走样现象举例不光滑阶梯状
前庭功能检查专家共识(一)(2019)
中华耳科学杂志, 2019年17卷1期前庭功能检查专家共识（一）（2019）中国医药教育协会眩晕专业委员会中国康复医学会眩晕与康复专业委员会中西医结合学会眩晕专业委员会中国研究型医院学会听觉医学专业委员会前庭功能检查是借助一定技术方法，通过特定的自发或诱发试验，对前庭系统生理功能进行的定性或定量评估，旨在明确病变侧别和部位，了解前庭神经系统功能受损程度，是临床上眩晕、平衡障碍等疾病诊治和特殊职业人群选拔的必要手段。
国内各种前庭功能检查方法和技术正在普及，规范前庭功能检查方法和技术，对于其临床应用至关重要。
中国医药教育协会眩晕专业委员会联合中国康复医学会眩晕与康复专业委员会、中西医结合学会眩晕专业委员会、中国研究型医院学会听觉医学专业委员会，组织国内有关专家，在综合国内外有关研究结果和资料基础上，结合国内应用实际，起草了本版前庭功能检查专家共识。
本文为第一部分------基本前庭功能检查。
1 总则本共识规定了前庭功能系列检查的刺激条件，信号的记录采集，以及数据结果的分析与报告等，由于检查结果受检查设备、环境条件、受检者性别与年龄、检查者操作等诸多因素影响，本共识提供的正常参考值范围仅供参考，各实验室可根据情况建立自己正常参考值。
2 适应症与禁忌症[1-4]2.1 适应症眩晕、平衡障碍、振动幻视等前庭系统相关疾患，飞行员、航天员等特殊职业选拔等。
下列情况可能会影响检查或无法进行检查：①龄较小儿童或因其它各种原因不能有效配合者；②双目失明及其它观察视标受限者；③影响角膜视网膜电位差和眼部（瞳孔）清晰图像摄取的一些患者分别不能进行眼震电图（electronystagmography,ENG）和眼震电图（video nystagmography,VNG）检查；④一些中枢兴奋或抑制性药物及酒精性饮料，睡眠不足等会影响前庭神经系统功能状况，可能会影响检查结果，情况允许可待其影响消失再进行检查。
2.2 禁忌症有下列情况者不宜进行可对前庭神经系统构成刺激的前庭功能检查（温度试验、旋转试验等），但可通过静态条件下有关眼动等的观察来评估前庭神经系统功能状态。
高中生物复习中常见有哪几类错误原因是什么怎样防止及纠正
高中生物复习中常见有哪几类错误？原因是什么？怎样防止及纠正？高中学生在生物复习过程中，经常会出现概念不清，忽视前提或适用范围，公式法则记忆不清，文字推理及判断性错误，解题方法，技巧等没有真正掌握这样那样的复习中常易犯的错误，经整理，归类，并对误解进行剖析，指出原因及纠正方法。
一，概念性错误：概念是思维的细胞，是对一些事物的现象和本质的概括和反映。
在生物学中一切推理，判断离不开概念，只有透彻理解概念，才能灵活运用生物学知识．因此，它是学好生物学，提高解题能力的基础。
但这种认识不是每个学生都十分清楚的，不少学生往往把概念当作僵死的条文，学时浮光掠影，一学而过。
复习时死记硬背，考试时错误迭出，这种现象屡见不鲜，俯拾即是．例1：酶是( )所产生的，具有( )能力的蛋白质．它具有( )，( )，()的特性．误解；酶是(细胞)所产生的，具有(催化)能力的蛋白质．它具有(催化性)，(高效性)，(多样性)的特性．剖析：酶应是活细胞所产生的，死细胞不能产生酶，催化是酶的作用，而专一性，高效性，多样性这三个特性是对酶这个催化功能来说的．解：酶是（活细胞)产生的，具有(催化)能力的蛋白质．它具有(多样性)，(高效性)，(专一性)三个特性．例2；光合作用光反应为暗反应提供能量及还原剂( )．A。
