13、3D 对象变换与线性变换详解

3D 对象变换与线性变换详解

1. 3D 对象变换

在 3D 图形处理中,对对象进行变换是非常重要的操作。下面我们将介绍几种常见的 3D 对象变换方法。

1.1 绕 x 轴旋转

可以通过固定 x 坐标并在 y-z 平面执行 2D 旋转来实现绕 x 轴的旋转。以下是实现绕 x 轴旋转的代码:

def rotate_x_by(angle):
    def new_function(v):
        return rotate_x(angle, v)
    return new_function

要绘制一个绕 x 轴逆时针旋转 90°(即 $\frac{\pi}{2}$ 弧度)的茶壶,可以使用以下代码:

draw_model(polygon_map(rotate_x_by(pi / 2.), load_triangles()))

旋转后的茶壶阴影保持一致,因为光源位置始终为 (1, 2, 3)。这表明我们成功地移动了茶壶,而不仅仅是改变了 OpenGL 的视角。

1.2 自定义几何变换

除了旋转,还可以进行其他自定义的几何变换。以下是几种自定义变换的示例:
- 沿 x 轴拉伸

def stretch_x(vector):
    x, y, z = vector
【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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