正交变换

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空间解析几何的正交变换正交变换的性质与计算

空间解析几何的正交变换正交变换的性质与计算

空间解析几何的正交变换正交变换的性质与计算正交变换是一类在空间解析几何中具有重要地位的变换。

它是指在空间中既保持长度不变,又保持两向量之间的夹角不变的变换。

在此文章中,我们将探讨正交变换的性质与计算方法。

一、正交变换的定义与性质正交变换在空间解析几何中被广泛运用。

它是指一个线性变换,使得空间中的任意向量经过该变换后,向量的长度保持不变,并且向量之间的夹角也保持不变。

具体而言,设给定空间中的两个向量A和B,经过正交变换T后,它们的长度和夹角分别为A'和B'。

则有以下性质:1. 长度不变:经过正交变换T后,向量的长度保持不变,即|A|=|A'|,|B|=|B'|。

2. 夹角不变:经过正交变换T后,向量之间的夹角保持不变,即∠(A,B)=∠(A',B')。

3. 内积不变:经过正交变换T后,向量之间的内积保持不变,即A·B=A'·B'。

4. 正交性:若经过正交变换T后的向量A'与向量B'垂直(即A'⊥B'),则原始向量A与B也一定垂直(即A⊥B)。

二、正交变换的计算方法根据上述性质,我们可以利用矩阵来计算正交变换。

设空间中的向量A=[a₁, a₂, a₃],我们可以构造一个正交矩阵T,满足以下性质:1. T的行、列是正交单位向量2. T的行、列是长度为1的向量有了正交矩阵T,我们可以通过矩阵乘法来计算变换后的向量A':A' = T·A计算变换后的向量B'时,同样可以使用上述公式。

对于特定的正交变换,我们可以使用不同的矩阵来进行计算。

例如:1. 旋转变换:设给定一个旋转轴n和一个旋转角度θ,对于任意向量n,它的旋转变换可以表示为:R(θ) = [cosθ+nₓ²(1-cosθ), nₓnᵧ(1-cosθ)-n n sinθ, nₓn_z(1-cosθ)+n_ssinθ][nₓnᵧ(1-cosθ)+n_sn_z, nᵧ²(1-cosθ)+n n sinθ, nᵧn_z(1-cosθ)-n_ssinθ][nₓn_z(1-cosθ)-n_ssinθ, nᵧn_z(1-cosθ)+n_ssinθ, n_z²(1-cosθ)+nnsinθ]其中n = [nₓ, nᵧ, n_z]为旋转轴的单位向量,θ为旋转角度。

paper41:正交变换

paper41:正交变换

paper41:正交变换正交变换是保持图形形状和⼤⼩不变的,包含旋转,及上述变换的复合。

⼏何意义正交变换是保持图形形状和⼤⼩不变的⼏何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合。

代数定义欧⼏⾥得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有(σ(α),σ(β))=(α,β)设σ是n维欧式空间V的⼀个线性变换,于是下⾯4个命题等价1.σ是正交变换2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,⼁σ(α)⼁=⼁α⼁3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,那么σ(ε_1),σ(ε_2),...,σ(ε_n)也是标准正交基4.σ在任意⼀组标准正交基下的矩阵是正交矩阵正交矩阵定义:n级实矩阵A称为正交矩阵,如果A'A=E。

(A'表⽰A的转置,E是单位矩阵)分类设A是n维欧式空间V的⼀个正交变换σ在⼀组标准正交基下的矩阵若⼁A⼁=1,则称σ为第⼀类正交变换,若⼁A⼁=-1,则称σ为第⼆类正交变换。

Matlab傅⽴叶变换、余弦变换和⼩波变换1. 离散傅⽴叶变换的 Matlab实现Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现⼀维、⼆维和 N 维 DFT 算法;⽽函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则⽤来计算反 DFT 。

这些函数的调⽤格式如下:A=fft(X,N,DIM)其中,X 表⽰输⼊图像;N 表⽰采样间隔点,如果 X ⼩于该数值,那么 Matlab 将会对 X 进⾏零填充,否则将进⾏截取,使之长度为 N ;DIM 表⽰要进⾏离散傅⽴叶变换。

A=fft2(X,MROWS,NCOLS)其中,MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进⾏零填充后的 X ⼤⼩。

别可以实现⼀维、⼆维和 N 维 DFTA=fftn(X,SIZE)其中,SIZE 是⼀个向量,它们每⼀个元素都将指定 X 相应维进⾏零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调⽤格式于对应的离散傅⽴叶变换函数⼀致。

