itextsharp pdf to image converter c# : Create a pdf form from excel Library SDK component .net wpf html mvc 1_CHAOS2012_Proceedings_Papers_M-P13-part327

Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
in the distributions. Our statistical analysis is based on the algorithm described 
in [56]. We construct the 
[ ]
PDF ∆Ζ
which is associated to the first difference 
n 1
n
Z
+
∆Ζ
Ζ
=
of the experimental sunspot time series, while the 
∆Ζ range is 
subdivided into little ``cells'' (data binning process) of width
δz
, centered at 
i
z
so that one can assess the frequency of 
∆z
-values that fall within each cell/bin. 
The selection of the cell-size  
δz
is a crucial step of the algorithmic process 
and its equivalent to solving the binning problem: a proper initialization of the 
bins/cells can speed up the statistical analysis of the data set and lead to a 
convergence  of  the  algorithmic  process  towards  the  exact  solution.  The 
resultant histogram is being properly normalized and the estimated q-value 
corresponds to the best linear fitting to the graph 
ln
q
i
(p(z ))
vs 
2
i
z
. Our 
algorithm estimates for each 
0,01
q
δ =
step the linear adjustment on the graph 
under scrutiny (in this case the 
ln
q
i
(p(z ))
vs 
2
i
z
graph) by evaluating the 
associated correlation coefficient (CC), while the best linear fit is considered to 
be  the  one  maximizing  the  correlation  coefficient.  The  obtained 
stat
q
corresponding to the best linear adjustment is then being used to compute the 
following equation: 
2
( , )
z
q
q
q
G
z
e
C
β
β
β
=
(130) 
where 
3
1
(
)/
1 (
)
2( 1)
1
q
q
C
q
q
q
π
=
⋅Γ
− ⋅Γ
1
3
<q<
for different β-
values. 
Moreover, 
we 
select 
the 
β-value 
minimizing 
the
2
[
( , )
( )]
sstat
q
i
i
i
G
z
p z
β
, as proposed again in [56]. 
In the following we present the estimation of Tsallis statistics 
stat
q
for various 
cases of space plasma system. Especially, we study the 
q−
statistics for the 
following space plasma complex systems: I Magnetospheric system, II Solar 
Wind (magnetic cloud), III Solar activity, IV Cosmic stars, IIV Cosmic Rays. 
4.2 Cardiac Dynamics 
For the study of the q-statistics we used measurements from the cardiac and 
especially the heart rate variability timeseries which includes a multivariate 
data set recorded from a patient in the sleep laboratory of the Beth Israel 
Hospital in Boston, Massachusetts. The heart rate was determined by measuring 
the time between the QRS complexes in the electrocardiogram, taking the 
Create a pdf form from excel - C# PDF Field Edit Library: insert, delete, update pdf form field in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
Online C# Tutorial to Insert, Delete and Update Fields in PDF Document
add email button to pdf form; add fields to pdf
Create a pdf form from excel - VB.NET PDF Field Edit library: insert, delete, update pdf form field in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
How to Insert, Delete and Update Fields in PDF Document with VB.NET Demo Code
pdf form creator; create a form in pdf
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
inverse, and then converting this to an evenly sampled record by interpolation. 
They were converted from 250 Hz to 2 Hz data by averaging over a 0.08 
second window at the times of the heart rate samples. 
Figure 1a presents the experimental time series, while Fig.1b presents the q-
Gaussian functions 
q
G
, corresponding to the time series under scrunity. The q-
Gaussian function presents the best fitting of the experimental distribution 
function 
(
)
P z
estimated for the value 
1.26 0.1
stat
q =
±
for the stationary 
heart variability time series. The q-value was estimated by the linear correlation 
fitting  between 
(
)
ln
q
i
P z
and 
( )
2
i
z
 shown  in  fig.  1c,  were 
(
)
P z
corresponds  to  the  experimental  distribution  functions,  according  to  the 
description in section 4.1. The fact that the heart’s variability observations obey 
to non-extensive Tsallis with a 
q−
values higher than the Gaussian case 
(
q =1
 permit to  conclude for  the  heart’s  variability dynamics  case  the 
existence of q-statistics . 
