保偏光纤是如何实现保偏原理的，将偏振光偏振方向与其中一轴对齐，分到另一轴的偏振分量就会很小，从而保持传输光的偏振态。这时候就引入了消光比（ER）参数来反映光纤保持偏振态的优劣程度。...当偏振光偏振方向与快慢轴其中一个轴对齐后，通过元器件产生两个正交偏振模态，沿原方向轴向的偏振分量与垂直方向的偏振分量的比值，就是消光比。...这就需要精准对接两根光纤中慢轴或快轴，尽量减小θ角度误差。将偏振光偏振方向与其中一轴对齐，分到另一轴的偏振分量就会很小，从而保持传输光的偏振态。保偏角度和消光比是反映保持偏振态的优劣程度。...要保证两根光纤以较高的消光比传输，就必须保证保偏光纤通过光纤连接器端接时，应力棒应该与连接器Key键对齐。Key键是否对齐，直接决定了保偏连接器链路传输的功能，这个指标非常关键。...应力棒要与连接器key键对齐，市面上常规的生产做法是：在插芯中充填353ND固化胶，在胶水还未固定时，通过旋转纤芯在放大镜下来对准应力棒（猫眼），对准后再固化。
两个轴上的方差现在是相等的，数据在两个轴上的投影的相关性是0(意味着协方差矩阵是对角的，所有对角线上的元素都是相等的)。然后应用ICA仅意味着将这个表示“旋转”回原始的A和B轴空间。...ICA算法 ---- 直观地，您可以想象ICA将白化的矩阵旋转回原始(A,B)空间(上面的第一个散点图)。它通过最小化投影在两个轴(固定点ICA)上的数据的高斯性来实现旋转。...在白化数据之后，ICA将“旋转128轴”，以最小化投影在所有轴上的高斯性(注意，与PCA不同，轴不必保持正交)。 我们所称的ICA分量是一个矩阵，它允许将初始空间中的数据投影到ICA找到的轴上。...现在，W的行是向量，通过它，可以计算一个独立成分的活动。为了计算，公式S = W X中的分量活度，权重矩阵W定义为 ?...由于独立分量分析通过最大化源的非高斯性来分离源，所以完美的高斯源是不能被分离的。 即使信息源不是独立的，独立分量分析也能找到一个最大独立空间。
当进行旋转从而失去一个自由度时，就会发生这种情况。例如，假设变换的顺序是x/y/z。考虑仅围绕y轴旋转π/2，进行第二次旋转。这样做会旋转局部z轴以与原始x轴对齐，因此围绕z的最终旋转是多余的。...4.2.4 绕任意轴旋转 有时，将实体绕任意轴旋转某个角度的过程是很方便的。假设旋转轴 已正则化，并且创建了一个围绕 旋转 弧度的变换。...为此，我们首先变换到一个空间，其中我们想要旋转的轴是x轴。这是通过一个称为 的旋转矩阵完成的。然后执行实际的旋转，我们使用 [314]变换回来。 此过程如图4.8所示。 图4.8....绕任意轴 的旋转是通过找到由 、 和 形成的标准正交基来完成的。然后我们将此基与标准基对齐，以便 与x轴对齐。在这个标准基中进行绕x轴的旋转，最后我们变换回原来的坐标基。...无论采用哪种技术，这三个向量都用于创建旋转矩阵： image.png 该矩阵将向量 转换为x 轴，将 转换为y轴，将 转换为z轴。
4.1.2 旋转 旋转变换将向量（位置或方向）围绕通过原点的给定轴旋转给定角度。像平移矩阵一样，它是一个刚体变换，即它保留了变换点之间的距离，并保留了偏手性（即，它永远不会导致左右交换边）。...的一个或三个分量的负值给出了一种反射矩阵，也称为镜像矩阵。如果只有两个比例因子是 ，那么我们将旋转 弧度。需要说明的是，与反射矩阵级联的旋转矩阵也是反射矩阵。...将 分量按因子 缩放，将y分量按因子 缩放。 绕 轴（在右手坐标系中，从本书的页面向外指向）逆时针旋转 弧度。这些矩阵可以通过两种方式相乘，结果完全不同。...在我们将构建的相机变换矩阵 中，其想法是首先平移所有内容，使相机位置位于原点 ，然后更改基，使 与 对齐， 与 对齐， 与 对齐。...请注意，当将平移矩阵与基矩阵的变化级联起来时，平移 在右边，因为它应该首先应用。记住将 、 和 的分量放在哪里的一种方法如下。
主成分分析简介 主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中的信息压缩为较少的变量。变换的应用方式是将线性相关变量变换为不相关变量。...在这种情况下，PCA 通过平移和旋转原始轴并将数据投影到新轴上，将第二个变量的方差转移到第一个变量上，使用特征值和特征向量确定投影方向。...然后使用特征向量确定主分量轴 (X2, Y2)，使得沿 X2 方向的方差最大，而与其正交的方向使 Y2 的方差最小。...原始轴 (X1, Y1) 现在沿主分量轴 (X2, Y2) 旋转，投影到这些新轴上的数据是主分量。...因此，PCA 能够显著降低相关性。沿对角线的分布图告诉我们，PCA 也成功地转移了与可压缩性相关的方差。
