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【高等数学】矩阵的初等变换和行列式的初等变换

矩阵的初等变换和行列式的初等变换在线性代数当中,初等变换可谓算得上最重要的一种运算了,然而矩阵的初等变换和行列式的初等变换却常常容易混淆,本文的目的是把这几个概念厘清:矩阵、行列式、初等变换、初等矩阵、矩阵的初等变换、行列式的初等变换。一、矩阵和行列式矩阵是一张数表,通常用中括号包起来:A3×4=[100102020033]\mathbfA_{3\times4}=\begin{bmatrix}1&0&0&1\\0&2&0&2\\0&0&3&3\end{bmatrix}A3×4​=⎣⎡​100​020​003​123​⎦⎤​上面是一个3行4列的矩阵。行列式是一个数,通过对方阵进行运算得到的数:d

二维坐标基本变换(平移、旋转、缩放、镜像、阵列)

诸如图像、模型等的基本变换,实际上都是点坐标的变换,通过矩阵,可以非常方便的达到这个目的。在下文仅介绍二维坐标变换原理。首先,定义点类如下://定义点类,亦可表示向量classvec2{public: floatv[2];//v[0]为横坐标,v[1]为纵坐标 vec2(){} ~vec2(){} //构造函数,例vec2p(0,0);表示构造p点坐标为(0,0) vec2(constfloat&x,constfloat&y){v[0]=x;v[1]=y;} //重载[],如vec2p;p[0]即表示x坐标值,p[1]表示y坐标值 float&operator[](inti){returnv[

对二维离散图像进行哈达玛变换

目录一、沃尔什变换简介二、哈达玛变换简介三、哈达玛变换的原理及公式(1

FPGA:实现快速傅里叶变换(FFT)算法

前言第一次使用FPGA实现一个算法,搓手手,于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程,看了好几个视频和好些篇博客,于是我迷失在数学公式推导中,在一位前辈的建议下,我开始转换我的思维,从科研心态转变为先用起来,于是我关掉我的推导笔记,找了一篇叫我用Verilog写FFT的视频B站-使用Verilog写FFT,跟着他先让代码跑起来,然后再择需深入使用软件:vivado实现算法:N=8的FFT算法大框架:使用并行的3级流水线正文以下内容以快速让FFT代码跑起来为出发点,所以不会有复杂的理论推导,如果想要深入研究,可参考网上的详细教程,以下我会介绍我实现的过程,如果下面内容有误,请一定帮我指

FPGA:实现快速傅里叶变换(FFT)算法

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opencv图像仿射变换,cv2.warpAffine

目录仿射变换原理介绍cv2.warpAffine函数介绍代码实例 仿射变换原理介绍    仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间。        在有限维的情况,每个仿射变换可以由一个矩阵A和一个向量b给出,它可以写作A和一个附加的列b。一个仿射变换对应于一个矩阵和一个向量的乘法,而仿射变换的复合对应于普通的矩阵乘法,只要加入一个额外的行到矩阵的底下,这一行全部是0除了最右边是一个1,而列向量的底下要加上一个1。    在opencv中就相当于是对图像的坐标进行操作(x,y),对坐标进行矩阵运算。运算过后会生成新的矩阵,仿射变换就

QR分解-givens旋转与Householder变换

目录一、HouseholderQR分解Householder矩阵Householder变换HouseholderQR分解Householder物理意义二、Givens旋转QR分解功能表现计算方式QR分解三、QR分解适用情况一、HouseholderQR分解Householder矩阵Householder变换同理例子:将列向量其他元素置零HouseholderQR分解按列消元,一列一列操作详细消元顺序见:householder进行QR分解matlab代码:Householder物理意义矩阵H叫做初等反射矩阵,或称为Householder矩阵。Hs=t的变换叫做Householder变换。二、Gi

【halcon】模板匹配和仿射变换总结

前言        模板匹配和仿射变换,经常一起使用,他们之前的位置变换一般有两种情况!情况一        模板是一个很正的图,利用模板的位置,将歪的图像摆正。情况二 模板和图片正不正都无所谓,只需想模板的位置,匹配到当前图片的位置。 先从比较简单的第二种情况说起:我们首先从标准的原图中获取模板(后面会讲到,从图中得到模板,和从模板文件中得到模板的细微区别。)比如从原图里扣出一部分作为模板如:reduce_domain(Image,RegionErosion,ImageReduced)创建模板然后,就可以通过create_shape_model 创建模板了。*创建模板create_shape

python数字图像处理——几何变换(平移、旋转、放缩、镜像)

一.平移变换公式如下:图像平移首先定义平移矩阵M,再调用warpAffine()函数实现平移,python函数如下:M=np.float32([[1,0,x],[0,1,y]])M表示平移矩阵,其中x表示水平平移量,y表示垂直平移量shifted=cv2.warpAffine(src,M,dsize[,dst[,flags[,borderMode[,borderValue]]]])1.src表示原始图像2.M表示平移矩阵3.dsize表示变换后的输出图像的尺寸大小4.dst为输出图像,其大小为dsize,类型与src相同5.flag表示插值方法的组合和可选值6.borderValue表示像素外

【电路分析】拉普拉斯变换及其应用

【电路分析】拉普拉斯变换及其应用补充知识零状态响应0-1、阶跃函数定义延时的阶跃函数0-2、冲激函数定义延时的单位冲激函数一、拉普拉斯变换的定义1-1.拉普拉斯变换1-2.拉普拉斯逆变换1-3单边拉普拉斯变换二、基本函数的拉普拉斯变换三、拉普拉斯变换的基本性质1.线性性质2.时移性质3.负频域位移4.尺度变换5.时域微分性质6.时域积分性质7.初值定理8.终值定理9.复频域微分![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/5f9d9808af8e467081574f6db5fbb8f7.png)10.复频域积分![在这里插入图片描述](https://img