莫比乌斯变换的数学原理

一、说明 关于莫比乌斯变换,是一个代数几何变换的重要概念。也是双曲几何的重要理论,比如庞加莱盘就是建立在这个理论上,那么这个变换到底有哪些内容?本文将做出详细的解读。 二、线性变换和逆变换 在本节中,我们研究莫比乌斯变换,它提供了找到一个域到的一对一映射的非常方便的方法。让我们从线性变换开始。 2.1 线性变换 w = φ ( z ) : = A z + B w = φ(z) := Az + B w...

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(三十)—— 使用变换器进行视频分类

目录 数据收集 设置 定义超参数 数据准备 构建基于变换器的模型 培训的效用函数 模型训练和推理 本文目标:用混合变压器训练视频分类器。 本示例是使用 CNN-RNN 架构(卷积神经网络-循环神经网络)进行视频分类示例的后续。这一次,我们将使用基于变换器的模型(Vaswani 等人)对视频进行分类。阅读本示例后,您将了解如何开发基于变换器的混合模型,用于在 CNN 特征图上运行的视频分类。 数据收集 ...

基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真

指的是色彩空间转换,可能是在嵌入或提取阶段将RGB图像转换至LAB色彩空间,因为LAB空间更适合人眼对颜色的感知,有利于隐藏水印而不易察觉。 水印提取原理: 将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。 提取变换后的低频系数,并按照嵌入时的规则去除宿主图像内容的影响,恢复出水印信息 Wm′​。 如果“LABS方法”涉及某种特定的解码策略,则在此步骤中可能会进一步应用相应的色彩空间处理和解码算法,以...

Household 变换原理与代码设计

Household 变换 文章目录 Household 变换反射矩阵上三角化处理逐列上三角化操作流程C语言代码实现 反射矩阵 对任意模为1的向量 u ∈ R u \in R u∈R,有矩阵 H = I − 2 u u T H=I-2uu^T H=I−2uuT,并满足: H = H T H=H^T H=HT H ∗ H = I H*H=I H∗H=I 记超平面 S S S(过原点以 u u u为法向)...

【莫比乌斯变换-04】求解莫比乌斯变换系数

求解莫比乌斯变换系数 文章目录 一、说明二、如何确定双线性变换系数2.1 变换基本形式2.2 通过三点确定 三、一般情况的变换3.1 最简单的情况:无穷大3.2 处理无穷大 四、Python 代码 一、说明 上一篇文章是对双线性变换的视觉介绍,又名莫比乌斯变换或分数线性变换。这篇文章是一个简短的后续文章,更多地关注如何计算变换的系数。 二、如何确定双线性变换系数 2.1 变换基本形式 双线性变换(莫...

基于傅立叶变换的图像频率变换方法研究

摘  要 本研究通过对图像进行傅立叶变换,研究了频域过滤在图像处理中的应用。实验包括将图像转换为灰度图,执行傅立叶变换,进行频域过滤,并通过逆变换还原图像。结果显示了频率过滤对图像质量的影响。 关键词 傅立叶变换; 频率; 灰度图;  1 引 言 傅立叶变换是一种强大而重要的数学工具,它在信号处理和图像处理等领域发挥着关键作用。这一数学转换的核心思想是将时域内的复杂信号分解为不同频率的正弦和余弦成分,...

FFT快速傅里叶变换音频分析

一、说明         我们使用 Arduino 板来训练音频和运动数据。正如你所猜到的,训练模型的关键部分是特征提取。多亏了 Edge Impulse,我不需要在项目期间提取特征。Edge Impulse 有一个用于自动分析数据的平台,它可以为模型选择正确的特征。它将音频数据转换为 FFT 和 PDS。  二、关于波函数         所有波都有 3 个特征:频率、波长和振幅。...

【NRND】SCT2401 4.5V-40V输入,600mA同步降压DCDC变换器,建议使用LGS5148替代

反馈参考电压 强宽脉冲调制(FPWM)模式 80ns最小导通时间 内置 1ms软启动时间 过温保护 TSOT23-6L 封装 2401概述 SCT2401F是一种高频、高达600mA的连续输出同步降压变换器。它具有从4.5V到40V的宽输入电压,全集成600mΩ 和300mΩ上下功率MOSFET管。SCT2401F采用峰值电流模式控制,内置回路补偿,使芯片使用方便。SCT2401F具有固定的1.2MH...

19(20)-1(3)-CSS3 平面 2D 变换+CSS3 过渡

文章目录 ✍一、CSS3 平面 2D 变换💎1 坐标轴💎2 transform 语法💎3 translate 平移💎4 rotate 旋转💎5 transform-origin 语法💎6 scale 缩放💎7 skew 倾斜 ✍二、CSS3 过渡 ✍一、CSS3 平面 2D 变换 容许元素在 2D 平面上进行变换: 平移(translate)旋转(rotate)缩放(scale)倾斜(skew) 💎...

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 自研超分辨率检测头HATHead助力超分辨率检测(混合注意力变换器检测头)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由由我本人利用HAT注意力机制(超分辨率注意力机制)结合V8检测头去掉其中的部分内容形成一种全新的超分辨率检测头。混合注意力变换器(HAT)的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要,而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制,有效地整合了全局的像素信息。本文中均有...
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