发生这种情况是因为球体沿两个轴以相同的速度减速，因此最小的分量先到达零。 当使用键而不是摇杆来控制球体时，这最为明显。...为了使球滚动，我们通过Quaternion.Euler乘以球的旋转来创建该角度的旋转。最初，我们将世界X轴用作旋转轴。 ? ?...给它两个参数，第一个是旋转轴，第二个是球的旋转。用球的局部上轴替换重力路线，并用旋转轴替换重力。最后，将调整应用于球的旋转并将其返回。 ? 如果对齐速度为正，则在UpdateBall中调用该方法。...（基于距离对齐，对齐速度为45°） 换向时球能否保持相同的方向？ 可以。你可以通过检查对齐角度是否大于90°来做到这一点。如果是这样，请在对齐之前将角度减小90°并取反旋转轴。...（没有受到平台旋转的影响） 在这种情况下，我们可以通过根据连接物体的角速度创建一个旋转（随时间增量缩放）来使球与平台一起旋转。
2、基于图像的算法 基于图像的算法，将图像分为很多小窗口，然后分别判断每个小窗是否有人脸。...应用场景 1、平衡车倾斜角度 2、穿越机旋转速度 3、对于反馈值向目标值的调节都适用PID控制 2、PID原理 1、P（比例） 测量无人机当前位置与目标位置的距离，距离越远，我们就用越大的力把物体推回去...换句话说，通过增量PID算法，每次输出是PWM要增加多少或者减小多少，而不是PWM的实际值。...和舵机 def Servo_Init(): global servo_pwm servo_pwm = Adafruit_PCA9685.PCA9685() # 实例话舵机云台...相当于是计算图像中心对于摄像头的x、y轴（水平、竖直中点线） 的偏移程度。
主成分分析(PCA) 主成分分析是一种统计方法，PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。...其中第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。...增量PCA 增量主成分分析是PCA的一种变体。它只保留最重要的奇异向量，将数据投影到空间中以减小尺寸。 ?...稀疏PCA 稀疏PCA通过求解低阶矩阵来提取数据特征中主要分量来降低数据维度。 ? 奇异值分解(SVD) SVD是对矩阵进行分解，但与特征值不同的是SVD并不要求分解的矩阵为方阵。...稀疏随机投影(SRP) 稀疏随机投影是随机投影中的非结构化随机矩阵方法，与高斯随机投影类似，稀疏随机投影通过使用稀疏随机矩阵将原始输入空间减小维数。
Park变换算法的主要思想是将三相交流信号转换为两个正交轴上的信号，即d轴和q轴信号。其中d轴信号与磁场旋转轴对齐，q轴信号与d轴信号垂直。...一般情况下，我们选择电机的磁场旋转方向作为磁场旋转轴，这样可以使得d轴信号与电机磁场方向对齐，q轴信号与d轴信号垂直。...d轴和q轴的意思： 在Park变换中，d轴和q轴是两个正交的坐标轴，它们通常被用来描述电机内部磁场的方向和大小。其中，d轴通常与电机内部磁场的方向对齐，q轴则垂直于d轴。...在通常的情况下，我们选择d轴和q轴构成的坐标系与电机的永磁体磁场方向对齐，因此q轴方向就是永磁体磁场方向的垂直方向。...Clarke变换将三相电信号的瞬时值通过一个线性变换映射到一个新的二维坐标系中，其中α轴与三相电信号的相互作用最小，而β轴则包含了所有的相位信息。
也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。...： 首先围绕Zd轴旋转一个角度（称为滚动角度），然后旋转另一个角度（称为俯仰角度）围绕Xd轴，最后是围绕Yd轴的另一个角度（称为偏航角）。...不同roll角的图像可视化： roll =20度 roll =0度 roll =-20度 我们知道在世界坐标系中，这些平行线永远不会相交，所以我们说消失点在无穷远处，假设汽车的前进方向与车道线对齐...我们刚刚所做的假设非常非常重要：车辆与车道对齐，车道笔直，然后，图像中车道线的交点（消失点）将为我们提供有关摄像头安装的位姿信息，即摄像头相对于车辆的方向，否则，它只能告诉我们车辆相对于车道线的方向。...（u，v，1）T作为消失点，我们将变换矩阵的分量表示为 现在，将变换矩阵与（0,0,1,0）T相乘将消除第1、2和4列，只剩下第3列，其值为Rxz、Ryz和Rzz。