[H+]，B．[H] C．[H2] D．H+误解：填A或C，D的答案均有．剖析：该题错误很多，填H+的人：不理解还原剂概念，H+质子应是氧化剂不是还原剂．而[H+]则代表氢离子浓度．H2虽可作还原剂，但光反应的产物，不是以氢的分子状态存在的，与事实不符．解：光合作用光反应为暗反应提供能量及还原剂(B)．例3；下列食物网中有( )个食物链．须鲸误解：12个．剖析c该错误是对食物链概念的本质、内涵没搞清楚．他们把一个箭头当成一个食物链．图中有12个箭头，故错答成12个．解；5个．诸如以上例子，还可以举出许多，如原生质，原生质层，赤道板，细胞板，染色体，染色单体，极体，极核，精子细胞、精于，外呼吸，内呼吸，遗传密码，遗传信息，吸收，吸附等等．防止这类错误的最好方法，是对相近概念进行列表、对比，从中找出特点．或把一个概念分解成内涵(本质)、外延(范围)两个部分，并通过举例加深对概念的理解．也可以把概念所包含的复杂内容用图式来表示．二. 理解性错误：理解是指认识事物本质规律的一种思维活动．而有些学生从自己的经验出发，用一些零散的不全面的日常概念代替科学概念．造成科学概念和原理的错误理解．例1：下列哪些生物属于原核生物?A．病毒B．细菌C．衣藻D．兰藻．误解；A．剖析；病毒属生物界中结构最简单，最低等的原始类群．它没有细胞结构，而原核生物指在具有细胞结构的生物中，细胞内没有核膜的一类生物。
反走样的概念
反走样的概念反走样是一种计算机图形学中的技术，是指在图像渲染过程中，为了减少图像中出现的锯齿状边缘，通过一定的算法将图像中出现的锯齿状边缘平滑化的过程。
锯齿状边缘的出现是由于基于像素渲染的方式是将每个像素点单独渲染的结果。
因此，当图像中的线条或者边缘不是水平或者垂直线条时，会出现一种“台阶状”的锯齿状边缘。
这些锯齿状边缘会影响到图像的细节和真实感，因此反走样技术的应用成为了图像渲染领域中的一项重要技术。
目前，反走样技术被广泛应用于电影、游戏等数字娱乐产业以及虚拟现实和增强现实应用中。
反走样技术的应用可以提高图像的质量，从而获得更好的视觉效果和真实感。
反走样技术的实现可以采用多种算法，包括简单线性插值、多重采样、超采样、抗锯齿过滤等。
以下分别介绍这些算法的原理和实现方式。
1. 简单线性插值算法简单线性插值算法是最简单的反走样算法之一。
它的原理是根据图像中相邻像素值的差异来计算处于它们之间的像素的值。
这个算法可以用下面的公式来表示：F(x,y) = A*(1-α)*(1-β) + B*α*(1-β) + C*(β)*(1-α) + D*α*β其中A、B、C、D 是相邻的四个像素，(α,β) 是当前像素相对于A、B、C、D 的位置。
由于相邻的像素值会根据位置进行线性插值，因此可以有效减少锯齿状边缘的出现，提高图像的平滑度。
但是，由于该算法只依赖于相邻像素值之间的插值，因此容易出现过渡不自然等问题。
2. 多重采样算法多重采样算法是一种常用的反走样算法。
该算法的原理是对每个像素进行多次采样，然后对采样的结果进行平均，从而得到更平滑的图像。
多重采样算法可以使用网格覆盖技术或随机采样技术来实现。
网格覆盖技术是将图像分成若干个网格，对每个网格进行多次采样，从而得到更好的像素值。
随机采样技术是随机在像素周围选择多个采样点，然后对采样点的值进行平均，从而得到更平滑的图像。
3. 超采样算法超采样算法是一种基于增加像素采样率的反走样算法。
《图形光栅化》PPT课件讲解学习
字符
➢在实际应用中，有多种字体（如宋体、 楷体等），每种字体又有多种大小型 号，因此字库的存储空间是很庞大的。 解决这个问题一般采用压缩技术。
➢点阵字符的显示分为两步。首先从字 库中将它的位图检索出来。然后将检 索到的位图写到帧缓冲器中。
字符
解决这个问题一般采用压缩技术。对字型数 据压缩后再存储，使用时，将压缩的数据还原为 字符位图点阵。压缩方法有多种，最简单的有黑 白段压缩法，这种方法简单，还原快，不失真， 但压缩较差，使用起来也不方便，一般用于低级 的文字处理系统中。另一种方法是部件压缩法。 这种方法压缩比大，缺点是字型质量不能保证。 三是轮廓字型法，这种方法压缩比大，且能保证 字符质量，是当今国际上最流行的一种方法，基 本上也被认为是符合工业标准化的方法。
字符
• 字符指数字、字母、汉字等符号。 • 计算机中字符由一个数字编码唯一标识。
