图像投影,就是说将图像在某一方向上做线性积分(或理解为累加求和)。如果将图像看成二维函数f(x, y),则其投影就是在特定方向上的线性积分,比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影;f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影,可以获取图像在指定方向上的突出特性,这在图像模式识别等处理中可能会用到。 Radon变换变换),就是将数字图像矩
Radon     radon函数对应格式包括:[R,xp] = radon(I,theta);    其中,R为线积分值,xp为径向坐标,theta为投影角度;     图像投影,就是说将图像在某一方向上做线性积分(累加求和)。如果将图像看成二维函数f(x, y),则其投影就是在特定方向上的线性积分,比如f(x, y
## 实现变换的流程 #### 1. 导入所需模块 首先,我们需要导入一些Python的模块,以便使用其中的函数和方法。在这个任务中,我们需要使用numpy模块来进行矩阵运算。 ```python import numpy as np ``` #### 2. 定义变换函数 接下来,我们需要定义一个函数来实现变换。我们将这个函数命名为`ladder_up`,它接收一个矩阵作为
原创 2023-11-21 09:54:54
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# 变换及其在Python中的实现 变换(Radon Transform)是一种用于从图像获取投影数据的数学工具,广泛应用于医学成像(如CT扫描)、材料科学以及图像重建等领域。本文将介绍变换的基本概念,并通过Python代码示例逐步讲解如何实现这一变换。 ## 1. 变换的基本概念 变换的核心思想是将一个二维图像中的信息通过一系列线性投影进行提取。对于给定的函数 \( f
原创 2024-09-10 06:51:01
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# Python变换包的科学探索 变换(Radon Transform)是一种数学运算,主要用于图像处理、计算机视觉和医学成像等领域。它通过将高维图像转换为了一组一维投影,可以帮助我们提取图像中的特征信息。在这篇文章中,我们将介绍Python变换的相关包,并通过代码示例深入理解其具体用法。 ## 1. 基础知识 变换的核心思想是将图像中的每个点通过一组固定角度的直线进行投影
原创 2024-10-16 06:17:38
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等幅值变换Clarke变换变换(3/2):由于为等幅值变换,ialpha=ia,所以系数为2/3,公式化为: Park变换变换(2/2):逆变换:磁通、磁链、磁动势1.磁链Ψ 导电线圈或电流回路所链环的磁通量。磁链等于导电线圈匝数N与穿过该线圈各匝的平均磁通量φ的乘积,故又称磁通匝。当只有一匝线圈的时候,磁链跟磁通量是相等的。 当有N匝线圈的时候,因为电压的累加关系。由定义式就有Ψ=
这是我之前在剑桥大学上的一节研究生应数选修课 Image Reconstruction,之前没怎么听懂,所以这段时间想把它补起来。 这节课老师没有明确的讲义,所以我就照记着的一些书的顺序,把它复习了。 整堂课只有我一个人上 QAQ,所以应该算是在数学系里比较小众的方向吧。 因此这篇笔记 基本上是为了 我自己以后查资料或公式好找一点。 笔记部分摘自 Mathematical Methods in I
变换是一种重要的数学工具,广泛应用于图像处理、信号分析以及数据压缩等领域。本文将详细介绍如何在Python中实现变换的代码,通过一系列步骤带你理解这个过程。 ## 背景描述 在现代信息处理领域,变换用于将数据从像素空间转换到空间,从而有效地提取对象的边缘信息。以下是实现变换的主要流程: ```mermaid flowchart TD A[接收图像数据] --> B
原创 5月前
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Radon 变换  介绍图像投影,就是说将图像在某一方向上做线性积分(或理解为累加求和)。如果将图像看成二维函数f(x, y),则其投影就是在特定方向上的线性积分,比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影;f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影,可以获取图像在指定方向上的突出特性,这在图像模式识别等处理中可能会用到。 
# 如何实现Python变化 在数据分析和建模中,变化是一种常用的技术。本文将指导你如何在Python中实现这一过程。我们将通过几个步骤来实现这一目标,并附上代码示例和图表。 ## 整体流程 | 步骤 | 描述 | | ------ | ---------------------------
原创 2024-09-05 04:10:44
