32、深入探索:Silverlight 中的画笔、变换与位图技术

深入探索:Silverlight 中的画笔、变换与位图技术

1. ImageBrush 与图像拉伸

ImageBrush 的 ImageSource 属性和 Image 元素的 Source 属性工作方式相同,可通过指向项目嵌入文件或网络位置的 URI 来设置。需要注意的是,Silverlight 会保留图像中的透明度信息,例如支持 PNG 文件中的透明区域。

当使用 ImageBrush 绘制单元格背景时,图像会拉伸以适应填充区域。若网格尺寸大于图像原始大小,图像可能会出现缩放失真(如模糊);若网格形状与图像宽高比不匹配,图像会变形以适应。可通过修改 ImageBrush.Stretch 属性来控制此行为,其取值如下表所示:
| 名称 | 描述 |
| — | — |
| Fill | 图像在宽度和高度上拉伸以完全适应容器,这是默认值。 |
| None | 图像不拉伸,使用其原始大小,超出部分将被裁剪。 |
| Uniform | 宽度和高度按比例增加,直到图像到达容器边缘,保留图像宽高比,但可能会有额外空白。 |
| UniformToFill | 宽度和高度按比例增加,直到形状填满所有可用的高度和宽度,保留图像宽高比,但图像可能会被裁剪以适应区域。 |

如果图像绘制得小于填充区域,图像将根据 AlignmentX 和 AlignmentY 属性对齐,未填充区域保持透明。

2. 透明度的实现方式

Silverlight 支持真正的透明度,可通过以下几种方式使元素部分透明:
- 设置元素的 Opacity 属性 :Opacit

【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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