同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...为了保证每个特征都具有旋转不变性，我们利用一个额外的旋转矩阵旋转每个特征的方向，并以此保大多数特征都在x轴的方向。...第二多的是在Y轴的方向上。因为平面特征更可靠，所以我们利用平特征的方向来确定旋转矩阵。...利用旋转不变的cell特征的方向我们计算2D直方图： 选择X的分量为正的，计算特征分量的pitch和yaw 利用60*60的矩阵表示2D的直方图（每个pitch和yaw都有3度的分辨率） 利用pitch...对齐后，如果边缘/平面特征上的点的平均距离足够接近边缘/平面特征（距离小于0。1m）则我们将这两张地图对齐。（3） 位姿图优化 一旦两个关键帧对齐，执行位姿图优化。
模型输出的u和v风分量投影到垂直剖面上的方法： 向量点积法：通过计算风向量与剖面方向向量的点积，直接得到沿剖面的风速分量。...角度差法：通过计算风向量与剖面方向的角度差，利用余弦函数得到沿剖面的风速分量。 旋转法：通过旋转风向量，使其与剖面方向对齐，从而得到沿剖面和垂直于剖面的风速分量。.../issues/143 旋转法通过旋转风向量，使其与剖面方向对齐，从而得到沿剖面和垂直于剖面的风速分量。...first_idx = int(np.transpose((column_vals > -200).nonzero())[0]) 方法三 向量点积法 向量点积法通过计算风向量与剖面方向向量的点积，直接得到沿剖面的风速分量...旋转法：灵活性高，可以同时得到沿剖面和垂直于剖面的风速分量。
与KITTI的几种典型的最先进方法相比，所提出的方法将平移误差减少了至少19%，旋转误差减少了7.1%。 01 介绍 作为自动驾驶的核心技术之一[1]，车辆定位和导航一直是研究热点。...为了提高点云配准的速度和精度，将配准点到平面的距离作为误差度量，将点与局部平面配对。GICP[17]通过结合点到平面ICP和平面到平面ICP方法，通过两个局部平面之间的匹配修改了损失模型。...IMLS-SLAM[18]提出了一种基于隐式移动最小二乘的点对模型对齐方法，该方法通过提取可观察的采样点将采样点与隐式表面对齐。...th_g首先，沿着车辆的移动方向将点云框架划分为n个段。x轴方向上的区域被划分为多个子平面。将多个子平面合并为一个平面，以减少地面坡度变化带来的分割误差。...参数 可以通过将方程（1）中的 替换为 来求解。通过计算每个点与初始平面之间的垂直距离，与阈值 进行比较来判断其是否属于下一平面。
PCA(主成分分析 主成分分析（PCA）是目前最流行的降维算法。主要是通过识别与数据最接近的超平面，然后将数据投影到其上。...这是PCA背后的一个相当简单的想法。 3.2 PCA中的PC 主成分分析（PCA）识别训练集中变化量最大的轴。 在上图中，它是实线。 它还发现第二个轴，与第一个轴正交，占了剩余方差的最大量。...如果它是一个更高维的数据集，PCA也可以找到与前两个轴正交的第三个轴，以及与数据集中维数相同的第四个，第五个等。 定义第i个轴的单位矢量称为第i个主成分（PC）。...为了将训练集投影到超平面上，可以简单地通过矩阵Wd计算训练集矩阵X的点积，该矩阵定义为包含前d个主分量的矩阵（即，由VT的前d列组成的矩阵 ），如下公式所示。 ?...例如，让我们看看图8-2中表示的3D数据集的前两个分量的解释方差比率： ? 它告诉我们，84.2％数据集的方差位于第一轴，14.6％位于第二轴。
PCA简介 PCA是Principal Component Analysis(主成分分析)的缩写，此方法的目标是找到数据中最主要的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭露出隐藏在复杂数据背后的简单结构...从线性代数角度来看，PCA目标是找到一组正交基去重新描述得到的数据空间，这个维度就是主元,将原数据投影到该数据空间上，就可以达到降维的目的。...K-L变换与PCA image.png PCA算法的理论依据是K-L变换，通过寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。 混乱的数据中通常包含三种成分：噪音、旋转和冗余。...在区分噪音的时候，可以使用信噪比或者方差来衡量，方差大的是主要信号或者主要分量；方差较小的则认为是噪音或者次要分量；对于旋转，则对基向量进行旋转，使得信噪比或者方差较大的基向量就是主元方向；在判断各个观测变量之间是否冗余时...将原矩阵与投影矩阵相称可得到降维后的矩阵。
