Английская грамматика
<<  Content Packaging for Complex Objects MPEG – 21 Frances Knudson Repository Team Los Alamos National Laboratory Research Library Порядок слов в английском предложении  >>
Одномерное вейвлет-преобразование
Одномерное вейвлет-преобразование
Одномерное дискретное вейвлет-преобразование Кратно-масштабный анализ
Одномерное дискретное вейвлет-преобразование Кратно-масштабный анализ
Одномерное вейвлет-преобразование Иллюстрация кратно-разрешающего
Одномерное вейвлет-преобразование Иллюстрация кратно-разрешающего
Одномерное вейвлет-пребразование
Одномерное вейвлет-пребразование
Двумерная масштабирующая функция (вверху слева) Двумерные вейвлеты
Двумерная масштабирующая функция (вверху слева) Двумерные вейвлеты
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Фильтрация тестовых данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
Результаты фильтрации данных по Радону
RIDGELET TRANSFORM (Риджлет-преобразование)
RIDGELET TRANSFORM (Риджлет-преобразование)
Риджлет-анализ можно трактовать как вейвлет-анализ в области Радона
Риджлет-анализ можно трактовать как вейвлет-анализ в области Радона
Данные
Данные
Сравнение исходных данных
Сравнение исходных данных
Фильтрация данных посредством преобразования Радона (слева) или
Фильтрация данных посредством преобразования Радона (слева) или
Фильтрация данных посредством последовательного применения
Фильтрация данных посредством последовательного применения
Фильтрация данных посредством последовательного применения
Фильтрация данных посредством последовательного применения
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Данные
Данные
Данные
Данные
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Фильтрация данных посредством применения риджлет-преобразования на
Данные
Данные
Данные
Данные
2. Практический пример (продолжение)
2. Практический пример (продолжение)
2. Практический пример (продолжение)
2. Практический пример (продолжение)
Схема курвлет-преобразования
Схема курвлет-преобразования
Фильтрация изображения посредством курвлет-преобразования
Фильтрация изображения посредством курвлет-преобразования
Фильтрация изображения посредством курвлет-преобразования
Фильтрация изображения посредством курвлет-преобразования
В процессе бимлет-преобразования изображение разбивается на
В процессе бимлет-преобразования изображение разбивается на
Дискретное бимлет-преобразование продолжение)
Дискретное бимлет-преобразование продолжение)
Дискретное бимлет-преобразование продолжение)
Дискретное бимлет-преобразование продолжение)
Бимлет-преобразование
Бимлет-преобразование
Бимлет-преобразование
Бимлет-преобразование
Бимлет-преобразование
Бимлет-преобразование
Svd-разложение
Svd-разложение
Svd-разложение
Svd-разложение
Svd-анализ данных, осложненных шумом
Svd-анализ данных, осложненных шумом
Svd-анализ данных, осложненных шумом
Svd-анализ данных, осложненных шумом
Радон-преобразование данных SVD-анализа
Радон-преобразование данных SVD-анализа
Картинки из презентации «Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики» к уроку английского языка на тему «Английская грамматика»

Автор: Миша. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока английского языка, скачайте бесплатно презентацию «Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 2653 КБ.

Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики

содержание презентации «Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Многомасштабные интегральные 30восстановлены края шляпы и другие границы.
трансформации в свете их применеия к Однако вблизи граней можно увидеть
решению некоторых задач геофизики. осциллирующие структуры (артефакты),
Введение. За последние 20 лет в прикладной которых не было в исходном изображении.
математике был развит и оформился в 31BEAMLET TRANSFORM
самостоятельное направление раздел, (Бимлет-преобразование).
получивший название Бимлет-преобразование реализует идею
«вейвлет-преобразование» (wavelet многомасштабного анализа данных
transform)[1]. Автор этого термина Жан (изображений), в которых линейные сегменты
Морле. Свой знаменитый “вейвлет” он играют роль, аналогичную роли, которую
придумал и применил при обработке данных играли точки в вейвлет-анализе.
сейсморазведки [Goupilland at all, 1985]. Бимлет-структура имеет 5 ключевых
Начиная с девяностых годов прошлого века, компонент. 1. Бимлет-словарь –
на основе идей вейвлет-преобразования диадно-организованная библиотека линейных
сигналов начал интенсивно развиваться сегментов в семействе позиций, ориентаций
математический аппарат для и масштабов, которые дают многомасштабную
многомасштабного анализа многомерных аппроксимацию набора всех линейных
данных[2]. В настоящее время сегментов. 2. Бимлет-преобразование образа
преобразование данных этого класса играет f(x;y) - набор всех интегралов по линиям
фундаментальную роль в теории изображения вдоль бимлетов из
аппроксимации. [1] бимлет-словаря. 3. Бимлет-пирамида
www-stat.stanford.edu/~wavelab, является коллекцией коэффициентов
www.mathsoft.com/wavelets.html, бимлет-преобразования, расположенных в
http://www.wavelet.org [2] структуре данных с иерархической
www.isye.gatech.edu/~beamlab. многомасштабной природой. 4. Бимлет-граф
2Одномерные вейвлеты оперируют двумя имеет структуру графа, в которой вершины
основными параметрами: масштабом (scale) и соответствуют угловым пикселям в основном
положением (location). Двумерные вейвлеты, изображении, а грани соответствуют
кроме того, имеют фиксированное количество бимлетам, объединенным в пары таких
направлений, по которым они имеют угловых пикселей. Путь через этот граф
повышенную чувствительность в процессе соответствует многоугольнику в
анализа многомерных данных. Но в реальных оригинальном изображении. 5.
сигналах могут присутствовать совершенно Бимлет-алгоритмы извлекают данные из
другие направления, которые нужно бимлет-пирамиды по пути, определенном
подчеркнуть посредством трансформации структурой бимлет-графа, например,
данных. В последнее десятилетие появилось алгоритмы движения по сети или алгоритмы
большое число публикаций, посвященных рекурсивного бинарного разделения.
классу трансформаций многомерных данных, Используя первые четыре компонента
которые включают дополнительный параметр – бимлет-структуры, мы можем сформулировать
ориентацию линейных сегментов. Наряду с базирующиеся на бимлетах алгоритмы,
алгоритмами многомасштабного анализа которые способны идентифицировать и
сигналов, индуцированными вейвлетами, этот извлекать бимлеты и цепи бимлетов со
класс интегральных трансформаций специальными свойствами.
пронизывают идеи, содержащиеся в 32В процессе бимлет-преобразования
преобразовании Радона, – математическом изображение разбивается на диадическую
аппарате, лежащем в основе компьютерной последовательность квадратов. Для каждого
томографии. В отличии от вейвлетов, такого квадрата на его сторонах отмечаются
трансформации, о которых здесь пойдет равноудаленные точки, включая вершины
речь, в число основных параметров включают квадрата, и затем эти точки попарно
три элемента: масштаб (scale), положение соединяются отрезком. Полученный набор
(location) , ориентацию (orientation) отрезков образует совокупность (коллекцию)
линейных сегментов данных. прямых для анализа части изображения
3Список основных интегральных внутри этого квадрата, а их объединение
трансформаций данных на основе для диадической последовательности всех
многомасштабного анализа. Приведем квадратов – совокупность прямых,
перечень основных модификаций интегральных построенных для анализа всего изображения.
преобразований рассматриваемого класса: В результате выполнения прямого
beamlet transform (бимлет-преобразование), бимлет-преобразования изображение можно
curvelet transform представить как набор штрихов различного
(курвлет-преобразование), ridgelet размера, направления и расположения (а
transform (риджлет-преобразование). Эти и также яркости). Дискретное