Figure 1: (a) Time series of heart rate variability (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
Guassian  function  that  fits  P(z
i
 for  the  heart  rate  variability  (c)  Linear 
Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.26 ± 0.10 for the heart rate 
variability. 
4.3 Brain Epilepsy Dynamics 
In this section we present the q-statistics obtained from real EEG timeseries 
from epileptic patients during seizure attack. Each EEG timeseries consisting of 
3.750 points. The width of the timeseries is ranging from -1,000 Volt to 1,000 
Volt. 
In Figure 2a the experimental time series during the epilepsy is presented. The 
q-value was found to be 
1.64 0.14
stat
q =
±
. The results of the q-statistics 
analysis are shown in Figure 2b and Figure 2c. 
VB.NET Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF
C#: Create PDF from PowerPoint; C#: Create PDF from Tiff; C#: Convert PDF to Word; C#: Convert PDF to C# Protect: Add Password to PDF; C# Form: extract value
acrobat create pdf form; add text fields to pdf
C# Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF in C#
Create PDF from Excel. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Create PDF from Excel. Create searchable and scanned PDF files from Excel.
convert word to editable pdf form; adding image to pdf form
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
Figure 2: (a) Time series of seizure state (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian 
function that fits P(z
i
) for the seizure state (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.63 ± 0.14 for the seizure state. 
4.4 Eartquakes Dynamics 
In this sub-section we present the q-statistics of the experimental data from 
earthquakes in the region of whole Greece with magnitude greater from 4 and 
time period 1964-2004. The data set was found  from the National Observatory 
of Athens (NOA). 
In  Figure  3a  the  time  series  of  Interevent Times is  presented,  while  the 
corresponding  q-value  is  shown  in  Figure  3b  and  was  found  to  be 
2.28 0.12
stat
q =
±
. In Figure 3d we present the experimental time series of 
Magnitude data. The q-statistics for this case are presented in Figure 3e. The 
corresponding q-value was found to  be 
1.77 0.09
stat
q =
±
 The  results 
reveal clearly non-Gaussian statistics for the earthquake Interevent Times and 
Magnitude data. The results showed the existence of q-statistics and the non-
Gaussianity of the data sets. 
4.5 Atmospheric Dynamics 
In this sub-section we study the q-statistics for the air temperature and rain fall 
experimental data sets from the weather station 20046 Polar GMO in E.T. 
Krenkelja  for  the  period  1/1/1960  –  31/12/1960.  In  Figure  4(a,d)  the 
experimental time series from temperature and rainfall correspondingly are 
presented and in the Figure 4(b,c,e,f) the results of the q-statistics analysis are 
shown. The estimated q-values were found to be  for the temperature data set 
and for the rainfall data set. In both cases we observed clearly non Gaussian 
statistics. 
VB.NET PDF Form Data Read library: extract form data from PDF in
RasterEdge .NET PDF SDK is such one provide various of form field edit functions. Demo Code to Retrieve All Form Fields from a PDF File in VB.NET.
adding text to a pdf form; adding a text field to a pdf
C# PDF Form Data Read Library: extract form data from PDF in C#.
Support to get form data from specified PDF form position. Special customization for export PDF form data to Excel spreadsheet in C#.NET.
create a fillable pdf form from a pdf; change font in pdf form
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
Figure 3: (a) Time series of Interevent Times (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian 
function that fits P(z
i
) for the Interevent Times (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.28 ± 0.12 for the Interevent Times (d) Time series 
of Magnitude (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  function that fits P(z
i
) for the 
Magnitude (f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.77 ± 
0.09 for the Magnitude. 
Figure 4: (a) Time series of Temperature (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian 
function that fits P(z
i
) for the Temperature (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.89 ± 0.08 for the Temperature (d) Time series of 
Rainfall (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  function that fits P(z
i
) for the Rainfall 
(f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.21 ± 0.06 for the 
Rainfall. 
