Spline

discr` tes : R´ gression logistique, mod` les log-lin´ aires, analyse e e e e e de la d´ viance. Mod` les de r´ gression non lin´ aires e e e e O Statistique non param´ trique : Techniques de lissage : M´ thode du noyau de e e Nadaraya-Watson, m´ thode spline, m´ thode des s´ ries orthogonales. M´ thode e e e e du noyau : Vitesse de convergence des estimateurs, crit` res de qualit´ , choix e e des fenˆ tres, r´ duction du biais, choix des param` tres par la m´ thode de valie e e e ´ dation crois´ e, la

immédiatement inférieur à X) Dans le cas à 2 points : f ( x) = ( x − x p0 ) ( x p1 − x p 0 ) ( f ( x p1 ) − f ( x p 0 )) (xp1, F(xp1) ) (xp0, F(xp0) ) Simple interpolation linéaire Une méthode d’interpolation populaire s’appelle « CUBIC SPLINE », elle utilise 4 points => F est de classe C3 (polynome d’odre 3) Interpolation parabolique (3 voisins). Interpolation linéaire (2 voisins) Les interpolations polynomiales sont simples à programmer MAIS Elles sont dangereusement instables

Présentation des différentes techniques de segmentation. Etude des contours actifs paramétriques : ‐ Principe du modèle de Kass ; ses avantages et ses inconvénients. ‐ Différents types d’énergies utilisées par les contours actifs. ‐ Méthodes d’optimisation. Principe de l’approximation par les splines cubiques. Deuxième étape : Mise en ouvre. Développement d’un algorithme de segmentation par les  contours actifs. Implémentation de l’algorithme sur matlab (7.0). Troisième étape : Application Tester l’algorithme de segmentation sur des images ( médicales)

5 Safety nut for extra security when lifting heavy loads (option) 6 Thermoplastic piston rings between inner and outer tubes reduce noise level by eliminating metalto-metal contact 7 Robust security clutch/push-only function to prevent squeezing (spline option) 8 100% steel piston construction with stainless steel inner tube 9 All-steel piston rod eye with thermoplastic bushing 10 Electronic powder painting on outer tube for extra protection against scratches and wear 11 Splash/waterproof up to IP

transformations polynomiales par morceaux appelées fonctions splines. Soit x une variable définie sur [a, b] et k points intérieurs régulièrement espacés ou non, on appelle spline de degré d à k nœuds une fonction S(x) qui sur chacun des k + 1 intervalles est un polynôme de degré d et est d - 1 fois dérivable si cl> l, ou seulement continue si d = 1 (linéaire par morceaux). Les splines de degré 2 ou 3 sont souvenl utilisées pour leur aspect « lisse ». Les splines permettent d'approcher toute fonction régulière

classes spécifiques existent dans le modèle mais ne figurent pas sur le schéma. L’exemple ci-dessous (les deux représentations sont équivalentes) montre que la classe générale Shape (forme) se spécialise en trois classes spécifiques Polygon, Ellipse et Spline. Le discriminant (discriminator) permet de regrouper différentes classes spécifiques. Différentes contraintes peuvent appliqués sur les classes générale/spécifiques : • chevauchement ({overlapping}) i.e. qu’un objet de la classe générale peut

spécifiques existent dans le modèle mais ne figurent pas sur le schéma. L’exemple ci-dessous (les deux représentations sont équivalentes) montre que la classe générale Shape (forme) se spécialise en trois classes spécifiques Polygon, Ellipse et Spline. Le discriminant (discriminator) permet de regrouper différentes classes spécifiques. Différentes contraintes peuvent être appliquées sur les classes générale/spécifiques : • chevauchement ({overlapping}) i.e. qu’un objet de la classe générale

existant entre la vélocité (force de frappe) et les variations de volume (courbe dynamique). Réglez cette courbe jusqu'à ce que la réponse semble la plus naturelle possible. fig.02-009_50 fig.02-006_50 TrigCurve : LINEAR, EXP1, EXP2, LOG1, LOG2, SPLINE, LOUD1, LOUD2 Sensitivity : 1–16 LINEAR : Réglage normal établissant la correspondance la plus naturelle possible entre la vélocité et la variation du volume. fig.02-010.e Réglages des niveaux minimum des Pads (Threshold) Ce paramètre permet

= X β + ǫ). D’o` (d’apr`s 1-4) : u e ◮ E [yi ] = X β + ǫ, var (yi ) = σ 2 , cov (yi , yj ) = 0 pour i = j Ces hypoth`ses diff´rencient la r´gression lin´aire simple de mod`les plus e e e e e complexes tels que la r´gression non-lin´aire, ou spline. e e Panels 15/ 169 INTRODUCTION Hypoth`ses et probl`mes de l’OLS e e Normalit´ e ◮ Hyp 7 : Les perturbations sont conjointement normalement distribu´es (i.i.d.). ǫ suit donc une Loi Normale multivari´e : e e ǫ ֒→ ℵ(0, σ 2 I )

dans les propriétés des objets. Les traits doivent se dessiner uniquement avec des objets « POLYLIGNE ». Chaque sommet de la polyligne doit avoir des coordonnées différentes. (Pas d’objet de longueur nulle). L’élévation doit être = 0 Pas d’objet « SPLINE », « LIGNE », pas d’Arcs dans les courbes, etc. Le zoom étendu du dessin doit se limiter à la zone impactée par les travaux. Pour les entreprises, le D.E.P. fournira les aides au dessin : Gabarit utilitaire du D.E.P. au format DWG Les calques Sem_pre_cotation