简介:一、启发提问在统计初步中,如果要研究一组数据平均水平或集中趋势,则只需研究这组数据的.如果要研究一组数据的波动大小,则要研究这组数据的或;如果还要研究在哪一个范围内的数据较多,在哪一个范围内的数据较少,这就需要研究这组数据的.二、读书自学 教材P185-P189三、启读指导1.获得一组数据的频率分布的一般步骤是:(1),(2),(3),(4),(5),(6).2.在P185例中,这组数据的最大值是,最小值是,它们的差是cm.3.当数据在100个以内时.按照数据的多少,常分成组.这是分组的经验法则.4.组距是指每个小组的两个端点的.5.实际决定组数时,常有一个尝试的过程;先定,再算出相应的,再看
简介:摘要目的探讨自由呼吸状态下,不同呼吸频率、运动幅度对CT扫描图像与CBCT图像的配准偏差。方法使用QUASAR呼吸运动模体,改变运动频率和头脚方向上的运动幅度,模拟不同状态下的自由呼吸运动。在模体静止时、各种运动状态下分别行定位CT扫描和CBCT扫描,获取相应配准结果及CT定位靶区体积,进行定量分析。结果以模体静止时的定位CT图像为参考进行配准,当运动幅度一定时,频率的变化对图像的配准误差无明显影响。运动幅度分别为5 mm、10 mm、20 mm、30 mm时,配准误差分别为(0.213±0.020)cm、(0.351±0.009)cm、(0.654±0.010)cm与(0.972±0.022)cm。当运动幅度为5 mm、10 mm时,定位靶区体积变化为-16.92%~18.78%。当运动幅度为20 mm、30 mm时,定位靶区体积变化为-16.44%~81.70%。结论自由呼吸运动下频率变化对CBCT与定位CT图像之间的配准误差无明显影响。运动幅度为5 mm、10 mm时,配准误差小,定位靶区体积变化小;当运动幅度为20 mm、30 mm时,配准误差可超过0.5 cm,定位靶区体积变化可>20%。
简介:在72届SEG会上,BP公司LindaHodgson等人提出了一种新的噪声压制方法——频率切片滤波(FSF)。在复杂的X-Y频率域中,FSF应用二维平滑滤波器直接去噪。它可以任意选择特定的频率处理范围进行有针对性的滤波,而数据的其余部分不受影响;任何适合于空间滤波的噪声都能够去除,特别是低频噪声的消除和剩余多次波能量的衰减。具体实施过程分为4个步骤:①应用一维快速傅立叶变换到目的层时窗;②检查X-Y频率域数据体,确定频率范围,有针对性地进行噪声衰减;③在每一个频率切片上进行平滑处理,数据的其余部分不改变;④进行傅立叶逆变换,得到滤波结果。以下选取北海2个油田的实例展示其良好的滤波效果。