Space Vector PWM

该模型模拟了空间矢量脉宽调制的三相逆变器。SVPWM思想已从Matlab驱动库中使用。

向量表示法 对于连续时间信号f(t)，我们可以用两个行向量f和t来表示，其中向量t是行如t = t1:p:t2的MATLAB命令定义的时间范围向量，t1为信号起始时间，t2为中止时间，p为时间间隔。向量f为连续信号f(t)在向量t所定义的时间点上的样值。

MATLAB开发 - 特征向量选择。基于特征向量中心的MATLAB特征选择 - 2016年更新。

Space机器人Kyle.unitypackage是Unity官方的演示机器人模型，包含了骨架、漫反射贴图和法线贴图。这款3D机器人与即将推出的Unity Mecanim技术完全兼容，由Kyle Brewer负责美术设计。

支持向量机导论英文版 English version - An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN: 0521780195. Abstract: This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory; it will help readers understand theory and its real-world applications. 前面上传了《支持向量机导论》（中文版），这次把其原版英文版也一并上传，供大家参考学习。一方面，中文版便于阅读，可以短时间内掌握知识；另一方面，中英对照，可以弥补翻译的不足，掌握专业术语，提高英文水平。祝大家学习愉快，祝论坛蒸蒸日上！ abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar 卷1 abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar 卷2

三相PWM逆变电路或整流电路PWM波生成模块-pwm12.mdl是一个用于生成三相PWM逆变电路或整流电路PWM波的模块。它能有效地控制电路中的PWM波形，适用于各种电力电子应用。

FRENET - Frenet-Serret空间曲线不变量 函数定义：[T, N, B, k, t] = frenet(x, y);[T, N, B, k, t] = frenet(x, y, z); 该函数用于计算空间曲线的不变量，通过输入向量 x、y 和 z 返回一系列向量和缩放量的结果。当省略z时，曲线为二维，函数仍然有效。 公式描述： T（切线）：\( T = \frac{r'}{|r'|} \) N（法线）：\( N = \frac{T'}{|T'|} \) B（双法线）：\( B = T \times N \) k（曲率）：\( k = |T'| \) t（扭转）：\( t = \text{dot}(-B', N) \) 示例代码： % 生成三维曲线样本 theta = 2 * pi * linspace(0, 2, 100); x = cos(theta); y = sin(theta); z = theta / (2 * pi); % 计算Frenet不变量 [T, N, B, k, t] = frenet(x, y, z); % 三维图形显示 line(x, y, z); quiver3(x, y, z, T(:,1), T(:,2), T(:,3)); 以上代码生成三维曲线并绘制切线向量。函数frenet计算得出的向量 T、N、B 以及缩放量 k、t可用于空间曲线的深入研究。

永磁同步电机 矢量控制仿真模型，MATLAB R2007版本。电机模型为M文件编写，具备速度和电流的双闭环控制功能。

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 提取亮度通道 l, a, b = cv2.split(lab) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(l, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何使用OpenCV处理Lab色彩空间中的边缘检测。 MatLab代码示例： img = imread('image.jpg'); % 转换为Lab色彩空间 lab = rgb2lab(img); % 提取亮度通道 l = lab(:,:,1); % 应用Canny边缘检测 edges = edge(l, 'Canny'); % 显示结果 imshow(edges); 通过这些步骤，您可以在Lab色彩空间中准确地进行边缘检测，提升图像处理的质量。

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。