Программное обеспечение для обработки компьютерной графики.

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 17Следующая ⇒

Компью́терная гра́фика — область деятельности, в которой компьютеры используются как инструмент для синтеза (создания) изображений, так и для обработки визуальной информации, полученной из реального мира.

Имеются два основных класса компьютерных изображений: векторные и растровые.

1. Векторные изображения, известные также как объектно - ориентированные изображения, определяются узловых множеством точек, связанных математическими соотношениями.

2. Растровые изображения задаются матрицей, описывающей точки экрана и их цвет. Чем выше качество растрового изображения (больше пикселей и больше глубина цвета), тем больше потребуется памяти для хранения информации для каждого пикселя.

Один из способов получения растровых изображений – сканирование фотографий или слайдов.

Программы создания и обработки графики называются графическими редакторами, они ориентированы на манипулирование существующими изображениями (в основном сканированными) и обладают набором инструментов их для обработки. Профессиональные пакеты предлагают пользователям разнообразные графические эффекты, которые позволяют в некоторых случаях достигать изображений, сравнимых с "ручным" рисование или фотографией.

Adobe Photoshop – растровая графика.

Профессиональный пакет обработки фотографий. Поддерживает работу со слоями и экспорт объектов из программ векторной графики. Обладает полным набором инструментов для коррекции цвета, ретушировання, регулировки контрастности и насыщенности цветов, маскирования, создания различных цветовых эффектов. Более 40 фильтров позоляют создавать разнообразные специальные эффекты. Различными производителями создано множество подключаемых модулей

Corel Draw – векторная графика

Графический редактор, обладающий широкими возможностями для векторного рисования. Пакет предназначен не только для рисования, но и для подготовки графиков и редактирования растровых изображений. Он имеет отличные средства управления файлами и возможность показа слайд-фильмов на дисплее компьютера, поддерживает спецэффекты, в том числе трехмерные, и имеет гибкие возможности для работы с текстами.

Adobe Illustrator – векторная графика

Векторный пакет Illustrator фирмы Adobe предназначен для создания иллюстраций и разработки общего дизайна страниц н ориентирован на вывод готовых изображении с высоким разрешенном. Пакет позволяет создавать фигуры и символы произвольной формы, а затем масштабировать, вращать и деформировать их.

19. Программное обеспечение для проведения математических вычислений и статистической обработки данных.

Зависимости между параметрами некоторого объекта, процесса, явления могут быть выражены с помощью математических формул. Но в некоторых случаях коэффициенты в этих формулах могут быть получены в результате статистической обработки экспериментальных данных. Статистика— это наука о сборе, измерении и анализе больших массивов количественных данных. Статистические данные носят приближенный, усредненный характер, получаются путем многократных измерений. Математический аппарат статистики разрабатывает раздел науки под названием «Математическая статистика». Статистические данные используются, в частности, для получения упрощенного математического описания сложной или неизвестной зависимости между данными некоторой системы (регрессионные модели). Статистические функции электронных таблиц позволяют обрабатывать статистические данные, например, вычислять, среднее арифметическое числовых данных (СРЗНАЧ), среднее геометрическое положительных числовых данных, минимальное и максимальное значения из набора данных, выполнять подсчеты (СЧЁТ, СЧЁТЕСЛИ, СЧЁТЗ, СЧИТАТЬПУСТОТЫ и т. д.).

Статистический анализданных широко используется:

в народном хозяйстве при: анализе результатов деятельности предприятий и организаций; оценке состояния финансового, сырьевого и других рынков; анализе прибыльности инвестиционной деятельности; составлении краткосрочных планов и долгосрочных прогнозов;

в социологии и психологии для обработки и анализа результатов опросов, тестирования, анкетирования;

в научной деятельности для обработки результатов экспериментов, оценки их достоверности, проверки гипотез и пр.

Использование динамических (электронных) таблиц для обработки и представления результатов естественно-научного и математического эксперимента, экономических и экологических наблюдений, социальных опросов

Для определения статистической зависимости необходимо выполнить два шага:

На основании физического смысла статистических данных принять вид аналитических зависимостей. Это может быть, например, полином второй степени у = ах² + bx + с, линейная зависимость у = ах + b и т. п. Во всех формулах x — аргумент y — значение функции, а, b, с — параметры функций.

С помощью метода наименьших квадратов (МНК) по имеющимся статистическим данным найти значения величин а, Ь, с, определяющих конкретный вид принятой зависимости.

Полученная аналитическая зависимость называется регрессионной моделью.

MS Excel позволяет построить регрессионную модель по статистическим данным и получить значение коэффициента детерминированности (достоверности) R²(КД). КД определяет, насколько удачной является полученная регрессионная модель. КД принимает значения от 0 до 1. Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессионной модели совсем неудачен. Чем R2 ближе к 1, тем удачнее модель.

Алгоритм построения регрессионной модели:

Выделить обе колонки исходных данных (наборы X и Y).

Вызвать Мастер диаграмм.

Построить Точечную диаграмму.

Для полученной диаграммы выбрать меню Диаграмма - Добавить линию тренда.
Тренд — это график регрессионной модели (от англ. trend — тенденция).

Выбрать, например, линейную линию тренда. Перейти к вкладке Параметры.

В открывшемся диалоговом окне параметров выбрать опции: показывать уравнение на диаграмме и поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2).

На экране появится линия тренда, уравнение с числовыми параметрами и коэффициент R².

Проанализировать линию тренда (как часто ее точки совпадают с точками точечной диаграммы) и значение R² и повторить построение регрессионной модели для других видов аналитических зависимостей.

Выбрать из полученных регрессионных моделей ту, которая имеет наибольшее значение R².

Дата добавления: 2019-02-26; просмотров: 287; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 2 3 4 5 678 9 10 11 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!