VB.NET Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to
C#: Create PDF from PowerPoint; C#: Create PDF from Tiff; C#: Convert PDF to Word; C#: Convert PDF to C# Protect: Add Password to PDF; C# Form: extract value
add fields to pdf form; create a pdf form online
VB.NET Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in
C#: Create PDF from PowerPoint; C#: Create PDF from Tiff; C#: Convert PDF to Word; C#: Convert PDF to C# Protect: Add Password to PDF; C# Form: extract value
change font size in fillable pdf form; pdf form maker
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
4.6 Magnetospheric Magneto Hydro Dynamics (MHD) Dynamics 
The  estimation  of 
,
x
z
V B
Tsallis statistics  during the substorm  period is 
presented  in  fig.5(a-f).  Fig.  2(a,d)  shows  the  experimental  time  series 
corresponding  to  spacecraft  observations  of  bulk  plasma  flows 
x
V
and 
magnetic field 
z
B
component. Fig. 2(b,e) presents the estimated q-values for 
the 
x
V
plasma velocity time series and for the magnetic field 
z
B
component 
time series. The q-values of the  signals under scrutiny  were  found to  be 
1.98 0.06
stat
q =
±
for  the 
x
V
plasma  velocity  time  series  and 
2.05 0.04
stat
q =
±
for the magnetic field 
z
B
component. The fact that the 
magnetic field and plasma flow observations obey to non-extensive Tsallis with 
q−
values much higher than the Gaussian case (
q =1
) permit to conclude for 
magnetospheric plasma  the  existence  of  non-equilibrium  MHD anomalous 
diffusion process. 
Figure 5: (a) Time series of Bz storm period (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  
function that fits P(z
i
) for the Bz storm period (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.05 ± 0.04 for the Bz storm period (d) Time series 
of Vx storm period (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian function that fits P(z
i
) for the 
Vx storm period (f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.98 
± 0.06 for the Vx storm period. 
VB.NET PDF Convert to Tiff SDK: Convert PDF to tiff images in vb.
Qualified Tiff files are exported with high resolution in VB.NET. Create multipage Tiff image files from PDF in VB.NET project. Support
change font size in pdf form field; pdf form change font size
C# Create PDF from Tiff Library to convert tif images to PDF in C#
Create PDF from Tiff. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Create PDF from Tiff. Create PDF from Tiff in both .NET WinForms and ASP.NET application.
add text field to pdf; change font in pdf form field
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
4.7 Magnetospheric Fractal Accelerator of Charged Particles 
Already Tsallis theory has been used for the study of magnetospheric energetic 
particles  non-Gaussian by Voros [61] and Leubner [62]. In the following we 
study the q-statistics of magnetospheric energetic particle during a strong sub-
storm period.  We used the data set from the GEOTAIL/EPIC experiment 
during the period from 12:00 UT to 21:00 UT of 8/2/1997 and from 12:00 UT 
of 9/2/1997 to 12:00 UT of 10/2/1997. The Tsallis statistics estimated for the 
magnetospheric  electric  field  and  the  magnetospheric  particles 
(
)
e ,
p
+
during the storm period is shown in  Fig. 6(a-i). Fig. 6(a,d,g) present the 
spacecraft observations of the magnetospheric electric field 
y
 component and 
the magnetospheric electrons 
(
)
e
and protons 
(
)
p
+
. The corresponding 
Tsallis  q-statistics  was  found  to  correspond  to  the  q-values: 
2.49 0.07
stat
q =
±
for  the 
y
 electric field component, 
2.15 0.07
stat
q =
±
for the energetic electrons and 
2.49 0.05
stat
q
=
±
for 
the energetic protons. These values reveal clearly non-Gaussian dynamics for 
the mechanism of electric field development and electrons-protons acceleration 
during the magnetospheric storm period. 
Figure 6: (a) Time series of Ey storm period (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian 
function that fits P(z
i
) for the Ey storm period (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.49 ± 0.07 for the Ey storm period (d) Time series 
of electrons storm period (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  function that fits P(z
i
for the electrons storm period  (f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.15 ± 0.07 for the electrons storm period time series (g) Time series 
of protons storm period (h) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  function that fits P(z
i
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
C#.NET PDF SDK- Create PDF from PowerPoint in C#. How to Use C#.NET PDF Control to Create PDF from Microsoft PowerPoint Presentation in .NET Project.
add date to pdf form; add fillable fields to pdf
C# Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in C#.
