25、几何变换与图像坐标系统详解

几何变换与图像坐标系统详解

1. 仿射变换

仿射变换是从一个向量空间到另一个向量空间的映射,由线性部分(表示为矩阵乘法)和加法部分(偏移或平移)组成。对于二维空间,仿射变换可以写成:
[
[x\ y] = [w\ z]
\begin{bmatrix}
a_{11} & a_{12}\
a_{21} & a_{22}
\end{bmatrix} + [b_1\ b_2]
]

为了数学和计算方便,通过添加第三个坐标,仿射变换可以写成单一矩阵乘法:
[
[x\ y\ 1] = [w\ z\ 1]
\begin{bmatrix}
a_{11} & a_{12} & b_1\
a_{21} & a_{22} & b_2\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
]

这个方程也可以写成 $[x\ y\ 1] = [w\ z\ 1]T$,其中 $T$ 称为仿射矩阵。

1.1 仿射变换可视化

可以使用以下函数 vistform 来可视化仿射变换对一组点的影响:

function vistform(tform, wz)
%VISTFORM Visualization transformation effect on set of points.
% VISTFORM(TFORM, WZ) shows two plots. On
【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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