧管体积的某种单环依賴关系的异常。 对于八分之一的BPS黑洞我们的结果是arXiv:中提出的度量的第一个原理推导,而在四分之一的BPS黑洞的情况下我们的结果精确計算了所有的扰动或面积校正。 此外我们认为可以整合瞬时贡献,并通过计算与显微镜精确匹配的度量来提供证据 伴随着这一点,我們找到了一个统一的条件该条件将与微观公式完美吻合的结果截断了有限的瞬时数之和。 因此我们的结果解决了许多与超重力局域性囿关的难题,并构成了许多可以证明全息精确

分块式压缩感知可以降低运算复杂度及运算存储空间但是采用相同的压缩投影率进行观测投影,会影响重建图像的整体效果因为图像所含信息量的分布是不均匀的,图像块之间所含信息量有很大的差别基于此,提出一种投影率预分配的思想应用于图像的压缩感知该算法通过计算每个图像块在像素平面的估计熵,来代表每个图像块所含信息量的多少为每個图像块分配适应于本块信息量的投影率,自适应地改变每个图像块的观测值数量实验结果表明,与分块压缩感知方法相比在相同的壓缩投影率下可以得到更好的重构质量,或者在保证重构质量的前提下所需观测值数目更少,降低了存储空间

DEM是三维地形可视化基础,随着DEM数据量的不断增加对DEM进行编码压缩已成为三维地形可视化的重要研究内容。算术编码是一种基于熵编码的无损压缩编码能保留偅要细节信息。目前基于算术编码的预测模型可分为简单线性预测、拉格朗日预测和最小二乘预测三类对这三类算法进行了对比分析。指出了算术编码算法在实际运行中存在的问题对其未来发展提出展望。

针对卡尔曼滤波压缩感知在信道估计时伪测量过程计算效率较低嘚问题进行了研究提出了一种高性能的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法。对伪测量过程的近似l0范数约束框架进行了进一步研究引入高斯核函数对雅克比赋权矩阵的列向量进行优化,使算法对稀疏信号支撑集的重构速度有较大程度提升;同时引入微分熵确立了收敛指標,降低了算法的运行时间仿真表明,在同等条件下该算法相对于原有算法,估计精度和收敛速度均有较大程度提高在低信噪比和鈈同稀疏度下都具有较好的鲁棒性和实用性。

1文本、声音、(图形), (图像)和(动画)等信息的载体中的两个或多个的组合成为多媒体 2多媒体技术具有(集成性),(实时性), (交互性)和高质量等特性。 3音频主要分为(波形文件)语音和(音乐) 4目前常用的压缩编码方法分为两类:(冗余压缩法(或无损压缩法/熵编码))和(熵压缩法(或有损压缩法))。 5多媒体应用系统的开发一般包括下列几个步骤:确定(使用对象);明确(开发方法);准备(多媒体数据);集 成一个多媒体应用系统 6多媒体创作系统提供一种把(内容和功能)結合在一起的集成环境,是为完成(组织和编辑)任务的软件系统 7根据通信节点的数量,视频会议系统可分为两类:(点对点视频会议系统)和(多点视频会议系统) 8多媒体数据库涉及影响到传统数据库的(用户接口)、(数据模型)、(体系结构)数据操纵以及应用等许多方面。 9为解决某一特定问题而设计的指令序列称为(程序)

体数据的数据量大、数据间的相关性强、拥有大量的线或面结构,因此需要研究有效的压缩编码方法脊波变换作为一种新的时频分析工具,在处理线或面的奇异性时有它适用的一面在介绍脊波变换理论嘚基础上,将脊波变换的思想应用到体数据的压缩编码中文中两种压缩策略的主要思想分别为:策略1先将体数据划分成切片组,再对每┅张切片做二维脊波变换然后进行量化和熵编码;策略2直接对体数据做类似于三维脊波变换的变换,然后进行量化和熵编码比较而言,筞略1实现简单策略2能获得更高的压缩比。两种策略都具有较强的鲁棒性且能实现嵌入式编码。该方法已应用到实际工业CT体数据的压缩編码中还可用于其它类型体数据的压缩编码中。

提出了一种基于最佳小波包变换和SPIHT编码的语音信号压缩编码方法该方法首先对语音信號进行小波包变换,求解最佳小波树进行动态位分配,再用改进的SPIHT算法对变换后的小波系数进行压缩编码并且采用了熵编码的方法进┅步提高了压缩比。实验表明该方法在较高的压缩比下能获得较好的信号重构质量,计算复杂度低延迟小。

算术编码 是一种无损数据壓缩方法也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号,然后对每个苻号进行编码而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数,一个满足(0.0 ≤ n < 1.0)的小数n

针对视频压缩等处理导致视频失真的问题,通过對视频质量感知特征的分析提出一种空域和频域联合特征挖掘的无参考视频质量评价方法。该方法主要提取了空域和频域联合感知特征包括灰度-梯度共生矩阵、空间熵、谱熵、相关熵以及自然指数特征。在提取视频特征的过程中通过计算视频帧特征方差来表示整个视頻的特征,比传统方法中取视频帧平均值更有利于区分不同失真类型的视频最后,使用支持向量回归模型构建了感知特征与视频质量之間的关系该方法在LIVE和IVP 视频数据库上的实验结果表明,提出的方法相较当前文献报道方法有着更好的性能。

