26、数字成像与存储技术全解析

数字成像与存储技术全解析

1. 计算机显示技术的发展历程

计算机显示技术经历了显著的演变。20世纪50年代末,用于早期预警雷达系统的大型圆形笔划书写器是计算机显示的开端。到了70年代末,出现了类似电视的光栅扫描显示器。1981年,IBM使个人计算机得以普及,并在3年后推出了无处不在的VGA显示器。

随着低成本、150 DPI分辨率的固态扫描仪、低成本计算机以及具有合理分辨率的低成本光栅扫描显示器的出现,计算机成像迎来了爆发式发展。与此同时,新的低成本图像处理软件也应运而生,其中1985年推出的Photoshop最为突出。

2. 计算机图形学基础
  • 计算机图形学的定义 :计算机图形学(CG)是从计算机数据中生成图像的技术。图像的形式多种多样,从高度风格化的书法字体(如日语或阿拉伯语),到蛋白质、汽车或建筑物的复杂模型,再到科幻电影中的奇幻想象,都属于计算机图形学的范畴。
  • 基本建模原理 :计算机图形学的基本原理并不复杂。首先从绘制线条开始,在二维空间中,连接两个点(x1, y1)和(x2, y2)形成一条线。在此基础上,再添加两条线形成一个三角形,这就是所有CG建模的基础。为每个点添加第三个z值,就进入了三维空间。通过应用特殊公式(如Coons非均匀有理基样条 - NURBS),可以将线条变为曲线,通过构建数百个三角形形成所谓的网格,几乎可以描述任何复杂的表面。
  • 图像渲染 :在构建好模型后,还需要对表面进行着色、打光,并可能添加一些纹理。创建逼真的图像(可能是电影或计算机游戏的一部分)需要
【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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