如果你也在 怎样代写图像处理Image Processing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图像处理mage Processing的许多技术，或通常称为数字图片处理，是在20世纪60年代，在贝尔实验室、喷气推进实验室、麻省理工学院、马里兰大学和其他一些研究机构开发的，应用于卫星图像、有线照片标准转换、医学成像、可视电话、字符识别和照片增强。
图像处理作业Image Processing是使用数字计算机通过算法处理数字图像。 作为数字信号处理的一个子类别或领域，数字图像处理比模拟图像处理有许多优势。它允许更广泛的算法应用于输入数据，并能避免处理过程中的噪音和失真堆积等问题。由于图像是在两个维度（也许更多）上定义的，所以数字图像处理可以以多维系统的形式进行建模。数字图像处理的产生和发展主要受三个因素的影响：第一，计算机的发展；第二，数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；第三，环境、农业、军事、工业和医学等方面的广泛应用需求增加。
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数学代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Introduction
Sunspot numbers were observed in ancient China thousands of years ago and a solar periodicity of approximately 8-11 years was discovered (Stephenson and Clark 1978). While this solar period is well known and has been the focus of many research endeavors, a precise explanation of the periodicity has not yet been discussed. The focus of this investigation is the spectral analysis of sunspot numbers and the relationship of the spectral lines to the planetary movements within the solar system.
Spectral analysis is an essential tool used to identify frequencies inherent to data. This chapter will discuss the use of the application of spectral analysis on sunspot numbers to precisely identify their inherent periodicities. It will also discuss using the gravitational periods of other planets in the solar system to explain the naturally occurring periodicities of sunspot numbers as well as to draw some inferences about solar activities. Using the Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter to investigate sunspot numbers, it is evident that the long-term component of sunspot numbers is proportional to the total solar irradiation (TSI) near the Earth. This is important knowledge, as solar irradiation has a major impact on the Earth’s energy. Understanding these fluctuations in solar energy can have an impact climate change analysis.Earth’s climate. While the influence of solar activity on temperature change and climate effects has been the focus of recent research, the researchers did not separate the different scaled components (Gray et al. 2010, Kossobokov et al. 2010, Soon and Legates 2013, Sun et al. 2016, Tiwari et al. 2016). The Kolmogorov-Zurbenko filter is an essential tool for this analysis as it provides the necessary opportunity to clearly separate scaled components. Without the separation of scales, erroneous results may occur because there could be false influences from other scales (Zurbenko and Sowizral 1999, Tsakiri and Zurbenko 2010). Through the separation of scales, one can remove from temperature the effects of solar energy which provides the opportunity to examine human influence on temperature changes on global and regional levels.
数学代写|图像处理作业代写Image Processing代考|Data Sources
The data used for this study was free and available online. The average monthly sunspot data was downloaded online from the Sunspot Index and Long-term Solar Observations (SILSO). The total solar irradiation data was from a file created on March 14, 2016, Virgo version 6_005_1602 on the Active Cavity Radiometer Irradiance Monitor (ACRIM) webpage http://acrim.com/. This downloaded dataset contained measurements in watts per meter squared dating back to 1996 (Frohlich et al., 1997), but only the data between 2000 and 2015 was considered for this study.
The average monthly direct solar ground observations of total solar irradiance (GTSI) at locations in Phoenix, AZ, and Massena, NY, and monthly temperature data for these locations were downloaded from the National Solar Radiation Data Base (http://rredc.nrel.gov/solar/old data/nsrdb/). The datasets were monthly observations over the years $1961-$ 1990. The temperature data from Winslow Municipal Airport, AZ; Massena, NY; and locations in Antarctica and Greenland were downloaded from the National Oceanic and Atmospheric Administration’s National Center for Environmental Information webpage (https://www.ncdc. noaa.gov/cdo-web/datasets). Average monthly temperature datasets at tropical locations were downloaded from subsets of the data ds $540.1$, the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set (ICOADS) collected by the Research Data Archive/Computational and Information Systems Laboratory/National Center for Atmospheric Research/University Corporation from Atmospheric Research in $2^{\circ}$ by $2^{\circ}$ grids.
