第九章计算机绘图 本章重点 1.学习 Auto CAD2000的启动与退出及命令和数据的输入 2.利用 Auto cad按尺寸准确绘制二维图形 3.掌握 Auto Cad的尺寸标注 4.建立图块,标注表面粗糙度,并进行图形注释

计算机内部存储的图形数据 量往往比较大,而屏幕显示 的只是图的局部部分。因此 需要确定图形中哪些部分落 在显示区之内,哪些落在显 示区之外,以便只显示落在 显示区内的那部分图形。这 个选择过程称为裁剪。一般, 因为有些图形组成部分全部 在窗口外,可以完全排除, 不必进行扫描转换。所以 采用先裁剪再扫描转 换的方法

基本图形元素（直线、圆、圆弧和矩形）的画法是整个绘图的基础。本章首先介绍一些简单的绘图命令，给出绘制图形的知识重点、绘图步骤。通过学习可以掌握基本图形的绘制方法和精确绘图工具的使用方法，了解对象捕捉和极轴的设置与应用。学会利用图层对图形进行管理，根据需要设置各个图层的线型和颜色。掌握删除、修剪、复制、镜像、阵列等修改命令的使用，各个选项的功能。然后根据实例的需要学会多段线和图案填充的应用

一、空间直角坐标系 1.将数轴(一维)、平面直角坐标系(二维进一步推广建立空间直角坐标系(三 维)如图7-1,其符合右手规则。即以右手握住z轴当右手的四个手指从正向x轴以

如何利用布局来实现非1:1图形的打印 一、模型空间与图纸空间 1、模型空间 模型空间,就是创建工程模型的空间,用于绘制图形的空间,提供了个三维的绘图空间。 2、图纸空间 图纸绘制完成后用于布置图纸的空间,提供了一个二维的空间 二、布局有什么用? 通常我们在模型空间画完图后就进入图纸空间布置图形。优点就在于在图纸空间实际上就是提供了一张白纸,我们可以在上面任意布置图形

作为一个功能强大的工具软件, Matlab 具有很强的图形处理功能,提供了大量的 二维、三维图形函数。由于系统采用面向 对象的技术和丰富的矩阵运算,所以在图 形处理方面即常方便又高效

作为一个功能强大的工具软件, Matlab 具有很强的图形处理功能,提供了大量的 二维、三维图形函数。由于系统采用面向 对象的技术和丰富的矩阵运算,所以在图 形处理方面即常方便又高效

采用X射线衍射采集海水鲈鱼鳞片中羟基磷灰石(002)、(130)、(211)面网和鳍骨中羟基磷灰石(031)、(120)、(132)面网极图数据并计算了取向分布函数(ODF)以分析其择优取向特征,其中鳞片极图数据显示出羟基磷灰石结晶学c轴主要有3个择优取向,分别是与鳞片法线方向平行、相交39°和相交63°,而鳍骨极图推测出其羟基磷灰石c轴择优取向大致有五个方向,分别与鳍骨截面法线相交3°、9°、17°、24°和36°.ODF的计算结果表明,鳞片中羟基磷灰石有比较明显的择优取向是结晶学c轴近似平行于鳞片表面,同样,鳍骨ODF中羟基磷灰石择优取向为结晶学c轴近垂直于截面.极图和ODF结果上的差别是由于极图本身是晶体取向的二维投影图,单张极图显示的择优信息不够完整,因此ODF用来解析生物矿物的择优取向特征更为准确.鳞片和鳍骨中羟基磷灰石结构中的择优取向现象是因为生物矿化过程中有机质的调控作用而使结晶学c轴趋向平行胶原纤维长轴方向,并且这种择优特征也是硬体组织具有优良力学性能的要求

一、学科平台课 1《计算机图形设计基础 1》 2《计算机图形设计基础 2》 3《设计素描》 4《设计色彩》 5《二维形态构成》 6《三维形态构成》 7《中国设计史》 8《世界设计史》 二、专业课程 1《精细描绘》 2《艺术语言》 3《创造性思维方法》 4《数字影像》 5《装饰与图案》 6《文字与版式设计》 7《图形创意》 8《标识设计》 9《网页与数字媒体》 10《设计美学》 11《设计心理学》 12《艺术设计概论》 13《广告设计》 14《信息可视化设计》 15《品牌形象策划》 三、个性化发展课程 1《书籍装帧与插图》 2《包装设计》 3《公共空间导视系统》 4《生活品设计》 5《交互视觉设计》 6《动态视觉设计》 7《UI 界面设计》 8《影像与编辑》 9《平面设计作品鉴赏》 10《书法基础》 11《思维导图》 12《美术作品欣赏》 13《篆刻基础》 14《美术文献检索与利用》 15《水墨艺术》 16《影视作品鉴赏》 17《策划文案与写作》 18《文化创意产业概论》 19《品牌传播学》 四、实践环节 1《色彩认知》 2《文化生态调研》 3《印刷工艺认知》 4《顶岗实习》 5《文化创意产品设计》 6《项目实践》 7《毕业设计》

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验