Create PDF from Word. |. Home ›› XDoc in C#. C# Demo Code to Create PDF Document from Word in C# Program with .NET XDoc.PDF Component.
change font pdf fillable form; create a pdf form online
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
for the protons storm period (i) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.49 ± 0.05 for the protons storm period. 
4.8 Solar Wind Magnetic Cloud 
From the spacecraft ACE, magnetic field experiment (MAG) we take raw data 
and focus on the Bz magnetic field component with a sampling rate 3 sec. Tha 
data correspond to sub-storm period with time zone from 07:27 UT, 20/11/2001 
until 03:00 UT, 21/11/2003. 
Magnetic clouds are a possible manifestation of a Coronal Mass Ejection 
(CME) and they represent on third of ejectra observed by satellites. Magnetic 
cloud behave like a magnetosphere moving through the solar wind. Carbone et 
al. [58], de Wit [63] estimated non-Gaussian turbulence profile of solar wind. 
Bourlaga and Vinas [55] estimated the q-statistics of solar wind at the q-value 
1.75 0.06
stat
q =
±
. Fig. 7 presents the q-statistics estimated in the magnetic 
cloud solar plasma for the z-component 
Z
B
of the magnetic field. The 
Z
B
time series is shown in Fig. 7a. The q-statistics for 
Z
B
component is shown at 
Fig. 7(b,c), while the q-value was found to be  
2.02 0.04
stat
q
=
±
. This value 
is higher than the value 
1.75
stat
q =
estimated from Bourlaga and Vinas [55] 
at 40 AU. 
Figure 7: (a) Time series of Bz cloud (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Gaussian  function 
that fits P(z
i
) for the Bz cloud (c) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.02 ± 0.04 for the Bz cloud. 
4.9 Solar Activity: Sun Spot-Flares Dynamics 
In this sub-section we present the q-statistics of the sunspot and solar flares 
complex  systems  by  using  data  of  Wolf  number  and  daily  Flare  Index. 
Especially,  we  use the Wolf number,  known  as  the international sunspot 
number measures the number of sunspots and group of sunspots on the surface 
of the sun computed by the formula: (10)R=k*(10g+s) where: s is the number 
of individual spots, g is the number of sunspot groups and k is a factor that 
varies with location known as the observatory factor. We analyse a period of 
184 years. Moreover we analyse the daily Flare Index of the solar activity that 
was  determined  using  the  final  grouped  solar  flares  obtained  by  NGDC 
(National Geophysical Data Center). It is calculated for each flare using the 
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
formula: 
( * )
Q
i t
=
, where "i" is the importance coefficient of the flare and 
“t” is the duration of the flare in minutes. To obtain final daily values, the daily 
sums of  the  index  for  the  total  surface  are  divided by  the  total  time of 
observation  of  that  day.  The  data  covers  time  period  from  1/1/1996  to 
31/12/2007.  
Figure 8: (a) Time series of Sunspot Index concerning the period of 184 years 
(b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian function that fits P(z
i
) for the Sunspot Index (c) 
Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.53 ± 0.04 for the 
Sunspot Index (d) Time series of Solar Flares concerning the period of 184 
years (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian function that fits P(z
i
) for the Solar Flares 
(f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.90 ± 0.05 for the 
Solar Flares. 
Although  solar  flares  dynamics  is  coupled  to  the  sunspot  dynamics. 
Karakatsanis and Pavlos [64] and Karakatsanis et al. [64] have shown that the 
dynamics of solar flares can be discriminated from the sunspot dynamics. Fig. 8 
presents the estimation of q-statistics of sunspot index shown in fig. 8(b,c) and 
the q-statistics of solar flares signal shown in fig. 8(e,g). The q-values for the 
sunspot  index  and  the  solar  flares  time  series  were  found  to  be 
1.53 0.04
stat
q =
±
and 
1.90 0.05
stat
q
=
±
correspondingly.  We  clearly 
observe non-Gaussian statistics for both cases but the non-Gaussianity of solar 
flares was found much stronger than the sunspot index.   