9.4 正交变换

9.4  正交变换
阵 → A 是正交矩阵.
A 是正交矩阵 → (A 1, A 2 , , A n ) (1, 2 , , n )A ,A 可逆
→ A 1, A 2 , , A n 是 V 的基,且
a1i
A i (1,2 ,
,

n
)

a
2i



n
一 正交变换的概念及性质 定义9 V是欧氏空间,A (∈L(V))称为正交变换,如 果对任意的α,β∈V, (Aα,Aβ) = (α,β).
性质1 (定理1) V是欧氏空间,A ∈L(V),则以下条 件等价:
1) A 是正交变换; 2) 对任意的α∈V,│Aα│=│α│(即保持向量的长
度不变);
3) ε1,ε2, ···,εn 是V的标准正交基,则Aε1,Aε2, ···,Aεn 是V的标准正交基;
σ(α)
准正
义,σ(ε1) =ε1, σ(ε2) =ε2, σ(ε3) = -ε3 . 对任意的α∈V3 ,设 α= x1ε1 + x2ε2 + x3ε3 , 则
σ(α) = x1σ(ε1) + x2σ(ε2) + x3σ(ε3) = x1ε1 + x2ε2 -x3ε3 ,
故 |σ(α)|2 = x12 + x22 + x32 = |α|, 即推出 |σ(α)|= |α|,所以σ是正交变换. 由如上过程可知
以下等式成立,即σ的行列式|B|= -1,即σ是第
二类正交变换.
1

(1,2 ,3 ) (1,2 ,3)B,
B



1

1
作业: P394 习题11,12,13,14,15.

正 交 变 换

正 交 变 换

正 交 变 换1.研究对象:空间中物体的位置变化。

观察空间中的物体,当我们把一个物体从一个地点搬到另一个地点时,物体有什么性质保持不变,有什么东西会起变化。

2. 正交变换的建立搬动物体,除了物体的位置发生变化外,物体的本身属性都保持不变。

用数学的相关知识进行描述之即长度、面积、角度、体积等保持不变。

从测量、计算的角度而言,物体的度量性质不变。

由于长度是各种计算的基础,长度不变将导致角度、面积、体积等不变,即长度不变是本质性的。

用数学语言——变换——描述上述现象,即搬动物体的过程是一个保持长度不变的变换。

定义:保持任两点间距离不变的变换称为正交变换。

3. 正交变换的不变系统直线、线段、单位向量、垂直性、平行性,······。

4. 笛卡尔直角坐标系为了用代数的方法来研究正交变换,我们应该建立一种在正交变换下保持不变的坐标系5. 特例物体位置的变动不外乎移动、转动和翻动(以及它们的组合),它们的数学表示为 (1) 平移 ⎩⎨⎧+='+='00y y y x x x(2) 旋转⎩⎨⎧+='-='θθθθc o s s i n s i n c o s y x y y x x 或 X X ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-='θθθθc o s s i n s i n c o s。

(3) 反射⎩⎨⎧-='='yy xx 或 X X ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-='1001 。

问题探索:绕点),(000y x P 6. 正交变换的代数表示M O O O M O ''+'=',另一方面, 21e y e x M O'+'='所以 M O O O e y e x ''+'='+'21(*) 又 2010e y e x O O+=',21e y e x OM+=,根据正交变换的性质知 21e y e x M O '+'=''由向量代数知识可知 22211222211111,e a e a e e a e a e+='+=' 将它们代入(*)可得202221101211222112221111201021)()()()(e y y a x a e x y a a e a e a y e a e a x e y e x e y e x+++++=+++++='+'所以 ⎩⎨⎧++='++='0222101211y y a x a y x y a x a x所以正交变换的代数表示为⎩⎨⎧++='++='232221131211a y a x a y a y a x a x ,其中 0,122211211222212221211=+=+=+a a a a a a a a 。

线性代数中的正交变换与正交矩阵

线性代数中的正交变换与正交矩阵

线性代数中的正交变换与正交矩阵线性代数是一门研究向量空间及其运算规律的数学学科,正交变换和正交矩阵是其中重要的概念之一。

本文将介绍正交变换和正交矩阵的定义、性质以及其在线性代数中的应用。

一、正交变换的定义与性质正交变换是指一种保持向量内积不变的线性变换。

设V是一个n维向量空间,线性变换A:V→V是一个正交变换,当且仅当满足以下条件:1. 对于V中任意两个向量u、v,有(Au)·(Av) = u·v,其中·表示两个向量的内积;2. A是一个满秩的矩阵,即A的行与列都线性无关。

正交变换具有以下重要性质:1. 正交变换保持向量的长度不变,即对于任意向量v,有||Av|| = ||v||,其中||v||表示向量的长度;2. 正交变换保持向量之间的夹角不变,即对于任意向量u、v,有夹角(Au, Av) = 夹角(u, v),其中夹角(u, v)表示向量u和v之间的夹角;3. 正交变换的逆变换也是正交变换,即如果A是一个正交变换,则存在一个矩阵B,使得AB = BA = I,其中I是单位矩阵;4. 正交变换的矩阵表示是一个正交矩阵。

二、正交矩阵的定义与性质正交矩阵是指行列式的值为1或-1的实矩阵。

设A是一个n×n的矩阵,如果A满足以下条件,则称A是一个正交矩阵:1. A的转置矩阵A^T与A的乘积等于单位矩阵,即A^T × A = I;2. A的行(或列)向量构成一组标准正交基。

正交矩阵具有以下重要性质:1. 正交矩阵乘积依然是一个正交矩阵,即如果A和B都是正交矩阵,则AB也是正交矩阵;2. 正交矩阵的逆矩阵等于其转置矩阵,即如果A是一个正交矩阵,则A^T是其逆矩阵;3. 正交矩阵的行(或列)向量是一组标准正交基,即正交矩阵的行(或列)向量互相正交且长度为1;4. 正交矩阵的行列式的值为1或-1,即|A| = 1或|A| = -1。

