Применение сплайн-функций при динамическом контроле температурного поля

Адаптивні методи обробки сигналів у реальному часі, зокрема, зображень, які отримують за допомогою телевізійних засобів вимірювання, дозволяють значно підвищити швидкість обробки без зниження інформативної складової сигналу. До адаптивних методів обробки належить застосування сплайн-функцій в алгоритмі обробки зображень. Метод реалізовано при контролі динамічних параметрів зонної плавки. В основу метода покладено використання телевізійних засобів для вимірювання геометричних, енергетичних та динамічних параметрів різних об’єктів. Метод складається із трьох послідовних стадій: формування телевізійного зображення об’єкту; перетворення зображення об’єкту в цифровий код; адаптивної обробки, яка забезпечує необхідну точність при визначенні параметрів зображення. Застосування методу сплайн-функцій дозволило в 16 раз зменшити час вимірювання.The adaptive methods for real-time signal processing could allow for processing performance gain without lowering the informative content of the signal, in particular, for the images obtained by television measurement instruments. Typical examples of such adaptive methods include spline-functions in the image processing algorithms. This method is implemented in the control of the dynamic parameters of the zoned melting. This method is founded on usage of television instruments for measurement of geometric, energetic and dynamic object parameters. This method suggest three subsequent stages: formation of the television image of an object; converting of the image of an object into the numeric code; usage of the adaptive processing algorithms, which provide the needed defining precision of the image parameters. Application of the spline-functions provide measuring in 16-quick time.Адаптивные методы обработки сигналов в реальном времени, в том числе изображений, которые получают с помощью телевизионных средств измерения, позволяют значительно увеличить скорость обработки без снижения информативной составляющей сигнала. К адаптивным методам принадлежит применение сплайн-функций в алгоритме обработки изображений. Метод реализован при контроле динамических параметров зонной плавки. В основу метода положено применение телевизионных средств для измерения геометрических, энергетических и динамических параметров разных объектов. Метод состоит из трех последовательных стадий: формирования телевизионного изображения объекта; преобразования изображения объекта в цифровой код; адаптивной обработки, которая обеспечивает необходимую точность при определении параметров изображения

Virtual environments as memory training devices in navigational tasks for older adults.

Cognitive training approaches using virtual environments (VEs) might counter age-related visuospatial memory decline and associated difficulties in wayfinding. However, the effects of the visual design of a VE in route learning are not fully understood. Therefore, we created a custom-designed VE optimized for route learning, with adjusted levels of realism and highlighted landmark locations (MixedVE). Herein we tested participants' route recall performance in identifying direction of turn at the intersection with this MixedVE against two baseline alternatives (AbstractVE, RealisticVE). An older vs. a younger group solved the tasks in two stages (immediate vs. delayed recall by one week). Our results demonstrate that the MixedVE facilitates better recall accuracy than the other two VEs for both age groups. Importantly, this pattern persists a week later. Additionally, our older participants were mostly overconfident in their route recall performance, but the MixedVE moderated this potentially detrimental overconfidence. Before the experiment, participants clearly preferred the RealisticVE, whereas after the experiment, most of the younger, and many of the older participants, preferred the MixedVE. Taken together, our findings provide insights into the importance of tailoring visualization design in route learning with VEs. Furthermore, we demonstrate the great potential of the MixedVE and by extension, of similar VEs as memory training devices for route learning, especially for older participants

What's scene and not seen: Influences of movement and task upon what we see

Studies concerning the processing of natural scenes using eye movement equipment have revealed that observers retain surprisingly little information from one fixation to the next. Other studies, in which fixation remained constant while elements within the scene were changed, have shown that, even without refixation, objects within a scene are surprisingly poorly represented. Although this effect has been studied in some detail in static scenes, there has been relatively little work on scenes as we would normally experience them, namely dynamic and ever changing. This paper describes a comparable form of change blindness in dynamic scenes, in which detection is performed in the presence of simulated observer motion. The study also describes how change blindness is affected by the manner in which the observer interacts with the environment, by comparing detection performance of an observer as the passenger or driver of a car. The experiments show that observer motion reduces the detection of orientation and location changes, and that the task of driving causes a concentration of object analysis on or near the line of motion, relative to passive viewing of the same scene