Standardisering av bilder med lineær transform. Ikke-lineære, parametriske transformer. og lokale gråtonetransformer INF2310
|
|
- Asbjørg Fosse
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 INF 3 Dtl bldebehdl Foreles 4 råtoetrsorsjoer Ole Mrus Hoel Rdl ordl@.uo.o Etter orle oler v Frtz Albretse jeo v ekseler orsd 4:5-5: Serro Loo vl det bl jeoått MALAB-ekseler v lt so blr orelest d. MALAB-ekselee ler å 3.olerus.et Koeter jere å ettsde o du hr orsl tl dre løser eller o du er el. 3 eer d Hstorer Leære råtoetrsorer Stdrdser v blder ed leær trsor Ikke-leære, retrske trsorer Pesu: K DIP, Hstor otles 3.3. Neste uke: Hstorbserte oersjoer o lokle råtoetrsorer Hvord edre kotrste et blde? 4
2 Hv er kotrst? Det er lere ule desjoer v dette bereet. De leste er vrsjoer over teet derse/jeostt so k vedes å e ysske eesker Her holder v oss tl luostet. I I b Weber-kotrst Weber rcto I b Mchelso-kotrst Vsblty RMS-kotrst N MN M I x, y I x y I I Mx Mx I I råtoehstorer tt et råtoeblde ed ksler o råtoer Et hstor, h, er slk t: h = tll ksler bldet ed kselverd Des ved å å jeo lle kslee o telle råtoer V hr turlvs t h 5 7 Hstorer E dskret uksjo so vser tll åler eor so otest uore tervller et dtsett V jobber ed blder o år Et blde so dtsett Pksel-testeter so åler E overskt over hyhete tl testetee bldet K oså h hstorer over dre retre. 6 Ekseel - hstor Blde: Hstor: h Pkselverd # ksler 8
3 Ekseler Norlsert hstor V hr t h Det orlserte hstoret er: h, k ses å so e ssylhetsordel or kselverdee Uvhe v tll ksler bldet M k s e del o bldet ut r dee ssylhets-tetthetsuksjoe 9 Ekseler II Kuultvt hstor Hvor e ksler hr råtoe dre e eller lk råtoe j? c j h Norlsert kuultvt hstor: c j Ssylhete or t e tleld ksel hr råtoe dre eller lk j j
4 Ekseel, kuultvt hstor Hstor o kuultvt hstor se ur 3 4 Hstorer ull oløs Hstor kddter ot totl oesu totl oesu tll kddter kuultvt tll kddter Sklerte hstorer redusert oløs * Oløse hstorer k reduseres - or ekseel ved over r oesu tl krkter. * Hstoret k skleres tl su = eller su = %. Nore er %, 5%, 3%, 5%, %. Er dere bedre e ore, så år dere ode krkterer. 5 Kuultvt hstor, kddter ot totl oesu ed krkterreser rkert totl oesu Hstorer v objekt-eesker Hstorer er oså ytte or å «orsere» dt, or ekseel or objekt-eesker dtl bldelyse. V k le hstorer over eesker, eks: Objekt-størrelse: Vser ordele v størrelse å objektee, o der rul or å sette e terskel or å kue jere så o uvesetle objekter r bldet støy Objekt-oeter: Vser ordele v bereede oeter r hvert objekt, o der rul or å sle ruer v objekter klsser eller clustre 6
5 Quz E lte quz åede hstorer. å tl Vet å e r e. Lykke tl! Idettets Fure vser sehee ello kselverde -bldet o kselverde tl de se ksele utbldet etter e råtoetrsorsjo. Hvs trsorsjo er e dettets, =, vl ure vse e rett lje jeo oro, ed ststll. rsorsjoe er d [ = 7 9 råtoetrsorsjo Når v vser et blde å skjere er testete kotrollert v de tlsvrede verde bldetrse V k orette e vblds-uksjo ello de tllee so es bldetrse, v, o de testete v øsker å skjere, v out For ett-bådsblder er v out =[v råtoeblder k være e retrsk uksjo eller e tbell I e re råtoetrsorsjo, vl ett o ett ksel trsoreres uvhe v boksler. E råtoetrsorsjo er e lobl trsorsjo. Leær vbld Leær strekk [ b x, y x, y b reulerer kotrste, o b lyshete >: er kotrst <: dre kotrst b : lytter lle råtoer b våer Netver : =-, b = xverd or bldetye 8
6 Edre lyshete brhtess Lee tl e kostt b tl lle kselverdee x, y x, y b Hvs b >, lle kselverdee øker, o bldet blr lysere Hvs b <, bldet blr ørkere Hstoret lyttes o eller ed ed b M ddelverde edres! h h Edre kotrste Multlsere hver kselverd ed e ktor : x, y x, y Hvs >, kotrste øker Hvs <, kotrste ker Eks: Bruke hele testetsskle Q: Hv skjer ed ddelverde? h h Altertv llustrsjo Edre brhtess : x, y x, y b Edre kotrst: x, y x, y 3 Ivertert råtoeblde Der bldets etv ved å sett = - o b = ksverde tll råtoer = x, y x, y Bldet år kke etve verder, e vbldsuksjoe hr etvt ststll 4
7 Fr råtoevå [, tl [, Edre tervllet [, tl å bl [, E leær r tl : x, y x, y Rett lje ed ststll = - / - Rekvtser o hstor Fr dtves-ekse 3: At t du hr et 4-bts råtoeblde ed orlsert hstor so skssert tl høyre. Bldet eholder e bkru ed to råtoer o tre tyer objekter. V øsker å rekvtsere bldet tl bt/ksel, det vl s tl et blde ed 4 verder r tl 3. Sksser råtoetrsore dette svrer tl. Vs hvord det orlserte hstoret tl utbldet vlle bltt. 5 7 Kl etter trsor O x,y år verder uteor det støttede tervllet, orets so otest kl v verdee x F.eks vl et used byte blde bl tvuet tl å h testeter eor tervllet [, 55 6 Stdrdser v blder Heskt: Søre or t lle bldee e sere er sttstsk lke. orde Metode: Justere ddelverde o vrse tl råtoeverdee bldet ved hjel v e leær råtoetrsor Hvoror? V vl jere eekte v Døvrsjo belys Aldrseekter ler o detektorer Akkuuler v støv å lser etc. Hvor: Produkt-seksjo dustr Neste uke: K oså stdrdsere Mkroskoer v celler bldee ed hstorsesksjo, e vl d kke beholde ore å... hstoret 8
