OpenGL学习教程AndroidOpenGLES学习(一)–基本概念AndroidOpenGLES学习(二)–图形渲染管线和GLSLAndroidOpenGLES学习(三)–绘制平面图形AndroidOpenGLES学习(四)–正交投影AndroidOpenGLES学习(五)–渐变色AndroidOpenGLES学习(六)–使用VBO、VAO和EBO/IBO优化程序AndroidOpenGLES学习(七)–纹理AndroidOpenGLES学习(八)–矩阵变换AndroidOpenGLES学习(九)–坐标系统和。实现3D效果代码工程地址：https://github.com/LillteZh
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本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始有兴趣的朋友可以加微信17575010159相互讨论技术-文末公众号也可关注 一、前言(线性变换)该篇博客主要讲解一个slam中最基础的几个东西，那就是旋转矩阵，缩放矩阵以及偏移矩阵。本人会做一个比较细致的讲解。首先从二维平面开始引入，等大家略微了解之后，再扩展到三维。在讲解之前，聊一下其他的东西，那就是线性变换。在学习线性代数的时候，如果矩阵AAA左乘一个向量v⃗\vecvv,就说成矩阵AAA对向量v⃗\vecvv进行了线性变换。直观上的感觉改变了向量v⃗\vecvv的坐标。但是并不知道其形象的几何意义是什么，那么现在就来更深层
本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始有兴趣的朋友可以加微信17575010159相互讨论技术-文末公众号也可关注 一、前言(线性变换)该篇博客主要讲解一个slam中最基础的几个东西，那就是旋转矩阵，缩放矩阵以及偏移矩阵。本人会做一个比较细致的讲解。首先从二维平面开始引入，等大家略微了解之后，再扩展到三维。在讲解之前，聊一下其他的东西，那就是线性变换。在学习线性代数的时候，如果矩阵AAA左乘一个向量v⃗\vecvv,就说成矩阵AAA对向量v⃗\vecvv进行了线性变换。直观上的感觉改变了向量v⃗\vecvv的坐标。但是并不知道其形象的几何意义是什么，那么现在就来更深层
本文讲解了2D变换和3D变换式如何用矩阵表示的如何将线性和非线性变换进行一个统一表示形式1知识总览2为什么变换三维物体在二维空间上的映射3放缩变换4利用矩阵进行坐标的变换5利用矩阵表示坐标旋转6线性变换7仿射变换8如何统一线性变换和非线性变换的表达形式9统一变换的解决方案表示向量添加了一维，分别表示单位距离和平移不变形的方向10仿射变换112D变换的矩阵表示形式12逆变换13组合变换14变换的顺序不同导致的结果旋转默认都是以（0，0）为中心15组合变换16分解复杂变换173D变换
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傅里叶变换与Matlab文章目录傅里叶变换与Matlab前言一、背景二、原理二、Matlab演示二、问题分析1.单边谱和双边谱1.变换后的频域坐标讨论三、总结前言 很多初学者学习了傅里叶变换之后，只是对其公式死记硬背，从而达到做题的目的，但并不理解其原理，对于很多时频分析问题的理解不够透彻。之前自己也是如此，在经过深入学习之后，对变换公式的的本质进行探讨，理解变换的原理及意义所在，同时将傅里叶变换和时频分析结合起来，运用理论和实际相结合的方式，形成一个较为系统的概念，可以从而这个系统从而引伸到其他方面，也加深自己的理解。 同时，将对在Matlab中进行FFT变换进行简要分析，解决一些相关问
傅里叶变换与Matlab文章目录傅里叶变换与Matlab前言一、背景二、原理二、Matlab演示二、问题分析1.单边谱和双边谱1.变换后的频域坐标讨论三、总结前言 很多初学者学习了傅里叶变换之后，只是对其公式死记硬背，从而达到做题的目的，但并不理解其原理，对于很多时频分析问题的理解不够透彻。之前自己也是如此，在经过深入学习之后，对变换公式的的本质进行探讨，理解变换的原理及意义所在，同时将傅里叶变换和时频分析结合起来，运用理论和实际相结合的方式，形成一个较为系统的概念，可以从而这个系统从而引伸到其他方面，也加深自己的理解。 同时，将对在Matlab中进行FFT变换进行简要分析，解决一些相关问
基础公式傅里叶变换（FT）：F(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF(\omega)=F[f(t)]=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)e^{-j\omegat}dtF(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdt离散傅里叶变换（DFT）：X(k)=∑0N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)X(k)=\sum_0^{N-1}x(n)W_N^{kn}\quad(k=0,1,2,3\cdotsN-1)X(k)=0∑N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)其中WNkn=e−j2πNknW_N^{kn}=e^{-j\f
基础公式傅里叶变换（FT）：F(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdtF(\omega)=F[f(t)]=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)e^{-j\omegat}dtF(ω)=F[f(t)]=∫−∞+∞f(t)e−jωtdt离散傅里叶变换（DFT）：X(k)=∑0N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)X(k)=\sum_0^{N-1}x(n)W_N^{kn}\quad(k=0,1,2,3\cdotsN-1)X(k)=0∑N−1x(n)WNkn(k=0,1,2,3⋯N−1)其中WNkn=e−j2πNknW_N^{kn}=e^{-j\f
