本文章内容只作为个人学习总结使用。目录说明：基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 2、恢复幅度轴，创建频率轴：说明： 本文章主要进行MATLAB中fft函数基本使用方法的讨论，关于fft的概念以及为什么要进行fft等信号处理方面的内容不做叙述。基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 在这一步我们首先需要构建一个正弦函数f=sin（2*pi*f*t）不难看出本例中的正弦函数的频率为1，其中fs是我们的采样频率，当采样频率为100的时候我们的采样周期1/fs为0.01s也就是每隔0.01s取一个点。clear;
本文章内容只作为个人学习总结使用。目录说明：基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 2、恢复幅度轴，创建频率轴：说明： 本文章主要进行MATLAB中fft函数基本使用方法的讨论，关于fft的概念以及为什么要进行fft等信号处理方面的内容不做叙述。基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 在这一步我们首先需要构建一个正弦函数f=sin（2*pi*f*t）不难看出本例中的正弦函数的频率为1，其中fs是我们的采样频率，当采样频率为100的时候我们的采样周期1/fs为0.01s也就是每隔0.01s取一个点。clear;
一.什么是透视变换透视变换就是透视变换（PerspectiveTransformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。简单的来说就是把一张斜着看的二维图形变为俯瞰的二维图像，透视变换再计算机视觉中相当常用，因为计算机采集的图形并非规整的图像，比如再使用自动倒车，赛道识别等方面都需要使用透视变换来改变计算机所采集的的信息，比如：二.代码演示： 目标是把这张图片：变为： 首先是打开图片frame=imread("test3.jpg",1);frame1=
1正激变换器(ForwardConverter)拓扑结构正激变换器拓扑结构，如图所示：拓扑结构分析：输入电压Vi输出电压Vo开关组件S变压器T原边线圈圈数Np副边线圈圈数Ns整流理想二极管D1，D2滤波电容C2正激变换器(ForwardConverter)原理正激变换器(ForwardConverter)拓扑结构，如图所示：S导通(开关管导通)时：电流由输入电压端流经变压器原边线圈与开关形成电流回路，此时变压器原边线圈两端压降为Vi变压器原边线圈因电流流过而产生磁力线，其透过铁芯传到副边线圈，副边线圈产生感应电势副边线圈两端感应电压Vi/n，使得理想整流二极管D1导通，电流形成回路，通过D1、
1正激变换器(ForwardConverter)拓扑结构正激变换器拓扑结构，如图所示：拓扑结构分析：输入电压Vi输出电压Vo开关组件S变压器T原边线圈圈数Np副边线圈圈数Ns整流理想二极管D1，D2滤波电容C2正激变换器(ForwardConverter)原理正激变换器(ForwardConverter)拓扑结构，如图所示：S导通(开关管导通)时：电流由输入电压端流经变压器原边线圈与开关形成电流回路，此时变压器原边线圈两端压降为Vi变压器原边线圈因电流流过而产生磁力线，其透过铁芯传到副边线圈，副边线圈产生感应电势副边线圈两端感应电压Vi/n，使得理想整流二极管D1导通，电流形成回路，通过D1、
PS：查了多方资料，都没有提到用JavaScript来实现频域水印的教程，故经过笔者的实践，遂写一篇教程来简单介绍。通过了解频域水印的相关知识，我理解了频域水印就是先将图片进行傅里叶变换，得到频域图，然后将水印文字加到频域图中，在将频域图转换回去得到加了频域水印的图片。数学原理可以参考如下回答：阿里巴巴公司根据截图查到泄露信息的具体员工的技术是什么？因此在自己实现频域水印时，我也是按照这样的方式来逐步实现：1.傅里叶变换我基于opencv.js（opencv.js是opencv编译到js的版本）在前端使用js来实现傅里叶变换：关于opencv的离散傅立叶变换各个步骤解释可以在下面的官方文档中找
硕士期间一直在研究DAB变换器的优化控制，重点是研究DAB变换器的移相控制，移相控制无非也就是单移相、双重移相及三重移相，期间也出了一些成果，写了几篇论文，其中包括一篇EI，说起来也惭愧，蹭着近些年储能的热度，舔了篇EI。刚开始研究双重移相，知网上的文章基本上都读完了，然后就发现基本上好一点的期刊上的文章都有一些新意，然后就琢磨着找一个别人还没有找到的新意，这很难，但是功夫不负有心人，有一天晚上在实习单位加班，还真找到了，那个时候真的是激动啊！后面就花了几天理论分析、仿真，最后得出结论，方法可行，然后就开始实验验证，最后大概一个多月，终于把文章投出去了，最后也如愿录用、出版了。双重移相基本上算
一、定义Hough变换是一种用于在图像中检测直线、圆等形状的技术。Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间中，形成一个参数空间图像，然后在参数空间中寻找明显的峰值，这些峰值对应于图像空间中的直线或圆。在Hough变换中，直线的参数表示为两个变量：斜率和截距。对于圆，参数表示为圆心和半径。对于每个图像点，可以在参数空间中构建一个曲线或圆弧。这些曲线或圆弧在参数空间中相交的点表示在图像中可能存在的直线或圆。Hough变换的优点是可以检测到在图像中存在的多条直线或多个圆。它对于噪声和图像中的部分遮挡也有一定的鲁棒性。缺点是需要大量的计算，并且对于复杂形状的检测效果不佳。二、使用Hou
一、为什么选择四元数描述两个坐标系之间的变换关系主要有几个方法1、欧拉角法(存在奇异性和万向锁而且三个轴旋转的顺序不好定)2、方向余弦矩阵法(翻译为Directionalcosinematrix，简称DCM，也称为旋转矩阵，看了很多博客写的是C11-C33的那个矩阵，没明白为什么也称之为一个方法，有知道的指导一下，这里就不深入去看了)3、四元数法(不容易理解，多一个维度)动态欧拉角指的是旋转的过程当中，坐标轴跟着变化，静态的则是旋转的时候坐标轴不变。我个人理解为，当世界坐标系为参考系的情况下，物体三维旋转，是静态欧拉角，自身为参考系的情况下，是动态欧拉角，这种情况下旋转某个轴，另外的轴会改变方
目录3.1改变色彩空间目标改变色彩空间对象跟踪如何找到HSV值来追踪？练习3.2图像的几何变换目标变换缩放平移旋转仿射变换透视变换其他资源3.3图像阈值处理目标简单的阈值处理自适应阈值处理Otsu的二值化Otsu的二值化是如何工作的？其他资源练习翻译及二次校对：cvtutorials.com编辑者：廿瓶鲸（和鲸社区Siby团队成员）3.1改变色彩空间目标在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换为另一个色彩空间，如BGR↔灰色，BGR↔HSV，等等。此外，我们将创建一个应用程序，提取视频中的彩色物体。你将学习以下函数：cv.cvtColor()，cv.inRange()，等等。改变色彩空