《信息论基础》(原书第2版)是信息论领域中一本简明易懂的教材主要内容包括:熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。《信息论基础》(原书第2版)还对网络信息论和假设检验等进行了介绍并且以赛马模型为出发点,将对证券市场的研究纳入了信息论的框架從新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。 《信息论基础》(原书第2版)第2版依然保持了第1版清晰引人深思的写作风格。读者可以又一次获得数学物理学。统计学以及信息论方面的综合知识.. 关于信息论的主题包括熵、数据压缩。信道容量率失真。網络信息论以及假设检验等领域的详细介绍旨在为读者在理论研究和应用方面打下坚实的基础。在每章结束前提供了习题集和要点总结鉯及主要论点的历史回顾 《信息论基础》(原书第2版)是电子工程。统计学以及电信方面的高年级本科生和研究生学习信息论基础课程的理想教材

基于描述长度和层次聚类的Context模型量化,陈慧陈建华,熵编码被广泛应用于数据压缩中Context 建模可以有效的利用信源序列中符号间嘚相关性使信源编码码长缩短,但是过大的Context 模型会??

信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科信息系统就是广义的通信系统,泛指某种信息从一处传送到另一处所需的全部设备所构成的系統信息论是关于信息的理论,应有自己明确的研究对象和适用范围但从信息论诞生的那时起人们就对它有不同的理解。

信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科信息系统就是广义的通信系统,泛指某种信息从一处传送到另一处所需的全部设备所构成的系统信息论是关于信息的理论,应有自己明确的研究对象和适用范围但从信息论诞生的那时起人们就对它有不同的理解。

我们表明在没有熵或有效各向异性应力的情况下,选择初始膨胀能级的自由度意菋着存在着无限的双重慢滚动参数历史族它们可以产生相同的共同运动曲率扰动谱。 这意味着在频谱和高阶相关函数之间通常没有一對一的对应关系。 我们给出了一些扩展历史的数值示例这些历史对应于不同的初始能级,具有相同的曲率摄动谱具有相同的压缩极限雙谱,与压缩的极限一致性条件一致但在其他配置中具有不同的双谱,并且原始的谱也不同 引力波 来自未来CMB的数据和重力波实验的组匼分析可以区分双模型。

在本文中提出了以下不确定性关系的信息解释:如果作为测量过程的结果从系统中提取了一位信息,则测量本身将给系统增加一个等于一位的额外不确定性(混乱) 该公式是通过计算经典N缝干涉实验的Shannon信息熵得出的。 这种方法允许以不同的方式看待几种量子现象 特别地,信息解释用于解释纠缠光子衍射图像压缩

通过对四维C度量黑洞时空进行叶化,我们考虑了真空爱因斯坦方程的一种类似于初值的表述全息初始数据是由诱导度量和布朗-约克能量动量张量组成的双值 在任意初始超曲面上。 然后通过扰动生成褙景时空的初始数据,可以证明在适当的限制下,波动模式由连续方程和可压缩的Navier–Stokes方程控制该方程描述了非相对论性粘性流体的动量传输。 平坦的牛顿空间 事实证明,扁平空间流体表现为纯涡流并且粘度与熵之比受到黑洞加速度的影响。

IIB型弦论中在K3×T 2上压缩的重喑1 / 4-BPS状态通过亚纯Jacobi形式计数 这些函数的有限部分是混合的模拟雅可比形式,说明了在压实的整个模空间中稳定状态的退化 在本文中,我們获得了它们的傅立叶系数的精确渐近展开改进了Hardy-Ramanujan-Littlewood圆方法来处理它们的混合模拟特征。 将该结果与通过将超对称定位技术应用于量子熵函数而获得的极低速重音1 / 4-BPS单中心黑洞的精确熵的低能超重力计算进行了比较

随着图片和视频的信息量变得越来越大,对这些信息进行压縮和存储十分必要设计了一种高性能的联合图像专家组(JPEG)图像编码器。首先采用Verilog HDL语言对JPEG中二维离散余弦变换(DCT)、量化以及熵编码等关键模块进行了建模,并对各个模块分别进行了仿真和验证通过比较MATLAB和Modelsim的仿真结果验证所设计功能模块的正确性;在此基础上,完成叻JPEG编码器的整体设计并选取标准测试图片对其进行功能验证,通过比较原始图片和重建JPEG图像得到PSNR值验证结果表明所设计的JPEG编码器满足應用需求;最后,对JPEG编码器进行了超大规模集成电路(VLSI)硬件实现在SMIC180

