X射线综述，32页综述，共计175篇参考文献，综述了工业生产和安全应用中X射线分析的最新研究。不解释，想入门的同学必看！

大气波导下，电磁波射频追踪研究，利用Matlab进行仿真

使用Bellhop工具包，如果前期没有使用过Bellhop请配合主页博文使用；主程序为mainfuction.m，其他文件为调用的函数与载入的数据，需要将他们放在同一个文件夹；具体的相关问题请参见我的博文“Bellhop-复杂海底地形仿真”

声学传播模型的源代码，UMPE模型 ，射线传播模型等 matlab编写

本设计是基于射线跟踪的室外场景毫米波信道仿真与分析。与室内场景相比，室外场景更加复杂、随机。因人与车辆的运动，都会对无线信号的传播产生影响。因为室外是5G研究中不可或缺的场景之一，所以其研究变得重要且关键。因传统的信道测量的不足，让室外无线信道的研究很困难。随着射线跟踪技术的出现，在一定程度上，缓解了传统测量所带来的人力、物力等资源的浪费。

光线追踪器 Ray Tracer je程序napisan v Python 3，kiomogočarisanje krogel，valjev，ravnin instožcevv prostoru narealističennačinz uporabo Blinn-Phong modela在lomnega zakona。 Dodan je tudi前proprostuporabniškivmesnik v Pygame-u，基莫戈戈省： branje iz datotek formata“ .json”， 在3-D vrtljivo shemo中预占的postavitve v prostoru kot pogled iz smeri kamere， 以shranjevanje v格式“ .json”表示的dodajanje novih objektov s poljubno barvo

【学习日志】2022.10.08 Unity人物运动（移动+转身)、Character Controller、射线检测、动画融合

提出了一种基于三维射线弹跳法的并行电磁波传播预测算法。三 维射线弹跳法中每条射线跟踪、每个绕射源都具备可并行性,其并行计算可分为射线 并行、绕射源并行2个阶段先后处理。每个阶段都使用管理者/工作者并行模式,管 理节点依据各个工作节点的任务量动态分配任务,并收集计算结果,工作节点并行完 成射线跟踪或绕射源处理任务。测试结果表明:该算法的加速比趋于线性,可扩展性 好,利用128个CPU核求解大规模问题时加速比可达116,并行效率约为90%。

在目标检测与识别领域中，我们经常会遇到判断人员、车辆等物体的位置问题。例如，在城市交通中有一段道路因为发生塌陷需要施工，现来往车辆均不可以靠近这段危险道路。l利用搭建交通摄像头和语音报警器的方式，需要24小时不间断识别来往车辆的位置以及是否靠近此区域。 对于这个问题，主要分为两个步骤： 1.摄像头区域中车辆位置的精准定位问题； 2.得到框定坐标后，我们得到可以推理得到框四个角的坐标，并判断它们的重要性（对于车来说4个角重要性平等，而对于行人来说，左下角和右下角坐标视为行人的足部位置，这两点才真实反馈了行人的位置），利用射线法来确定是否闯入的问题。 对于识别目标，我们可以得到这些框定信息： info[[[a1,b1,c1,d1],e1]，[[a2,b2,c2,d2],e2]],a是左上角x坐标，b是左上角y坐标，c是右下角x坐标，d是右下角y坐标，e是置信度。

探测器像元响应的不一致、光源能不稳定等因素使得计算机层析(CT)图像中含有较多的环形伪影，严重降低了图像质量，影响了图像的三维重建和量化分析，为此提出了基于极坐标变换与傅里叶变换后低通滤波的算法去除环形伪影。通过极坐标变换将直角坐标下的环形伪影转化为极坐标下的线性伪影，然后对线性伪影图像进行傅里叶变换获得频谱图像，进而设计二维低通滤波器进行滤波处理，最后通过傅里叶逆变换与坐标逆变换获得校正后的图像。利用Matlab软件，编写程序对算法进行验证，结果表明，该算法能够有效地去除环形伪影，使图像内部细节清晰可见，并且保护了图像边缘信息，提高了图像的信噪比；另外，使用该方法处理100张切片图像只需3.5 min，可满足批量处理的需求。