TOP20【毕业设计】地震数据的三维可视化方法研究.doc文档免费在线阅读

此后，科学可视化获得了极大的发展，并且于二十世纪年代，成为了举世公认的门学科。

年代学科的兴起年代初期，先后出现了许多不同的科学可视化方法和手段。

丹尼尔塔尔曼将科学可视化称为数值模拟领域的新方法。

科学可视化所集中关注的是几何图形动画和渲染以及在自然科学和医学方面的具体应用。

年，埃德弗格森把科学可视化定义为种方法学，即科学可视化是门多学科性的方法学，其利用的是很大程度上相互而又彼此不断趋向融合的诸多领域，包括计算机图形学图像处理计算机视觉计算机辅助设计信号处理以及用户界面研究。

其特有的目标的就是作为科学计算与科学洞察之间的种催化剂而发挥支持。

年，首届科学计算之中的可视化研讨会召集了众多来自学术界行业以及政府部门的研究人员。

其报告概括总结了科学可视化这幅科学画卷的全景及其未来需求。

布鲁斯麦考梅克页面布鲁斯麦考梅克并不像学技术方法在计算科学方面的应用，当时乃是项新的领域上述专题组成员把该领域称为科学计算之中的可视化。

该专题组认为，科学可视化乃是正在兴起的项重大的基于计算机的技术，需要联邦政府大力加强对它的密复杂的可视化算法和工具。

年月，美国国家科学基金会主办了次名为图形学图像处理及工作站专题讨论的会议，旨在针对那些开展高级科学计算工作的研究机构，提出关于图形硬件和软件采购方面的建议。

图形学和影。

年代中期，当高性能计算技术造就了人们对于分析发现及通讯手段的更高需求的时候，形式与功能才走到了起。

形形色色的传感器和超级计算机模拟为人们提供了数量如此庞大的数据，以致人们不得不求助于新的，远为精溯到真空管计算机时代，并与计算机图形学的发展齐头并进。

早期的软件曾经都是自己编制的，且设备昂贵。

当时，研究人员所做的是对科学现象的动态情况加以建模，而好莱坞则开始注重那些让各种事物看起来华丽缤纷的算法觉在理解数据方面的作用。

作为个利用计算机手段的学科，科学可视化领域如今依然还属于新事物。

其发端于美国国家科学基金会年关于科学计算领域之中的可视化的报告。

年代基础的奠定科学可视化的起源可以追研究现状科学的可视化与科学本身样历史悠久。

传说，阿基米德被害时正在沙子上绘制几何图形。

就像其中包含等值线的地磁图以及表示海上主要风向的箭头图那样，天象图也产生于中世纪。

很久以前，人们就已经理解了视知表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每维的值，将其分类排序组合和显示。

可视性。

数据可以用图象曲线二维图形三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

国内外分析大量复杂和多维的数据呢答案是要提供象人眼样的直觉的交互的和反应灵敏的可视化环境。

因此，数据可视化技术的主要特点是交互性。

用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。

多维性。

可以看到的对象主要是多维的标量数据，目前的研究重点在于，设计和选择什么样的显示方式才能便于用户了解庞大的多维数据及它们相互之间的关系，其中更多地涉及心理学人机交互技术等问题。

发展数据可视化的重要意义怎样来义的理解，而且用形象直观的图像来指引检索过程，加快检索速度。

在科学计算可视化中，显示的对象涉及标量矢量及张量等不同类别的空间数据，研究的重点放在如何真实快速地显示三维数据场。

而在信息可视化中，显示和结果易于理解和在发现知识过程中进行人机交互，要发展发现知识的可视化方法。

为了了解数据之间的相互关系及发展趋势，人们可以求助于可视化技术。

信息可视化不仅用图像来显示多维的非空间数据，使用户加深对数据含其它事物之间依赖或关联的关联型知识根据当前历史和当前数据推测未来数据的预测型知识揭示事物偏离常规出现异常现象的偏离型知识。

为了发现这些不同类型的知识。

要采用多种发现知识的工具。

为了使发现知识的过程以是非数学的可以是演绎的，也可以是归纳的。

通过数据挖掘可以发现多种类型的知识，包括反映同类事物共同性质的广义型知识反映事物各方面特征的特征型知识反映不同事物之间属性差别的差异型知识反映事物和看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本图形图像数据，甚至是分布在网络上的不同构型数据。

数据挖掘的方法可以是数学的，也可面。

的核心技术是数据挖掘。

它是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

人们把原始数据门交叉性学科，涉及到机器学习模式识别统计学智能数据库知识获取数据可视化高性能计算专家系统等多个领域。

可以用在信息管理过程控制查询优化科学研究决策支持和数据自身维护等许多方面门交叉性学科，涉及到机器学习模式识别统计学智能数据库知识获取数据可视化高性能计算专家系统等多个领域。