4.10  Solar Flares Fractal Accelerator 
At solar flare regions the dissipated magnetic energy creates strong electric 
fields according to the theoretical concepts. The bursty character of the electric 
field creates burst of solar energetic particles through a mechanism of solar 
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
flare  fractal  acceleration.  According  to  theoretical  concept  presented  in 
previous section the fractal acceleration of energetic particles can be concluded 
by the Tsallis q-extenstion of statistics for non-equilibrium complex states. In 
the following we present significants verification of this theoretical prediction 
of Tsallis theory by study the q-statistics of energetic particle acceleration.  
Finally  we analyze energetic particles from  spacecraft ACE – experiment 
EPAM and time zone 1997 day 226 to 2006 day 178 and protons (0.5 – 4) MeV 
with period 20/6/1986 – 31/5/2006, spacecraft GOES, hourly averaged data. 
Figure 9 presents the estimation of the solar protons - electrons q-statistics. The 
q-values for solar energetic protons and electrons time series were found to be 
2.31 0.13
stat
q =
±
and
2.13 0.06
stat
q
=
±
correspondingly. Also in this 
case we clearly observe non-Gaussian statistics for both cases. 
Figure 9: (a) Time series of Solar proton (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian 
function that fits P(z
i
) for the Solar proton data (c) Linear Correlation between 
ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.31 ± 0.13 for the Solar proton (d) Time series of 
Solar electrons (e) PDF P(z
i
) vs. z
i
q Guassian function that fits P(z
i
) for the 
Solar electrons (f) Linear Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 2.13 
± 0.06 for the Solar electrons. 
4.11 Cosmic Stars 
In the following we study the q-statistics for cosmic star brightness. For this we 
used a set of measurements of the light curve (time variation of the intensity) of 
the variable white dwarf star PG1159-035 during March 1989. It was recorded 
by the Whole Earth Telescope (a coordinated group of telescopes distributed 
around the earth that permits the continuous observation of an astronomical 
object) and submitted by James Dixson and Don Winget of the Department of 
Astronomy  and the McDonald Observatory of the University of Texas  at 
Austin. The telescope is described in an article in The Astrophysical Journal 
(361), p.  309-317  (1990), and  the  measurements  on PG1159-035  will  be 
described in an article scheduled for the September 1 issue of the Astrophysical 
Proceedings, 5th Chaotic Modeling and Simulation International 
Conference, 12 – 15 June 2012, Athens Greece 
Journal.  The observations  were  made  of  PG1159-035  and  a  non-variable 
comparison star. A polynomial was fit to the light curve of the comparison star, 
and then this polynomial was used to normalize the PG1159-035 signal to 
remove  changes due to varying extinction  (light absorption) and  differing 
telescope properties.  
Figure 10 shows the estimation of q-statistics for the cosmic stars PG-1159-
035. The q-values for the star PG-1159-035  time series was  found to  be 
1.64 0.03
stat
q =
±
. We clearly observe non-Gaussian statistics.  
Figure 10: (a) Time series of cosmic star PG-1159-035 (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
Guassian function that fits P(z
i
) for the cosmic star PG-1159-035 (c) Linear 
Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.64 ± 0.03 for the cosmic star 
PG-1159-035. 
4.12 Cosmic Rays 
In this sub-section we study the q-statistics for the cosmic ray (carbon) data set. 
For this we used the data from the Cosmic Ray Isotope Spectrometer (CRIS) on 
the  Advanced  Composition  Explorer  (ACE)  spacecraft and  especially  the 
carbon element (56-74 Mev) in hourly time period and time zone duration from 
2000 – 2011.The cosmic rays data set is presented in Fig.11a, while the q-
statistics is presented in Fig.11[b,c]. The estimated  
stat
q
value was found to he 
1.44 0.05
stat
q =
±
. This resulted reveals clearly non-Gaussian statistics for 
the cosmic rays data. 
Figure 11: (a) Time series of cosmic ray  Carbon (b) PDF P(z
i
) vs. z
i
Guassian  function  that  fits  P(z
i
 for  the  cosmic  ray  Carbon  (c)  Linear 
Correlation between ln
q
P(z
i
) and (z
i
)
2
where q = 1.44 ± 0.05 for the cosmic ray 
Carbon. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested