文章目录1.前言2.惯性张量的概念3.惯性张量的旋转变换3.1结论3.2证明4.惯性张量的平移变换4.1结论4.2证明参考资料1.前言最近遇到了一些涉及惯性张量的实际问题，比如：对两个通过铰链连接在一起的杆，如何计算整体的惯性张量？对于一个由多个简单部件组合成的系统，如何计算整体的惯性张量？在网上查找计算方法的过程中，难以通过正确的关键词找到简明的数学方法。因此我在多番查阅后，对查找到的资料做一个归纳总结，作为对《机器人学导论》书中相关章节的补充。以下内容的符号表示将依照《机器人学导论》的命名规范。2.惯性张量的概念对三维空间中的六自由度刚体而言，可能存在无穷旋转轴，对刚体而言，当其绕任意轴旋
“傅里叶变换是一种非常有用的数学工具，它可以将一个复杂的信号分解成许多简单的频率成分。傅里叶变换在信号处理、图像处理、音乐、视频和通信等许多领域都有广泛的应用。相信大部分同学在毕业之后的一段时间之内都还没有理解到傅里叶变换的精髓，今天我们用通俗的案例讲解其背后的原理。”基础回顾1.1基回想一下线性代数中基的定义：空间中一组特殊的向量，空间的每一个向量都可以由基向量唯一线性表示。听起来其定义很简单，实际也很简单。以实际为例，考虑x-y正交坐标系，其中a点坐标(2,3)，b点坐标(5,3)，c点坐标(3,0)，如下图所示：那么b点可以由a以及c进行唯一的表示：b=a+c当然c也可以由a&b作为基向
名称：FFT64点verilog傅里叶变换软件：Quartus语言：Verilog代码功能： 使用verilog代码实现64点FFT变换，使用蝶形运算实现傅里叶变换演示视频：http://www.hdlcode.com/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=208FPGA代码资源下载网：hdlcode.com代码下载：软件：Quartus语言：Verilog代码功能：使用verilog代码实现64点FFT变换，使用蝶形运算实现傅里叶变换名称：FFT64点verilog傅里叶变换（代码在文末付费下载）软件：Quartus语言：Verilog代码功能：使用v
在高级驾驶辅助系统（ADAS）领域，存在多种常用的坐标系：LiDAR坐标系、车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系等。在笔者最近的实习过程中，和这些坐标系频繁打交道。作为第一次在CSDN发文，本文将详细总结坐标变换矩阵。目录1.何为坐标变换矩阵（TransformationMatrix）2.旋转变换矩阵（RotationMatrix）3.缩放变换矩阵（ScaleMatrix）4.平移变换矩阵（TranslationMatrix）5.综合变换6.小结1.何为坐标变换矩阵（TransformationMatrix）首先要回答一个问题，何为坐标变换矩阵呢？“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，这说明了参照
文章目录DFT做什么?DFT怎么做到这个的呢?详细查看配对过程这个时候就可以把X数组画出来了把得到X的公式明确一下DFT的公式是为了保留相位信息如何解决相位问题现在看看这个复数代表啥了呢?具体重建过程举前面的例子例1例2DFT做什么?给出每个分量的频率,幅值和相位信号可以看成由三角函数叠加而成，而DFT就可以得到每个成分的幅值，相位，频率DFT怎么做到这个的呢?假设我对一个余弦信号在两个周期内采样了40次假设是coswt，那么w=2Π/T,t对应的是第n个点的时间，那么40个点对应2T，t=(n/40)*2T,化简后就是下面的式子但是我现在问计算机一个问题,这个信号在40个点震动了几个周期它,
问题1：x,y方向同时平移后频谱有何变化？答：经过平移后的傅里叶变换幅值图与原图像得到的傅里叶变换幅值图基本相同，平移不改变频谱的幅值。代码运行结果：代码：clc;clearall;I=imread('C:\Users\Ch04\4.bmp');fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI);%求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min
我在课堂上有一项任务，可以返回霍夫曼树的一系列击中符号。函数GETS获得了Huffman树（仅）并返回符号。阵列中的每个斑点都包含树的“叶”和他的代码长度（直到叶子的截面）。我的主要问题是找到我如何推进Arry的CNT，因为它不会覆盖Arry。谢谢你。typedefstructHNode{charchr;structHNode*left,*right;}HNode;typedefstruct{charchr;intcounter;}Symbol;这就是我到现在所做的。Symbol*getSL(HNode*root){if(root->left==NULL&&root->right==NULL)
【OpenCV】cv2.HoughLines()霍夫直线检测文章目录【OpenCV】cv2.HoughLines()霍夫直线检测0.介绍1.函数2.代码3.效果0.介绍霍夫直线检测（HoughLineTransform）是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过将二维图像空间中的点映射到极坐标空间中，将直线检测问题转化为在参数空间中找到交点的问题。原理：对于图像空间中的每个边缘点，计算其对应在极坐标空间中可能的直线。极坐标空间中的直线由两个参数表示：极径（rho）和极角（theta）。极径rho表示直线到图像中心的距离，极角theta表示直线与x轴的夹角。极坐标空间中，使用累加器来记录每个参数组
目录轮廓波(Contourlet)变换介绍NSCT（非下采样轮廓波变换）NSCT介绍NSCT图解 NSCT+CNN NSCT+小波 参考文献 轮廓波(Contourlet)变换介绍Contourlet变换是利用拉普拉斯塔形分解(LP)和方向滤波器组(DFB)实现的另一种多分辨的、局域的、方向的图像表示方法。Contourlet基的支撑区间是具有随尺度变化长宽比的“长条形”结构，具有方向性和各向异性，Contourlet系数中，表示图像边缘的系数能量更加集中，或者说Contourlet变换对于曲线有更“稀疏”的表达。Contourlet变换将多尺度分析和方向分析分拆进行，首先由LP(Lapla
文章目录图像灰度变化灰度变换介绍灰度线性变换灰度分段线性变换图像点运算灰度非线性变换线性点运算灰度的非线性变换：对数变换灰度的非线性变换：伽马变换灰度的非线性变换：对比拉伸灰度的非线性变换：S形灰度变换灰度的非线性变换：阈值变换灰度的非线性变换：灰度切割图像灰度变化灰度变换介绍由于外部环境光照影响，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等，获取到的图像可能不够理想，细节分辨不清，即对比度不足。简单来说，对比度是最白与最黑亮度单位的比值。白色越亮、黑色越暗，则对比度就越高。可以使用灰度变换方法解决对比度不足的问题。曝光过度的照片整体过亮，曝光不足的照片整体过暗。这两种情况下图片里的物体
