how to upload only pdf file in asp.net c# : How to select text in pdf reader Library application class asp.net windows web page ajax past3manual21-part455

211 
Gridding (spatial interpolation)
͞Gridding͟ is the operation of spatial interpolation of scattered 2D data points onto a regular grid. 
Three columns with position (x,y) and corresponding data values are required.  
Gridding allows the production of a map showing a continuous spatial estimate of some variate such 
as fossil abundance or thickness of a rock unit, based on scattered data points. The user can specify 
the size of the grid (number of rows and columns). The spatial coverage of the map is generated 
automatically as a square covering the data points. When plotting, this can be reduced to the convex 
hull of the points. 
A least-squares linear surface (trend) is automatically fitted to the data, removed prior to gridding 
and finally added back in. This is primarily useful for the semivariogram modelling and the kriging 
method.  
Cross validation: This option will remove each data point in turn and re-compute the surface based 
on the remaining points ;͞jackknife͟Ϳ. The differences between the original data values and the cross-
validated values indicate the prediction accuracy of the surface model. These differences are 
reported for each point, together with the mean squared error (MSE) over all points. 
Four interpolation algorithms are available:  
Inverse distance weighting 
The value at a grid node is simply the average of the N closest data points, as specified by the user 
(the default is to use all data points). The points are weighted in inverse proportion to distance. This 
algorithm is fast but will not always give good (smooth) results. A typical artefact is ͞bull͛s eyes͟ 
around data points. One advantage is that the interpolated values will never exceed the range of the 
How to select text in pdf reader - 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
convert pdf to word searchable text; search pdf files for text programmatically
How to select text in pdf reader - 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
searching pdf files for text; select text in pdf file
212 
data points. By setting N=1, this algorithm reduces to the nearest-neighbour method, which sets the 
value at a grid node to the value of the nearest data point. 
Thin-plate spline 
Maximally smooth interpolator. Can overshoot in the presence of sharp bends in the surface. This is a 
radial basis method with radial basis function φ = r ln r. 
Multiquadric 
Radial basis function φ = r. Popular for terrain modelling. 
Kriging 
The user is required to specify a model for the semivariogram, by choosing one of four common 
models and corresponding parameters to fit the empirical semivariances (the residual sum of squares 
should be as small as possible). The semivariogram is computed within each of a number of bins. 
Using the histogram option, choose a number of bins so that each bin (except possibly the rightmost 
ones) contains at least 30 distances. 
The nugget parameter is a constant added to the model. It implies a non-zero variance at zero 
distance, and will therefore allow the surface to not pass exactly through the given data points. The 
range controls the extent of the curve along the distance axis. In the equations below, the 
normalized distance value h represents distance/range. The scale controls the extent of the curve 
along the variance axis. 
Spherical: 
 
1
1
2
1
2
3
3
h
scale
nugget
h
h
h
scale
nugget
h
Exponential:  
 
h
e
scale
nugget
h
1
Gaussian: 
 
2
1
h
e
scale
nugget
h
Cubic:   
 
1
1
0.75
3.5
8.75
7
7
5
3
2
h
scale
nugget
h
h
h
h
h
scale
nugget
h
The ͞Optimize all͟ button will select the model and parameters giving the smallest residual sum of 
squares in the semivariogram. This may not be what you want: For example you may wish to use a 
specific model or to have zero nugget in order to ensure exact interpolation. This will require setting 
the values manually. 
The kriging procedure also provides an estimate of standard errors across the map (this depends on 
the semivariogram model being accurate). Kriging in PAST does not provide for anisotropic 
semivariance. 
Warning: Kriging is slow, do not attempt it for more than ca. 1000 data points on a 100x100 grid. 