三、正交变换与正交矩阵的应用正交变换和正交矩阵在线性代数中有着广泛的应用。

正交变换数学三

正交变换数学三

正交变换数学三正交变换是数学中的一个重要概念,广泛应用于线性代数、几何学和物理学等领域。

本文将从不同角度介绍正交变换的定义、性质及应用。

一、正交变换的定义正交变换是指保持向量长度和夹角不变的线性变换。

具体而言,对于任意两个向量u和v,如果它们的内积在正交变换后仍然保持不变,即有(u, v) = (T(u), T(v)),其中T表示正交变换,则称T为正交变换。

二、正交变换的性质1. 正交变换的矩阵表示是正交矩阵,即满足A^T * A = I,其中A^T表示A的转置矩阵,I表示单位矩阵。

2. 正交变换的逆变换也是正交变换,即正交变换的逆矩阵也是正交矩阵。

3. 正交变换保持向量长度不变,即对于向量v,有||v|| = ||T(v)||,其中||v||表示向量v的长度。

4. 正交变换保持向量夹角不变,即对于向量u和v,有(u, v) = (T(u), T(v))。

5. 任意两个不平行的向量在正交变换后仍然保持不平行。

三、正交变换的应用1. 几何变换:正交变换在几何学中有着广泛的应用,如旋转、镜像、平移等。

正交变换可以保持几何图形的形状和大小不变,常用于计算机图形学、计算机视觉等领域。

2. 物理学中的坐标变换:正交变换可以将一个坐标系转换为另一个坐标系,常用于解决物理学中的坐标变换问题,如刚体运动的描述、电磁场的变换等。

3. 数据压缩与降维:正交变换在数据处理中有着重要的应用,如主成分分析(PCA)就是一种基于正交变换的数据降维方法。

通过正交变换,可以将高维数据映射到低维空间,保留数据的主要信息。

4. 信号处理:正交变换在信号处理中也有广泛应用,如傅里叶变换、小波变换等。

正交变换可以将信号在不同域之间进行转换,常用于信号压缩、滤波、频谱分析等。

正交变换是一种保持向量长度和夹角不变的线性变换。

它具有许多重要的性质,如矩阵表示是正交矩阵、保持向量长度和夹角不变等。

正交变换在几何学、物理学、数据处理和信号处理等领域都有着广泛的应用。

正交变换的原理及应用

正交变换的原理及应用

正交变换的原理及应用一、什么是正交变换?正交变换是线性代数中的一个重要概念,它是指对向量进行一系列矩阵变换的过程,这些变换中每一步都是正交的。

正交变换在许多领域中有广泛的应用,包括图像处理、信号处理、数据压缩等。

在数学上,正交变换是指一个变换矩阵满足两两正交、且行列式为1的特殊矩阵。

正交矩阵的特点是它的转置等于它的逆,即OT=O^-1,其中O为正交矩阵。

二、正交变换的原理正交变换可以通过矩阵乘法来实现。

给定一个向量x,进行一次正交变换可以表示为:y = Ox其中,O是一个正交矩阵,y是变换后的向量。

正交变换保持向量的长度和角度不变,因此在二维平面上,正交变换可以实现旋转、缩放、反射等操作。

三、正交变换的应用正交变换在许多领域中都有广泛的应用。

1. 图像处理图像处理中经常使用正交变换对图像进行变换和分析。

其中最常用的正交变换是傅里叶变换和小波变换。

傅里叶变换将图像从时域转换到频域,可以用于图像的滤波、去噪等操作。

小波变换则可以将图像分解成不同尺度的频谱,用于图像的压缩和特征提取。

2. 信号处理正交变换在信号处理中有广泛的应用。

傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域,用于信号的频谱分析和滤波。

小波变换则可以对非平稳信号进行分析和处理,广泛应用于语音信号处理、图像处理等。

3. 数据压缩正交变换在数据压缩中也有着重要的应用。

例如,JPEG图像压缩算法中使用了离散余弦变换(DCT),将图像从空域转换到频域,然后将高频系数进行量化和编码,从而实现图像的压缩。

4. 量子力学正交变换在量子力学中是一个基本概念。

量子力学中的态矢量可以通过正交变换表示为不同的基矢量的线性组合。

正交变换可以将一个物理态从一个表象转换到另一个表象,描述其在不同基矢量下的表示。

5. 机器学习在机器学习中,正交变换被广泛应用于特征提取和降维。

主成分分析(PCA)是一种常用的正交变换方法,它通过找到数据中方差最大的方向进行特征提取和降维。

总结正交变换是一种重要的线性代数概念,它通过矩阵乘法对向量进行变换。

54. 坐标系中的正交变换如何实现?

54. 坐标系中的正交变换如何实现?

