三维测量-单像素成像-针对互反射 单像素成像是一种新型成像技术，通过单像素探测器获取目标图像信息。该技术在光学成像系统中通过一系列掩膜图案对光信号进行空间调制，并用一个单像素探测器记录其总光强，最后将一系列总光强值与对应的掩膜图案做关联运算，由此重建出目标图像。 单像素成像技术可以分为单像素成像（Single-pixel imaging）与计算鬼成像（Computational ghost imaging）两种。单像素成像是指通过一个单像素探测器记录总光强值，并将其与对应的掩膜图案做关联运算来重建目标图像。计算鬼成像则是指通过多次测量，不断迭代单像素探测值和对应调制掩膜的关联结果，逐步获取物体的空间强度分布，从而逐步提升重构图像的质量。 单像素成像技术的基础理论是将二维图像展开成向量形式，并将调制掩膜序列表示成二维矩阵形式。然后，通过已知的调制掩膜矩阵 P 和探测得到的测量信号序列 s 来解算出目标图像 I。 单像素成像技术的调制方案有多种，包括随机散斑矩阵、哈达玛矩阵、傅里叶矩阵和深度学习矩阵等。随机散斑矩阵是通过某种方式生成服从某种统计分布的矩阵序列，哈达玛矩阵是由哈达玛变换基构成的二值正交矩阵，傅里叶矩阵是将二维图像信号用二维傅里叶变换表示成空间频率的形式，深度学习矩阵是将深度学习中的自编码器应用到单像素成像中。 单像素成像技术的重建算法有多种，包括计算鬼成像算法、迭代算法、傅里叶反变换算法等。计算鬼成像算法是指通过多次测量，不断迭代单像素探测值和对应调制掩膜的关联结果，逐步获取物体的空间强度分布，从而逐步提升重构图像的质量。迭代算法是指通过不断迭代单像素探测值和对应调制掩膜的关联结果，逐步获取物体的空间强度分布。傅里叶反变换算法是指通过傅里叶反变换恢复出目标图像信息。 单像素成像技术是一种新型成像技术，通过单像素探测器获取目标图像信息。该技术有多种调制方案和重建算法，可以根据实际情况选择合适的方法来获取高质量的图像信息。

在现代前端开发领域，Vue.js 作为一个流行的 JavaScript 框架被广泛应用于构建用户界面和单页应用程序。为了增强应用功能，开发者常常需要借助插件来扩展 Vue.js 的能力。在这篇文档中，我们将深入探讨如何在 Vue.js 应用中使用名为 vue-plugin-hiprint 的插件来实现条形码和二维码的生成，并详细介绍使用 bwip-js 库渲染 SVG 格式的方法。 了解 vue-plugin-hiprint 插件的作用是至关重要的。该插件是一个专为 Vue.js 设计的扩展，它提供了快速生成条形码和二维码的功能。通过引入该插件，Vue 应用的开发者可以更简便地在项目中集成这些常用的元素，从而增强用户交互体验，特别是在商品管理、库存跟踪、票务系统以及各种需要快速扫描识别信息的场合。 bwip-js 库是一个用 JavaScript 编写的纯客户端库，它能够将一维和二维条码转换成 SVG 图像，而无需服务器端组件。它支持几乎所有的条码类型，并且提供了丰富的配置选项，允许开发者对条码的样式和尺寸等进行定制。使用 bwip-js 的好处在于它兼容多种浏览器环境，包括老旧的浏览器，这使得在 Vue.js 应用中整合 bwip-js 变得相当方便和灵活。 在 Vue.js 应用中集成 vue-plugin-hiprint 和 bwip-js，主要步骤通常包括以下几点： 1. 安装 vue-plugin-hiprint 插件，可以通过 npm 或 yarn 命令将其添加到项目依赖中。 2. 在 Vue 组件中引入并使用插件提供的方法来生成条形码和二维码。这可能需要在组件的生命周期钩子中进行。 3. 调用 bwip-js 库提供的 API，设置合适的参数以渲染出所需的 SVG 图像格式。 4. 将生成的 SVG 图像插入到 HTML 文档中，或者在 Vue 模板中使用，使其能够在页面上显示。 5. 根据需要调整条形码或二维码的样式和属性，例如尺寸、颜色、文字注释等。 需要注意的是，在使用 bwip-js 库时，需要确保在前端环境中正确加载它，并且处理好与 Vue.js 的集成，因为任何错误的集成都可能导致功能异常或者性能问题。此外，对于生成的 SVG 图像，开发者还需要考虑其安全性和兼容性问题，确保它在不同的浏览器和设备上能够正常显示。 vue-plugin-hiprint 插件以及 bwip-js 库的引入和使用，为 Vue.js 开发者提供了一个强大的工具，使得在网页上动态生成和展示条形码、二维码等元素变得简单高效。开发者不仅能够通过这些工具实现复杂的功能需求，还能够通过丰富的定制选项来适应不同的应用场景，从而提升整体应用的可用性和用户体验。

comsol变压器三维仿真模型文件，电磁仿真，结果空载/短路工况，磁密，饱和特性，损耗，云图曲线图。

### 三维模型s3c生成fbx索引 #### 知识点一：三维模型转换与索引构建 - **三维模型格式**：常见的三维模型格式包括OSGB、OBJ等，其中OSGB是一种用于存储三维地理空间数据的高效格式。 - **DasViewer应用**：DasViewer是一款免费的实景三维浏览软件，支持OSGB、DAV、OBJ等多种三维模型格式。它不仅能够浏览三维模型，还能输出正射影像DOM。 - **输出正射影像流程**： 1. 安装并打开DasViewer。 2. 通过鼠标右键模型文件夹选择“使用DasViewer打开”。 3. 选择“工具”—“输出正射影像”，设置分辨率及保存路径。 4. 如果需要调整亮度，可在输出前进行亮度调节。 5. 设置完成后，执行输出操作。 #### 知识点二：建立索引文件 - **索引文件的重要性**：索引文件对于三维模型尤为重要，特别是当使用ContextCapture Viewer等特定软件时。没有索引文件，部分软件可能无法正常读取三维模型数据。 - **建立索引文件步骤**： 1. **准备文件**：确保拥有.s3c索引文件和OSGB数据。 2. **复制索引文件**：将已有.s3c索引文件复制到待建立索引的文件夹中。 3. **打开编辑器**：通过打开CC安装目录下的`CC_S3CComposer.exe`。 4. **移除原有链接**：打开待编辑的.s3c索引文件，移除原有的链接OSGB文件。 5. **添加新链接**：在文件夹内搜索`*.osgb NOT _L`，全选后加入索引文件。 6. **保存索引文件**：保存修改后的.s3c文件。 #### 知识点三：模型合并与坐标系统一致性 - **模型合并前提**：确保所有参与合并的模型具有相同的坐标系统和坐标原点。 - **合并步骤**： 1. **坐标设置**：确保各个模型的坐标系统和原点坐标一致。 2. **拷贝模型文件**：将各个模型文件拷贝至同一文件夹。 3. **重复索引步骤**：按照建立索引文件的步骤重新建立新的索引文件。 - **注意事项**： - 避免模型tile名称重复。 - 在接边处适当扩展航拍范围以确保模型完整性。 - 尽量选择有控制点的位置作为接边线。 - 若有必要，可通过采集控制点进一步提高接边精度。 #### 知识点四：模型水印添加与视频录制 - **水印添加方法**： - 使用`CC_S3CComposer.exe`打开.s3c文件。 - 通过“信息”—“打开徽标”添加水印或logo。 - 保存.s3c文件，并保留logo.a3d文件。 - **视频录制技巧**： - **DasViewer录屏**：设置漫游路径，每帧等待模型加载完成后再渲染输出，以保证视频质量。 - **ContextCapture Viewer**： - **添加水印**：参照上述方法。 - **视频录制**： - 使用K键定义关键帧。 - 使用A键实现自动漫游。 - 结合Shift+K进行更细致的控制。 #### 总结 本文详细介绍了三维模型转换为DOM、建立索引文件、模型合并及坐标系统一致性、模型水印添加与视频录制等方面的知识点。通过DasViewer和ContextCapture Viewer等工具，用户可以方便地管理和利用三维模型数据。这些知识点对于从事三维建模、地理信息系统(GIS)领域的专业人士来说非常重要，有助于提高工作效率和成果展示的质量。

