15、AutoCAD 3D建模与渲染及建筑绘图全攻略

AutoCAD 3D建模与渲染及建筑绘图全攻略

一、3D场景布置与渲染基础操作

在进行3D场景的布置和渲染时,我们需要完成一系列的操作,包括家具插入、灯光添加、相机放置等。

  1. 插入家具
    在顶视图中进行以下操作:

    • 插入椅子,复制三次并将副本移动到合适的位置。
    • 插入凳子,同样复制三次并移动到合适位置。
    • 插入桌子,复制三次并放置到合适位置。
  2. 添加灯光

    • 在房间中央,略低于墙顶高度的位置放置一个59W、8英尺的荧光灯。
    • 在房间右下角中央角落放置一个点光源。
  3. 放置相机

    • 将场景切换到前视图。
    • 从“可视化/相机”面板中选择“创建相机”。
    • 按照以下命令序列操作:
      • 指定相机位置:选择一个位置。
      • 指定目标位置:拖动圆锥的末端到合适位置。
      • 输入选项 [? 名称 位置 高度 目标 镜头 裁剪 视图 退出]<退出>:输入 le(镜头),右键点击。
      • 指定镜头长度(毫米)<25>:输入 55,右键点击。
      • 输入选项 [? 名称 位置
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值