54. 坐标系中的正交变换如何实现?关键信息项:1、正交变换的定义及基本原理2、常见的正交变换类型3、正交变换的矩阵表示4、实现正交变换的步骤和方法5、应用场景举例6、正交变换的性质和特点1、正交变换的定义及基本原理11 正交变换是一种保持向量长度和内积不变的线性变换。

在数学上,如果一个线性变换 T 满足对于任意向量 x 和 y,有(Tx, Ty) =(x, y),且||Tx||=||x||,则称 T 为正交变换。

12 正交变换的基本原理基于向量空间的几何性质。

它在不改变向量空间结构的前提下,对向量进行旋转、反射等操作。

2、常见的正交变换类型21 旋转变换:绕着坐标轴或特定的轴进行旋转。

22 反射变换:关于某个平面或直线进行反射。

3、正交变换的矩阵表示31 任何正交变换都可以用一个正交矩阵来表示。

正交矩阵 Q 满足Q^TQ = QQ^T = I,其中 I 是单位矩阵,Q^T 是 Q 的转置。

32 例如,二维平面中的旋转变换矩阵可以表示为cosθ sinθ; sinθcosθ,其中θ 是旋转角度。

4、实现正交变换的步骤和方法41 确定变换的类型(旋转、反射等)和相关参数(如旋转角度、反射平面等)。

42 根据变换类型和参数构建正交矩阵。

43 对于给定的向量或点,通过矩阵乘法实现变换。

5、应用场景举例51 计算机图形学:用于图形的旋转、缩放、镜像等操作,以实现逼真的视觉效果。

52 物理学:在量子力学、力学系统等领域中,用于描述物体的运动和状态变化。

53 信号处理:如在图像处理中,用于图像的校正、增强等。

6、正交变换的性质和特点61 保持向量长度不变:即经过正交变换后,向量的模长不发生改变。

62 保持向量间的夹角不变:这意味着向量之间的相对位置关系在变换前后保持不变。

63 正交矩阵的行列式值为±1:当行列式值为1 时,对应旋转变换;当行列式值为-1 时,对应反射变换。

总之,正交变换在数学和相关领域中具有重要的地位和广泛的应用。

§4正交变换

§4正交变换



( A , A ) ( , ) .
再来证明1)与3)等价. ( 1 ) (3 )
,2 , , 设 是一组标准正交基,则 1 n 1 ,i j , ( AA , ) (, ) (, i j 1 ,2 , ,n ) . i j i j 0 ,i j A , A , , A 由此可知, 也是标准正交基. 1 2 n (3 ) ( 1 ) ,2 , , , A , , 设 是一组标准正交基,则 A 1 n 1 2 A n 也是一组标准正交基,于是对于 , V ,设


( A ,) A 2 ( A , A ) ( A , A )
( A A , A A ) ( A ( ) ,( A ) ) ( , ) . ( , ) 2 ( ,) ( ,) ,
再利用 ( 即得 A , A ) ( ,) , ( A , A ) (, )
,2 ,3 建立的直角坐标系是右手 式等于 1,则以 1
三维几何空间中的右手系和左手系的概念可以
只是没有了右手法则和左 广到一般n维欧氏空间中,
手法则这样直观的表示. 于是我们就直接按过渡矩 阵的行列式列的符号(即等于+1还是-1)对n 维欧 氏空间中的的标准正交基进行分类. 欧氏空间(也 可用于线性空间)中所有的基分为两类: 先选取一 组基,凡是与它的过渡矩阵大于零的基属于一类, 反之,与它的过渡矩阵小于零的基属于另一类.
n
n
n
j 1 n
于是
xi yj (A i , A j )
n
i 1

