how to upload only pdf file in asp.net c# : How to make pdf text searchable software application dll winforms windows .net web forms past3manual14-part447

141 
Sinusoidal regression
Two columns must be selected (x and y values). A sum of up to eight sinusoids with periods specified 
by the user, but with unknown amplitudes and phases, is fitted to the data. This can be useful for 
modeling periodicities in time series, such as annual growth cycles or climatic cycles, usually in 
combination with spectral analysis. The algorithm is based on a least-squares criterion and singular 
value decomposition. By default, the periods are set to the range of the x values, and harmonics (1/2, 
1/3, 1/4, 1/5, 1/6, 1/7 and 1/8 of the fundamental period). These values can be changed, and need 
not be in harmonic proportion. 
The ͞Fit periods͟ option will sequentially optimize the period of each sinusoid (over the full 
meaningful range from one period to the Nyquist frequency), after subtracting all previously fitted 
sinusoids. This is a simple example of the ͞Matching pursuit͟ algorithm. The algorithm is slow but 
robust and will fairly reliably find the global optimum.  
The chi-squared value is a measure of fitting error - larger values mean poorer fit. The Akaike 
Information Criterion has a penalty for the number of sinusoids (the equation used assumes that the 
periods are estimated from the data). The AIC should be as low as possible to maximize fit but avoid 
overfitting.  
R
2
is the coefficient of determination, or proportion of variance explained by the model. Finally, a p 
value, based on an F test, gives the significance of the fit.  
How to make pdf text searchable - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
search pdf files for text programmatically; how to search text in pdf document
How to make pdf text searchable - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
how to search pdf files for text; text select tool pdf
142 
It is not meaningful to specify periodicities that are smaller than two times the typical spacing of data 
points.  
Each sinusoid is given by y=a*cos(2*pi*(x-x
0
) / T - p), where a is the amplitude, T is the period and p is 
the phase. x
0
is the first (smallest) x value. An overall constant offset (mean) is also given. 
There are also options to enforce a pure sine or cosine series, i.e. with fixed phases. 
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
What should be noted here is that our PDF to text converting library Thus, please make sure you have installed VS 2005 or above versions and .NET Framework
pdf select text; search pdf files for text
VB.NET Image: Robust OCR Recognition SDK for VB.NET, .NET Image
can be Png, Jpeg, Tiff, image-only PDF or Bmp following sample codes demonstrate how to extract text from bmp of image file formats, so you can make all desired
find and replace text in pdf file; find and replace text in pdf
143 
Smoothing spline
Two columns must be selected (X and Y values). The data are fitted to a smoothing spline, which is a 
sequence of third-order polynomials continuous up to the second derivative. A typical application is 
the construction of a smooth curve going through a noisy data set. The algorithm follows de Boor 
(2001). Sharp jumps in your data can give rise to oscillations in the curve, and you can also get large 
excursions in regions with few data points. Multiple data points at the same X value are collapsed to 
a single point by weighted averaging and calculation of a combined standard deviation. 
An optional third columns specifies standard deviations on the data points. These are used for 
weighting the data. If unspecified, they are all set to 10% of the standard deviation of the Y values.  
The smoothing value set by the user is a normalized version of the smoothing factor of de Boor 
(default 1). Larger values give smoother curves. A value of 0 will start a spline segment at every point. 
Clicking "Optimize smoothing" will calculate an "optimal" smoothing by a crossvalidation procedure.  
"View given points" gives a table of the given data points X, Y and stdev(Y), the corresponding Y 
values on the spline curve (ys) and the residuals. The chi-squared test for each point may be used to 
identify outliers. The final column suggests an stdev(Y) value to use if forcing the p value to 0.5.  
An optional fourth input column (if used then the third column must also be filled with stdev values) 
may  contain a different number of values from the previous columns. It contains X values to be used 
for interpolation between the data points. Optional columns 5-7 contain lower and upper limits for X 
values (rectangular distribution) and standard deviation for Y values (normal distribution), to be used 
by bootstrapping (Monte Carlo) simulation providing error bars for the interpolated values. These 
functions are included mainly for computing boundary ages for the geological time scale. 
