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搜索关键字:正交    ( 652个结果
电赛总结(四)——波形发生芯片总结之AD9854
一、特性参数 ·300M内部时钟频率 ·可进行频移键控(FSK),二元相移键控(BPSK),相移键控(PSK),脉冲调频(CHIRP),振幅调制(AM)操作 ·正交的双通道12位D/A转换器 ·超高速比较器,3皮秒有效抖动偏差 ·外部动态特性: 80 dB无杂散动态范围(SFDR)@ 100 MHz...
分类:其他好文   时间:2015-08-21 18:46:29    阅读次数:3557
求特定几何变换
问题如何求一个三维的正交变换,它把已知向量 (a,b,c)T(a,b,c)^T (a2+b2+c2=1)(a^2+b^2+c^2=1) 变换为 (0,0,1)T(0,0,1)^T? 解答这样的正交变换不是唯一的。因为有太多种可能。 我比较感兴趣的是两种:旋转 和 反射。反射垂直于 OAZOAZ 所在平面,并且等分∠AOZ\angle AOZ的平面作为镜面时的反射满足条件。首先确定这个平面。令为π...
分类:其他好文   时间:2015-08-12 19:25:00    阅读次数:181
glViewport()函数和glOrtho()函数的理解(转)
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2010/10/30/1865298.html在OpenGL中有两个比较重要的投影变换函数,glViewport和glOrtho。glOrtho是创建一个正交平行的视景体。 一般用于物体不会因为离屏幕的远近而产生大...
分类:其他好文   时间:2015-08-05 12:40:15    阅读次数:112
Opengl正交矩阵 glOrthof 数学原理(转)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6084f588010192ug.html在opengles1.1中设置正交矩阵只要一个函数调用就可以了:glOrthof,但是opengles2.0开始,为了增加渲染灵活性摆脱了固定管道渲染,这样就需要手动去实现glOrthof所对应的...
分类:其他好文   时间:2015-08-05 12:30:05    阅读次数:175
旋转矩阵(Rotate Matrix)的性质分析
学过矩阵理论或者线性代数的肯定知道正交矩阵(orthogonal matrix)是一个非常好的矩阵,为什么这么说?原因有一下几点:正交矩阵每一列都是单位矩阵,并且两两相交。最简单的正交矩阵就是单位阵。正交矩阵的逆(inverse)等于正交矩阵的转置(transpose)。同时可以推论出正交矩阵的.....
分类:其他好文   时间:2015-08-04 22:37:53    阅读次数:569
正交实验设计法设计测试用例
1.正交表设计测试用例2.PICT工具相关什么是pict工具http://baike.baidu.com/link?url=TW0LG9JTYODOWroQu5LCeiQzCvOTv3ZVGDrhm_WvBUmO3u2qGJ4zcVpogvpFX7iWyqFthaFtd8PEPbcTWrphaapi...
分类:其他好文   时间:2015-07-30 12:49:15    阅读次数:117
hihocoder挑战赛13A
#1191 : 小W与网格描述给定一个n*m的网格,左上角(1, 1),右下角(n, m)。小w在(i, j),他会从"上左下右"四个方向中选定两个不同但正交的方向,然后他只能沿着这两个方向走,直到他走出网格。小w想知道有多少种不同的走法。两个走法不同当且仅当所经过的格子的集合不同。输入输入包含多组...
分类:其他好文   时间:2015-07-27 20:45:18    阅读次数:101
异步JS
最近忙于工作项目,很久没有写博客了,然而博客还是得写,帮助很大。三言两语也好,以后尽量抽空多写写。欢迎指正交流。第一次接触到异步的概念来自于ajax,即页面向服务端发请求,不等待返回结果而继续向后执行,当结果返回时执行回调,回调函数执行的时机是不确定的,取决于服务端何时返回结果。相对的,同步就是指一...
分类:Web程序   时间:2015-07-26 20:34:49    阅读次数:114
opencv实现正交匹配追踪算法OMP
//dic: 字典矩阵;//signal :待重构信号(一次只能重构一个信号,即一个向量)//min_residual: 最小残差//sparsity:稀疏度//coe:重构系数//atom_index:字典原子选择序号//返回最后的残差float OMP( Mat& dic,Mat& sig...
分类:编程语言   时间:2015-07-25 22:54:03    阅读次数:312
PCA和SVD简述
PCAPCA全称为Principal Components Analysis,即主成分分析,是一种常用的降维方法。PCA将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的全部指标。将n维特征映射到k维全新的正交特征上。PCA的实现一般有两种:特征值分解和SVD.原理对原始...
分类:其他好文   时间:2015-07-25 12:04:44    阅读次数:202
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