矩阵的正交变换

矩阵的正交变换

矩阵的正交变换是指一个线性变换,该变换通过正交矩阵来实现。

正交矩阵是
一种特殊的矩阵,它的行向量和列向量都是正交的,即它们的点积为零。

如果矩阵P是正交矩阵,那么线性变换y = P x称为正交变换。

正交变换具有
以下性质:
1. 保持向量的长度不变:对于任意向量x,有∣∣y∣∣ = ∣∣x∣∣,即变
换前后的向量长度保持不变。

2. 保持向量的正交性:如果变换前向量x和向量y正交,那么变换后向量y'
和向量x'也正交。

3. 在标准正交基下,正交变换对应的矩阵为正交矩阵。

此外,正交矩阵还有以下性质:
1. 正交矩阵的所有特征值为±1。

2. 正交矩阵的行列式为±1。

3. 正交矩阵的逆矩阵和共轭转置矩阵仍为正交矩阵。

4. 正交矩阵乘积仍为正交矩阵。

这些性质使得正交变换在许多领域中都有重要的应用,例如线性代数、几何学、信号处理等。

线性代数课件7-3正交变换

线性代数课件7-3正交变换

05
正交变换在信号处理中的 应用
信号分解与合成原理介绍
信号分解
将复杂信号分解为一系列简单信 号的过程,这些简单信号通常是 正交基函数的线性组合。
信号合成
将分解得到的简单信号按照一定 规则重新组合,以恢复或逼近原 始信号的过程。
正交基函数
一组满足正交性条件的函数,用 于表示信号空间中的任意信号。 常见的正交基函数包括正弦函数、 余弦函数、小波基函数等。
曲线和曲面形状描述及性质分析
曲线形状描述
通过正交变换可以对曲线进行形 状描述,如曲线的弯曲程度、拐 点等性质可以通过正交变换进行
分析。
曲面形状描述
正交变换也可以用于曲面的形状描 述,如曲面的弯曲程度、法线方向 等性质可以通过正交变换进行分析。
性质分析
通过正交变换可以分析曲线和曲面 的性质,如曲线的长度、曲面的面 积等性质可以通过正交变换进行计 算和分析。
小波变换原理及实现方法
小波变换原理
小波变换是一种时频分析方法,通过伸缩和 平移小波基函数来匹配信号的局部特性。与 傅里叶变换相比,小波变换具有更好的时频 分辨率和局部化特性,适用于非平稳信号的 分析和处理。
实现方法
小波变换的实现包括连续小波变换(CWT) 和离散小波变换(DWT)两种方法。CWT 通过连续变化的小波基函数对信号进行匹配, 可以得到信号的时频分布;DWT则通过离 散化的小波基函数对信号进行分解和重构, 可以实现信号的压缩和去噪等应用。
通过正交变换得到的标准型具有唯一性,即不依赖于正交矩阵的选择。
02
正交变换的求解方法
施密特正交化过程
01 选择一组线性无关的向量作为起始向量组。
02
对起始向量组进行施密特正交化,得到一组 正交向量组。

图像信号的正交变换

图像信号的正交变换

定义
哈达玛变换是一种离散数学中的正交 变换,它将一个有限维的实数向量空 间映射到其自身,并保持向量的欧几 里得范数不变。
应用
哈达玛变换在图像处理、信号处理、数 据压缩等领域有广泛应用,特别是在图 像压缩编码中,可以有效地去除图像中 的冗余信息,提高图像压缩效率。
凯泽变换
定义
凯泽变换是一种离散数学中的正交变换,它将一个有限维的实数向量空间映射到其自身,并保持向量的欧几里得 范数不变。
小波变换在图像处理中的应用
01
02
03
图像压缩
小波变换可以将图像分解 成不同频率和方向的子图 像,从而去除冗余信息, 实现高效的图像压缩。
图像增强
通过调比度、锐 度等。
图像去噪
小波变换能够检测到图像 中的噪声,并通过滤波器 去除噪声,提高图像质量。
图像信号的正交变换

CONTENCT

• 正交变换简介 • 傅里叶变换 • 离散余弦变换 • 小波变换 • 其他正交变换方法
01
正交变换简介
正交变换的定义
正交变换是一种线性变换,它将输入信号从一种表示形式转换到 另一种表示形式,同时保持信号的能量不变。
正交变换具有正交性,即变换的逆变换与原变换是相互正交的, 这意味着逆变换可以恢复出原始信号。
对于连续信号,傅里叶变换可以表示为积分形式。
傅里叶变换的基本思想是,任何周期函数都可以由 一组正弦和余弦函数构成,而每个正弦和余弦函数 都有一个频率。
傅里叶变换的性质
线性性
如果 $f(t)$ 和 $g(t)$ 是两个信号,且 $a$ 和 $b$ 是常数,那么 $a f(t) + b g(t)$ 的傅里叶变 换等于 $a F(w) + b G(w)$,其中 $F(w)$ 和 $G(w)$ 分别是 $f(t)$ 和 $g(t)$ 的傅里叶变换。

正交变换的结论

正交变换的结论

正交变换的结论
正交变换是指将一个向量或者一个坐标系通过某种方法进行变换,使得变换前后的向量或坐标系之间保持角度不变,即原来是直角的地方变换后仍然是直角。

正交变换包括旋转、镜像和旋转加镜像等多种类型。

正交变换的结论有以下几点:
1. 正交变换保持向量长度不变:对于正交变换后的向量,它们的长度与变换前的向量长度相同。

这是因为正交变换不改变向量的大小,只改变了向量的方向。

2. 正交变换保持向量之间的夹角不变:对于任意两个向量,它们的夹角在经过正交变换后仍然保持不变。

这是因为正交变换不改变向量之间的夹角,只是改变了它们的方向。

3. 正交变换保持向量的内积不变:对于两个向量,它们的内积在经过正交变换后仍然保持不变。

这是因为向量的内积可以用向量的长度和夹角表示,而正交变换不改变向量的长度和夹角,因此内积也不会改变。

4. 正交变换可以用矩阵表示:对于一个n维向量的正交变换,可以用一个n*n 的正交矩阵来表示。

这个矩阵的每一列都是一个单位向量,且这些向量之间两两正交。

5. 正交变换的逆变换也是正交变换:对于一个正交变换,它的逆变换也是正交变换。

这是因为正交变换保持向量长度、夹角和内积不变,因此它的逆变换也会保持这些性质不变。

综上所述,正交变换是一种非常重要的数学工具,它在许多领域都有广泛的应用,如图像处理、信号处理、物理学等。

了解正交变换的性质和结论对于理解这些应用非常有帮助。

正交变换

正交变换

二、基本性质 1、定理8.3.1:欧氏空间 V 的一个线 性变换 是正交变换充要条件是 , V , 有 ( ), ( ) , 。 例1的第二种证明。 2、正交变换保持夹角不变。 3、定理8.3.2:n 维欧氏空间 V 的一 个线性变换 是正交变换的充要条件 是 把 V 的任意一个规范正交基仍变 成 V 的一个规范正交基。
例1的第三种证明。
n 维欧氏空间 V 的一 4、定理8.3.3: 个线性变换 是正交变换的充要条件 是 关于V 的任意规范正交基的矩阵是 正交矩阵。
三、补充例题。
1、证明:正交变换的特征值为
1
பைடு நூலகம்