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
C#: Select All Images from One PDF Page. C# programming sample for extracting all images from a specific PDF page. C#: Select An Image from PDF Page by Position.
pdf editor with search and replace text; select text in pdf
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
VB.NET : Select An Image from PDF Page by Position. Sample for extracting an image from a specific position on PDF in VB.NET program.
select text pdf file; convert pdf to searchable text online
213 
See e.g. Davis (1986) or de Smith et al. (2009) for more information on gridding. 
References 
Davis, J.C. 1986. Statistics and Data Analysis in Geology. John Wiley & Sons. 
de Smith, M.J., M.F. Goodchild & P.A. Longley. 2009. Geospatial Analysis, 3
rd
ed. Matador.  
C# PDF Text Redact Library: select, redact text content from PDF
Free online C# source code to erase text from adobe PDF file in Visual Studio. NET class without adobe reader installed. Provide
how to select text on pdf; find text in pdf image
VB.NET PDF Text Redact Library: select, redact text content from
PDF Image Extract; VB.NET Write: Insert text into PDF; VB.NET Annotate: PDF Markup & Drawing. XDoc.Word for C#; C#; XImage.OCR for C#; XImage.Barcode Reader for C#
how to select text in pdf and copy; converting pdf to searchable text format
214 
Multivariate allometry NOT YET IN PAST 3
This module is used for investigating allometry in a multivariate morphometric data set. It expects a 
multivariate data set with variables (distance measurements) in columns, specimens in rows. 
This method for investigating allometry in a multivariate data set is based on Jolicoeur (1963) with 
extensions by Kowalewski et al. (1997). The data are (automatically) log-transformed and subjected 
to PCA. The first principal component (PC1) is then regarded as a size axis (this is only valid if the 
variation accounted for by PC1 is large, say more than 80%). The allometric coefficient for each 
original variable is estimated by dividing the PC1 loading for that variable by the mean PC1 loading 
over all variables.  
95% confidence intervals for the allometric coefficients are estimated by bootstrapping specimens. 
2000 bootstrap replicates are made.  
Missing data is supported by column average substitution. 
References 
Jolicoeur, P. 1963. The multivariate generalization of the allometry equation. Biometrics 19:497-499. 
Kowalewski, M., E. Dyreson, J.D. Marcot, J.A. Vargas, K.W. Flessa & D.P. Hallmann. 1997. Phenetic 
discrimination of biometric simpletons: paleobiological implications of morphospecies in the lingulide 
brachiopod Glottidia. Paleobiology 23:444-469. 
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Barcoding. XImage.Barcode Reader. XImage.Barcode Generator. Others. XDoc.Tiff. XDoc.Dicom. 1. Select tool. Select text and image on PDF document. 2. Hand tool.
search text in multiple pdf; search pdf files for text
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Barcoding. XImage.Barcode Reader. XImage.Barcode Generator. Others. XDoc.Tiff. XDoc.Dicom. 1. Select tool. Select text and image on PDF document. 2. Hand tool.
pdf searchable text; text searchable pdf
215 
PCA of 2D landmarks (relative warps)
This module is very similar to the standard PCA module, but with some added functionality for 
analyzing 2D landmark configurations.  The expected data are specimens in rows, alternating x and y 
coordinates in columns. Procrustes standardization recommended. 
The relative warps (principal components) are ordered according to importance, and the first and 
second warps are usually the most informative. Note that this module does a straightforward PCA of 
the landmarks, meaning that the affine component is included in the analysis. 
The relative warps are visualized with vectors or thin-plate spline transformation grids. When you 
increase or decrease the score factor away from zero, the original landmark configuration and grid 
will be progressively deformed according to the selected relative warp. 
VB.NET PDF - View PDF with WPF PDF Viewer for VB.NET
Barcoding. XImage.Barcode Reader. XImage.Barcode Generator. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V
pdf text search; find and replace text in pdf
C# WPF PDF Viewer SDK to view PDF document in C#.NET
Barcoding. XImage.Barcode Reader. XImage.Barcode Generator. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V
how to make a pdf document text searchable; how to select all text in pdf
216 
Thin-plate splines for 2D landmarks
This module shows a shape deformation from one landmark configuration to another. The expected 
data are specimens in rows, alternating x and y coordinates in columns. Procrustes standardization 
recommended. 