90°，且的大小是随时间变化的正弦波形，具体如下图所示： 1、Park变换 将静止坐标系α-β变换到同步旋转坐标系d-q的坐标变换称为Park变换。...派克变换将定子的a,b,c三相电流投影到随着转子旋转的直轴（d轴），交轴（q轴）与垂直于dq平面的零轴（0轴）上去，从而实现了对定子电感矩阵的对角化，对同步电动机的运行分析起到了简化作用。...轴方向与转子磁链方向重合，又叫直轴： 轴方向与转子磁链方向垂直，又叫交轴： 轴和轴如下图所示： 2、Park变换计算过程 如上图所示，d-q坐标系与α-β坐标系直接夹角...接下来开始进行数学的分析： 我们把α和β轴上的 Iα ，Iβ通过正交分解，分解到d-q坐标轴上去，Iα在d轴上的分量 = Iαcosθ，Iβ在d轴上的分量 = Iβsinθ，Iα在q轴上的分量 = -Iαsinθ...在直流电机中，通过电刷和换向器的作用，京电枢绕组中的交变电流改变为了直流，或者将外电路的直流改变为了电枢绕组中的交流。
PCA 的思想是通过坐标轴转换，寻找数据分布的最优子空间。...比如，在三维空间中有一系列数据点，它们分布在过原点的平面上，如果采用自然坐标系的 x，y，z 三个轴表示数据，需要三个维度，但实际上这些数据点都在同一个二维平面上，如果我们可以通过坐标轴转换使得数据所在平面和...x，y 平面重合，我们就可以通过新的 x'、y' 轴来表示原始数据，并且没有任何损失，这就完成了降维的目的，而且这两个新的轴就是我们需要找的主成分。...通过 PCA ，就可以将方差较小的特征给抛弃，这里，特征向量可以理解为坐标转换中新坐标轴的方向，特征值表示在对应特征向量上的方差，特征值越大，方差越大，信息量也就越大。...PCA 是 ICA 的数据预处理方法。 具体可以查看知乎上的这个问题和回答： 独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？
缺点：任意方向轴旋转不能轻易插值，优万向节死锁情况，绕轴旋转先后次序对结果有差别，对于要旋转的物体依赖从轴和方向的映射，没有额外信息就无法得知对应哪个轴的旋转（P164 last2） 3X3矩阵：优点：...独一无二地表达任意旋转，旋转可通过矩阵乘法直接计算。...（P165 last2） 四元数：和轴角相似，区别在于旋转轴矢量的长度为旋转半角的正弦，并且其第4分量不是旋转角而是旋转半角的余弦。好处：能串接旋转，并直接施加于点和矢量。可以进行旋转插值。...（P166 last2） 对偶四元数：对偶四元数四个分量为对偶数。...（P167 1） 旋转和自由度（P167 4） 4.6 其他数学对象 直线，射线，线段 球体 平面：点法式 轴对齐包围盒：AABB；定向包围盒：OBB（P171） 平截头体：（P171 last） 凸多面体区域
给定时间对齐的传感器运动，可以在相同的3D运动关联机制中以解析解求出外部旋转参数。...给定时间对齐的运动数据，通过具有相同三维相关分析机制的特征方向分析，可以进一步推导出外部旋转参数。使用运动相关性的一个优点是，在外部旋转参数校准之前，可以应用时间校准。...基于时间校准结果，在相同的三维相关分析机制中得到了外部旋转参数校准的解析解。 通过与参考值和最先进的校准方法的对比，展示了我们的方法的校准精度和鲁棒性。 本文的其余部分的结构如下。...显然，投射在ωI轴di上的运动分量和投影在ωG轴RIGdi上的运动分量是严格相关的，这意味着： ? 因此，相对旋转RIG在以下条件下只对应于矩阵： ?...F可观测性条件 外部旋转的一个致命的简并运动情况是对称运动，其中投射在两个非线性轴上的运动分量是严格的正相关或负相关的。当对称运动发生时，就存在模糊的坐标解。
我们应该将我们的坐标系作一个旋转，让z轴和斜着的躺椅方向一致，这个新的z方向是这些样本点的第一主成分方向。类似地，也需要旋转x轴和y轴得到新的第二主成分方向和第三主成分方向。...这个旋转旧坐标系以找到主成分方向的过程就是PCA主成分分析。...二，PCA算法的数学说明 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是一种通过正交线性组合方式，最大化保留样本间方差的降维方法。...用几何观点来看，PCA主成分分析方法可以看成通过正交变换，对坐标系进行旋转和平移，并保留样本点投影坐标方差最大的前几个新的坐标。...这里有几个关键词需要说明: 降维：将样本原来的m维特征用更少的k个特征取代。降维算法可以理解成一种数据压缩方法，它可能会丢失一些信息。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