8 Mddelverde v råtoee Mddelverde v kselverdee et blde ed ksler o råtoer k es ete r bldet eller r bldets hstor, evt r orlsert hstor..., x y h h h h y x, : h der Norlsert hstor Hvoror e ordel ed det sste ltertvet? 9 Vrs v råtoee Vrse v kselverdee et blde ed x ksler o råtoer k oså es r bldets hstor [ [, [ x y h y x 3 Juster v o tt -blde ed ddelverd o vrs At e leær råtoe-trsor [=+b Ny ddelverd o vrs er d tt ved Dvs. = /, b= - V k ltså vele ye o, beree o b, vede [= + b å -bldet o å et ut-blde ed rkt o b [ [ [ b b b 3 Ekseel : Juster v Vl beholde ddelverde, slk t =, e øsker y. V å d bestee o b le [=+b: b [, 3
9 Ekseel : Juster v o Øsker t lle bldee e sere skl h se,. Beste o b le [=+b:, b [ For hvert blde å v e bldets, 33 Ikke-leær trsor Lortsk skler Eks: Desbel o rdrblder, Fourer-trsor Eksoetell skler -skler Stykkevs-leær skler Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v bldet etter slke sklerer? e sksse v uksjoee o se å ot 35 Vl v stdrdvvk At t hstoret tl bldet er orlordelt N,, o t v veler /. Hv er d otlt vl v? Hvor stor ercetl blr klt? => 4.5% 3 =>.3% Lortske trsorsjoer Hvlke v trsorsjoee tl høyre er brukt her? F 3.3 DIP 34 36
10 Power-lw -trsorsjoer Me blderoduserede rter hr et ut/outut-orhold so k beskrves so: s c der s er ut-testete ved e ut F 3.6 DIP <: de ørke dele v skle strekkes ut =: dettets-trsor >: de lyse dele v skle strekkes ut eerell kotrst-ulsjo Brukervel ed ku é vrbel 37 -styrt bldeorbedr F 3.8 DIP F 3.9 DIP = =.6 =.4 =.3 = = 3 = 4 =5 39 -korreksjo ør dsly At t testete et blde so vses å et dsly er tt ved: s c.5 der s er ut-testete ved e ut V hr sett t or > vl bldet bl ørkere e det skl være V k korrere dette ved råtoetrsore [ =.4 ør v seder bldet tl dsly Se jelder or scere o rtere M å kjee eller e retree tl S = c + -trsor o hstor Bldet er lyst o utvsket. Hstoret dekker este hele råtoeskle. > r høyere kotrst. Hstoret er korert tl de lve verdee å råtoeskle. 38 4
11 Stykkevs leær Brukersessert stykkevs leær or å reheve vsse tervller v råtoeskle. erskl Dette er et rese-tlelle v leær trsorsjo, der lle ut-verdee settes lk or -verder et tervll -, es lle dre ut-verder settes lk Dette r et to-vå bært ut-blde 4 44 Bt-l-odel r bære blder bsert å o kslees -te bt er stt I ekselet: ku 4 bt eholder vsuell sks K beyttes koresjo Ku beholde vsse bt-l Eektvt å kode bære blder.eks ruleth Quz O v rekker: E lte quz åede råtoetrsorsjoer. å tl Vet å e r e. Lykke tl! 43 45
12 Ileetsjo: Oslstbeller LU Mål: Eektvsere leetsjoe v trsore. Avbldsuksjoe utøres å lle ule testeter o resulttee lres e tbell LU=look u tble råtoe-vblde utøres så so osl e tbell Hrdwre LU-oersjoe utøres å dt-strøe ello hukoelse o dsly o the ly å rkkortet Iholdet blde-trse edres kke Kotrstedr ved ku å edre tbellverdee Sotwre Utre v vbldsuksjoe or hvert ksel blr byttet ut ed ekelt tbellosl 46 råtoehstorer Osuer Leær trsor Forstå eekte v retree o b Stdrdser v blder ed leær trsor Fjerer eekte v vrsjoer vbldsorhold døvrsjo, le, støv etc Hvord bestee o b or å å øsket o Ikke-leære, retrske trsorer Lortsk, eksoetell,, stykkevs leær Hv jøres ed kotrste de ørke o lyse delee v bldet etter slke sklerer e sksse v uksjoee o se å ot 48 Ileetsjo v råtoeoersjoer or x=:wdth- or y=:heht- x,y=*x,y + b drekte leetsjo or =:reylevels- [=*+b ved bruk v LU or x=:wdth- or y=:heht- x,y=[x,y edr v kselverdee 47
Temaer i dag. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Histogrammer. INF 2310 Digital bildebehandling
eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsforer Stdrdser v lder ed leær trsfor Ikke-leære, retrske trsforer Pesu: K. 3. - 3. DIP Neste uke: Hstorserte
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
eer d INF 3 Dtl ldeedl FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretse Hstorer Leære råtoetrsorer t Stdrdser v lder ed leær trsor Ikke-leære, retrske trsorer Pesu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke: Hstorserte
DetaljerTemaer i dag. Gjennomgang av eksempler. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 2310 Digital bildebehandling
eaer da INF 3 Dtal ldeehadl FORELESNIN 4 RÅONE-RaNSFORMaSJONER Ole Marus Hoel Rdal ordal@.uo.o Foler laet av Frtz Alretse Hstoraer Leære råtoetrasorer Stadardser av lder ed leær trasor Ikke-leære, araetrske
DetaljerGråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde?