Any shape selected in the ͞From shape͟ menu, is taken as a reference, with an associated square 
grid. The warps from this to all other specimens can be viewed. You can also choose the mean shape 
as the reference.  
The 'Expansion factors' option will display the area expansion (or contraction) factor around each 
landmark in yellow numbers, indicating the degree of local growth. This is computed using the 
Jacobian of the warp. Also, the expansions are colour-coded for all grid elements, with green for 
expansion and purple for contraction.  
At each landmark, the principal strains can also be shown, with the major strain in black and minor 
strain in brown. These vectors indicate directional stretching.  
A description of thin-plate spline transformation grids is given by Dryden & Mardia (1998). 
Reference 
Dryden, I.L. & K.V. Mardia 1998. Statistical Shape Analysis. Wiley.
C# Image: Select Document or Image Source to View in Web Viewer
Supported document formats: TIFF, PDF, Office Word, Excel, PowerPoint, Dicom; Supported Viewer Library enables Visual C# programmers easily to select and load
text searchable pdf file; pdf text search tool
C# WPF PDF Viewer SDK to annotate PDF document in C#.NET
Click to select drawing annotation with default properties. Other Tab. Item. Name. Description. 17. Text box. Click to add a text box to specific location on PDF
pdf text select tool; find text in pdf files
217 
Size from landmarks (2D or 3D) NOT YET IN PAST 3
Digitized x/y or x/y/z landmark coordinates. Specimens in rows, coordinates with alternating x and y 
(and z for 3D) values in columns. Must not be Procrustes fitted or normalized for size!  
Calculates the centroid size for each specimen (Euclidean norm of the distances from all landmarks to 
the centroid).  
The values in the 'Normalized' column are centroid sizes divided by the square root of the number of 
landmarks - this might be useful for comparing specimens with different numbers of landmarks.  
Normalize size  
The 'Normalize size' option in the Transform menu allows you to remove size by dividing all 
coordinate values by the centroid size for each specimen. For 2D data you may instead use 
Procrustes coordinates, which are also normalized with respect to size.  
See Dryden & Mardia (1998), p. 23-26. 
Reference 
Dryden, I.L. & K.V. Mardia 1998. Statistical Shape Analysis. Wiley. 
218 
Distance from landmarks (2D or 3D) NOT YET IN PAST 3
Digitized x/y or x/y/z landmark coordinates. Specimens in rows, coordinates with alternating x and y 
(and z for 3D) values in columns. May or may not be Procrustes fitted or normalized for size. 
Calculates the Euclidean distances between two fixed landmarks for one or many specimens. You 
must choose two landmarks - these are named according to the name of the first column for the 
landmark (x value). 
All distances from landmarks (EDMA) NOT YET IN PAST 3 
Digitized x/y or x/y/z landmark coordinates. Specimens in rows, coordinates with alternating x and y 
(and z for 3D) values in columns. May or may not be Procrustes fitted or normalized for size. 
This function will replace the landmark data in the data matrix with a data set consisting of distances 
between all pairs of landmarks, with one specimen per row. The number of pairs is N(N-1)/2 for N 
landmarks. This transformation will allow multivariate analysis of distance data, which are not 
sensitive to rotation or translation of the original specimens, so a Procrustes fitting is not mandatory 
before such analysis. Using distance data also allows log-transformation, and analysis of fit to the 
allometric equation for pairs of distances.  
Missing data is supported by column average substitution. 
Landmark linking NOT YET IN PAST 3 
This function in the Geomet menu allows the selection of any pairs of landmarks to be linked with 
lines in the morphometric plots (thin-plate splines, partial and relative warps, etc.), to improve 
readability. The landmarks must be present in the main spreadsheet before links can be defined.  
