曲面拟合

本程序由kyungsang基姆制作。如果你有问题或问题，发送电子邮件到me.kssigari@gmail.complease试试这些测试步骤1。模拟器是用于测量投影。2。demo2是解析重建众所周知过滤backprojection3。Demo3 is the iterative reconstruction using the maximum likelihood expectation maximization (MLEM) method.nx: number of image pixels of x-directionny: number of image pixels of y-directionnz: number of image pixels of z-directionsx: real size (length) of x-axis of the image -> resolution of a pixel = sx/nxsx: real size (length) of y-axis of the image -> resolution of a pixel = sy/nysx: real size (length) of z-axis of the image -> resolution of a pixel = sz/nznu: number of detector pixels of x-direction (u)nv: number of detector pixels of z-direction (axial) (v)su: size of real (length) of detector u-direction -> resolution of a pixel = su/nusv: size of real (length) of detector v-direction -> resolution of a pixel = sv/nvDSD: distance between source to detectorDSO: distance between source to iso-center (image center).dir: rota

这个解释有点复杂和晦涩。我们的

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

这个是我的毕业设计做的我觉得对大家还是有写用的，所以我给打击看看希望大家也给点意见。-this is my graduation design so I think people are still used to write, So, I hope to see you blow also points.

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