D3DXColorScale 函数

博客介绍了D3DXColorScale函数,该函数可按比例系数放大或缩小颜色值。说明了其参数,包括指向结果的pOut、指向源颜色的pC和比例系数s,还提及返回值与pOut相同,可作为其他函数参数,最后列出了相关函数。

D3DXColorScale 函数

按比例系数来放大或缩小颜色值。

定义:

参数:

pOut

[in, out]指向一个返回D3DXCOLOR结构的结果。

pC

[in]指向一个源颜色的结构D3DXCOLOR

s

[in]比例系数。这个值大小是没有限值,如果设置为1,就返回原来颜色值。

返回值:

本函数返回一个指向D3DXCOLOR 结构的乘以比例系数后的颜色值。

<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

说明:

本函数返回值跟pOut 参数返回值是一样的。通过返回值可以让本函数成为别的函数的参数。本函数是通过每个颜色分量乘以系数后返回,如下面例子所示:

函数信息:

Header

d3dx9math.h

Import library

d3dx9.lib

Minimum operating systems

Windows98

相关函数:

D3DXColorLerp, D3DXColorModulate, D3DXColorNegative

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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