2、多边形变换与特定等面铺砌的染色问题

多边形变换与特定等面铺砌的染色问题

在几何领域,多边形的变换和铺砌染色问题一直是研究的热点。下面我们将深入探讨多边形的变换以及特定等面铺砌的染色相关内容。

多边形的变换

目前已知有 14 种凸五边形可以用于铺砌平面。其中,1、3、4、5、6 型的五边形是普通铺砌瓷砖,而其他类型的五边形在具有线对称的情况下也是普通铺砌瓷砖。

特定类型五边形的变换情况
  • 命题 4.1 :1、3、4、5、6 型的五边形可以变换为三角形或四边形。

    • 类型 1 :若五边形 ABCDE 满足 ∠D + ∠E = 180°,沿着虚线将五边形切成四片,然后旋转其中三片,可得到一个平行四边形。
    • 类型 3 :当 ∠A = ∠C = ∠D = 120°,a = b,d = c + e 时,该五边形可变换为菱形。
    • 类型 4 :若 ∠A = ∠D = 90°,a = b,d = e,以 BC 中点 M 为关键,可将五边形变换为三角形。
    • 类型 5 :对于 ∠A = 60°,∠C = 120°,a = b,c = d 的五边形,以 DE 中点 M 为依据,可变换为等边三角形。
    • 类型 6 :当 ∠A + ∠B + ∠D = 360°,∠A = 2∠C,a = b = e,c = d 时,以 AB 中点 M 为参
【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,以全掌握该方法的核心技术要点。
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