Average monthly temperature data for over 900 global stations included in the Global Historical Climatology Network Monthly Version 3 (NCDC_NOAA_GHCNM_TempAVG_QCA v3) was downloaded from the National Climatic Data Center (www.ncdc.noaa.gov).
Mean lower low water (MLLW) data was downloaded from the National Oceanic and Atmospheric Administration’s Tides and Currents webpage (www.tidesandcurrents.noaa.gov).
For some of the research analysis R-software packages, KZA (Close and Zurbenko 2018), KZFT (Yang and Zurbenko 2007) and the ggmap library (Khale and Wickham) were used.
数学代写|图像处理作业代写IMAGE PROCESSING代考|The Periodicities of Sunspot Numbers
Periodicities in sunspot numbers were first observed in China in $28 \mathrm{BC}$ and, later, they were recorded more accurately with telescopes from the 1700 s (Stephenson and Clark 1978; Hathaway 2015). Data downloaded from the SILSO webpage contained average monthly sunspot numbers from January 1749-December 2018 (Figure 8.3.1). The first step of the spectral analysis of the sunspot numbers was to determine the spectrum of the dataset and then smooth the spectrum using the DiRienzo-Zurbenko (DZ) smoothing algorithm in the Kolmogorov-Zurbenko Fourier Transform (KZFT) package in R-software (Ch. 4,5,11; DiRienzo and Zurbenko 1999; Yang and Zurbenko 2007). 1\% was used for the percentage of the total variation parameter for the DZ smoothing algorithm. The resulting spectrum (Figure 8.3.2) has precise spectral lines indicating a long periodicity of 90 years in addition to the periodicities known in the 8-11 year range, which include periods of $10.8$ years, 10 years, and $8.4$ years. Due to the short length of the sunspot numbers dataset, one cannot make substantial conclusions pertaining to the 90 -year oscillation. However, long-term periodicities of 50-60 years and $90-100$ years within sunspot numbers have been observed and discussed (Hathaway 2015).
图像处理代写
数学代写|图像处理作业代写IMAGE PROCESSING代考|INTRODUCTION
中国古代几千年前就观测到太阳黑子数，发现太阳周期约为8-11年小号吨和pH和ns这n一种ndC一世一种r到1978. 虽然这个太阳周期是众所周知的，并且一直是许多研究工作的焦点，但尚未讨论对周期的精确解释。这项研究的重点是太阳黑子数的光谱分析以及光谱线与太阳系内行星运动的关系。