INF 3 råtoe-trasforasjoer Hovedsakelg fra ka. 3.-3. DIP Hstograer Leære gråtoetrasforer Stadardserg av blder ed leær trasfor Ikke-leære, araetrske trasforer Hvorda edre kotraste et blde?? Neste uke: Hstograbaserte
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
eer d INF 3 Dtl ldeehndln FORELESNIN 4 RÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Alretsen Hstorer Lneære råtonetrnsorer t Stndrdsern v lder ed lneær trnsor Ikke-lneære, retrske trnsorer Pensu: K. 3. - 3DIP 3. Neste uke:
DetaljerHva er kontrast? Gråtonehistogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? Repetisjonsforelesning før midtveiseksamen INF2310 våren 2016
Hvorda edre kotraste et blde? Reetsjosforeles før dtveseksae våre 6 Osuer av foreles 4 o 5, råtoetrasforasjoer o hstoratrasforasjoer. Ole Marus Hoel Rdal 9..6 Hva er kotrast? Det er flere ule defsjoer
DetaljerForelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser
STAT Sttstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg + 3 Z-, t-test, test for forvetgsdfferser. Sttstsk hypotesetestg ullhypotese): ypotese so først ttt å være st *Forålet ed e test er å udersøke o dtterlet gr grulg
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
INF 30 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅONE-RANSFORMASJONER Frtz Albregtsen emaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske transformer
DetaljerSeminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3))
1 ECON 2130 2017 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3)) (1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver)
DetaljerKapittel 9 ALGEBRA. Hva er algebra?
Kpttel 9 ALGEBRA Hv er lger? Kpttel 9 ALGEBRA Alger Ekelt k v s t lger er å rege me okstver steet for tll. Når v løser lgger, står okstve (vlgvs for et estemt tll. Når v ruker lger tl å utlee formler eller
DetaljerSeminaroppgaver for uke 13
1 ECON 2130 2016 vår Semarpla fra og med uke 13 Semaroppgaver for uke 13 1) Fra eksame Eco 2130, 2004 høst: Oppgave 3: (Fel oppgave på ststuttets overskt over gamle eksamesoppgaver) La X og Y være to uavhegge
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
INF 2310 Dgtal bldebehandlng FORELESNING 4 GRÅTONE-TRANSFORMASJONER Frtz Albregtsen 1 Temaer dag Hstogrammer Lneære gråtonetransformer t Standardserng av blder med lneær transform Ikke-lneære, parametrske
DetaljerBalanserte søketrær. AVL-trær. AVL-trær. AVL-trær høyde AVL AVL. AVL-trær (Adelson-Velskii og Landis, 1962) Splay-trær (Sleator og Tarjan, 1985)
alanserte søketrær VL-trær Et bnært tre er et VL-tre hvs ølgende holder: VL-trær delson-velsk og Lands, 96 play-trær leator og Tarjan, 98. orskjellen høyde mellom det høyre og det venstre deltreet er maksmalt,
DetaljerGråtone-transformasjoner Hovedsakelig fra kap i DIP
INF 31 3..9 - AS Gråtone-transforasjoner Hovedsakeli fra kap. 3.1-3. i DIP Historaer Lineære råtonetransforer Standardiserin av bilder ed lineær transfor Ikke-lineære, paraetriske transforer Hvordan endre
DetaljerMakroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende:
B. Makroøkoom Oppgave: Forklar påstades hold og drøft hvlke alteratv v står overfor: Fast valutakurs, selvstedg retepoltkk og fre kaptalbevegelser er kke forelg på samme td. Makroøkoom Iledg Mudells trlemma
DetaljerForelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)
STAT111 Statstkk Metoder Yushu.L@ub.o Forelesg 19 og 0 Regresjo og korrelasjos (II) 1. Kofdestervall (CI) og predksjostervall (PI) I uka 14, brukte v leær regresjo for å fage leær sammehege mellom Y og
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
øsnngsforslag UNIVERSIEE I OSO Det matematsk-naturvtenskaelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Onsdag 6. jun d for eksamen : 9: 3: øsnngsforslaget er å : sder Vedlegg : Ingen llatte
DetaljerForelesning 3 mandag den 25. august
Forelesg adag de 5 august Merkad 171 For å bevse e propossjo o heltall so volverer to eller flere varabler, er det typsk ye lettere å beytte duksjo på e av varablee e duksjo på oe av de adre Det er for
DetaljerChapter 2 - Discrete Mathematics and Its Applications. Løsningsforslag på utvalgte oppgaver
Chpter - Dscrete Mthemtcs d Its pplctos Løsgsforslg på utvlgte oppgver vstt Oppgve Gtt 7 ) E mtrse med rder og koloer er e mtrse Geerelt hr v t e m mtrse er e mtrse med m rder og koloer Uttrykket m klles
DetaljerEKSAMEN ny og utsatt løsningsforslag
8.. EKSAMEN n og utsatt løsnngsorslag Emnekode: ITD Dato:. jun Hjelpemdler: - To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Emnenavn: Matematkk ørste deleksamen Eksamenstd: 9.. Faglærer: Chrstan F Hede -
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016
Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Lar X være kvadratprse. Har da at X N(µ, σ 2 ), med µ 30 og σ 2 2, 5 2. P (X < 30) P (X < µ) 0.5 ( X 30 P (X > 25)
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen august 2014
Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave a) Y 5 PY > 53) PY 53) P ) 53 5 Φ5) 933 668 Vekte av e fylt flaske, X + Y, er e leærkombasjo av uavhegge ormalfordelte
DetaljerEkstraksjon. Vi sier at det løste stoff fordeles mellom to faser og likevektskonstanten for denne reaksjonen kalles partisjonskoeffisienten.