• 国际上最流行的字符集：“美国信息交换用 标准代码集”，简称ASCII码。它是用7位二 进制数进行编码表示128个字符；包括字母、 标点、运算符以及一些特殊符号。
Hale Waihona Puke 字符• 汉字编码的国家标准字符集：GB2312－ 80。该字符集分为94个区，94个位，每 个符号由一个区码和一个位码共同标识。 区码和位码各用一个字节表示。
➢提高分辨率
➢区域采样 ➢加权区域取样
反走样 (Anti-Aliasing)
• 不光滑(阶梯状）的图形边界
反走样 (Anti-Aliasing)
• 图形细节失真
反走样 (Anti-Aliasing)
计算机图形学名词解释
第一章：计算机图形学：怎样用计算机生成、处理和显示图像的学科。
图形：能够在人们视觉系统中形成视觉印象的对象称为图形，包括自然景物和人工绘图。
数字图像处理：针对图像进行各种加工以改善图像的效果,为图像分析做准备。
位图：显示屏幕上的矩形阵列的0,1表示。
图形：计算机图形学的研究对象，能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象，包括自然景 物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等 像素：构成屏幕（图像）的最小元素。
分辨率：阴极射线管在水平或垂直方向单位长度上能识别的最大像素个数。
颜色查找表：是一维线性表、其每一项的内容对应一种颜色，其长度由帧缓存单元的位数决定。
作用：在帧缓存单元位数不增加的情况下，具有大范围内挑选颜色的能力；对颜色进行索引 光栅扫描式图形显示器（画点设备）：帧缓存（数字设备）+寄存器+DAC （数模转换）+电子枪+光栅显示器（模拟设备）具有N 个位面的帧缓存，颜色查找表至少有N 位字宽（实际为W ，W>N ），有2n 项，可 同时显示2n 个颜色（灰度级），总共可以有2w 个。
（全色光栅扫描图形显示器/全色帧缓存：三种原色电子枪，每种原色的电子枪有8个位面， 组合成224种颜色，帧缓存至少为24位，每组原色配一个颜色查找表）显卡作用：根据CPU 提供的指令和有关数据将程序运行过程和结果进行相应处理、并转换成 显示器能够接受的文字和图形显示信号，通过屏幕显示出来。
虚拟现实系统：由计算机生成的一个实时的三维空间。
虚拟现实系统的3I 特性：沉浸（immersion ）、交互（interaction ）、想象（imagination ）第二章：图形标准：图形系统及其相关应用系统中各界面之间进行数据传送和通信的接口标准，以及图像处理 数字图像处理与图形学的关系图像生成一（计算机图形学）一数字图像 数据模型图象理解 -（模式识别，机器视鼠标器 模 型 4硬拷贝咫备J供图形应用程序调用的子程序功能及其格式标准。
色阶过渡不平滑的表现
色阶过渡不平滑的表现1. 什么是色阶过渡？色阶过渡指的是在图像中不同颜色之间的平滑过渡。
在数字图像处理中，色阶通常用来描述图像中的亮度级别或灰度级别。
对于彩色图像，每个像素点都有红、绿、蓝三个通道的亮度级别。
2. 色阶过渡不平滑的原因色阶过渡不平滑可能由多种原因引起，下面主要介绍两种常见情况：2.1 色彩深度限制在数字图像处理中，色彩深度决定了每个通道可以表示的亮度级别数量。
如果色彩深度较低，例如8位（256级灰度），那么图像中相邻两个亮度级别之间的差异就会比较大，导致色阶过渡不平滑。
这种情况下，图像可能出现明显的条纹或块状效果。
2.2 压缩算法损失当图像被压缩保存时，一些压缩算法会对原始数据进行压缩和解压缩操作。
这个过程中可能会引入一定的误差，导致色阶过渡不平滑。
尤其是在压缩比较高的情况下，图像中的细节信息可能会被丢失或者模糊化，使得色彩过渡不再连续。
3. 色阶过渡不平滑的表现色阶过渡不平滑在图像中通常表现为以下几种现象：3.1 条纹效应当相邻两个亮度级别之间的差异较大时，图像中可能出现明显的条纹效应。
