2、虚拟艺术与沉浸式体验:跨越时空的图像探索

虚拟艺术与沉浸式体验:跨越时空的图像探索

在当今艺术领域,新兴的媒体艺术正面临着诸多挑战。许多创作时间不到十年的作品,其持续存在面临着危机。目前,训练有素的策展人和文物保护人员几乎完全匮乏,也缺乏与计算机中心、技术博物馆或技术设备制造商合作进行系统收藏的概念。

图像科学的兴起

近十年来,艺术史、哲学和文化研究领域一直在探讨图像的地位问题。随着媒体艺术的出现,这一讨论变得更加热门和激烈。新媒体,尤其是通过它们实现的艺术,促使人们以新的强度和质量重新审视这一问题。目前,没有哪种图像媒介比虚拟现实更能引发关于图像的激烈讨论。那么,媒体艺术的图像与过去的图像究竟有何不同呢?

迅速传播的虚拟技术已经对许多不同的科学领域产生了影响,其中大部分领域都超出了艺术范畴。为了更深入地理解虚拟现实现象,并为所谓的“图像转向”理论辩论做出贡献,我们有必要追溯这一图像概念的漫长而复杂的传统,并描绘其通过与图像的互动和演变所展现出的活力和近乎革命性的特征。我们应摒弃以技术为中心的方法,将虚拟现实的艺术图像置于艺术和媒体的历史背景中,同时也需要研究最新的幻觉技术是如何运作的。从历史角度看,我们可以相对化虚拟现实现象,确定其独特之处。通过历史比较,我们能够更清晰地认识和描述其中的相似之处或创新之处。

图像科学项目有意突破“艺术图像”的既定界限,它可以包含瓦尔堡基于文化历史的图像科学早期构想、潘诺夫斯基的“新图像学”,以及诺曼·布赖森或乔纳森·克拉里的视觉研究。自20世纪60年代以来,关于图像表征概念的讨论大幅扩展。纳尔逊·古德曼、罗兰·巴特和恩斯特·贡布里希的开创性工作为这一讨论奠定了基础。此后,图像概念的研究和分析不再局限于艺术史领域,还涉及心理学、生理学、美学、哲学、文化研究、视觉研究和

【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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