Ekstrksjo Når to ikke-bldbre væsker er i kotkt ed hverdre k løste stoff utveksles ello de to fsee. Likevektskosetrsjoer i de to fsee vil vhege v de reltive løselighete v de to fsee. Dette k tekes på so
DetaljerEmne: BIP 140, Reservoarteknikk Dato: 3. Desember Reservoaret antas å være "lukket" dvs. at HCPV er konstant under trykkavlastningen.
Fakultet for teksk aturvteskapele fa Eme: BIP 40, Reservoartekkk Dato: 3. Desember 20. Td: 09.00-3.00 Tllatte hjelpemdler: Ekel kalkulator Oppavesettet består av: 6 sder kludert vedle Oppave o 2 blr vektet
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
HG Revdert aprl 2 Overskt over tester Eco 23 La θ være e ukjet parameter (populasjos-størrelse e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ populasjoe er ukjet. Når v setter
DetaljerLæringsmål og pensum. Funksjoner hittil (1) Oversikt. Læringsmål Anonyme og rekursive funksjoner Funksjoner som inn-argumenter Subfunksjoner
1 Lærigsmål og pesum TDT4105 Iformsjostekologi grukurs: Uke 44 Aoyme fuksjoer, fuksjosfuksjoer og rekursjo Lærigsmål Aoyme og rekursive fuksjoer Fuksjoer som i-rgumeter Subfuksjoer Pesum Mtlb, Chpter 10
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Løsnngsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematsk-naturvtenskapelge fakultet Eksamen : INF3 Dgtal bldebehandlng Eksamensdag : Trsdag 9. mars 3 Td for eksamen : 5: 9: Løsnngsforslaget er på : sder Vedlegg
Detaljer01. Til hvilke deler av naturen benyttes kvantefysikk som beskrivende verktøy?
Ka Kvatefykk. Tl vlke deler av ature beytte kvatefykk o bekrvede verktøy?. Nev oe etrale ateatkk-eer o går kvatefykke.. Hva kalle de eleetee Hlbert-roet o bekrver tltader tl et yte?. Hva kalle de ateatke
DetaljerLøsningsforslag Eksamen 7. august 2006 TFY4250 Atom- og molekylfysikk
Eksme TFY450 7. ugust 006 - løsigsforslg Oppgve Løsigsforslg Eksme 7. ugust 006 TFY450 Atom- og molekylfysikk. Grutilstde ψ (x hr ige ullpukter. Første eksiterte tilstd ψ (x hr ett ullpukt. Når potesilet
DetaljerMSKOMNO. kó=ñê~w. pfabufp=ud. aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ
kó=ñê~w MSKOMNO pfabufp=ud aáöáí~ä=ê åíöéå=l=îáçéçjëçñíï~êé=j=sfabufp hçêí=äêìâë~åîáëåáåö= kçêëâ 0123 Dette produktet bærer CE-merket overensstemmelse med bestemmelsene drektvet 93/42EEC av 14 jun 1993
DetaljerFormler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler
Formler og regler statstkk følge lærebok Guar Løvås: tatstkk for uversteter og høgskoler Kap. Hva er fakta om utvalget etralmål Meda: mdterste verd etter sorterg Modus: hyppgst forekommede verd Gjeomstt:
DetaljerSTK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon)
TK høste 9 Eksempel.5 (CO og vekst av furutrær Leær regreso varer tl avsttee..4 læreboka (med utak av stoffet om logstsk regreso Ørulf Borga Matematsk sttutt Uverstetet Oslo V vl bestemme sammehege mellom
DetaljerGeometriske operasjoner
Geometrske operasjoner INF 23 27.2.27 Kap. 9 (samt 5.5.2) Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,) tl
DetaljerEKSAMEN Ny og utsatt Løsningsforslag
. jun 0 EKSAMEN Ny og utsatt Løsnngsorslag Emnekode: ITD50 Dato:. jun 0 Emne: Matematkk, deleksamen Eksamenstd: 09.00.00 Hjelpemdler: To A-ark med valgrtt nnhold på begge sder. Formelhete. Kalkulator er
DetaljerPositive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004
Postve rekker Forelest: 3. Sept, 004 V skal tde utover fokusere på å teste om e rekke kovergerer, og skyve formler for summerg bakgrue. Dette er gje ford det første målet vårt er å lære hvorda v ka fe
DetaljerEcon 2130 uke 19 (HG) Inferens i enkel regresjon og diskrete modeller
Eco 3 uke 9 (HG) Iferes ekel regresjo og dskrete modeller De ekle regresjosmodelle. Resultater fra 5m og 5m for me fra EM på skøyter Heerevee 4. ( er 5m-tde og y 5m-tde sekuder for løper.) Spredgdagram
DetaljerJeg har en venn. Ó j œ. # œ œ. œ œ. Ó J. œ œ. œ œ œ œ. œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ œ. œ œ. œ œ. Norsk trad. arr Mattias Ristholm. Soprano.
eg vn Norsk trd rr Mts Rstholm oprno 4 3 Ó # eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det ss 4 3 Ó eg vn gett stt lv, for eg skll få le ve Det 6 fn nes n l t n tv Det nyt t å stre ve For d eg le v så Ó
DetaljerAvdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 14.12.2007
Høgskole Telemark Avdelg for estetske fag, folkekultur og lærerutdag BOKMÅL 4..7 UTATT PRØVE I MATEMATIKK, Modul 5 studepoeg Td: 5 tmer Hjelpemdler: Kalkulator og vedlagt formelsamlg (bakerst oppgavesettet).
DetaljerSimpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering
Lekson 3 Smpleksmetoden generell metode for å løse LP utgangspunkt: LP på standardform Intell basstabell Fase I for å skaffe ntell, brukbar løsnng løse helpeproblem hvs optmale løsnng gr brukbar løsnng
DetaljerAnalyse av sammenhenger
Kapttel 7.-7.3: Aalyse av sammeheger Korrelasjo og regresjo E vktg avedelse av statstkk er å studere sammeheger mellom varabler: Avgjøre om det er sammeheger. Beskrve hvorda evetuelle sammeheger er. Eksempler:
DetaljerGeometriske operasjoner
Geometrske operasjoner INF 23 29..28 Kap. 2.4.4 og 2.6.5 DIP Geometrske operasjoner Affne transformer Interpolasjon Samregstrerng av blder Endrer på pkslenes possjoner ransformerer pkselkoordnatene (x,)
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
1 HG Revdert aprl 213 Overskt ver tester Ec 213 La θ være e ukjet parameter (ppulasjs-størrelse) e statstsk mdell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av θ ppulasje er ukjet. Når v setter pp
DetaljerDynamisk programmering. Hvilke problemer? Optimalitetsprinsippet. Overlappende delproblemer
ynask prograerng Metoden ble foralsert av Rchard Bellann (RAN Corporaton på -tallet. Prograerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe ed kode eller å skrve kode å gøre. ynask for å ndkere
DetaljerKap. 8-4 Press- og krympeforbindelse
K. -4 Pess- og kymefobdelse.4. Dmesjoeg v kymefobdelse Dmesjoeg v kymefobdelse fslegge e essmo slk kokykke () mellom delee e lsekkelg å oveføe belsge e gldg og kke så so segee v elle ksel bl fo høy Kymefobdelse
DetaljerDrivteknikk \ Automatisering \ Systemløsninger \ Service. Håndbok. Prefabrikkering av kabler Kabel for synkrone servomotorer
Drvtekkk \ Automatserg \ Systemløsger \ Servce Hådbok reabrkkerg av kabler Kabel or sykroe servomotorer Utgave 12/2011 19301723 / NO SEW-EURODRIVE Drvg the world Ihold 1 Krympeverktøy... 4 1.1 Krympeverktøy
DetaljerFYS 105 Fysikk Ordinær eksamen vår 2007
FYS 05 Fysikk Ordinær eksen vår 007. Et skip so lier i ro på hvet sender ut en lydbøle (sonr ed en frekvens på.00 khz. Lydhstiheten i vnn settes til 48 /s. Beste bølelenden til denne sonrbølen. b En hvl
DetaljerFORELESNINGSNOTATER I SPILLTEORI Geir B. Asheim, våren 2001 (oppdatert ).
OREESNINGSNOTATER I SPITEORI Ger B. Ashem, våre 00 (odatert 000.0.03. 3. STATISKE SPI MED UUSTENDIG INORMASJON (Statske Bayesaske sll Statsk sll: Sllere trekker samtdg. Ufullstedg formasjo: Mst é sllere
DetaljerEcon 2130 uke 15 (HG)
Eco 130 uke 15 (HG) Kofdestervall Løvås: 6.1., 6.3.1 3. (Avstt 6.3.4 6 leses på ege håd. Se også overskt over kofdestercvall ekstra otat på ettet.) 1 Defsjo av kofdestervall La θ være e ukjet parameter
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
Bruksområder - ltrerng INF 30 Dgtal bldebeandlng Fltrerng blde-domenet - Naboskaps-operasjoner Konvolusjon og korrelasjon Kant-bevarende ltre Ikke-lneære ltre GW Kap 3.4-3.5 + Kap 5.3 Av de mest brukte
DetaljerKraftelektronikk (Elkraft 2 høst), Løsningsforslag til øvingssett 2, høst 2005
Krfelekronkk Elkrf hø, Lønngforlg l øvnge, hø 5 Ole-Moren Mgår HA 5 Oppgve 4 3 v voe vol - - -3-4 p p 3p 4p V v 3 3 n V [ co ] 3 3. 5 b Derom nvenelen krever ørre røm enn lgjengelge hlvleerkomponener åler,
DetaljerOppgave 3, SØK400 våren 2002, v/d. Lund
Oppgave 3, SØK400 våren 00, v/d. Lnd En bonde bonde dyrker poteter. Hvs det blr mldvær, blr avlngen 0. Hvs det blr frost, blr avlngen. Naboen bonde, som vl være tsatt for samme vær, dyrker også poteter,
DetaljerMatematikk for IT, høsten 2018
Mtmtkk for IT, høst 8 Oblg Løsgsforslg 7. sptmbr 8.7. ) for >. 7 b) for >. 7 c) for >. 7 d) ) for >. 8 8 8 8 8 7 8 7 8 .7. ) for >. 7 8 b) for >. 7 ) 7 ) 7) ) 7 ) 7) c) for >..7.8 ) ) ) ) ). Bss:. Rkursjosforml:
DetaljerOppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR
ECON 30 EKSAMEN 0 VÅR Oppgave E bedrf øsker å fordele koraker e vesergsprosjek hel lfeldg på 3 frmaer, A, B og C. Uvelgelse skjer ved loddrekg. Loddrekge er slk a hver av frmaee A, B og C, har e mulghe
DetaljerDynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet
Dynamsk programmerng Hvlke problemer? Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton) på -tallet. Har ngen tng med programmerng å gøre. Dynamsk er et ord som kan aldr brukes negatvt. Skal v
DetaljerEksamen i emne SIB8005 TRAFIKKREGULERING GRUNNKURS
Sde 1 av 5 NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Fakultet for bygg- og mljøteknkk INSTITUTT FOR SAMFERDSELSTEKNIKK Faglg kontakt under eksamen: Navn Arvd Aakre Telefon 73 59 46 64 (drekte) / 73
DetaljerS2 kapittel 1 Rekker Utvalgte løsninger oppgavesamlingen
Utvlgte løsiger oppgvesmlige S kpittel Rekker Utvlgte løsiger oppgvesmlige 0 Vi k prøve med differsemetode Differsee mellom leddee utover er 4,6,8, så det er rimelig t differse mellom femte og fjerde ledd
DetaljerRegler om normalfordelingen
1 HG mars 2009 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette
DetaljerAvdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 29. mai 2007
Høgskole Telemark Avdelg for estetske fag, folkekultur og lærerutdag BOKMÅL 9. ma 7 EKSAMEN I MATEMATIKK, Modul 5 studepoeg Td: 5 tmer Hjelpemdler: Kalkulator og vedlagt formelsamlg (bakerst oppgavesettet).