这些条纹通常是由于亮度级别突变所引起的，在色彩深度较低或者压缩损失较大的情况下尤为明显。
3.2 块状效果在某些情况下，图像中可能出现块状效果，即相邻区域之间亮度差异明显。
这种现象通常是由于压缩算法对图像进行了分块处理，并对每个块进行了独立压缩和解压缩操作所导致的。
3.3 边缘伪影当图像中存在边缘或者颜色变化比较剧烈的区域时，色阶过渡不平滑可能会导致边缘伪影的出现。
这种现象通常表现为边缘周围的颜色出现明显的偏移或者残影。
4. 解决色阶过渡不平滑的方法为了解决色阶过渡不平滑的问题，我们可以采取以下几种方法：4.1 增加色彩深度增加图像的色彩深度可以提高亮度级别的分辨率，从而减少相邻亮度级别之间的差异。
例如，将图像从8位灰度提升到16位灰度，可以使得色阶过渡更加平滑。
4.2 使用抗锯齿技术抗锯齿技术可以在图像中使用一些算法来减少边缘处的伪影效应。
浅析高一物理学习的“台阶现象”
浅析高一物理学习的“台阶现象”作者：徐正良来源：《速读·中旬》2018年第12期摘要：物理是一门基础课程，进入高中之后，由于初高中物理教学之间的差异性，学生们不能尽快适应高中物理学习，从而出现了“台阶现象”。
作为一名高中物理教师，一定要结合实际，找到教学方法，以促使高中学习尽快适应物理学习，提高课堂教学效率。
关键词：高一物理；“台阶现象”；原因分析；策略分析高一学生刚刚进入高中学习，对新学校、新环境、新教师充满了热情，学习兴趣正浓。
但是经过一段时间的学习生活后，一些在初中学习不错的学生，往往感觉自己在学习上力不从心，尤其是高中物理，感觉很难学，不知道如何下手，这种现象我们称之为“台阶现象”。
究其根本原因是学生在初中物理与高中物理的衔接过程中出现了“台阶”，感觉“台阶”太高，跨不过去，使学生丧失学习兴趣，失去自信心。
作为高一物理教师如何帮助学生渡过难关，跨过“台阶”，适应高中物理的学习，提高教学效率呢？下面对此问题进行简单的探讨。
一、出现“台阶现象”的原因分析1.学生原因高一学生大部分是十六七岁，这个年龄阶段的孩子正处于形象思维发达、抽象思维薄弱的时期，初中阶段，物理知识比较简单，浅显易懂，而高中阶段学习需要的是运用抽象思维来解决物理问题，高中阶段的很多物理现象是我们生活中看不见的，因此学生的思维水平很难适应高中物理的学习。
在初中时期，初中物理教学内容大部分是从实验或者生活中直接得到的，凭借教师的讲解和学生的理解能力能够掌握物理规律。
而高中之后，高中物理知识对学生的逻辑推理能力、创新能力等都有了更高的要求，而进入高一之后，学生们的能力达不到教学内容的要求，自然也不能适应高中物理学习。
2.教师原因初中物理和高中物理的教学要求、教学目的不同，老师采用的教学方法不同。
在初中物理中，教师要求学生背概念、背定律、找规律，教师讲的比较多、比较细，学生养成了死记硬背的学习方法。
但高中物理要求学生要在教师的指导下自己学会分析，独立思考、及时总结，形成良好的学习习惯，提高自己的自学能力。
哈工大chapter 05裁剪、反走样
Pm B P1
中点分割裁剪算法
中点分割裁剪算法
ϒ 对分辩率为2N次。 ϒ 主要过程只用到加法和除法运算，适合硬件 实现，它可以用左右移位来代替乘除法，这 样就大大加快了速度。
梁友栋-Barsky算法
设要裁剪的线段是P0P1。 P0P1和 窗口边界交于A,B,C,D四点，见图。 算法的基本思想是从A,B和P0三点中 找出最靠近的P1点，图中要找的点 是P0。从C,D和P1中找出最靠近P0的 点。图中要找的点是C点。那么P0C 就是P0P1线段上的可见部分。
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。
图形裁剪算法，直接影响图形系统的效率。
点的裁剪
ϒ 图形裁剪中最基本的问题。
