34、元宇宙中的智能扩展现实:新兴理论与应用

元宇宙中的智能扩展现实:新兴理论与应用

1. 元宇宙的特征

元宇宙是一个具有多种独特特征的环境,这些特征使其区别于传统的现实世界和虚拟世界。具体如下:
- 协作环境 :人们在元宇宙中协作以实现经济、社会和休闲等不同目标。
- 在线空间 :基于三维的在线环境,人们可以沉浸其中。
- 共享世界 :人们能够分享活动、观点和信息,购物也成为一种网络化体验。
- 增强和科技化场所 :借助增强现实技术,人们可以丰富体验,还能通过虚拟元素、技术和互联网进行社交和互动。
- 多用户环境 :人们可以同时使用相同的技术或进行相同的活动,是现实生活的延伸。
- 无限世界 :元宇宙可以是物理世界的再现,但没有任何物理限制。

可以用表格总结如下:
|特征|描述|
| ---- | ---- |
|协作环境|实现经济、社会和休闲等目标的协作|
|在线空间|基于三维的在线沉浸环境|
|共享世界|分享活动、观点和信息,网络化购物体验|
|增强和科技化场所|借助增强现实丰富体验,社交互动|
|多用户环境|同时使用技术或进行活动,延伸现实生活|
|无限世界|无物理限制的物理世界再现|

2. 技术可供性理论

2.1 可供性概念

“可供性”这一术语由吉布森(Gibson)在 1977 年提出,指的是物体通过其物

【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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