DetaljerRegler om normalfordelingen
HG mars 0 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg dette kurset.
DetaljerOBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005
OBLIGATORISK OPPGAVE INF 0/0/90 HØSTEN 005 Levergsfrst: 0. september 005 Arbedsform: Løses dvduelt Ileverg tl: Aja Bråthe Krstofferse (ajab@f.uo.o Levergskrav: Det forutsettes at du er kjet med holdet
DetaljerForelesning 25 og 26 Introduksjon til Bayesiansk statistikk
Yushu.@hh.o Forelesg 5 og 6 Itroduksjo tl Bayesask statstkk 1. Itroduksjo Fortsatt atar v har stokastsk varabel X (X ka være stokastsk varabel vektor) kommer fra e fordelg med parametere ( ka være parameter
DetaljerRullingslager. Innhold. Kap. 5 Dimensjonering av Rullingslager. Friksjon: glide- og rullefriksjon. Et lager er
Kp. 5 Densjonerng v Rullngslger Rullngslger Frksjon: glde- og rullefrksjon Innhold Hovedtyper rullngslger Densjonerng v rullngslger Med hensyn tl sttsk lgerlst Med hensyn tl dynsk lgerlst evetd for en
DetaljerVåre Vakreste # & Q Q Q A & Q Q Q - & Q Q Q.# arr:panæss 2016 E A A 9 A - - Gla- ned. skjul F Q m. ler. jul. eng- da- jul. ler.
Vå Vks rr:pnæss 06 Kor L JUL Q Q Q ^\ # Q Q Q ht Q Q Q # 6 Q Q Q # Q Q Q # Ju lg u u Q Q Q # # v blnt # LL: u # mj # # # # d fly p r ds Q Q m # # år lønn Ju v g v g # jul # grønt 6 # # u Lønn gå # hvor
DetaljerSensorveiledning ECON 1410: Internasjonal Økonomi; vår a) NORD har absolutt fortrinn i produksjonen av begge varer siden A < a og
1 Sesorveiledig ECO 1410: Itersjol Økoomi; vår 2004 ) ORD hr solutt fortri i produksjoe v egge vrer side < og < ; det rukes færre timer per ehet produsert v hver vre i ORD e i SØR. Komprtive fortri er
DetaljerInvestering under usikkerhet Risiko og avkastning Høy risiko. Risikokostnad prosjekt Snøskuffe. Presisering av risikobegrepet
Investerng under uskkerhet Rsko og avkastnng Høy rsko Lav rsko Presserng av rskobegreet Realnvesterng Fnansnvesterng Rsko for enkeltaksjer og ortefølje-sammenheng Fnansnvesterng Realnvesterng John-Erk
DetaljerRomlig frekvens. INF 2310 Digital bildebehandling. Sampling av kontinuerlige signaler. Samplingsteoremet (Shannon/Nyquist) En kort midtveis-repetisjon
Roml rekvens IN 3 Dtal bldebehandln En kort mdtves-repetson rtz Albretsen T Perode T.eks. mm eller µm rekvens /T.3. IN3.3. IN3 Sampln av kontnuerle snaler Samplnsteoremet Shannon/Nqust Anta at det kontnuerle
DetaljerOversikt over tester i Econ 2130
1 HG Revdert aprl 217 Overskt over tester Eco 213 La være e ukjet parameter (populasjos-størrelse) e statstsk modell. Uttrykket ukjet parameter betyr at de sae verde av populasjoe er ukjet. Når v setter
DetaljerIllustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og litt om heltallskorreksjon (som i eksempel 5.18).
Econ 2130 HG mars 2012 Supplement tl forelesnngen 19. mars Illustrasjon av regel 5.19 om sentralgrenseteoremet og ltt om heltallskorreksjon (som eksempel 5.18). Regel 5.19 ser at summer, Y = X1+ X2 + +
DetaljerRegler om normalfordelingen
1 HG Revdert mars 013 Notat tl kapttel 5 Løvås Regler om ormalfordelge Kjeskap tl reglee for ormalfordelge er gruleggede for de statstske aalyse kapttel 6 Løvås, og studetee må kue beherske dsse skkkelg
Detaljer(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså:
A-besvarelse ECON2130- Statstkk 1 vår 2009 Oppgave 1 A) () Antall kke-ordnede utvalg: () P(Arne nummer 1) = () Når 5 er bltt trukket ut, er det tre gjen som kan blr trukket ut tl den sste plassen, altså:
DetaljerSeleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden
ato: 07.01.2008 aksbehandler: DH Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden Dette notatet presenterer en enkel framstllng av problemet med seleksjon mot uttakstdpunkt av alderspensjon av folketrygden.