为(xL,yB),右上角坐标 为(xR,yT)，对于给定点 P(x,y),则P点在窗口内的条 件是要满足下列不等式： xL <= x <= xR (xL,yB ϒ 并且yB <= y <= yT ) 否则，P点就在窗口外。 ϒ 问题：对于任何多边形窗口， 如何判别？
第五章 裁剪、反走样 方法
反走样方法 裁剪算法
反走样
ϒ 用离散量表示连续量引起的失真现象称之为走样
(aliasing) 。 光栅图形的走样现象
阶梯状边界； 图形细节失真； 狭小图形遗失：动画序列中时隐时现，产生闪烁。
时间上的混淆现象
轮子的转速是：1r/s（1HZ）
每0.75s采一次样（1/0.75HZ）
1
P0P1至少部分可见的充分条件是 max(0, t 0) ≤ min(1, t1 ) 且可见部分的参数区间为[max(0, t 0 ),min(1, t1)]。
t0 Q0 0 P0 t1 Q1 1 P1
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反走样概念及方法
用于减少或消除走样现象的技术称为反走 样(antialiasing)
提高分辨率
简单区域取样 加权区域取样
提高分辨率
把显示器分辨率提高一倍，
直线经过两倍的象素，锯齿也增加一倍， 但同时每个阶梯的宽度也减小了一倍， 所以显示出的直线段看起来就平直光滑了一些
提高分辨率
方法简单，但代价非常大。
显示器的水平、竖直分辩率各提高一倍，帧缓 存容量则增加到原来的4倍，且扫描转换同样 大小的图元要花4倍时间。
只能减轻而不能消除锯齿问题
另一种方法（软件方法）：用较高的分辨率的 显示模式下计算，（对各自像属下计算，再求 （非）加权平均的颜色值），在较低的分辨率 模式下显示。只能减轻而不能消除锯齿问题。
乘以象素的最大灰度值作为该象素的显示灰度值 i
加权区域取样
这种区域采样法的反走样效果较好
接近理想直线的像素将被分配更多的灰度值。 相邻的两个像素的滤波器相交，有利于缩小直
线条上相邻像素的灰度差。
如：我们将屏幕划分为n=3×3个子象素，加权
表可以取作：
y
w1 w2 w3 1 2 1
w4 w7
w5 w8
w6 w9
1 16
2 1
4 2
2 1
dA d
x
权函数w（x,y）为微面元dA与象素中心距离d的函数
然后求出所有中心落于直线段内的子象素。
最后计算所有这些子象素对原象素亮度贡献之和 wi
目的：简化计算
n = 16, k = 3 近似面积 = 3/16
n=9,k=3近似面积为1/3
简单区域取样
非加权区域采样方法有两个缺点：
象素的亮度与相交区域的面积成正比，而与相 交区域落在象素内的位置无关，这仍然会导致 锯齿效应。
直线条上沿理想直线方向的相邻两个象素有时 会有较大的灰度差，特别是当直线是一条接近 水平或接近垂直的直线时，这种现象就会比较 突出 。
简单区域采样
解决方法：改变直线段模型 方法步骤：
将直线段看作具有一定宽度的狭长矩形； 当直线段与某象素有交时，求出两者相交区域
的面积； 根据相交区域的面积，确定该象素的亮度值
简单区域采样的离散计算方法
求相交区域的近似面积的离散计算方法
将屏幕象素分割成n个更小的子象素； 计算中心点落在直线段内的子象素的个数k； k/n为线段与象素相交区域面积的近似值
加权区域取样
采用圆锥形滤波器，圆锥的底圆中心在当前像
素，底圆半径为一个像素，锥高为1。当直线
条经过该像素时，该像素的灰度值是在二者相
交区域上对滤波器（函数w）进行积分的积分
值。
w(x, y)
1
e
x2 2
y
2
2
2
F w(x, y)dA
A'
加权区域取样
可采用离散计算方法
2.6 反走样
用离散量表示连续量引起的失真现象称之为 走样(aliasing) 。
光栅图形的走样现象 阶梯状边界； 图形细节失真； 狭小图形遗失：动画序列中时隐时现，产 生闪烁。
走样现象举例
不光滑（阶梯状）的图形边界
例子：PaintBrush
走样现象举例
图形细节失真
走样现象举例