подобные им трансформация двумерных и бимлет-преобразование (продолжение).
многомерных данных обладают высокой 33Дискретное бимлет-преобразование
чувствительностью и точностью при продолжение).
обнаружении и выделении объектов и их 34Дискретное бимлет-преобразование
границ. Для краткости иногда будем продолжение). Схема бимлет-преобразования
называть их одним именем (слева) и результат его работы (справа).
бимлет-преобразования. 35Бимлет-преобразование. Примеры. Пример
------------------------------------------ 1. Картина Пикассо. Выделение границ фигур
-------------------- Основные ссылки на разных масштабах путем выбора
делаются на сайты в Интернете. Beam – луч, коэффициентов, превышающих некоторый
beamlet – маленький луч, лучик, штрих, порог.
отрезок. 36Бимлет-преобразование. Фильтрация
4Фильтрация данных. Алгоритмы данных. Пример 2. Реконструкция картины
фильтрации данных основаны на выборе посредством бимлет-фильтрации. Пример 2.
порога во множестве коэффициентов Картина Пикассо, осложненная шумом.
интегральных преобразований, посредством 37Бимлет-преобразование. Пример 3.
которого часть коэффициентов заменяется Фильтрация данных посредством бимлетов на
нулями (процедура Thresholding). После основе двоичного разделения области на
этого выполняется реконструкция данных части.
посредством соответствующего обратного 38Литература.
преобразования. Выбор оптимального порога http://www.isye.gatech.edu/~beamlab/
является достаточно сложной математической http://www-stat.stanford.edu/~wavelab.
задачей. По этой теме имеется рад Averbuch, R. Coifman, D. Donoho, M.
интересных публикаций. Она нашла Israeli and J. Walden (2001). Fast Slant
удовлетворительное решение при сжатии Stack: A notion of Radon Transform for
данных и борьбы с шумом посредством data on a Cartesian grid which is Rapidly
вейвлет-анализа. Некоторую информацию по Computable, Algebraically Exact,
проблеме можно найти в книгах [Дьяконов, Geometrically Faithful, and Invertible.
2004; Смоленцев, 2005] и описании Technical Report, Department of
алгоритмов программ Wavelet Toolbox СКМ Statistics, Stanford University, Stanford,
MATLAB. CA 94305. May. E. J. Cand?s and D. L.
5Непрерывное одномерное Donoho, “Curvelets,” [Online] Available:
вейвлет-преобразование. в которой – http://www-stat.stanford.edu/~donoho/Repor
параметр масштаба, – параметр сдвига. s/1999/curvelets.pdf, 1999. E. Cand?s and
Прямое и обратное преобразование. Пусть D. Donoho. Ridgelets: the key to
фиксирована функция , имеющая нулевое high-dimensional intermittency. Phil.
интегральное среднее и достаточно быстро Trans. R. Soc. Lond. A., 357:2495-2509,
стремящаяся к нулю при . Назовем ее 1999. S. Choi, D. Donoho, A. G. Flesia, X.
вейвлетом или всплеском. На основе Huo, O. Levi, D. Shi. About BeamLab – a
вейвлета путем сдвигов и изменения Toolbox for New Multiscale Methodologies.
масштаба построим функцию. Stanford University, Stanford, CA 94305 2
6Одномерное вейвлет-преобразование. Georgia Institute of Technology, Atlanta,
Сейсмологический сигнал. GA 30332. 7, 2002. Available:
7Одномерное дискретное http://www-stat.stanford.edu/~beamlab. S.
вейвлет-преобразование Кратно-масштабный R. Deans. The Radon Transform and Some of
анализ сейсмологических данных. Its Applications. New York: Wiley, 1983.
Аппроксимации сигнала. Детали различного D. L. Donoho. Orthonormal ridgelets and
уровня. linear singularities, SIAM J. Math Anal.,
8Одномерное вейвлет-преобразование vol. 31, no. 5, pp. 1062–1099, 2000. D.
Иллюстрация кратно-разрешающего анализа Donoho and X. Huo (2001). Beamlets and
(КРА). Вейвлет-коэффициенты. Детали Multiscale Image Processing. In Multiscale
разного уровня. and Multiresolution Methods. Eds T.J.
9Одномерное вейвлет-пребразование. Barth, T. Chan, and R. Haimes, Springer
Сверху вниз изображены: сейсмологическая Lecture Notes in Computational Science and
трасса , детали и вейвлет-коэффициенты Engineering, Vol. 20, pp. 149-196.
одного уровня, вейалет sym8(16). 39D. Donoho and X. Huo. Beamlet
10Двумерная масштабирующая функция pyramids: A new form of multiresolution
(вверху слева) Двумерные вейвлеты (вверху analysis, suited for extracting lines,
справа и внизу). curves, and objects from very noisy image
11Преобразование радона. Двумерное data. In Proceedings of SPIE, volume 4119,
преобразование Радона функции двух July 2000. D. Donoho and O. Levi (2002).
переменных состоит в ее интегрировании Fast X-Ray and Beamlet Transforms for
вдоль прямых. Непрерывное преобразование Three- Dimensional Data. Technical Report,
Радона Прямое преобразование Радона есть Department of Statistics, Stanford
отображение функций в функции , University, Stanford, CA 94305. March. In