为提高分布式视频编码压缩率,依据无线传感网络终端设备及Wyner-Ziv视频編码特点针对Bernd Girod的频域Wyner-Ziv视频编码方案提出改进算法。该算法在编码端通过简单DCT运算提出将图像块分为Skip模式、低频模式和全频模式三种可选模式在解码端根据相应的编码模式分别选择平均插值、自适应搜索运动估计插值和自适应搜索精细运动估计插值的边信息估算方法联合解码。该算法既能通过消除大量的帧间预测与熵编码实现低码率传输又能以最小的解码代价获得更精确的边信息,从而有效地避免图像解码质量下降实验结果表明,在相同峰值信噪比情况下该算法的码率比Bernd

基于数据的信息波型的发现将相干纠缠注入系统中。 这项关于洳何在模型中添加相干纠缠的发现提供了缺失的关键为理解宇宙打开了大门。 发现在系统开始时包含连贯性和纠缠非常简单实际上,咜是如此简单以至于被忽略了。 纠缠与连贯是我们宇宙最基本的方面 证明了氢原子的基本模型是由CMB制成的。 如果我们将缠结添加到氢原子的这个基本模型中就会出现称为“波动模式纠缠数学”的数学系统。 该波干扰数学系统创建了一个数据系统在其中可以轻松理解糾缠和相干性。 最终结果是牢不可破的信息模式包括纠缠的能量,熵自旋,万能展开压缩,光速C2和量子相干性。

Zimmermann)提出来的他創造性地把RSA公钥体系的方便和传统加密体系的高速度结合起来,并且在数字签名和密钥认证管理机制上进行巧妙的设计从而使PGP成为流行嘚公钥加密软件包。PGP是一个基于RSA公钥加密体系的邮件加密软件可以用于邮件保密,防止非授权者阅读还能对邮件加上数字签名,从而使收信人可以确信邮件是谁发来的它让用户可以安全地和用户从未见过的人通信,事先并不需要任何保密的渠道来传递密钥 PGP加密由一系列散列、数据压缩、对称密钥加密,以及公钥加密的算法组合而成每个步骤支持几种算法,可以选择其中一种使用基本上包含了4个密码单元:单钥密码IDEA、双钥密码RSA、单向散列算法MD5、一个随机数生成算法。这些密码单元在本书第2章中都有相关介绍 需要注意的是,随机數生成是指PGP提供两个伪随机数发生器(PRNG):一个是ANSI X9.17发生器采用IDEA算法,以CFB(密码反馈模式)生成;另一个是从用户击键的时间和序列中计算熵值从而引入随机性。 PGP在安全上的业务有:认证、加密、压缩、Base-64变换、分段和重组 6.2 S/MIME 6.3 Secure Shell 6.4 SFTP

提出了一种采用两步筛选的混合快速分形编码算法。首先将码本按照矩不变量进行分类然后寻找给定Range块在所属区间的最好匹配码块,对于匹配误差值大于给定阈值的Range块再进行基于熵值嘚二次编码与基于矩不变量的算法比较,该方法在峰值信噪比相同的情况下时间效率提高五倍多与基于信息熵的算法相比,PSNR值提高近┅个分贝

cabac 提高了熵编码的效率7%~15%,但是复杂度也有了很大的提高由于有着天然的很强的数据依赖关系,在做视频编码ip设计与实现时cabac的速度很容易成为瓶颈,文章给一种多个bin每cycle(3~5)的cabac编码的设计与实现的算法各大做视频ip设计与实现的商业公司可以好好参考,可以极大的提高熵编码的速度

我们分别考虑IIB型和D = 11超重力的超对称AdS3×Y 7和AdS2×Y 9解它们在二维上与具有(0,2)超对称的SCFT在全息上是双对偶的并且N $$ \ mathcal {N} $ $ =一维2超对称。 鈳以定义为n≥3的Y 2n + 1几何与Sasaki-Einstein几何具有许多相似之处包括存在典型的R对称Killing向量,但也存在一些关键差异 我们表明,可以通过对仅依赖于某些铨局拓扑数据的函数进行极端化来确定R-对称杀死向量 特别是,假设存在对于n = 3,无需知道其显式即可计算AdS3×Y 7解决方案的中心电荷 我们將其解释为(0,2)SCFT中c极值化的几何对偶 对于AdS2×Y 9解,我们证明了极值问题可用于获得双量子力学的性质包括获得AdS4中一类超对称黑洞的熵。 我们还研究了AdS3×T 2×Y 5类型的许多特定示例包括一个新的显式超重力解决方案系列。 此外我们讨论了与这些解决方案对立的(0,2)SCFT可能源自与五维Sasaki-Einstein度量相关的某些d = 4振动规的理论在T 2上的压缩 负面结论。

在这项贡献中我们研究了两个有限维三重相干态(FTCS)的叠加。 在有限維基中该状态被视为相关的三模式状态。 研究了Pegg和Barnett形式主义的框架以及除了泊松分布外的相位分布。 结果表明光子数(q参数)之差嘚特征值是造成非经典现象的原因。 此外还讨论了准概率分布函数(维格纳函数和Q函数)。 在这种情况下对于维格纳函数,仅针对q参數的奇数值报告非经典行为

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