DetaljerConvex hull. Konveks innhylling. La P være en mengde punkter i et k-dimensjonalt rom, P R k. (Vi skal for enkelthets skyld bare se på k = 2.
Conv ull La P vær n mn punktr t k-mnsjonalt rom, P R k. (V skal or nkltts skl bar s på k.) Dnsjon En mn Q R k r konvks rsom or all punktr q, Q lnjsmntt q lr Q. Dnsjon Dn konvks nnllnn tl n mn punktr P
Detaljerf '( x) 28x 6x 2 ( 2) x x 4(3t 2 s) 6s 2x 6(3t 2 s) 2t ln x 2ln y med bibetingelsen 2x y m. Her er m 0
Fsit obligtorisk oppgve Oppgve (9 poeg) Deriver følgede fuksjoer med hes på lle rgumeter ) f ( ) 7 f '( ) 8 6 svr: b) Svr: g ( ) ( ) ( ) g ( ) ( ) ( ) c) h( ) f ( )( ) Svr: h( ) f '( )( ) f ( ) d) Svr:
DetaljerVidereutvikling i retn. velferdsteori: Komplette markeder, S tilstander, homogene oppfatninger
Sfunnsøkono ndre vdelng, kroøkono, Dderk Lund, 9.rs 22 Vdereutvklng retn. velferdsteor: Koplette rkeder, S tlstnder, hoogene oppftnnger Spesltlfelle v odellen kp. 2: S tlstnder og S forskjellge verdpprer
DetaljerI N N K AL L I N G T I L O R D I N Æ R T S A M E I E R M Ø T E
I N N K AL L I N G T I L O R D I N Æ R T S A M E I E R M Ø T E 2 0 0 9 O r d i næ r t s am e i e rm ø t e i S am b o b o l i g s a m ei e fi n n e r s t e d t o r s d ag 3 0. 0 4. 2 0 0 9 K l. 1 8. 3 0
DetaljerNEO. EI 120(ve i o)s PN-EN 13501-3 + A1:2009 Etter 20 000 sykluser EUROPEAN PATENT APPLICATION EP11158318.3 BRANN SIKKERHET BRANNSPJELD FUNKSJON
RNNSPJELD EI 120(ve o)s PN-EN 13501-3 + 1:200 Etter 20 000 sykluser EUROPEN PTENT PPLICTION EP11158318.3 GOLD EDL TP 2012 n lbrres of RNN SIKKERET pretrc lbrres FUNKSJON NEO EI120(ve o)s brnnspjeld er
Detaljer12 MER OM POTENSER POTENSER
Kpittel MER OM OTENSER OTENSER 3 rekker for å helgrdere de første kmpe. 3 3 9 rekker for å helgrdere de to første kmpee. 3 3 3 7 rekker for å helgrdere de tre første kmpee. 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 53 44
DetaljerModeller, miljø og kritisk demokratisk kompetanse
Rnhld Hnsen Modeller, mljø o krtsk demokrtsk kompetnse Mtemtske modeller spller en etydel rolle smfunnsplnlenen, o forsknnsserte modellpronoser er med o former runnlet for detter o poltske eslutnner. Et
DetaljerTMA4245 Statistikk Eksamen 21. mai 2013
TMA445 Statstkk Eksame ma 03 Korrgert 0 ju 03 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Løsgssksse Oppgave Et plott av sasylghetstetthee er gtt fgur Vdere har v og PX = Φ = 08849
DetaljerGPS. GPS (Global positioning system) benytter 24 satellitter som beveger seg rundt jorden i
INFORMASJONSHEFTE Kart gjødslng kalkng bast jordprøv Sellttngng() kjemske kjemske fysske fysske analys analys kombnt kombnt gafske gafske nmasjonssystem nmasjonssystem (GIS) (GIS) grunnmur grunnmur.. H
Detaljersom vi ønsker å si noe om basert på data Eksempel. Uid-modellen: X1, X ,,,
HG Eco30 07 9/3-07 Supplemet tl forelesg uke 0 (6 mars) (Det jeg kke rakk å ta på forelesg) Termolog (estmerg) Data (kokrete tall), x, x, er ervasjoer av stokastske varable, X, X, De statstske modelle
DetaljerForelesning 2 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011
Forelesg MET359 Økoomer ved Davd Kreberg Vår 0 Dverse oppgaver Oppgave. Aa følgede o varabler: gpa: (Grade Po Average) Gjeomsskaraker for amerkaske sudeer. gpa fes ervalle [0;4], hvor 0 er lavese gjeomsskaraker
DetaljerFAGKONFERANSE KONTROL L OG TILSYN GARDERMOEN JUNI A RSMØTE I FORU M FO R KONTROLL OG TILSYN 5. JUN I 2013
FAGKONFERANSE KONTROL L OG TILSYN GARDERMOEN 5.- 6. JUNI 201 3 A RSMØTE I FORU M FO R KONTROLL OG TILSYN 5. JUN I 2013 09. 0 0 1 0. 0 0 R E G I S TR E R I NG N o e å b i t e i 10. 0 0 1 0. 15 Å p n i ng
DetaljerINNKALLING TIL ORDINÆRT SAMEIERMØTE 2010
INNKALLING TIL ORDINÆRT SAMEIERMØTE 2010 O r d i n æ r t s am e i e rm øt e i S am B o B o l i g s am e i e, a v h o l d es o ns d a g 2 8. 04. 2 0 1 0, k l. 1 8. 3 0 i G r ef s e n m e n i g h e t s s
DetaljerResponsiv design i Muse. Merete Jåsund, IGM AS. making. d e s i
Resposiv desi i Muse Merete Jåsud, IGM AS maki d e s i maki maki Resposiv desi i Muse OPPRETTE EN RESPONSIV SITE For å opprette e resposiv ettside, se kapittelet «Opprette e y site» på side 10. Opprett
DetaljerK j æ r e b e b o e r!