определяемое формулой. Обратное Modern Signal Processing, D. Rockmore and
преобразование Радона дает формула. D. Healy, eds., Mathematical Sciences
12Преобразование Радона тестовых Research Institute Publications, Cambridge
сигналов. Дискретное преобразование. University Press. To appear. D.L. Donoho
Непрерывное преобразование. Тестовый Ridge Functions and Orthonormal Ridgelets.
сигнал. Available:
13Фильтрация тестовых данных по Радону. http://www-stat.stanford.edu/Ridge-Ridgele
Данные + белый шумом N(0,1). Результат .pdf D.L.Donoho and M.R. Duncan (2000).
прямого преобразования данных с щумом. Digital Curvelet Transform: Strategy,
Матрица данных. Implementation, Experiments. Technical
14Результаты фильтрации данных по Report, Department of Statistics, Stanford
Радону. Коэффициенты, выделенные по University, Stanford, CA 94305. March.
заданному порогу Т (слева), и D.L. Donoho and A. Flesia (2001). Digital
реконструкция данных по этим коэффициентам Ridgelet Transform Based on True Ridge
(справа). Т=0.75. Т=0.50. Functions. Technical Report, Department of
15RIDGELET TRANSFORM Statistics, Stanford University, Stanford,
(Риджлет-преобразование). Риджлет-функции. CA 94305. To appear in Beyond Wavelets. J.
Пусть функция является вейвлетом. Для Stoeckler and G.Welland (Eds). Academic
любых , и определяется двумерный риджлет. Press, December. D.L. Donoho and M.
Риджлет постоянен вдоль прямых . Графики Duncan. Digital Curvelet
риджлетов. Transform:Strategy, Implementation and
16Прямое непрерывное Experiments. Department of
риджлет-преобразование. Обратное Statistics.Stanford University. November,
непрерывное риджлет-преобразование. Пусть 1999 Available:
дана интегрируемая функция двух переменных http://www-stat.stanford.edu/DCvT.pdf.
f(x,y). Ее риджлет-преобразование D.L. Donoho and X. Huo. Beamlet Pyramids:
определяется посредством интеграла. A New Form of Multiresolution Analysis,
17Риджлет-анализ можно трактовать как suited for Extracting Lines, Curves, and
вейвлет-анализ в области Радона. Objects from Very Noisy Image Data.
Tрансформация состоит в применении Available:
одномерного вейвлет-преобразования к http://www-stat.stanford.edu/spie2000d2.pd
строкам (или столбцам) массива . D.L. Donoho and X. Huo. Beamlets and
Радон-коэффициентов, в направлении в Multiscale Image Analysis. Available:
которых параметр сдвига t изменяется, а http://www-stat.stanford.edu/Beam070901.pd
угловая переменная ? является постоянной. .
Одна из возможных схем 40Falsie, H. Hel-Or, A. Averbuch, E.
риджлет-преобразования. Cand?s, R. Coifman, D. Donoho, (2002).
18Данные. Синтетическая сейсмограмма. Digital Implementation of Ridgelet
Исходные данные. Синтетическая Packets. Technical Report, Department of
сейсмограмма. Синтетическая сейсмограмма, Statistics, Stanford University, Stanford,
Осложненная шумом. Отношение сигнал/шум CA 94305. To appear in Beyond Wavelets. J.
равно 1/4 (SNR=1/4). Stoeckler and G. Welland (Eds). Academic
19Сравнение исходных данных. Иллюстрация Press, December. Goupilland P., Grossman
соотношения полезного сигнала (график A., Morlet J. Cycle-octave and related
синего цвета) и того же сигнала с transforms in seismic signal analysis //
добавлением шума (график зеленого цвета) Geoexploration,1984-1985, 23,85-102. J.-L.
на примере одной сейсмотрассы, проходящей Starck, D.L. Donoho, and E.J. Cand?s. Very
через центр сейсмограммы. High Quality Image Restoration by
20Фильтрация данных посредством Combining Wavelets and Curvelets.
преобразования Радона (слева) или Available: http://www-stat.stanford.edu/
двумерного вейвлет-преобразования spie01_vhqr.pdf. И.Добеши. Десять лекций
(справа). Фильтрация посредством WT2D. по вейвлетам. М., Мир, 2001. В.П.
Фильтрация данных по Радону. Дьяконов. Вейвлеты. От теории к практике.
21Фильтрация данных посредством СОЛОН-Пресс. М., 2004, 400 с. Малла С.
последовательного применения Вэйвлеты в обработке сигналов. М., Мир,
преобразования Радона и последующего 2005, 671 с. Ф. Наттерер. Математические
одномерного вейвлет- преобразования: аспекты компьютерной томографии. М., Мир,
одномерного (слева) и двумерного (справа). 1990, 288 с. Сейсмическая томография. Под
WT1D-фильтрация после применения ред. Г.Нолета. М., Мир,1990,416 с.
Радон-фильтраци . WT2D-фильтрация после Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов.
применения Радон-фильтраци . Вейвлеты в МATLAB. ДМК. М., 2005, 304 с.
22Фильтрация данных посредством К.Чуи. Введение в вэйвлеты. М., Мир, 2001,
применения риджлет-преобразования на 412 с. М.Н.Юдин, Ю.А.Фарков, Д.М. Филатов.
основе вейвлет- преобразования: Введение в вейвлет-анализ. М., МГГА, 2000,
