58、3D物体拟合与弱透视分解方法解析

3D物体拟合与弱透视分解方法解析

3D物体仿射变换超椭球拟合

在处理3D物体的拟合问题时,我们可以采用仿射变换超椭球的方法。首先,需要对物体进行归一化处理,这是整个拟合过程的重要基础。

3D归一化

为了得到物体的归一化变换,我们将变换矩阵分离为一些更简单的变换,包括旋转(可看作绕坐标轴的三次旋转)、各向异性缩放和剪切。具体来说,仿射3D变换矩阵 $A$ 可以表示为:
[
A =
\begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13} \
a_{21} & a_{22} & a_{23} \
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{pmatrix}
= R_Z \cdot R_Y \cdot R_X \cdot S \cdot D
]
其中,$R_Z$、$R_Y$、$R_X$ 分别是绕 $Z$、$Y$、$X$ 轴的旋转矩阵,$S$ 是各向异性缩放矩阵,$D$ 是剪切矩阵。

如果给定矩阵 $A$,可以通过以下方式确定一些参数:
- 由 $C_1$ 确定 $u$、$v$ 和 $\delta$:
[
C_1 =
\begin{pmatrix}
\delta \cos u \cos v \
\delta \sin u \cos v \
\delta \sin v
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
a_{11} \
a_{21}

【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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