内容概要：本文详细介绍了利用Maxwell与Workbench联合仿真优化电机电磁力谐波的方法，特别是针对8阶2倍频电磁力密度过高的问题。文中首先解释了为什么8阶空间谐波与2倍频时间谐波叠加会导致高电磁力密度，进而引发振动噪声超标的问题。接着，作者展示了如何在Maxwell中搭建二维瞬态场模型并参数化关键结构参数，如磁钢偏心距、槽口宽度和极弧系数。然后，在Workbench中使用APDL脚本提取特定阶次的电磁力数据，并采用响应面法进行优化，最终实现了电磁力密度的有效降低。此外，还提到了更高级的优化工具Optislang及其应用。 适合人群：从事电机设计、电磁兼容性和振动噪声研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要解决特定阶次电磁力谐波引起的振动噪声问题的场合，目标是通过优化设计减少电磁力密度，从而改善电机性能。 其他说明：本文不仅提供了具体的仿真步骤和技术细节，还分享了一些实用的经验和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

针对页岩非均质性强,难以用普通方法描述页岩孔隙结构的问题.以美国Fort Worth盆地石炭系Barnett组页岩和四川盆地志留系龙马溪组页岩为研究对象,基于分形理论和方法,以压汞实验测试结果为基础,对页岩孔隙结构展开定量化研究,计算了不同孔隙的分形维值,通过压汞曲线特征和分形曲线特征探讨了页岩孔隙结构特征.研究结果表明:页岩孔隙在特定范围内具有特定的分形特征,分形维数能够反映页岩内部孔隙结构;两类页岩压汞曲线区别在于大孔和微裂缝的发育情况;由不同形态的压汞曲线算得的分形维数双对数曲线也具有不同形态,计算分形维数时需按照不同形态分段拟合.龙马溪组页岩和Barneett页岩相比,孔隙结构更加复杂.

krpano二维码插件是为全景图浏览软件krpano设计的一款扩展工具，它使得用户可以通过扫描二维码直接访问和分享全景图像。krpano是一款强大的360度全景图和虚拟现实（VR）内容制作软件，广泛应用于房地产、旅游、展览等领域。这款二维码插件的出现，极大地便利了移动设备用户的互动体验，他们不再需要手动输入复杂的URL，只需一扫即可进入全景世界。 在使用krpano二维码插件时，首先你需要下载并安装krpano软件，然后将二维码插件文件解压到krpano的plugins目录下。这个插件通常包含一个或多个.js和.xml文件，这些文件定义了插件的功能和配置选项。例如，"二维码插件"可能包含"qrcode.js"用于实现二维码生成的JavaScript代码，以及"qrcode.xml"用于配置插件的行为和外观。 接下来，你需要在你的krpano项目中引入这个插件。在krpano的主配置文件（通常命名为"tour.xml"或"krpano.xml"）中，通过``标签将二维码插件的.xml配置文件引入。例如： ```xml ``` 在引入插件后，你可以通过设置特定的XML参数来定制二维码。比如，你可以指定二维码显示的位置、大小、颜色，以及要编码的URL。以下是一个示例配置： ```xml ``` 当krpano加载并解析这个配置后，二维码就会在全景图的指定位置生成，并指向你设定的链接。用户使用手机扫描这个二维码，就能直接打开对应的全景视图。 为了提高用户体验，你还可以添加一些交互效果，比如鼠标悬停时显示提示信息，或者点击后弹出扫描提示。这可以通过添加JavaScript事件监听器和自定义函数来实现。例如： ```xml showScanHint("请扫描二维码查看全景"); hideScanHint(); ``` 此外，如果你的项目需要支持多种语言，可以考虑将插件中的文本内容国际化，让不同地区的用户都能理解提示信息。 krpano二维码插件是krpano生态系统中一个实用的组件，它结合了现代移动设备的便捷性与krpano的全景技术，为用户提供了一种直观、快速的访问方式。通过深入理解和灵活运用，你可以进一步提升你的全景项目互动性和用户体验。