Reference 
de Boor, Carl. 2001. A practical guide to splines. Springer. 
VB.NET PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in vb.net
API, users will be able to convert a PDF file or a certain page to text and easily save Before you get started, please make sure that you have installed the
search a pdf file for text; pdf text select tool
Online Convert PDF to Text file. Best free online PDF txt
We try to make it as easy as possible to convert your PDF NET solution for Visual C# developers to convert PDF document to editable & searchable text file.
pdf searchable text; convert pdf to word searchable text
144 
LOESS smoothing 
Two columns must be selected (x and y values). The algorithm used is ͞LOWESS͟ ;LOcally WEighted 
Scatterplot Smoothing; Cleveland 1979, 1981), with its recommended default parameters (including 
two robustness iterations). Given a number of points n and a smoothing parameter q specified by the 
user, the program fits the nq points around each given point to a straight line, with a weighting 
function decreasing with distance. The new smoothed point is the value of the fitted linear function 
at the original x position. 
The Bootstrap option will estimate a 95% confidence band for the curve based on 999 random 
replicates. In order to retain the structure of the interpolation, the procedure uses resampling of 
residuals rather than resampling of original data points. 
LOESS or smoothing spline? 
This is almost a matter of taste. Compare the curves above, for the same dataset. The spline often 
gives a more aesthetically pleasing curve because of its continuous derivatives, but can suffer from 
overshooting near sharp bends in the data. 
References 
Cleveland, W.S. 1979. Robust locally weighted fitting and smoothing scatterplots. Journal of the 
American Statistical Association 74:829-836.  
Cleveland, W.S. 1981. A program for smoothing scatterplots by robust locally weighted fitting. The 
American Statistician 35:54. 
VB.NET Create PDF Library SDK to convert PDF from other file
Create writable PDF file from text (.txt) file in VB.NET project. Creating a PDF document is a good way to share your ideas because you can make sure that
pdf make text searchable; pdf find text
OCR Images in Web Image Viewer | Online Tutorials
a document and convert it to a searchable PDF file; page provides detailed information for recognizing text from scanned in Web Document Viewer, make sure that
how to select all text in pdf file; search pdf documents for text
145 
Mixture analysis
Mixture analysis is a maximum-likelihood method for estimating the parameters (mean, standard 
deviation and proportion) of two or more univariate normal distributions, based on a pooled 
univariate sample. The program can also estimate mean and proportion of exponential and Poisson 
distributions. For example, the method can be used to study differences between sexes (two groups), 
or several species, or size classes, when no independent information about group membership is 
available. 
The program expects one column of univariate data, assumed to be taken from a mixture of normally 
distributed populations (or exponential or Poisson). In the example below, sizes of two brachiopod 
samples have been pooled into one sample. The means, standard deviations and proportions of the 
two original samples have been almost perfectly recovered. 
PAST uses the EM algorithm (Dempster et al. 1977), which can get stuck on a local optimum. The 
procedure is therefore automatically run 20 times, each time with new, random starting positions for 
the means. The starting values for standard deviation are set to s/G, where s is the pooled standard 
deviation and G is the number of groups. The starting values for proportions are set to 1/G. The user 
is still recommended to run the program a few times to check for stability of the solution ("better" 
solutions have less negative log likelihood values).  
The Akaike Information Criterion (AIC; Akaike 1974) is calculated with a small-sample correction: 
1
2 ( ( 1)
2ln
2
AICc
 
n k
k k
L
k
where k is the number of parameters, n the number of data points and L the likelihood of the model 
given the data. A minimal value for AIC indicates that you have chosen the number of groups that 
produces the best fit without overfitting. 