可以用在信息管理过程控制查询优化科学研究决策支持和数据自身维护等许多方面。

的核心技术是数据挖掘。

它是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本图形图像数据，甚至是分布在网络上的不同构型数据。

数据挖掘的方法可以是数学的，也可以是非数学的可以是演绎的，也可以是归纳的。

通过数据挖掘可以发现多种类型的知识，包括反映同类事物共同性质的广义型知识反映事物各方面特征的特征型知识反映不同事物之间属性差别的差异型知识反映事物和其它事物之间依赖或关联的关联型知识根据当前历史和当前数据推测未来数据的预测型知识揭示事物偏离常规出现异常现象的偏离型知识。

为了发现这些不同类型的知识。

要采用多种发现知识的工具。

为了使发现知识的过程和结果易于理解和在发现知识过程中进行人机交互，要发展发现知识的可视化方法。

为了了解数据之间的相互关系及发展趋势，人们可以求助于可视化技术。

信息可视化不仅用图像来显示多维的非空间数据，使用户加深对数据含义的理解，而且用形象直观的图像来指引检索过程，加快检索速度。

在科学计算可视化中，显示的对象涉及标量矢量及张量等不同类别的空间数据，研究的重点放在如何真实快速地显示三维数据场。

而在信息可视化中，显示的对象主要是多维的标量数据，目前的研究重点在于，设计和选择什么样的显示方式才能便于用户了解庞大的多维数据及它们相互之间的关系，其中更多地涉及心理学人机交互技术等问题。

发展数据可视化的重要意义怎样来分析大量复杂和多维的数据呢答案是要提供象人眼样的直觉的交互的和反应灵敏的可视化环境。

因此，数据可视化技术的主要特点是交互性。

用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。

多维性。

可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每维的值，将其分类排序组合和显示。

可视性。

数据可以用图象曲线二维图形三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

国内外研究现状科学的可视化与科学本身样历史悠久。

传说，阿基米德被害时正在沙子上绘制几何图形。

就像其中包含等值线的地磁图以及表示海上主要风向的箭头图那样，天象图也产生于中世纪。

很久以前，人们就已经理解了视知觉在理解数据方面的作用。

作为个利用计算机手段的学科，科学可视化领域如今依然还属于新事物。

其发端于美国国家科学基金会年关于科学计算领域之中的可视化的报告。

年代基础的奠定科学可视化的起源可以追溯到真空管计算机时代，并与计算机图形学的发展齐头并进。

早期的软件曾经都是自己编制的，且设备昂贵。

当时，研究人员所做的是对科学现象的动态情况加以建模，而好莱坞则开始注重那些让各种事物看起来华丽缤纷的算法。

年代中期，当高性能计算技术造就了人们对于分析发现及通讯手段的更高需求的时候，形式与功能才走到了起。

形形色色的传感器和超级计算机模拟为人们提供了数量如此庞大的数据，以致人们不得不求助于新的，远为精密复杂的可视化算法和工具。

年月，美国国家科学基金会主办了次名为图形学图像处理及工作站专题讨论的会议，旨在针对那些开展高级科学计算工作的研究机构，提出关于图形硬件和软件采购方面的建议。

图形学和影像学技术方法在计算科学方面的应用，当时乃是项新的领域上述专题组成员把该领域称为科学计算之中的可视化。

该专题组认为，科学可视化乃是正在兴起的项重大的基于计算机的技术，需要联邦政府大力加强对它的支持。

年，首届科学计算之中的可视化研讨会召集了众多来自学术界行业以及政府部门的研究人员。

其报告概括总结了科学可视化这幅科学画卷的全景及其未来需求。

布鲁斯麦考梅克页面布鲁斯麦考梅克并不存在，英语维基百科对应页面为。

在年的报告中称科学工作者需要数字的种替代形式。

无论是现在还是未来，图像的运用在技术上都是现实可行的，并将成为知识的个必备前提。

对于科学工作者来说，要保证分析工作的完整性，促进深入细致地开展检查审核工作以及与他人沟通交流如此深入细致的结果，绝对不可或缺的就是对计算结果和复杂模拟的可视化能力科学计算的目的在于观察或审视，而不是列举。

据估计，与视觉相关的大脑神经元多达。

科学计算之中的可视化正是旨在让这种神经机制发挥起作用来。

这份报告所阐明的点就是，可视化具有培育和促进主要科学突破的潜力。

这有助于将计算机图形学图像处理计算机视觉计算机辅助设计信号处理以及关于人机界面的研究工作统起来。

在与各种会议期刊杂志以及商业展览相配合的情况下，这培育和促进了相关的研究与开发工作，包括从高级科学计算工作站硬件软件以及网络技术，直至录像磁带书籍光盘等等。

此后，科学可视化获得了极大的发展，并且于二十世纪年代，成为了举世公认的门学科。

年代学科的兴起年代初期，先后出现了许多不同的科学可视化方法和手段。

丹尼尔塔尔曼将科学