Обновлено: 18.01.2017 - 19:00

Модульная программа для СЗМ (сканирующей зондовой микроскопии) визуализации и анализа данных. В первую очередь она предназначена для анализа полей высот, полученных с помощью методов сканирующей зондовой микроскопии (AFM, MFM, STM, SNOM/NSOM) и поддерживает множество форматов данных СЗМ. Тем не менее, программу можно использовать для общего поля высоты и (серая шкала) обработки изображений, например , для анализа данных профилометрией или толщины карты из спектрофотометрии изображений.
Gwyddion предоставляет большое количество функций обработки данных, включая все стандартные статистические характеристики, выравнивания и коррекции данных, функции фильтрации или гранулированной маркировки. А так как разработчики являются активными пользователями СЗМ, программа также содержит ряд специфических методов для обработки нередких, нечётных экспериментальных данных, которые они нашли полезным - и вы можете найти их полезными тоже.

Gwyddion имеет современный графический пользовательский интерфейс, основанный на широко известном портативном GTK+ набор инструментов, одинаковым во всех поддерживаемых системах.

Основная идея Gwyddion заключается в разработке и поддержке программы для обработки данных и анализа изображений полей высот, которые можно легко дополнять дополнительными плагинами и модулями. Кроме этого, статус свободного программного обеспечения позволяет предоставлять исходные коды для разработчиков и пользователей, что делает дальнейшее усовершенствование программы легче.

Возможности Gwyddion

Благодаря открытым исходникам все формулы, методы и алгоритмы являются публичными и открытыми. Любой желающий учиться или сравнивать мелкие детали расчетов, которые выходят за рамки данного руководства пользователя и может прочитать фактическую реализацию. Все расчеты выполняются с двойной точностью и родной формат данных (.gwy) хранит данные в двойной точности тоже. При нормальных обстоятельствах, никакой информации не теряются из-за ограниченной точности или диапазона значений. Формат данных Gwyddion может содержать произвольное количество изображений, графиков, спектров или данных объема.

Gwyddion использует довольно общую систему физического блока, нет встроенных ограничений на типы данных физических величин (и поперечных размеров). Единицы склонов, областей, объемы, и других производных величин рассчитаны правильно. Система единиц СИ используется всякий раз, когда это возможно.

Инструменты и другие диалоги запоминают свои параметры, не только между сеансами инструмента в пределах одной сессии, но и для всех сеансов. Gwyddion родной формат файла (.gwy) поддерживает сохранение всех данных конкретных параметров: ложные цвета палитры, маски, презентаций, выбор, связанные параметров 3D View, графики, связанные с этими данными и их настройки и т.д.

Большинство библиотечных функций Gwyddion доступны в интерфейсе Python pygwy. Gwyddion может быть расширена с помощью дополнительных модулей и файлов обработки, написанных на Python.

Gwyddion хорошо интегрирована в свободных рабочих средах, таких как GNOME, XFCE или KDE, включая, например, меню, ассоциаций типов файлов и автоматизированных СЗМ файлов миниатюр. Некоторые интеграции в другие рабочие среды также существует, хотя и не до такого уровня.

Поддерживаемые форматы данных Gwyddion

Gwyddion поддерживает около 100 форматов микроскопии и графических форматов, но только для чтения. Записывать можно лишь некоторые форматы. Полный список поддерживаемых форматов: https://gwyddion.net/documentation/user-guide-en/file-formats.html

Мы хотим поддерживать как можно больше AFM, STM, профилометр и общие форматы высоты поля насколько это возможно. Если вы хотите , чтобы ваш собственный формат поддерживается, пожалуйста , прочитайте описание ситуации с форматами файлов.

Модули Gwyddion

Возможности обработки данных зависят от возможностей загруженных модулей. Есть уже немало модулей, присутствующих в пакете. Однако можно добавить дополнительные возможности по обработке данных в установку Gwyddion просто путем установки новых модулей обработки данных, даже от третьих лиц.

Подобным же образом, вы можете написать свои собственные модули, проверить их на Gwyddion, а затем передать их другим пользователям Gwyddion.

Одни и те же утверждения справедливы и для плагинов, которые представляют собой другой способ, как улучшить Gwyddion. Написание плагинов может быть немного проще (вы можете использовать любой язык программирования, например). Тем не менее, вы не можете использовать существующие функции обработки данных Gwyddion и виджеты при написании плагинов.

