Visual data analytics an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Visual data analytics an der TU München

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Visual data analytics an der TU München.

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

 Difference between Curvelinear and unstructured grid?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Name an algorithm that is commonly used in INDIRECT volume visualization.

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Isolines properties

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Explain the visualization mapping stage. Give at least two examples.

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Rendering (4th step)

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

In which stage of the visualization pipeline are the viewpoint and

lighting parameters specified?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Explain the visualization pipeline. What are the four stages?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Discuss independent vs. dependent variables in data. Give at least two examples each.

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

What are the independent and dependent variables in a 3D spatial curve

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

In which stage of the visualization pipeline are colors assigned to every voxel?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Explain the data acquisition stage. What are three general cases?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Explain the filtering/enhancement stage. Give at least two examples.

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Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Visual data analytics

 Difference between Curvelinear and unstructured grid?

Unstructered Grid you also need to save neighborhood points

The cells are tetrahedra or hexahedra

Visual data analytics

Name an algorithm that is commonly used in INDIRECT volume visualization.

MC-algorithm (Marching Cubes)

Visual data analytics

Isolines properties

  • Isolines are always closed curves
  • They never intersect with each other and they don't self-intersect
  • Always orthogonal to scalar field's gradient 

Visual data analytics

Explain the visualization mapping stage. Give at least two examples.

We have the data and now we want to map it to some Graph primitives that we can visualize. We need to take decision on, what data to show and not show, how to represent it?


Graph primitives:

  • Points
  • Lines
  • Surfaces
  • Volumes


Visual data analytics

Rendering (4th step)

Image, video or something else as visualisation

  • Decide viewpoint
  • Visibility calculation
  • Shading/illumination so it looks natural 

Visual data analytics

In which stage of the visualization pipeline are the viewpoint and

lighting parameters specified?

Rendering

Visual data analytics

Explain the visualization pipeline. What are the four stages?

The user can interact with all of the 3 stages, and also sometimes the 4th stage

  • Data acquisition
    • Can be from simulations, sensors, data bases
  • Filtering/enhancement
    • Raw data to derived data
  • Visualisation mapping
    • Renderable representation
  • Rendering
    • Displayed as Image or video

Visual data analytics

Discuss independent vs. dependent variables in data. Give at least two examples each.

Independent variables

Dimension of the domain of the problem

  • Time
  • 2D/3D space


Dependent variables

Type and dimension of the data

  • Temperature
  • Density
  • Values
  • Velocity vectors

Visual data analytics

What are the independent and dependent variables in a 3D spatial curve

???

Visual data analytics

In which stage of the visualization pipeline are colors assigned to every voxel?

Visualization mapping

Visual data analytics

Explain the data acquisition stage. What are three general cases?

  • Simulation
  • Data Bases
  • Sensors


This will give us the raw data


Examples 

  • Global climate simulation 
  • Projected densities from CT 
  • Images of particles in fluid 
  • Sonar data 

Visual data analytics

Explain the filtering/enhancement stage. Give at least two examples.

It is a process to obtain useful data (e.g., 3D volume) 


Examples:

  • Conversion of data format  
  • Co-registration of different data sets 
  • Interpolation/approximation of missing values 
  • Remove nonrelevant data
  • Cleaning and denoising 

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