K j æ r e b e b o e r! D u h o l d e r n å i n nk a l l i n g e n t i l å r e t s g e n e r a l f o r s am l i n g i h å n d e n. D e n i n n e h o l d e r b o r e t t s l a g e t s å r s b e r e t n i
DetaljerDet ble orientert i plenum under eksamensdagen om følgende endringer i forhold til oppgaven:
LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN 4 MAI 007 MET00 STATISTIKK GRUNNKURS Det ble oretert pleum uder eksamesdage om følgede edrger forhold tl oppgave: Oppgave b går ut. Det vl da bl 9 oppgaver og alle oppgaver teller
Detaljerپ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3. پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3i پ0 3 ² پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3 پ0 3
1 31. Tor 2. Tor & 4 پ0 11. Mtt. Hv 4 &پ0 11. Mtt. Hv 41. Mtt Hj Alltd Vank (dansk kst) L J hj all td ud L jeg vl op J hj all td ud jeg vl op van k spپ0ٹ3n luk mt van k spپ0ٹ3n luk mt Je su f hm l tl dt
DetaljerSpill med fullstendig info.
Spll med fulltedg fo. Foreleger pllteor V, del G.B. Ahem, pllteor, oppdat... Spllteor tuderer flerpero-belutgproblemer, og aalyerer aktører om er rajoelle (har veldeferte preferaer) reoerer trategk (tar
DetaljerTMA4240 Statistikk Høst 2016
TMA440 Statstkk Høst 06 Norges teksk-aturvteskapelge uverstet Isttutt for matematske fag Abefalt øvg 0 Løsgssksse Oppgave a Estmatore for avstade a er gjeomsttet av uavhegge detsk fordelte målger, x; a,
DetaljerMartin Ødegaard. "Ein vanleg arbeidsmann"
Mrtn Ødegrd "En vnleg rbedsnn" ortrett v oeten Olv H. Hge (2011) or 9 steer (SSSAATTBB) og elektrokstkk rghet: 12' 30'' Bestlt v rnenborg oklenseble erornce notes; xnoteheds: whser the text, not s the
DetaljerLøsningsforslag Eksamen i Statistikk Nov 2001 Oppgave 1 a) Det fins 8 mulige kombinasjoner. Disse finnes ved å utelate ett og ett tall.
Løsgsforslag Eksame Statstkk Nov 00 Oppgave a) Det fs 8 mulge kombasjoer. Dsse fes ved å utelate ett og ett tall. Atall utvalg av størrelse 7 blat m er ( m 7 ). b) Prs Atall Rekker 3 kr. ( 7 ) 3 kr....
DetaljerIT1105 Algoritmer og datastrukturer
Løsnngsforslag, Eksamen IT1105 Algortmer og datastrukturer 1 jun 2004 0900-1300 Tllatte hjelpemdler: Godkjent kalkulator og matematsk formelsamlng Skrv svarene på oppgavearket Skrv studentnummer på alle
DetaljerNOEN SANNSYNLIGHETER I BRIDGE Av Hans-Wilhelm Mørch.
NOEN SANNSYNLIGHETER I BRIGE A Hans-Wlhelm Mørch. SANNSYNLIGHETER FOR HVORAN TRUMFEN(ELLER ANRE SORTER) ER FORELT Anta at du mangler n kort trumffargen. Ha er sannsynlgheten for at est har a a dem? La
Detaljer2. Å R S B E R E T N I N G O G R E G N S K A P F O R A ) Å r s b e r e t n i n g o g r e g n s k a p f o r
I N N K A L L I N G T I L O R D I N Æ R G E N E R A L F O R S A M L I N G 2 0 1 0 O r d i n æ r g e n e r a l f o r s a m l i n g i, a v h o l d e s m a n d a g 3. m ai 2 0 1 0, k l. 1 8 0 0 p å T r e
DetaljerLokale operasjoner. Omgivelser/naboskap/vindu. Bruksområder - filtrering. INF 2310 Digital bildebehandling
Lokale operasjoner INF 3 Dtal bldebehandln Naboskaps-operasjoner - I Lneær fltrern Konvolusjon Korrelasjon Gradent-operatorer Efford kap. 7.-7.. V skal bare se på teknkker blde-domenet Blde-domenet refererer
DetaljerForelesninger i spillteori V 2003, del 1. Telenor Mobil, NetCom Rimi, Rema, andre SAS, lavprisselskaper Charterselskaper
Olgopol Forelennger pllteor V 3 del G.B. Ahe pllteor oppdat. 5.3.3 Ekepler Telenor Mobl NetCo R Rea andre SAS lavprelkaper Charterelkaper Karaktertka Konkurrane på pr eller kvanta Satdge eller ekvenelle
DetaljerDynamisk programmering. Hvilke problemer? Overlappende delproblemer. Optimalitetsprinsippet
Dynamsk programmerng Metoden ble formalsert av Rchard Bellmann (RAND Corporaton på -tallet. Programmerng betydnngen planlegge, ta beslutnnger. (Har kke noe med kode eller å skrve kode å gøre. Dynamsk for
DetaljerStatistikk og økonomi, våren 2017
Statstkk og økonom, våren 7 Oblgatorsk oppgave Løsnngsforslag Oppgave Anta at forbruket av ntrogen norsk landbruk årene 987 99 var følgende målt tonn: 987: 9 87 988: 8 989: 8 99: 8 99: 79 99: 87 99: 9
Detaljer