50、OpenGL ES 3D 编程与 3D 向量基础

OpenGL ES 3D 编程与 3D 向量基础

1. 3D 场景与物体层级

在 3D 场景中,我们可以构建复杂的物体层级结构。例如,太阳仅绕自身旋转,行星与太阳保持 3 个单位的距离绕其公转,同时行星也会绕自身旋转,且大小为太阳的 20%。卫星会绕行星公转,并且由于矩阵栈的使用,会随着行星一起绕太阳运动,同时卫星也有自身旋转和缩放等局部变换。

HierarchicalObject 类具有很强的通用性,我们可以利用它添加更多的行星、卫星,甚至卫星的卫星。不过在使用矩阵栈时要注意,它有最大深度限制,通常在 16 到 32 个条目之间,具体取决于 GPU 和驱动程序。在实际应用中,最多使用四层层级结构。

2. 简单相机系统

在 3D 场景中,相机系统是非常重要的,它决定了我们观察场景的视角。
- 移动世界来模拟相机移动 :由于相机固定在原点,看向负 z 轴方向,我们可以通过移动世界来模拟相机的移动。例如,想要相机位于 (10, 4, 2) 的位置,我们可以使用 glTranslatef(-10, -4, -2) 来实现。如果想要相机绕 y 轴旋转 45 度,可以使用 glRotatef(-45, 0, 1, 0) 。我们也可以将这两个步骤结合起来,通过对变换方法的参数取反,将世界变换到相机的固定视角中。
- Euler 旋转相机 :一个简单的相机可以由四个属性来指定:
- 世界空间中的位置。
- 绕 x 轴的旋转(俯仰角),类似于上下倾斜头部。
- 绕 y 轴的旋转(偏航角),

【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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