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的使用与图像拉伸

ImageBrush的ImageSource属性和Image元素的Source属性工作方式相同,你可以使用指向项目中嵌入文件或网络位置的URI来设置它。需要注意的是,Silverlight会尊重图像中的任何透明度信息,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,图像会被拉伸以适应填充区域。若网格比图像原始尺寸大,图像可能会出现缩放伪像(如模糊);若网格形状与图片宽高比不匹配,图片会变形以适应。你可以通过修改ImageBrush.Stretch属性来控制这种行为,该属性可选值如下表所示:
| 名称 | 描述 |
| — | — |
| Fill | 图像在宽度和高度上拉伸以完全适应其容器,这是默认值。 |
| None | 图像不拉伸,使用其原始大小(超出部分会被裁剪)。 |
| Uniform | 宽度和高度按比例增加,直到图像到达容器边缘,保持图像宽高比,但可能会有额外空白空间。 |
| 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,保持图像宽高比,但图像可能会被裁剪以适应区域。 |

如果图像绘制得比填充区域小,图像会根据AlignmentX和AlignmentY属性对齐,未填充区域保持透明。这在使用Uniform缩放且填充区域形状不同(会在顶部或侧面出现空白条),或使用None且填充区域大于图像时会发生。

2. 透明度的实现方式

Silverlight支持真正的透明度,你可以通过以下几种方式使元素部分

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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