2、设 A, B 是 n 阶实可逆矩阵,且 AA B B 证明:存在正交矩阵 U ,使得 A UB 。
8.3 正交变换
一、概念
定义1、欧氏空间 V 的一个线性变换 叫做一个正交变换,如果 V ,都有 () 。 欲证 是正交变换,即证: 是线性变换; (1) V ,都有 () 。 (2)
n 维欧氏空间 V 的两个正 例1、证明: 交变换 , 的乘积 也是正交变换。

正交变换的方法

正交变换的方法

正交变换的方法正交变换是线性代数中的重要概念,它在许多领域中都有广泛的应用。

本文将围绕正交变换展开,介绍它的定义、性质以及在几何、图像处理和信号处理等领域中的应用。

一、正交变换的定义与性质正交变换是指保持向量长度和夹角的线性变换。

具体而言,对于一个n维向量空间V中的向量x和y,如果存在一个n×n的矩阵Q,使得对于任意的x和y有Qx·Qy=x·y,那么矩阵Q就是一个正交矩阵,而变换Qx就是一个正交变换。

正交变换的一些基本性质如下:1. 正交变换保持向量的长度不变,即||Qx|| = ||x||;2. 正交变换保持向量之间的夹角不变,即(Qx)·(Qy) = x·y;3. 正交变换的逆变换也是正交变换,即Q的逆矩阵Q^-1也是正交矩阵;4. 正交矩阵的转置等于它的逆矩阵,即Q^T = Q^-1;5. 两个正交矩阵的乘积仍然是正交矩阵。

二、正交变换在几何中的应用在几何中,正交变换被广泛用于描述平移、旋转和镜像等基本变换。

通过矩阵乘法的方式,可以将一个点或一个物体进行平移、旋转或镜像操作,从而改变它在坐标系中的位置和方向。

三、正交变换在图像处理中的应用正交变换在图像处理中有着重要的应用。

其中最著名的正交变换是离散傅里叶变换(DFT),它将一个离散信号从时域转换到频域。

DFT的基础是正交变换的性质,通过将信号拆解成一系列正交基函数的线性组合,可以得到信号在频域上的表示,从而实现信号的频谱分析和滤波处理。

四、正交变换在信号处理中的应用正交变换在信号处理中也有着广泛的应用。

例如,在通信系统中,正交变换被用于多载波调制(OFDM)技术中,通过将信号分成多个正交子载波进行传输,提高了信号的抗干扰性能和频谱利用率。

另外,正交变换还被用于信号压缩和降噪等领域,通过正交变换将信号转换到一个更稳定的域中,可以提取信号的重要特征并减小数据的冗余。

五、总结正交变换作为一种保持向量长度和夹角的线性变换,在几何、图像处理和信号处理等领域中有着广泛的应用。

正交变换

正交变换

正交变换设M是对称矩阵, P是正交矩阵, N=P^tMP 称为 M的正交变换。

(正交矩阵的定义为:P.P^t = I)正交变换既是相似变换,也是相合变换。

正交变换不改变M的特征值。

正交变换最初来自于维基百科,这种矩阵元被称为简正坐标.用质量加权坐标表示的分子内部运动的动能,用质量加权坐标表示的分子内部势能,用质量加权坐标表示的分子内部势能,由力常数的数学表达式可以知道fij = fji因而矩阵为一个正交变换通过酉变换可以把矩阵变形成为对角矩阵的形式:。

则有:它的每一个矩阵元都是分子所有质量加权坐标的线性组合,总的矩阵元的数量恰巧等于质量加权坐标的个数,这些矩阵元就被称作简正坐标,而这些变换中分子的势能不变,所以正交变换又称为酉变换.采用OpenCV进行人脸识别一、实现原理本程序的实现方法请参看《face recognition using an embedded HMM》。

二、开发工具1、OpenCV视觉开发库2、MFC三、程序运行1、主界面主界面包括识别区域和结果区域。

如下:2、参数设置(Set Params)u状态数的设置,默认为5个超态,从上到下分别代表前额(3),眼睛(6),鼻子(6),嘴巴(6),下巴(3)u观察向量2D-DCT:包括观察向量大小(OBS),DCT大小和Delta大小u最大迭代次数,默认为80u混合高斯次数,默认为33、人员管理(Per Manage)人员管理界面如下:u添加人员信息:输入人员信息具有Name与NO属性,NO不可重复。