Существующая документация на модули и плагины в печатном виде доступна как часть документации libgwymodule, образцы плагинов в C/C++, Perl, Python, Ruby, и Pascal распространяются непосредственно с исходным кодом Gwyddion, также доступен автономный модуль-пример.
Список модулей: https://gwyddion.net/module-list.en.php
https://gwyddion.net/module-list-nocss.en.php

Визуализация и обработка данных Gwyddion

Текущая версия Gwyddion содержит по меньшей мере следующие функции визуализации и обработки (этот список периодически обновляется на сайте разработчика):

Визуализация: ложное представление цвета с различными типами отображения
Заштрихованные, логарифмические, градиентные выделения границ, локальное улучшение контраста, локальное преобразование ранга, оператор Кэнни.
OpenGL 3D отображение данных: ложные цвета или материалы
легко редактируемые цветовые карты и OpenGL материалы
основные операции: вращение, зеркальное отражение, инверсия, арифметика данных, кадрирование, ресамплинг, порог
2D выравнивания: самолет, трехточечные, фацет, полиномиальное удаления фона
выравнивание линий сканирования: среднее, медиана, медиана разница, согласование плоских сегментов, выравнивание вдоль определенных пользователем линий
считывание значения, расстояния и измерения угла
профиль извлечения, с возможным усреднения в ортогональном направлении
извлечение angluarly усредненных профилей с автоматическим центрированием
глобальная оценка радиусов кривизны
Фильтрация: середина, медиана, консервативный DeNoise, Kuwahara, минимум, максимум, удаление проверки модели
морфологическая фильтрация: эрозия, дилатация, открытие, закрытие, альтернативные последовательные фильтры
общий фильтр свертки с определенным пользователем ядром
Статистические характеристики: Sa, Sq, среднее, медиана, диапазон, перекос, эксцесс, проектируемые и площадь поверхности, энтропия, наклон
статистические распределения и гистограммы: 1D и 2D функции корреляциии, спектральной плотности мощности, 1D и 2D угловые распределения, функционалы Минковского, локальный диапазон, анализ фасетной ориентации
статистическая характеристика областей при произвольных масках
график статистических величин со строками и столбцами
ISO оценка шероховатости параметров
гранулы: порог маркировки и отмены маркировки, водяная маркировка или на основе выделения границ, метод Оцу
Статистика гранул: в целом и распределения размеров, высоты, площади, объема, длины границ, размеры границ, наклон, кривизна, вписанной и excscribed кругов
Интегральные преобразования: 2D FFT, 2D непрерывное вейвлет-преобразование (НВП), 2D дискретное вейвлет-преобразование (DWT), вейвлет обнаружения анизотропии, радиального профиля FFT, лог-Фи спектральной плотности мощности
фрактальный анализ размерности
коррекция данных: ручное удаление плохих пятен, глобальная и локальная обособленная маркировка, рубцовая маркировка, несколько методов коррекции линии (медиана, модус)
удаление данных при произвольной маске с использованием Лапласа или фрактальной интерполяции
взаимное обрезку непересекающихся частей изображений
автоматическая ху коррекции вращения плоскости
аффинная коррекция искажений
извлечение данных по траектории сплайна
произвольный многочлен деформации на ху плоскости
измерение параметров решетки
фильтрация 1D и 2D FFT
быстрая коррекция дрейфа оси сканирования
редактирование маски: добавление, удаление или пересечение с прямоугольниками и эллипсами, инверсии, добыча, расширение, сокращение
Комбинации масок с использованием логических операций и морфологических операций с масками
простая функция фитинга, критическое определение размерности
График кривой резки, выравнивание и уровни
расположение пиков в кривых графика
force-distance подгонки кривой
поддержка данных объёмов, реферирования и извлечение данных меньшей размерности
объемная сила расстояния подгонки кривой
Данные XYZ, как родные данные
regularisaton данных XYZ к изображениям и некоторой зачаточной обработки данных XYZ
шкала калибровки осей
Слияние и погружение изображений
моделирование наконечников, слепая оценка, растяжение и эрозии
Измерение моделирования: ПИД-контур, боковая сила
обработка данных с использованием нейронных сетей
простое моделирование изображения SEM
искусственное генерирование данных с использованием синтеза Фурье, расположение объекта, шума и генерирования шаблона, осаждения частиц, осаждение, баллистическую интерференции волн, рандомизированное Вороного / Делоне решетки, неравновесные модели Изинга
модификация данных для обеспечения исполнения с учетом статистического распределения

------------------------
ТРИО теплый пол отзыв
Заработок на сокращении ссылок
Earnings on reducing links
Код PHP на HTML сайты

---

Я уже пять лет не занимаюсь сайтом, так как работаю по 12 часов. Образование у меня среднее, и по этому нет нормальной работы. Если бы сайт приносил по 100$ в месяц, я бы добавлял по 50 статей каждый месяц. Если отправите пожертвования, я оставлю Ваши имена и фамилии в списке благодетелей !
Bitcoin: 1AP3JCZVFpHzZwcAyNztbrbFFiLdnKbY1j
Litecoin LfHXHz4k6LnDNNvCodd5pj9aW4Qk67KoUD
Dogecoin D9HHvKNFZxRhjtoh6uZYjMjgcZewwiUME9
Есть также другие кошельки.

Категория: Программы по физике, Биоинформатика, Визуализация