文章目录前言一、点的向量表达形式和矩阵表达形式1、点的向量表达形式2、点的矩阵表达形式二、使用二维旋转矩阵来旋转P点三、怎么求坐标系旋转后P点在新坐标系中的坐标1、我们求出B坐标系的基向量在A坐标系下的矩阵2、求B坐标系的基向量在A坐标系下的矩阵的逆矩阵（转置矩阵）3、[P~B~]=[B~A~]^-1^*[P~A~]前言我们在这篇文章中，了解一下矩阵的几何意义。一、点的向量表达形式和矩阵表达形式我们在图形计算器中，形象的看一下，这两种表达方式之间的关系1、点的向量表达形式点坐标可以看作一个从坐标原点指向点P的向量可以把该向量分解为：两个坐标轴方向上的向量之和坐标轴方向上的向量可以由：该坐标轴方
之前已经完成了六篇关于时间序列的博客，还没有阅读过的读者请先阅读：时间序列的数据分析(一):主要成分时间序列的数据分析(二):数据趋势的计算时间序列的数据分析(三):经典时间序列分解 时间序列的数据分析(四):STL分解时间序列的数据分析(五):简单预测法时间序列的数据分析(六):指数平滑预测法数学变换在之前的博客中我们介绍了时间序列的加法季节性和乘法季节性，在加法季节性的时间序列数据中，季节性波动的幅度或者趋势周期项的波动不随时间序列水平的变化而变化，如下图所示：加法季节性的表达为：在上式中 表示时间序列数据，表示季节项，表示趋势-周期项，表示残差项。在乘法季节性的时间序列中，季节项或
对于OCR技术在处理有角度有偏差的图像时是比较困难的，而水平的图像使用OCR识别准确度会高很多，因为文本通常是水平排列的，而OCR算法一般会假设文本是水平的。 针对上述情况，所以我们在处理有角度的图象时，需要将图像“摆正”，将使用到getPerspectiveTransform方法和warpPerspective方法。getPerspectiveTransform：参数：src：源图像中的四个点坐标，以浮点数数组或列表的形式表示。这些点应按照逆时针方向指定。dst：目标图像中对应的四个点坐标，以浮点数数组或列表的形式表示。这些点应按照逆时针方向指定。返回值：M：一个3x3的透视变换矩阵，
对于OCR技术在处理有角度有偏差的图像时是比较困难的，而水平的图像使用OCR识别准确度会高很多，因为文本通常是水平排列的，而OCR算法一般会假设文本是水平的。 针对上述情况，所以我们在处理有角度的图象时，需要将图像“摆正”，将使用到getPerspectiveTransform方法和warpPerspective方法。getPerspectiveTransform：参数：src：源图像中的四个点坐标，以浮点数数组或列表的形式表示。这些点应按照逆时针方向指定。dst：目标图像中对应的四个点坐标，以浮点数数组或列表的形式表示。这些点应按照逆时针方向指定。返回值：M：一个3x3的透视变换矩阵，
🚀个人主页：欢迎访问Ali.s的首页⏰最近更新：2022年8月18日⛽Java框架学习系列：【Spring】【SpringMVC】【Mybatis】🔥Java项目实战系列：【飞机大战】【图书管理系统】🍭Java算法21天系列：【查找】【排序】【递归】⛳Java基础学习系列：【继承】【封装】【多态】🏆通信仿真学习系列：【硬件】【通信】【MATLAB】🍄个人简介：通信工程本硕🌈、Java程序员🚴。目前只会CURD😂💌点赞👍收藏💗留言💬都是我最大的动力💯文章目录前言一、时域与频域二、傅里叶级数1、傅里叶级数的理解2、傅里叶级数的频谱3、傅里叶级数的条件三、傅里叶变换1、傅里叶变换的理解2、神奇的欧拉
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介旋转矩阵如果从线性空间的角度来看，它类似于一个投影过程。假设坐标P(x1,y1,z1)P(x_1,y_1,z_1)
找的一些demo输出结果与实际结果相差巨大，修复后效果如下：采用一个采样率48000，精度16bit，单通道的46Hz,振幅为32767的正弦波测试（理论上应该得输出一个一模一样的正弦波）。输出如下图，可以看到和matlab或audacity差不多。fftw测试结果，audacity输出结果：源码如下：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#inc
#前言74W（90VAC~270VAC）反击变换器，输出5V-10A和12V-2A，开关频率150kHz,使用较经济额定值600V的MOSFET#一、设计流程##1.1确定和MOSFET额定电压600V，保留30V裕量，漏极电压选择标准的180V稳压管，（防止MOSFET被击穿）为自变量的钳位损耗曲线，值为1.4为消耗曲线明显下降点##1.2确定匝比5V输出正向压降0.6V，匝比设12V输出正向压降1V，匝比 ##1.3最大占空比(理论值)反激是buck-boost拓扑扩展，电感和变压器考虑最恶劣的情况，输入电压最小，最恶劣变换器最小直流整流电压忽略输入端电压纹波为效率100%理论估算值，选择
Chapter1什么是小波？ 小波变换跟时间有关，横坐标是时间，纵坐标是频率。真实世界的数据或者信号经常表现出缓慢变化的趋势或因瞬态而出现的震荡，另一方面，图像具有被边缘中断或者对比度突然变化的平滑区域，傅里叶变换不能有效代表突然的变化，这是因为傅里叶变换将数据表示为未在时间或空间上定位的正弦波之和，这些正弦波永远震荡。为了很好准确分析突然变化的信号和图像，我们需要使用在时间和频率上都很好定位的一类新功能，就是小波变换。小波变换是快速衰减的波，例如震荡，均值为0，小波存在有限的持续时间。一些知名的小波形状：多种小波的可用性是小波分析的关键优势。下面介绍两个重要的小波变换概念：1.缩放（scal
当用于计算透视变换时，cv2.findHomography()和cv2.getPerspectiveTransform()之间的区别主要在于输入和输出的形式以及使用场景。一、区别1.输入形式：cv2.findHomography()：它接收两组匹配的点（通常是至少四对点），每组点之间对应关系已知，并且这些点不需要是矩形的四个角。这些点可以是图像中的任意四个点，因此可以用于更一般的图像配准和拼接任务。cv2.getPerspectiveTransform()：它接收源图像和目标图像中的四个点，这些点必须是矩形的四个角。这是因为透视变换需要确定的四个点来计算透视变换矩阵。2.输出形式：.cv2.f