VB.NET Image: Start with RasterEdge .NET Imaging SDK in Visual
dll: With this dll, users are capable of recognizing text from scanned documents, images or existing PDF documents and creating searchable PDF-OCR in VB.NET.
pdf search and replace text; select text in pdf reader
146 
It is possible to assign each of the data points to one of the groups with a maximum likelihood 
approach. This can be used as a non-hierarchical clustering method for univariate data. The 
͞Assignments͟ button will open a window where the value of each probability density function is 
given for each data point. The data point can be assigned to the group that shows the largest value. 
Missing data: Supported by deletion. 
References 
Akaike, H. 1974. A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic 
Control  19: 716-723. 
Dempster, A.P., Laird, N.M. & Rubin, D.B. 1977. Maximum likelihood from incomplete data via the 
EM algorithm". Journal of the Royal Statistical Society, Series B 39:1-38. 
147 
Abundance models
This module can be used for plotting taxon abundances in descending rank order on a linear or 
logarithmic (Whittaker plot) scale, or number of species in abundance octave classes (as shown when 
fitting to log-normal distribution). Taxa go in rows. It can also fit the data to one of four different 
standard abundance models:  
Geometric, where the 2nd most abundant species should have a taxon count of k<1 times 
the most abundant, the 3rd most abundant a taxon count of k times the 2nd most abundant 
etc. for a constant k. With n
i
the count of the ith most abundant taxon, we have 
1
1
i
i
nk
n
This will give a straight descending line in the Whittaker plot. Fitting is by simple linear 
regression of the log abundances.  
Log-series, with two parameters alpha and x. The fitting algorithm is from Krebs (1989). The 
number of species with n individuals (this equation does not translate directly to the 
Whittaker plot representation): 
n
x
S
n
n
Broken stick (MacArthur 1957). There are no free parameters to be fitted in this model. With 
S
tot
the total number of species and n
tot
the total number of individuals: 
i
S
j
tot
tot
tot
i
tot
j
S
S
n
n
0
1
Log-normal. The fitting algorithm is from Krebs (1989). The logarithm (base 10) of the fitted 
mean and variance are given. The octaves refer to power-of-2 abundance classes:  
Octave  Abundance 
2-3 
4-7 
8-15 
16-31 
32-63 
64-127 
... 
... 
A significance value based on chi-squared is given for each of these models, but the power of the test 
is not the same for the four models and the significance values should therefore not be compared. It 
148 
is important, as always, to remember that a high p value can not be taken to imply a good fit. A low 
value does however imply a bad fit. Also note that the chi-squared tests in Past do not seem to 
correspond with some other software, possibly because Past use counts rather than the log-
transformed values in the Whittaker plots. 
References 
Krebs, C.J. 1989. Ecological Methodology. Harper & Row, New York. 
MacArthur, R.H. 1957. On the relative abundance of bird species. Proceedings of the National 
Academy of Sciences, USA 43:293-295. 
149 
Species packing (Gaussian)
This module fits Gaussian response models to species abundances along a gradient, for one or more 
species. The fitted parameters are optimum (average), tolerance (standard deviation) and maximum. 
The module requires one first column of environmental measurements in samples (e.g. 
temperature), and one or more additional columns of abundance data (taxa in columns). 
The algorithm is the same as for the Gaussian function in the nonlinear regression module: Initial 
estimation of optimum and tolerance based on the weighted average, followed by a nonlinear 
optimization by the Levenberg-Marquardt method. 
150 
Logarithmic spiral 
Fits a set of points in the plane to a logarithmic spiral. Useful for characterizing e.g. mollusc shells, 
teeth, claws and horns. Requires two columns of coordinates (x and y).  The points must be given in 
sequence, either inwards or outwards. Left-handed and right-handed spirals are both acceptable. 
The fitted spiral in polar coordinates: 
b
ae
r
. The scale a and the exponent b are given, together 
with the estimated center point, marked with a red cross. The whorl expansion rate W (factor 
increase in radius per whorl) is calculated from b as 
b
e
W
2
The center position is estimated by nonlinear optimization and the spiral itself by linearization and 
regression. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested