Advertisement

区域变换法在隐形斗篷设计中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了区域变换法在隐形斗篷设计中的创新应用，通过理论分析和数值模拟，展示了该方法在光学伪装技术领域的重要潜力。 通过面积变换的方法确定了隐身披风在椭圆柱面和球面坐标下的材料参数。隐形斗篷的材质参数并不奇异，并且由于采用的是面积变换而非点变换，因此该斗篷能够在较宽的频带内正常工作。当原始区域足够小时，与变换空间中的对应区域相比，斗篷几乎可以实现完美的隐身效果。基于有限元方法进行全波模拟验证了设计的有效性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 区域变换法在隐形斗篷设计中的应用
    优质
    本研究探讨了区域变换法在隐形斗篷设计中的创新应用，通过理论分析和数值模拟，展示了该方法在光学伪装技术领域的重要潜力。 通过面积变换的方法确定了隐身披风在椭圆柱面和球面坐标下的材料参数。隐形斗篷的材质参数并不奇异，并且由于采用的是面积变换而非点变换，因此该斗篷能够在较宽的频带内正常工作。当原始区域足够小时，与变换空间中的对应区域相比，斗篷几乎可以实现完美的隐身效果。基于有限元方法进行全波模拟验证了设计的有效性。
     
  • 隐形斗篷仿真的mph文件
    优质
    本项目探讨了利用MPH文件实现隐形斗篷仿真技术的研究与应用，深入分析其原理和操作方法。 隐身斗篷简介及仿真：通过光学仿真技术研究了完美球型隐身斗篷。
     
  • 3D图形变换算法在VC中的应用
    优质
    本论文探讨了3D图形变换算法在Visual C++环境下的实现方法与技术细节，深入分析了几种关键变换操作的应用实例。 这段代码使用基本的图形学算法实现了三维矩形的基本变换功能，并且是用C/C++编写的，不包含MFC框架。对于学习图形学算法的人来说非常有帮助。
     
  • MSRM算法在区域合并中的应用
    优质
    MSRM算法是一种创新的数据聚类技术，在图像处理领域中被广泛应用于区域合并。本研究深入探讨了MSRM算法如何有效提升图像分割的质量与效率，通过优化相似性度量标准和合理设定区域合并策略，为复杂场景下的图像分析提供了一种强有力的方法论支持。 基于MATLAB的MSRM算法功能强大且界面友好。
     
  • 基于MATLAB的区域生长法在连通区域编号中的应用
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB实现区域生长算法在图像处理中对连通区域进行自动编号的应用，提高了分析效率和准确性。 适合二值图像的一种新方法是通过自动扫描提取种子点，并详细参考陈柏生的论文《一种二值图像连通区域标记的新方法》。
     
  • 二维几何变换在计算机图形学中的应用
    优质
    《二维几何变换在计算机图形学中的应用》一文探讨了平移、旋转、缩放等基本变换原理及其组合技术，深入分析其在图像处理和动画设计领域的实用价值。 在Win-TC2.0环境下编译一些计算机图形学的基础算法。
     
  • 二维变换在计算机图形学中的设计
    优质
    本文章介绍了二维变换在计算机图形学领域的重要性和应用，详细探讨了平移、旋转和缩放等基本变换原理及其矩阵表示法。 计算机图形学中的二维变换设计包括对一个图形进行平移、比例和旋转三种基本的几何变换操作。
     
  • 拉普拉斯变换在电路设计中的应用
    优质
    拉普拉斯变换是一种强大的数学工具，在电路分析与设计中广泛运用。它能够将时间域内的电路问题转化为复频域内求解，简化了线性时不变系统的处理过程，尤其适用于电路的稳定性分析、频率响应计算及滤波器的设计等场景。 拉普拉斯变换是工程数学中的一个重要工具，也被称为拉氏变换。它是一种线性积分变换，能够将实数域（t≥0）上的函数转换为复数域s上的函数。该变换由法国数学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯创立，英文名为Laplace Transform。 在电路设计中应用拉式变换时，理解S的物理意义及其用途至关重要。信号分析主要分为两种类型：时域分析和频域分析。
     
  • 二维基本几何变换算法在计算机图形学（MFC）中的应用
    优质
    本研究探讨了二维基本几何变换算法在计算机图形学中的实现与优化方法，并通过MFC框架展示其实际应用。 资源内容：计算机图形学（MFC）-二维基本几何变换算法；编程语言：C++；运行环境：VC++6.0或更高版本。
     
  • 区域生长算法在图像分割中的应用
    优质
    本研究探讨了区域生长算法在图像处理领域的应用，特别关注其在图像分割任务中的效能。通过设定合适的生长准则与停止条件，该方法能够精准地识别并分离出目标区域，从而有效提升图像分析的准确性和效率。 基于区域相似性的图像分割可以通过MATLAB中的区域生长算法实现。这种方法通过分析像素之间的相似性来逐步扩大初始种子点的边界，从而达到对整个图像进行有效分割的目的。在应用过程中，关键在于设定合适的生长准则以及选择恰当的起始点或种子集，以确保最终得到连贯且具有代表性的图像分段结果。