11、3D 世界中的向量运算与图形渲染

3D 世界中的向量运算与图形渲染

1. 向量叉积的长度

当输入向量位于两个坐标轴上时,很容易找到它们叉积所指的精确方向,即沿着剩余坐标轴的两个方向之一。一般来说,在不计算叉积的情况下,很难描述与两个向量垂直的方向,而一旦掌握了计算方法,叉积就会变得非常有用。此外,向量不仅指定方向,还指定长度,叉积的长度也包含着有用的信息。

叉积的长度与点积类似,是一个能反映输入向量相对位置的数值。它并非衡量两个向量的对齐程度,而是更接近“它们的垂直程度”。具体而言,它表示两个输入向量所张成的平行四边形的面积。

例如,若向量 $\vec{u}$ 和 $\vec{v}$ 所围成的平行四边形,其面积就等于叉积 $\vec{u} \times \vec{v}$ 的长度。对于给定长度的两个向量,当它们相互垂直时,所张成的面积最大;而当 $\vec{u}$ 和 $\vec{v}$ 方向相同时,它们不张成任何面积,此时叉积的长度为零。这是合理的,因为当两个输入向量平行时,无法选择唯一的垂直方向。

平行四边形面积的三角函数公式为:若 $\vec{u}$ 和 $\vec{v}$ 之间的夹角为 $\theta$,则面积为 $|\vec{u}| \cdot |\vec{v}| \cdot \sin(\theta)$。我们可以将长度和方向结合起来,得到一些简单的叉积结果。

例如,求向量 $(0, 2, 0)$ 和 $(0, 0, -2)$ 的叉积。这两个向量分别位于 $y$ 轴和 $z$ 轴上,为了与它们都垂直,叉积必须位于 $x$ 轴上。我们使用右手定则来确定结果的方向:将右手食指指向第一个向量的方向(正 $y$ 方向),然后将手指弯曲向第二个向量的方向(负 $z$ 方向),此

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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