13、Windows 11 趣味多媒体使用指南

Windows 11 趣味多媒体使用指南

1. 照片处理与打印

在使用 Windows 11 时,我们常常会遇到照片处理和打印的需求。有时候从数码相机或扫描仪导入的照片可能会倾斜,这是因为拍摄时相机拿歪了。我们可以通过以下操作来纠正:
1. 选择“裁剪与旋转”选项。
2. 点击“旋转”按钮,直到照片转正。
完成照片修正后,为了保留原始照片和编辑版本,选择“另存为副本”。

若要使用“照片”应用打印照片,可按以下步骤操作:
1. 必要时,将打印机的电缆连接到计算机的 USB 端口,并确保打印机已开启。
2. 在“照片”应用中,点击或轻触选择要打印的照片,使其全屏显示。
3. 点击工具栏右侧的“打印”按钮(看起来像一台打印机),此时会弹出“打印”窗口。也可以使用快捷键 Ctrl + P 直接打开“打印”窗口。
4. 选择打印机,查看预览效果,然后点击“打印”按钮。

2. 照片和文档扫描

扫描照片和文档可以将它们以数字形式保存下来,像老照片和出生证明等都适合扫描。扫描就是把纸质照片或文档转换为计算机文件,方便在互联网上发布或通过电子邮件发送。扫描操作步骤如下:
1. 连接扫描仪或具备扫描功能的打印机的电缆到计算机的 USB 端口,并确保设备已开启。如果使用打印机,需将其设置为扫描模式(具体操作可查看打印机文档)。
2. 将需要扫描的物品放入扫描仪或打印机。
3. 点击任务栏上的“搜索”图标,在搜索框中输入“扫描”,在搜索结果中选择“Windows 传真和扫描”应用。
4. 在导航窗口中,点击工具栏上的“新建扫描”按钮,弹出“新建扫描”对话框。在这里可以设置

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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