Howarth's transformation

在本例中，矩阵相乘的变换意义通过将M和P相乘，得到的矩阵设为Q。Q的第一行第一列元素为Q(1,1) = 0.1×4000 + 0.3×2000 + 0.15×5800 = 1870。由此可以看出，Q表示了夏季消耗的原材料总成本。从线性变换的角度来看，Q矩阵把以件数为单位的产品空间映射到了以元为单位的成本空间。

第1章 使用软件环境 1.1 CST2011（CST STUDIO SUITE） 1.2 HFSS 13 如果采用其他版本的软件也是可以的，不同版本的相关设置和步骤基本是一样的。 第2章 CST导入HFSS 2.1 图1 原始CST模型结构 此处通过不同视角展示本教程使用的CST模型结构。 图1 原始CST模型结构图 模型为一个微带贴片天线，采用同轴馈电。 2.2 图2 原始CST模型结构导出sat过程 A++

MATLAB 幂律变换代码 ECE1512 数字图像处理及其应用（在机器学习领域）本课程是关于 图像处理 的。该存储库包含我在本课程中的工作。（2019年冬季）即将添加工作。所有的代码都是用 Matlab 编写的。应用了三种 图像增强 技术：（1）对数变换 （2）幂律变换 （3）直方图均衡。对数变换和幂律变换是逐点 图像增强 技术，而直方图均衡化是在空间域中进行图像增强的整体方法。

In this MATLAB code, we perform perspective transformation to locate the markers in a given image. The transformation is achieved by applying the homography matrix, mapping 2D points to their corresponding locations in a perspective view. The MarkerLocator function simplifies the detection and location of markers within an image using geometric transformations, making it easier to implement in computer vision tasks.

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

Apache Spark 是一个开源的数据处理框架，支持分布式数据计算。在 Spark 中，数据通常被以 RDD（弹性分布式数据集） 的形式存储，通过 Transformation（转换）算子 和 Action（行动）算子 进行处理。 Transformation算子 这些算子用于创建新的 RDD，操作是惰性计算，仅在后续 Action 算子调用时执行。1. map(func)：对每个元素应用一个函数，返回应用后的结果集。2. filter(func)：过滤满足条件的元素。3. flatMap(func)：允许每个元素映射到多个输出元素。4. mapPartitions(func)：对每个分区应用一个函数，返回一个迭代器。5. mapPartitionsWithIndex(func)：类似 mapPartitions，增加了分区索引。6. mapWith(func)：对分区中的元素进行处理，接收分区索引的函数。7. flatMapWith(func)：类似 flatMap，包含分区索引。8. mapValues(func)：应用于键值对中值，保持原键。9. flatMapValues(func)：映射每个值到多个输出。10. sample(withReplacement, fraction, seed)：按照比例随机采样。11. union(otherDataset)：返回当前 RDD 与另一个 RDD 的并集。12. intersection(otherDataset)：返回两个 RDD 的交集。13. distinct([numTasks])：去重处理。14. groupByKey([numTasks])：对键值对的值进行分组。 Action算子 通过触发实际计算并返回最终结果。1. reduce(func)：合并 RDD 中的元素。2. collect()：将 RDD 中的元素拉回到本地。3. count()：计算 RDD 中的元素数量。4. first()：返回第一个元素。5. take(n)：获取前 n 个元素。6. takeSample(withReplacement, n, seed)：返回一个随机采样。7. takeOrdered(n, key=None)：返回排序后的前 n 个元素。8. saveAsTextFile(path)：将 RDD 保存到文件。9. saveAsSequenceFile(path)：将 RDD 存储为序列文件。10. saveAsObjectFile(path)：保存为对象文件。11. countByKey()：统计每个键的数量。12. foreach(func)：对每个元素应用一个函数。 以上操作使得 Spark RDD 提供了灵活而强大的数据处理方式。通过合理使用 Transformation 和 Action 算子，可以实现高效的分布式数据处理。

冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中，图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后，需要注意其“冲淡”的外观，这将影响最终图像的质量。

图像 DCT 变换 MATLAB 代码 PSet7 图像压缩 介绍：此问题集中在与图像压缩有关的算法上。 代码结构和运行命令 此问题集中有三个子文件夹。 第1部分：客观保真度标准 在 ./problem1/ 中，有三个 MATLAB 文件： RMSE.m：计算两个图像的均方根误差。 SQAR_SNR：计算两个图像的信噪比平方根。 part1.m：主程序，使用统一量化和 IGS 量化来压缩同一张图像并量化上述两个指标。在 MATLAB 命令窗口中，运行 part1.m 的命令，结果将显示在命令窗口中，并输出两个图像。 第2部分：图像熵 在 ./problem2/ 中，有两个 MATLAB 文件： EntropySelf.m：计算一张图片的熵值。 part2.m：主程序，计算两个图像的熵。按照 part2.m 的命令运行，结果将显示在命令窗口中。 第3部分：转换编码 在 ./problem3/ 中，有四个 MATLAB 文件： RMSE.m：MATLAB 函数...

这是一个Matlab仿真程序，使用C语言编写的S函数实现SVPWM控制算法。该程序代码经过测试，可以正常运行。 初次使用S函数的用户，需要先打开S-Function Builder，点击右上角的“Build”按钮，然后运行Simulink模型。 该程序采用一种非常规的SVPWM实现方法，可以为SVPWM初学者和希望节省开发时间的工程师提供参考。

MATLAB的s2t和t2s函数已经扩展，现在支持复杂的M×N×P和M×M×P阵列的参数转换。这些方程的基础是J. Frei、XD Cai和S. Muller在IEEE微波理论与技术汇刊上发表的研究。