Pairs of landmarks are selected or deselected by clicking in the symmetric matrix. The set of links can 
also be saved in a text file. Note that there is little error checking in this module. 
219 
Elliptic Fourier shape analysis 
Requires digitized x/y coordinates around outlines. Specimens in rows, coordinates of alternating x 
and y values in columns. Elliptic Fourier shape analysis is in several respects superior to simple 
Fourier shape analysis. One advantage is that the algorithm can handle complicated shapes which 
may not be expressible as a unique function in polar co-ordinates. Elliptic Fourier shapes is now a 
standard method of outline analysis. The algorithm used in PAST is described by Ferson et al. (1985). 
EFA coefficients 
Cosine and sine components of x and y increments along the outline for the first 30 harmonics are 
given, but only the first N/2 harmonics should be used, where N is the number of digitized points. 
Size and positional translation are normalized away, and do not enter in the coefficients. The size 
(before normalization) is given in the first column. The optional standardization for rotation or 
starting point, following Ferson et al., sometimes flips shapes around . This should be checked with 
the ͚Shape view͛ ;see belowͿ – it may be necessary to remove such specimens. 
The coefficients can be copied to the main spreadsheet for further analysis such as discriminant 
analysis. 
The 'Shape view' window allows graphical viewing of the elliptic Fourier shape approximation(s). 
EFA PCA 
Principal Components Analysis of the EFA coefficients of the given outlines, with visualization of the 
principal components as EFA deformations. For more details on PCA in Past, see the description of 
PCA. 
Reference 
Ferson, S.F., F.J. Rohlf & R.K. Koehn. 1985. Measuring shape variation of two-dimensional outlines. 
Systematic Zoology 34:59-68. 
220 
Hangle Fourier shape analysis
Requires digitized x/y coordinates around outlines. Specimens in rows, coordinates of alternating x 
and y values in columns. 
The ͞Hangle͟ method for analysing closed outlines, proposed by Haines & Crampton (2000) is a 
competitor to Elliptic Fourier Analysis. Hangle has certain advantages over EFA, the most important 
being that fewer coefficients are needed to capture the outline to a given precision. This is of 
importance for statistical testing (e.g. MANOVA) and discriminant analysis. The implementation in 
Past is based on the Hangle/Hmatch/Htree/Hshape package of Haines & Crampton (thanks to the 
authors for providing the source code). 
The output consists of 46 Fourier coefficients, which are the cos and sin coefficients of the first 24 
harmonics (modes), starting on harmonic number 2. Copy these numbers back to a Past spreadsheet 
for further multivariate shape analysis. 
Starting point normalization 
Usually leave at ͚Match all͛, either with the ͚Hmatch͛ or ;perhaps preferablyͿ the ͚Htree͛ method to 
align all the outlines. Alternatively, select 2.-4. harmonic, which will phase shift each outline 
according to the selected mode (see Haines & Crampton 2000). 
Smoothing 
Increasing the smoothing parameter can reduce high-frequency noise, at the cost of dampening 
potentially informative high-frequency shape information. 
Shape view 
Use this function to inspect the shapes reconstructed from the Fourier coefficients. Check that the 
matching routine has not rotated any shape incorrectly. Also, use this function to select the minimum 
number of modes necessary for capturing the shape. In the example above, the number of modes 
has been set to 14, which captures 99.88% of the total integrated power (amplitude squared) of the 
selected shape. The number of modes is shown by the red line in the power spectrum – make sure 
that the main features of the spectrum are to the left of this line for all the shapes. 
Note:  PCA visualization and regression (as for EFA) has not yet been implemented for Hangle. 
Reference 
Haines, A.J. & J.S. Crampton. 2000. Improvements to the method of Fourier shape analysis as applied 
in morphometric studies. Palaeontology 43:765-783 
Documents you may be interested
Documents you may be interested