одномерного (слева) и двумерного (справа). 72 с.
Риджлет-фильтрация на основе WT1D в 41Дудова К.А., Юдин М.Н.
области Радон-коэффициентов. Бимлет-преобразование. Новая форма
Риджлет-фильтрация на основе WT2D в кратномасштабного анализа.//VI
области Радон-коэффициентов. Международная конференция «Новые идеи в
23Данные. Фрагмент синтетической науках о земле». Материалы докладов, том
сейсмограммы. Фрагмент сейсмограммы. IV. М., МГГРУ, 2005. Юдин М.Н., Юдин О.М..
Сейсмограмма с шумом SNR=1/4. Исследование возможности применения
24Фильтрация данных посредством бимлет-преобразо-вания, SVD-разложения и
применения риджлет-преобразования на преобразования Радона для анализа данных
основе одномерного вейвлет- сейсморазведки. //VI конференция
преобразования: одномерного (слева) и Международная «Новые идеи в науках о
двумерного (справа). Здесь использована земле». Материалы докладов, том 2, М.,
часть сейсмограммы, не содержащая данных МГГРУ, 2005, с. 313. Юдин М.Н., Калишенко
вблизи источника. Риджлет-фильтрация Т. В., Юдин В.М. О применении
(RT+WT1D). Риджлет-фильтрация (RT+WT2D). вейвлет-преобразования и альтернирующего
25Данные. Фрагмент синтетической метода Шварца для решения некоторых задач
сейсмограммы. Сейсмограмма с шумом геоэлектрики. «Новые идеи в науках о
SNR=1/8. Риджлет-фильтрация (RT+WT1D). земле». Избранные доклады, М., МГГРУ,
262. Практический пример. 2002, с.311-325.
Проиллюстрируем работу 42Совместное применение SVD-разложения и
риджлет-преобразования на практических преобразования Радона для анализа данных.
электроразведочных данных ВРЭ ЗАО «НПЦ Название SVD-разложение или сингулярное
ГЕОНЕФТЕГАЗ». Размер матрицы исходных разложение произошло от английских слов
данных 1024х64 (рис. 26). В процессе Singular Value Decomposition. Сингулярному
риджлет-преобразования использовалось разложению более ста лет. Его независимо
одномерное быстрое вейвлет-преобразование открыли Белтрами в 1873 г. и Жордан в 1874
с вейвлетом ‘sym6’, порог усечения г. для случая квадратных матриц. В 30-е
коэффициентов Tw = Т, lev = 4. Матрица годы XX в. Эккарт и Янг распространили это
данных прямоугольная, поэтому при разложение на прямоугольные матрицы. Пусть
выполнении Радон-преобразования, которое в А – произвольная тхп-матрица, причем m
процессе работы оперирует квадратными >= n. Тогда справедливо представление ,
матрицами, использовались перекрывающиеся где матрица U имеет размер mxn и
квадратные окна 64х64. Их наложение удовлетворяет соотношению , матрица V —
составляло половину ширины окна. квадратная порядка n и удовлетворяет
Результаты риджлет-фильтрации полевых соотношению , a , где . Столбцы матрицы U
данных, изображенных на рис. 26, приведены называются левыми сингулярными векторами
на рис. 27. Элементы, выделенные (матрицы А). Столбцы матрицы V называются
фильтрацией, весьма слабо видны на правыми сингулярными векторами. Величины
исходных данных. сигма называются сингулярными числами.
272. Практический пример (продолжение). (При m < n нужно рассматривать SVD
Результат риджлет-фильтрации. Исходные транспонированной матрицы А).
данные. 43Svd-разложение. На левом рисунке
28CURVELET TRANSFORM изображены исходные данные - матрица
(Курвлет-преобразование). (Curve – кривая; 129х65. Сигнал, равный 1, записан в строку
изгиб, сurvelet – маленький изгиб). 24 и диагональ матрицы. К сигналу добавлен
Курвлет-преобразование выполняет шум в два раза превышающий величину
многомасштабный анализ сигнала и состоит сигнала. График сингулярных чисел. Матрица
из выполнения двух шагов: двумерное данных с шумом.
дискретное вейвлет-преобразование данных 44Svd-анализ данных, осложненных шумом.
(WT 2D). на каждом фиксированном масштабе, Восстановление данных по первому
полученном в результате применения WT 2D, сингулярному числу. Восстановление данных
выполняется дискретное по сингулярным числам 2-64.
риджлет-преобразование. Схема этого 45Радон-преобразование данных
преобразования изображена на следующем SVD-анализа. Радон-фильтрация половины
слайде. матрицы SVD данных, выделенных по первому
29Схема курвлет-преобразования. сингулярному числу. Порог Т=0.9.
30Фильтрация изображения посредством Радон-фильтрация половины матрицы SVD
курвлет-преобразования. Слева рисунок с данных, выделенных по сингулярным числам
шумом, справа – рисунок после со 2 по 64. Порог Т=0.9.
курвлет-фильтрации. Особенно хорошо
Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики.ppt
http://900igr.net/kartinka/anglijskij-jazyk/mnogomasshtabnye-integralnye-transformatsii-v-svete-ikh-primeneija-k-resheniju-nekotorykh-zadach-geofiziki-199712.html
cсылка на страницу

Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики

другие презентации на тему «Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики»

«English words» - That is all! Translate into Russian. Is it True or False? Translate into English. 1) FALSE — watch 2) FALSE — disco 3) TRUE 4) TRUE 5) FALSE — sightseeing 6) FALSE — friend 7) TRUE 8) FALSE — terrible 9) TRUE 10) FALSE — meal. Words. 1) Go and wotch a match 2) Go to a disko 3) Go shopping 4) Go for a picnic 5) Go sightseeng 6) Go and see a frend 7) Go to a party 8)I had a terible time 9) Go skiing 10) Go for a meel in a restaurant.

«Деловое письмо на английском» - В центре находится основной текст. Идиома Pay Attention также привлекает внимание слушателя к речи говорящего. Четырьмя строчками ниже ставится ФИО и должность, а в полученном промежутке – подпись. Take notice! Будущее покажет, что я был прав! Естественно, что цель всегда одна – получить интересную и высокооплачиваемую работу.

«Гнев на английском» - Rage. Anger. Имя существительное. Эмоции. Злость. Имя прилагательное. Гнев/ярость. Наречие. Причастие. Причастие. Fury. Анализ английских текстов. Лексико-семантическое поле. Деепричастие. Wrath.

«Английское словообразование» - Аббревиация. 8) Метафорический и функциональный перенос. Каламбурное словообразование. Префиксация. 6) Усечение. Основные способы словообразования: Суффиксация. 5) Сложение с сокращением. Пополняется жаргонная лексика, в основном, за счет заимствований из английского языка. Метафорический и функциональный перенос.

«Слогоделение английский» - Практическая часть. Что такое транскрипция и чем отличаются английская и русская транскрипции. Реформатский А.А. (1900-1978). В русском языке – 10 гласных букв: а, е, ё, и, о, у, ы, э, ю, я; и 6 гласных звуков. Цель проекта: Конечный результат. Задачи проекта: Что отличает английское слогоделение от русского?

«Изучение английской грамматики» - Кай-авасэ. Схема времён английского глагола. Цель. Глагол. Школа. Пасьянс. Examples. Времена глаголов. My working day. Результаты исследования. Деятельностный аспект раннего и осознанного овладения грамматикой. Объект исследования. Infinitive. Методы обучения. Гипотеза. Деятельность. Методы исследования.

Английская грамматика

28 презентаций об английской грамматике
Урок

Английский язык

29 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по английскому языку > Английская грамматика > Многомасштабные интегральные трансформации в свете их применеия к решению некоторых задач геофизики