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最近小虎在网课上被老师问到编程写出一指数函数的频谱图,当时鼓捣了1个多钟???以前是画过bode图,bode的幅频图是对数幅频图。应该也可以用伯德图直接画的,但是这个问题的关键应该在拉氏变化。5分钟不到的事,要搞那么久,看来是小虎还不太理解变换。编程工具还是那熟悉的MATLAB。目录变换简介傅里叶变换vs变换变换表频谱图简介示例以及结果方法1定义法频谱图定义结果图完整代码方法2bo
转载 2024-05-24 22:35:59
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因为我最近的工作需要用到Radon变换,所以简单地学习了一下相关内容。网上有很多关于Randon变换的介绍,大家可以自行查找,我就不再赘述了,但是很多人都是直接使用的MATLAB中的radon() 函数来完成这个变换的,而我所在的组没有购买MATLAB,因此直接使用MATLAB存在版权风险,所以我只能考虑使用Python进行实现,现在把源码和一些结果贴上来跟大家分享和讨论:from scipy i
文章目录1、变换定义2、变换的意义和作用3、变换重要定理4、常见函数的变换5、变换求解微分方程的应用 1、变换定义变换是工程数学中常用的一种积分变换,用于线性连续系统中(在离散系统中用Z变换),可将一个有参数实数t(t≥ 0)的函数转换为一个参数为复数s的函数。公式如下:2、变换的意义和作用为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数
本文将从通俗的角度看待拉普拉斯变换。发明者奥列弗.赫维赛德,维多利亚时期英国人,全靠自学,听力残疾。很多人熟悉赫维赛德是因为MATLAB有一个赫维赛德(Heaviside)函数。 赫维赛德简化了麦克斯韦方程组:即变化的电场产生磁场,变化的磁场产生电场。让20个方程组便成了4个。 **赫维赛德另一个贡献就是我们今天要说的运算微积分-它可以将常微分方程转换为普通代数方程。**赫维赛德是怎么解微分方程的
一、复数和复变函数1、复数的三种表现形式:坐标形式:     三角形式:    指数形式:2、复变函数:复数集E内的每一个复数z=a+b*i,都有(唯一确定的/无穷多个/有限个)复数与之对应,可以确定(单值/多值)复变函数。3、零点和极点 零点:分子为零的点,即G(s)=0时,s=z1,z2叫做G(s)的零点;极点:分母为零的点,即G(s)=∞时,
Python数值变换是一种强大的数学工具,用于解决微分方程,通过将函数从时间域转换到复频域,使得很多复杂问题变得简单。本文将记录使用Python进行数值变换的过程,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。 ### 环境准备 在进行数值变换之前,需要准备相应的软件和硬件环境。 | 组件 | 要求 | 版本
原创 5月前
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1 引言机电控制工程中经常要解算一些线性微分方程,按照一般方法解算比较麻烦。如果用变换求解线性微分方程,可将经典数学中的微积分运算转换为代数运算,又能够单独地表明初始条件的影响,并有变换表可查找,因而是一种较为简便的工程数学方法。更重要的是,采用变换后,能够把描述系统运动状态的微分方程很方便地转换为系统的传递函数,并由此发展出用传递函数的零极点分布、频率特性等间接地分析和设计控制系统的工程
复习变换的定义: 常见函数的拉普拉斯变换单位脉冲1单位阶跃单位斜坡单位加速度指数函数正弦函数余弦函数L变换重要定理线性性质微分定理例2 例3例4Ⅱ. 当有重根时(设为m重根, 其余为单根)例5例6 影响系统响应的因素输入 —— 规定初始条件 —— 规定0初始条件系统的结构参数 —— 自身特性决定系统性能传递函数基本概念传递函数的定义: 在零初始条件下, 线性定常系统输出量变换与输入量氏变
# Python实现式逆变换 ## 引言 在概率论与统计学中,式逆变换是一种广泛使用的方法,用于生成符合特定概率分布的数据。式逆变换方法主要是通过一个已知的分布的累积分布函数(CDF)来生成随机变量。本文将通过Python实现式逆变换的概念,并展示具体的代码示例。 ## 式逆变换的基本原理 式逆变换的原理可以简单地描述为:假设我们有一个连续随机变量X,其累积分布函数为F(x),
一、简介两维情况下radon变换大致可以这样理解:一个平面内沿不同的直线(直线与原点的距离为d,方向角为alfa)对f(x,y)做线积分,得到的像F(d,alfa)就是函数f的Radon变换。也就是说,平面(d,alfa)的每个点的像函数值对应了原始函数的某个线积分值。一个更直观的理解是,假设你的手指被一个很强的平行光源透射,你迎着光源看到的手指图像就是手指的光衰减系数的三维Radon变换(小小的推广)在给定方向(两个角坐标)的时候的值。二、源代码function varargout = Radon_
原创 2021-11-08 13:42:20
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