频谱分析是用于识别数据固有频率的重要工具。本章将讨论使用光谱分析对太阳黑子数的应用来精确识别它们的固有周期性。它还将讨论利用太阳系中其他行星的引力周期来解释太阳黑子数的自然周期性，并得出一些关于太阳活动的推论。使用 Kolmogorov-Zurbenko到从过滤来调查太阳黑子数，很明显，太阳黑子数的长期分量与总太阳辐射成正比吨小号一世在地球附近。这是重要的知识，因为太阳辐射对地球的能量有重大影响。了解太阳能的这些波动可以对气候变化分析产生影响。地球的气候。虽然太阳活动对温度变化和气候效应的影响一直是近期研究的重点，但研究人员并未将不同比例的成分分开Gr一种是和吨一种一世.2010,到这ss这b这到这v和吨一种一世.2010,小号这这n一种nd大号和G一种吨和s2013,小号你n和吨一种一世.2016,吨一世在一种r一世和吨一种一世.2016. Kolmogorov-Zurbenko 滤波器是此分析的重要工具，因为它提供了必要的机会来清楚地分离缩放的组件。如果没有尺度的分离，可能会出现错误的结果，因为可能会受到其他尺度的错误影响从你rb和n到这一种nd小号这在一世和r一种一世1999,吨s一种到一世r一世一种nd从你rb和n到这2010. 通过尺度的分离，人们可以从温度中消除太阳能的影响，这为研究人类对全球和区域层面温度变化的影响提供了机会。
数学代写|图像处理作业代写IMAGE PROCESSING代考|DATA SOURCES
本研究使用的数据是免费的，可在线获取。平均每月太阳黑子数据是从太阳黑子指数和长期太阳观测在线下载的小号一世大号小号这. 总太阳辐照数据来自于 2016 年 3 月 14 日创建的文件，Virgo 版本 6_005_1602 在 Active Cavity Radimeter Irradiance Monitor 上一种CR一世米网页 http://acrim.com/。此下载的数据集包含可追溯到 1996 年的每平方米瓦特测量值Fr这H一世一世CH和吨一种一世.,1997, 但本研究仅考虑了 2000 年至 2015 年之间的数据。
总太阳辐照度的月平均直接太阳地面观测G吨小号一世在亚利桑那州凤凰城和纽约州马塞纳的地点，这些地点的月度温度数据是从国家太阳辐射数据库下载的H吨吨p://rr和dC.nr和一世.G这v/s这一世一种r/这一世dd一种吨一种/nsrdb/. 这些数据集是多年来的每月观察1961−1990. 亚利桑那州温斯洛市机场的温度数据；纽约州马塞纳；以及南极洲和格陵兰岛的位置是从美国国家海洋和大气管理局的国家环境信息中心网页下载的H吨吨ps://在在在.nCdC.n这一种一种.G这v/Cd这−在和b/d一种吨一种s和吨s. 热带地区的月平均温度数据集是从数据 ds 的子集下载的540.1, 国际综合海洋大气数据集一世C这一种D小号由研究数据档案/计算和信息系统实验室/国家大气研究中心/大学公司从大气研究中收集2∘经过2∘网格。
全球历史气候网络月度版本 3 中包含的 900 多个全球站点的平均月度温度数据ñCDCñ这一种一种GHCñ米吨和米p一种五G问C一种v3从国家气候数据中心下载在在在.nCdC.n这一种一种.G这v.
平均低低水位米大号大号在数据是从美国国家海洋和大气管理局的潮汐和洋流网页下载的在在在.吨一世d和s一种ndC你rr和n吨s.n这一种一种.G这v.
对于一些研究分析 R 软件包，KZAC一世这s和一种nd从你rb和n到这2018, KZFT是一种nG一种nd从你rb和n到这2007和 ggmap 库到H一种一世和一种nd在一世C到H一种米被使用了。
数学代写|图像处理作业代写IMAGE PROCESSING代考|THE PERIODICITIES OF SUNSPOT NUMBERS
太阳黑子数的周期性最早出现在中国28乙C后来，它们被 1700 年代的望远镜更准确地记录下来小号吨和pH和ns这n一种ndC一世一种r到1978;H一种吨H一种在一种是2015. 从 SILSO 网页下载的数据包含 1749 年 1 月至 2018 年 12 月的平均每月太阳黑子数量F一世G你r和8.3.1. 太阳黑子数光谱分析的第一步是确定数据集的光谱，然后使用 DiRienzo-Zurbenko 平滑光谱D从Kolmogorov-Zurbenko Fourier 变换中的平滑算法到从F吨打包在 R 软件中CH.4,5,11;D一世R一世和n和这一种nd从你rb和n到这1999;是一种nG一种nd从你rb和n到这2007. 1\% 用于 DZ 平滑算法的总变化参数的百分比。产生的光谱F一世G你r和8.3.2除了已知的 8-11 年范围内的周期性（包括10.8年、10 年和8.4年。由于太阳黑子数数据集的长度较短，因此无法对 90 年的振荡做出实质性结论。然而，50-60 年的长期周期和90−100太阳黑子数量内的年份已被观察和讨论H一种吨H一种在一种是2015.
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