u删除人员信息:在人员列表中选择要删除的人员,然后进行删除,人员信息删除后,包括人员的图片也进行删除,该人员也不在识别范围内。

u添加人员图片:一个人可以多张图片,点击要添加的人员,可以通过此按钮添加图片。

添加前最好在.. \HMM\××文件夹里(××表示该人员名称)。

u删除人员图片:点击要删除的图片,按“Del Image”按钮进行删除,图片删除后只是该图片不在训练的区域。

正交变换

正交变换

《正交变换的分类》一.概述正交变换是一种保持长度不变的线性变换(数域F中一个空间V 到自身的映射),在解析几何平面内保持这种关系或是等价关系或是全等关系。

其中包括平移、旋转、对折、或者是其中的组合等。

那么在欧氏空间(基本理论中有其概念)中,也会有如此的形式将一个向量经过某种途径将其变化而保持其长度不变。

在欧氏空间中实现这一变化和几何平面中几乎相同,它包括反射,旋转和这两种的组合,有限维数(两维以上)的空间中,这一变化可以实现,但是,实践起来并不容易。

以一个简单例子引入,如图:αβ向量βα,在平面上采取了反射(或对称)变换使得βα=,这是平面中的实例。

那么在欧氏空间中,实现正交变换(反射,旋转还有而者的组合)会在论文中从二维和三维空间中步步引入。

二. 基础知识与理论基础 1. 正交变换的定义欧氏空间V 的一个线性变换叫δ作一个正交变换,如果对于任意V ∈ξ都有:|)(ξδ|=|ξ|2. 欧氏空间的概念设V 是实数域R 上一个向量空间。

如果对于V 中任意一对向量ηξ,有一个确定的记作<ηξ,>的实数与他们对应,叫作向量ξ与η的内积(或标量积),并且下列条件被满足:(i)<ηξ,>=<ξη,>(ii)<ζηξ,+>=<ζξ,>+<ζη,> (iii)<a ηξ,>=a<ηξ,> (iv)当0≠ξ时,<ξξ,>>0这里ζηξ,,是V 中任意向量,a 是任意实数,那么V 叫作这个内积来说的一个欧氏空间。

3. 正交矩阵n 维欧氏空间一个规范正交基到另外 一个规范正交基的过渡矩阵是一个正交矩阵。

有以下结论:UU T =U T U=I, U -1=U T4. 特征多项式定义设A=(a ij )是数域F 上一个n 阶矩阵。

行列式:f A (x)=det(XI-A)=1...312111an a a a x ----annx n a na n a ----................3...............2..............1.............. 叫作矩阵A 的特征矩阵多项式。