QT5.6是一个广泛应用的跨平台开发框架，用于创建图形用户界面和其他软件应用程序。QZXING库是专为QT5设计的一个模块，它允许开发者在QT环境中实现二维码的读取和识别功能。这个库的引入使得在QT项目中集成二维码处理变得更加简单和高效。 在QT5.6中使用QZXING库进行二维码识别，首先你需要确保已经安装了QT5.6及其开发环境，并且正确配置了构建系统，如qmake或CMake。QZXING库通常可以通过Git等版本控制系统获取源代码，然后在本地进行编译和安装。在安装过程中，可能需要遵循库的README文件指导，确保所有依赖项都已安装，例如OpenCV（用于图像处理）和ZXing库（提供二维码解码算法）。 在完成QZXING库的安装后，接下来是在QT项目中集成该库。这通常涉及在.pro文件中添加库的路径和链接器设置，如下所示： ```cpp QT += core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets HEADERS += \ your_header_files.h SOURCES += \ your_source_files.cpp LIBS += -L/path/to/qzxing/library -lqzxing INCLUDEPATH += /path/to/qzxing/include ``` 一旦库被正确链接，你就可以在代码中导入QZXING相关的头文件并使用其功能。例如，要读取一个包含二维码的图像并识别其中的信息，你可以创建一个`QZXing::Reader`对象，并调用其`decode()`函数： ```cpp #include #include QZXing::Reader reader; QImage image("path_to_your_image.png"); if (reader.decode(image)) { QString decodedData = reader.result().toString(); // 处理解码后的数据 qDebug() << "Decoded Data:" << decodedData; } else { qDebug() << "Failed to decode QR code."; } ``` 此外，QZXING库还提供了`QZXingWidget`，这是一个可以直接在GUI中显示并实时识别摄像头捕获图像的部件。通过连接`decoded`信号，可以实现实时二维码识别： ```cpp QZXingWidget *widget = new QZXingWidget(this); connect(widget, &QZXingWidget::decoded, this, [&](QZXing::DecodeResult result) { if (result.isValid()) { QString decodedData = result.toString(); // 处理解码后的数据 qDebug() << "Real-time Decoded Data:" << decodedData; } }); ``` 在实际应用中，你可能还需要处理各种异常情况，例如图像质量差、二维码位置不明确等问题。QZXING库提供了一些设置，比如调整识别区域、设置解码模式等，来优化识别过程。 QZXING库为QT5.6开发者提供了一套方便的工具，能够轻松地在项目中集成二维码识别功能。通过学习和使用QZXING，开发者可以快速地实现从静态图片到实时视频流的二维码读取，增强应用的功能和用户体验。参考提供的博客链接（http://blog.csdn.net/wangshenweiwu），可以获取更详细的教程和示例代码，帮助你更好地理解和应用QZXING库。

这是一个铲车FBX模型，可以直接导入到unity3d中查看，也可放入游戏场景中。

%% 已知参数 lamda = 10; % 导热系数 cp = 440; % 热容 rou = 7800; % 密度 qw = 500000; % 热流 a = lamda/rou/cp; c = qw/lamda; xspan = [0 0.012]; tspan = [0 10]; ngrid = [1000 20]; n = ngrid(1); m = ngrid(2); x = linspace(xspan(1), xspan(2), m); t = linspace(tspan(1), tspan(2), n); T0_real = 5*x; %% 调用函数计算T(x,tao) T = HeatTrans(a,c,T0_real,xspan,tspan,ngrid); Tref = T; N = zeros(n,m); Treal = Tref + N; %% 试凑法初步确定PID参数 % 这里采用的试凑法的方法是迭代20步看哪组参数效果更好