众文网1.毕业论文外文文献的翻译没有现成的吗
原来以为毕业设计的外文翻译很愁人，现在开始着手做了才发现没有想象中的那么可怕，但是很需要耐心。
我先在咱们学校的图书馆的数据库资源中找到EI检索，然后看了它提供的检索演示，就找到了相应的文章。我翻译了两个下午了，有点儿小心得想跟大家分享一下。
1.想要搜索到和自己毕设相关的英文论文最好的方法应该是：先到中文数据库中找几篇硕士博士的跟自己毕设相关的毕设，因为他们的毕设中都有英文的摘要、英文的关键词，我们只需记下他们用的英文关键词，然后在到EI检索中输入英文关键词（个人觉得这样比直接用Google翻译要准确），会搜出很多，为了简化，使用搜索中
关键词AND项，既可以缩小范围，又使搜出的论文更加符合你的要求。
2.很多人看 摘要 选择是否翻译这篇文章，我为了快速，直接下载（因为我们学校的下载还是很快的），然后打开直接看内容中的原理图和插图，这样很快能判断内容是否与你的毕设相关，当然这个方法仅适用于我们理工科的题目。
3.翻译过程中肯定会遇到翻译工具不会解释的专业名词，你可以把它输到Google栏中搜索再搜索，或是在翻译之前就大致读几篇相似的中文文献，这样可以解决不少问题，但是我们都不愿意花这样的时间，呵呵。
4.如果一个段落中的内容中有芯片，可以先在网上查到此种芯片的中文资料，再配合词霸的“傻瓜翻译”就可以快速准确的翻译出来了。
5.最后这一条是我错误的经验总结出来的，希望大家不要犯，选出文章后一定要看是哪个国家的人写的，我都翻译了两天了，今天我才发现为什么我觉得我这篇文章中的英文看着那么别扭，原来作者是土耳其人，切记：最好找母语是英语的，会省很多很多很多很多很多很多力气！
来源： /GetEntry.do?id=455061680&owner=114098573
2.毕业论文的外文文献及翻译怎么弄
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴.征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中. 外文参考文献就是指论文是引用的文献原文是国外的，并非中国的。
原文就是指原作品，原件。即作者所写作品所用的语言。
如莎士比亚的《罗密欧与朱丽叶》原文是英语。 译文就是翻译过来的文字，如在中国也可以找到莎士比亚《罗密欧与朱丽叶》的中文版本。
这个中文版本就称为译文 回答者： xffjy - 见习魔法师 三级 10-22 11:52。
3.一篇图像边缘检测英文文献的翻译
本教程将教你如何： （ 1 ）实施图像边缘检测算法。
导言 边的特点，因此，边界问题，根本的重要性在图像处理中。在图像的边缘地区，强度强的反差？猛增强度从一个像素的下一个。
边缘检测的图像大大减少了大量的数据，并过滤掉无用的信息，同时保持重要的结构性能的形象。这也是我在索贝尔和拉普拉斯边缘检测教程，但我只是想再次强调这一点的，为什么您要检测的边缘。
图像边缘检测算法是众所周知的许多人视为最佳边缘检测。精明的意图是要加强许多边缘探测器已经在的时候，他开始了他的工作。
他很成功地实现他的目标和他的思想和方法中可以找到他的论文“计算方法的边缘检测” 。在他的文件中，他遵循的标准清单，以改善目前的边缘检测方法。
第一个也是最明显的错误率低。重要的是，发生在图像边缘不应错过的，没有任何反应，非边缘。
第二个标准是，边缘点很好地本地化。换言之，之间的距离边缘像素作为探测器发现和实际边缘要在最低限度。
第三个标准是，只有一个回应单一优势。这是第一次实施，因为并没有实质性的2足以完全消除的可能性，多反应的优势。
根据这些标准， 图像边缘检测器的第一个平滑的图像，以消除和噪音。然后认定的形象，以突出地区梯度高空间衍生物。
该算法然后轨道沿着这些地区和抑制任何像素这不是在最高（ 非最大限度制止） 。梯度阵列现在进一步减少滞后。
磁滞用来追踪沿其余像素，但没有压制。磁滞使用两个阈值，如果规模低于第一道门槛，这是设置为零（发了nonedge ） 。
如果是规模以上的高门槛，这是一个优势。如果震级之间的2阈值，那么它设置为零，除非有一条从这个像素一个像素的梯度上述时刻。
第1步 为了落实图 像边缘检测算法，一系列步骤必须遵循。第一步是筛选出任何噪音的原始图像在寻找和发现任何边缘。
而且因为高斯滤波器可以用一个简单的计算面具，它是专门用于在Canny算法。一旦合适的面罩已计算，高斯平滑可以用标准的卷积方法。
阿卷积掩模通常远远小于实际的形象。因此，该面具是下跌的形象，操纵一个正方形像素的时间。
较大的宽度高斯面具，较低的是探测器的敏感性噪音。定位误差检测边缘也略有增加的高斯宽度增加。
高斯遮罩使用我在执行下面显示。 第2步 经过平滑的形象，消除噪音，下一步就是要找到优势兵力，采取梯度的形象。
的Sobel算子进行二维空间梯度测量的形象。然后，大约绝对梯度幅度（边缘强度）各点可以找到。
Sobel算子的使用对3x3卷积口罩，一个梯度估计在X方向（栏）和其他的梯度估计的Y方向（行） 。它们如下所示： 的规模，或EDGE强度，梯度近似然后使用公式： | G | = | GX的| + |戈瑞| 第3步 寻找边缘方向是小事，一旦梯度在X和Y方向是众所周知的。
然而，你会产生错误时sumX等于零。因此，在代码中必须有一个限制规定只要发生。
每当梯度在x方向等于零，边缘的方向，必须等于90度或0度，取决于什么的价值梯度的Y方向等于。如果青的值为零，边缘方向将等于0度。
否则边缘方向将等于90度。公式为寻找边缘方向是： 论旨= invtan （戈瑞/ GX的） 第4步 一旦边缘方向众所周知，下一步是与边缘方向为方向，可以追溯到在一个图像。
因此，如果一个5x5像素图像对齐如下： x x x x x x x x x x x x 1 x x x x x x x x x x x x 然后，可以看到看像素的“ A ” ，只有4个可能的方向时，描述了周围的像素- 0度（水平方向） ， 45度（沿积极对角线） ， 90度（垂直方向） ，或135度（沿负对角线） 。所以，现在的边缘方向已经得到解决纳入其中四个方向取决于哪个方向，它是最接近于（如角被发现有3度，使零摄氏度） 。
认为这是采取了半圆形和分裂成5个地区。 因此，任何先进的方向范围内的黄色范围（ 0至5月22日& 157.5至180度）设置为0度。
任何先进的方向下滑的绿色范围（ 22.5至67.5度）设置为45度。任何先进的方向下滑的蓝色范围（ 67.5至112.5度）设置为90度。
最后，任何先进的方向范围内的红色范围（ 112.5到157.5度）设置为135度。 第5步 在被称为边缘方向， 非最大限度制止目前适用。
非最大限度抑制是用来追踪沿边缘方向和制止任何像素值（套等于0 ）这是不被认为是优势。这将让细线在输出图像。
第6步 最后，滞后是用来作为一种手段，消除条纹。裸奔是打破的边缘轮廓线的经营者造成的产量波动上面和下面的门槛。
如果一个门槛， T1讯号适用于图像，并具有优势的平均强度相等的 ，然后由于噪声，将先进的情况下，逢低低于阈值。同样它也将延长超过阈值决策的优势看起来像一个虚线。
为了避免这种情况，滞后使用2的门槛，高和低。任何像素的图像，其值大于表# t1推定为边缘像素，并标示为这种立即。
然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。如果您认为以下的优势，您需要一个梯度的时刻开始，但你不停止直到触及梯度低于表# t1 。
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