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第九章 欧几里得空间
§1 定义与基本性质 §2 标准正交基 §3 同构 §4 正交变换 §5 子空间 §6 对称矩阵的标准形 §7 向量到子空间的 距离─ 距离─最小二乘法 §8酉空间介绍
§9.4 正交变换
一、一般欧氏空间中的正交变换 二、n 维欧氏空间中的正交变换
§9.4 正交变换
一、一般欧氏空间中的正交变换
§9.4 正交变换
(
)
{
i= j i≠ j
(2)若线性变换 σ 使V的标准正交基 ε 1 , ε 2 ,L , ε n 变 ) 的标准正交基
成标准正交基 σ (ε 1 ),σ (ε 2 ),L ,σ (ε n ) ,则 σ 为V的正 的正 交变换. 交变换. 证:任取 α , β ∈ V ,设
α = x1ε 1 + x2ε 2 + L xnε n β = y1ε 1 + y2ε 2 + L ynε n ,
∴ σ 是正交变换. 是正交变换.
§9.4 正交变换
再证明( ) 再证明(2)与(3)等价. )等价.
( 2) ⇒ ( 3)
Q σ (α ) − σ ( β ) = σ (α − β ),
∴ d ( σ (α ),σ ( β ) ) = σ (α ) − σ ( β ) = σ (α − β ) = α − β = d (α , β )
即,(σε 1 ,σε 2 ,L ,σε n ) = ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) A 由于当A是正交矩阵时, 也是V的 由于当 是正交矩阵时,σε 1 ,σε 2 ,L ,σε n 也是 的 是正交矩阵时 标准正交基, 标准正交基, 为正交变换. 再由 1 即得 σ 为正交变换.
§9.4 正交变换
1、定义 、
欧氏空间V的线性变换 如果保持向量的内积不变, 欧氏空间 的线性变换 σ 如果保持向量的内积不变, 即 , (σ (α ),σ ( β ) ) = (α , β ), ∀α , β ∈ V 正交变换( 则称 σ 为正交变换(orthogonal transformation). )
注意
欧氏空间中的正交变换是几何空间中保持长度不变 的正交变换的推广. 的正交变换的推广
∀α ∈V ;
d ( σ (α ),σ ( β ) ) = d ( α , β ) ,
§9.4 正交变换
∀α , β ∈ V
证:首先证明(1)与(2)等价. 首先证明( ) )等价.
(1) ⇒ ( 2 )
是正交变换, 若 σ 是正交变换,则
(σ (α ),σ (α ) ) = (α ,α ),
即, σ (α ) = α
证: " ⇒ " 的标准正交基, 设 ε 1 , ε 2 ,L , ε n 为V的标准正交基,且 的标准正交基
σ ( ε 1 , ε 2 ,L, ε n ) = (σε 1 ,σε 2 ,L ,σε n ) = ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) A
§9.4 正交变换
是正交变换时, 也是V 当 σ 是正交变换时,由1知,σε 1 ,σε 2 ,L ,σε n 也是 的标准正交基, 的标准正交基, 而由标准正交基 ε 1 , ε 2 ,L , ε n 到标准正交基
2 2
∀α ∈ V
两边开方得, 两边开方得, σ (α ) = α , ∀α ∈ V ,
§9.4 正交变换
( 2 ) ⇒ (1 )
保持向量长度不变, 若 σ 保持向量长度不变,则对 ∀α , β ∈ V 有, (σ (α ),σ (α ) ) = (α ,α ),
① ② ③
(σ ( β ),σ ( β ) ) = ( β , β ), (σ (α + β ),σ (α + β ) ) = (α + β ,α + β ),
§9.4 正交变换
2、欧氏空间中的正交变换的刻划 、
(定理4)设 σ 是欧氏空间 的一个线性变换 定理4 是欧氏空间V的一个线性变换 的一个线性变换. 下述命题是等价的: 下述命题是等价的: (1) σ 是正交变换; ) 是正交变换; (2) σ 保持向量长度不变,即 σ (α ) = α , ) 保持向量长度不变, (3) σ 保持向量间的距离不变,即 ) 保持向量间的距离不变,
σε 1 ,σε 2 ,L ,σε n 的过渡矩阵是正交矩阵 的过渡矩阵是正交矩阵.
所以, 是正交矩阵 是正交矩阵. 所以,A是正交矩阵.
§9.4 正交变换
"⇐"
的标准正交基, 设 ε 1 , ε 2 ,L , ε n 为V的标准正交基,且 的标准正交基
σ ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) = ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) A
为标准正交基, 由 ε 1 , ε 2 ,L, ε n 为标准正交基,有 (α , β ) = ∑ xi yi
i =1 n
§9.4 正交变换
又 σ (α ) = ∑ xiσ (ε i ),
i =1 =1
n
为标准正交基, 由于 σ (ε 1 ),σ (ε 2 ),L ,σ (ε n ) 为标准正交基,得
§9.4 正交变换
二、n 维欧氏空间中的正交变换
1、n 维欧氏空间中的正交变换是保持标准正交基 、
不变的线性变换. 不变的线性变换. 维欧氏空间V的正交变换 的正交变换, (1)若 σ 是 n 维欧氏空间 的正交变换, ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) 是V的标准正交基,则 σ (ε 1 ),σ (ε 2 ),L ,σ (ε n ) 也是 的标准正交基, 也是V 的标准正交基 的标准正交基. 的标准正交基 证:由正交变换的定义及标准正交基的性质 即有, 即有, σ (ε i ),σ (ε j ) = (ε i , ε j ) = 1 0
3、欧氏空间 的正交变换是 到自身的同构映射. 、欧氏空间V的正交变换是 到自身的同构映射. 的正交变换是V到自身的同构映射
因而有, 因而有, (1)正交变换的逆变换是正交变换; )正交变换的逆变换是正交变换; (由同构的对称性可得之) 由同构的对称性可得之) (2)正交变换的乘积还是正交变换. )正交变换的乘积还是正交变换. (由同构的传递性可得之) 由同构的传递性可得之)
(σ (α ),σ ( β ) ) = ∑ xi yi
i =1
n

(σ (α ),σ ( β ) ) = (α , β )
是正交变换. 故 σ 是正交变换.
§9.4 正交变换
2、n 维欧氏空间 中的线性变换 σ 是正交变换 、 维欧氏空间V中的线性变换
σ 在任一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵. 在任一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵.
故 (3)成立 )成立.
§9.4 正交变换
( 3) ⇒ ( 2)
若 d ( σ (α ),σ ( β ) ) = d (α , β ) , ∀α , β ∈ V 则有, 则有,d ( σ (α ),σ (0) ) = d (α ,0 ) , ∀α ∈ V 即, σ (α ) = α , ∀α ∈ V . 故 (2)成立 )成立.
§9.4 正交变换
例1 在欧氏空间中任取一组标准正交基 ε 1 , ε 2 ,L, ε n ,
定义线性变换 σ 为:
σε 1 = −ε 1 σε i = ε i ,
i = 2,3,L n.
为第二类的正交变换,也称之为镜面反射 镜面反射. 则 σ 为第二类的正交变换,也称之为镜面反射.
§9.4 正交变换
§9.4 正交变换
把③展开得, 展开得,
(σ (α ),σ (α ) ) + 2 (σ (α ),σ ( β ) ) + (σ ( β ),σ ( β ) )
= (α ,α ) + 2(α , β ) + ( β , β )
再由①②即得, 再由①②即得, ①②即得
(σ (α ),σ ( β ) ) = (α , β )
§9.4 正交变换
4、 n 维欧氏空间中正交变换的分类: 、 维欧氏空间中正交变换的分类: 维欧氏空间V中的线性变换 设 n 维欧氏空间 中的线性变换 σ 在标准正交基
ε 1 , ε 2 ,L , ε n 下的矩阵是正交矩阵 ,则 A = ±1. 下的矩阵是正交矩阵A,
(1)如果 A = 1, 则称 σ 为第一类的 ) (旋转rotation); 旋转 ) 第二类的. (2)如果 A = −1, 则称 σ 为第二类的. )
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