【摘 要】
:
构建可漫游的数据场可以更好的、多方位的观察数据场可视化的结果,本文提出了一种基于纹理映射可漫游数据场的建模与仿真方法.这种方法首先构建数据场的模型,即定义视点后,合成从视点出发观察数据场的纹理,然后再将纹理映射到包围数据场的几何模型上,至此完成了可漫游数据场的建模过程,最后让观察者漫游数据场模型来进行仿真.对于既存在"外数据场"和"内数据场"的这一类数据场而言,采用本文的方法可以使得观察者不仅能漫
【机 构】
:
合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室,合肥,230009 南京信息工程大学信息管理系,南京,2
【出 处】
:
全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
论文部分内容阅读
构建可漫游的数据场可以更好的、多方位的观察数据场可视化的结果,本文提出了一种基于纹理映射可漫游数据场的建模与仿真方法.这种方法首先构建数据场的模型,即定义视点后,合成从视点出发观察数据场的纹理,然后再将纹理映射到包围数据场的几何模型上,至此完成了可漫游数据场的建模过程,最后让观察者漫游数据场模型来进行仿真.对于既存在"外数据场"和"内数据场"的这一类数据场而言,采用本文的方法可以使得观察者不仅能漫游模型外部观察"外数据场",而且还能漫游到几何模型内部观察"内数据场"的变化情况,因而使得本文的方法达到了很好可视化和仿真的效果.此外,当处理非规则场时,本文采用包围盒技术、基于线性八叉树的分割算法等来加速数据场的可视化过程,使得本文的算法有很高的效率.实验证明,本文的方法操作简单,效率高.
其他文献
传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及军用气象传感器网络,探讨了军用气象传感器网络的安全性问题,提出了基于入侵容忍技术的军用气象传感器网络.
在现代仿真技术和游戏动画中,越来越多的物体可以按照实时指定的关键位置在平面上进行移动,然而,早期的运动控制算法只是在需要转弯的关键点进行机械的转向.通过引入样条曲线,可以获得较好的运动路线.然而,在不同的物体依照同一路线进行运动时,运动路线是相似的,没有考虑到物体间的差异.本文在原有通过样条曲线插值计算运动路线的基础上,将物体的重量、形状特征以及当前的运动速度加入到路线计算的影响因素中,可以根据物
产品功能是概念设计的出发点,创新是概念设计的灵魂.在分析现有产品功能模型功率键图的基础上,借鉴其思想,以物元形式描述功能,引入量值属性,建立创新设计的物元模型.从功能组合角度定义了功能之间的关系,以功能重组为出发点为设计者提供创新思路.本文建立的模型具有广泛的适用性,可支持不同领域的设计活动.
本文提出一种有边界的海量空间数据点四边形网格划分过程中的边界处理算法,从海量空间数据点集中任意一点开始,采用边界边扩展技术直接在三维空间进行四边形网格划分,详细论述了边界拟合、边界跳跃、边界分离、边界融合、边界封闭的处理过程;提出了一种三维海量空间数据中边界点的提取算法,确保边界点提取的正确性,从而避免数据划分过程中带来的数据边界失真现象.本文详细介绍了边界提取和边界处理算法的实现过程,给出了该算
本文设计了一种基于堆栈效应的漏电流模拟器,并提出了通过该模拟器,利用测试向量中特有的不确定位以优化测试中静态功耗的方法.实验表明,在不影响故障覆盖率的前提下,该方法能够有效优化测试中的静态功耗,并且测试向量中的不确定位所占比例越多,优化的效果越明显.
在输送系统中经常采用顺序控制方案,但无法解决优化和调度问题.本文提出了一种新的三层面向对象体系结构的控制方案.在此方案中,按照关联性将复杂的逻辑关系重新划分,并分别包封到联锁层的设备对象和控制层的流程对象中,在优化层,以优化和调度等高级算法为核心构建优化控制器对象,通过以数据库为基础的消息传递通道,实现三层对象之间的互操作,共同实现控制功能.在三层面向对象体系结构下,输送系统的顺序控制功能可以轻松
为减小网络延时对控制性能的不良影响和满足工业以太网系统的控制要求,利用负载分析理论和排队论,建立了网络延时的计算模型,给出了延时的计算方法;在此基础上,结合传统的PID控制器设计方法,以保证系统时域与频域性能为评价目标,提出了利用遗传算法来实现工业以太网控制器的方法.
谐波测量是研究谐波问题的重要依据.本文在分析了基于广义d-q坐标变换的谐波检测算法的基础上提出了改进算法,补充了它不能检测零序分量的缺陷,并将它与基于傅立叶变换的滤波技术相结合,在电流谐波检测中使用改进短时傅立叶变换算法,通过仿真验证了本文所提方法的有效性.
本文针对某监控系统外场数据采集站的实际情况,介绍了一种基于嵌入式WindowsCE系统的数据采集处理系统,完成对各传感器的数据采集处理以及外场站与中心站的数据传输任务.
分支预测技术一直以来是计算机体系结构、微处理器设计的研究重点.目前分支预测的研究集中在动态分支预测技术,采用学科交叉的观点,提出新的预测算法.对自适应动态分支预测进行改进,引入了模糊加权的机制,对分支历史的每一位加不同的权值,并利用调整因子动态改变权值,由模糊推理得出预测结果.SimpleScalar的模拟结果表明,这种模糊加权的动态自适应算法比经典的gshare预测算法预测失效率低2%.