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第三章半导体摄像器件一、CCD摄像器件的主要类型三种类型：行间转移式（IT）CCD、帧行间转移式（FIT）CCD、帧间转移式（FT）CCD。
Charge-CoupledDevicesCCD摄像器件的类型第三章1 行间转移式CCD（1）基本结构：图（a）•感光列：光照时，感光单元产生光电子。
感光单元上加正电压，光电子存储在感光单元内。
•垂直转移寄存器：上面有遮光层，不能感光，加脉冲控制电子的存储和转移。
•溢出漏：在感光单元底下。
光照过强时，过量的电子从感光单元流到溢出漏中排出。
在高亮点处不会出现“开花”和“拖慧尾”现象。
•水平读出寄存器：加驱动脉冲使电荷向输出端转移。
（2）电荷转移过程•在场扫描正程期间，光图像在CCD的感光部分形成电荷像，每个感光单元内的电荷量与该点照度成比例。
在场逆程期间，全部电荷包迅速从感光列转移到其左侧的垂直转移寄存器中。
•在下一个场正程时，感光列产生新的电荷像；同时，上一场的电荷包在垂直转移寄存器中一行行地向水平转移寄存器转移。
•在每个行逆程期间，向水平转移寄存器移进一行电荷包；在行正程期间，水平转移寄存器中的电荷包逐一向输出端转移，并形成信号电压送到外电路。
•电荷包的转移靠时钟脉冲作用，移动速度恒定。
2 FT帧转移式CCD（1）基本结构：•感光区：能感光，产生电荷像。
感光单元两列之间有阻挡层，没有垂直转移寄存器。
•存储区：与感光区像素数目相同，被遮光。
•水平读出寄存器：加驱动脉冲使电荷向输出端转移。
（2）电荷转移过程：场逆程，全部电荷包从感光区转移到存储区内。
0.5mS场正程，电荷电从存储区逐行转移到水平转移寄存器。
行消隐，向水平转移寄存器转移一行电荷包，行正程，水平转移寄存器内的电荷包移出，形成信号电压。
（2）FT CCD的特点:•FT式CCD的感光区上的光利用率高。
IT式CCD的感光面积与总像面之比为35％左右。
•IT式CCD感光单元之间的距离较大，在水平方向会有较大的混叠失真。
2021-2022学年小升初数学精讲精练专题汇编讲义第3讲因数和倍数知识精讲知识点一：因数与倍数的意义和特征1.意义：如果a b=c（a、b是非0自然数），那么a和b是c的因数，c是a和b的倍数例如：24=8，就说2和4是8的因数，8是2和4的倍数2.特征：①一个数的因数的个数是有限的，其中最小的因数是1，最大的因数是它本身。
例如：15最小的因数是1，最大的因数是15②一个数的倍数的个数是无限的，其中最小的倍数是它本身，没有最大的倍数例如：31最小的倍数是31，没有最大的倍数。
）【提示】①研究因数与倍数时，所说的数一般指非0自然数。
②因数和倍数相互依存，不能单独说一个数是因数或倍数，应该说谁是谁的因数，谁是谁的倍数。
知识点二：2 、3、5的倍数的特征①2 的倍数的特征：个位是 0、2、4、6、8。
例如：20,136,4578....②3的倍数的特征：个位是 0 或 5。
例如：21，327，.576.....③5 的倍数的特征：各位上数字的和一定是 3 的倍数。
例如：50，895 2645......○4同时是2和5的倍数的特征：个位上是0的数同时是2和5的倍数。
例如：90，340，....知识点三：奇数与偶数1.奇数：不是2的倍数的数叫作奇数，最小的奇数是1.偶数：是2的倍数的数叫作偶数，最小的偶数是0。
2.和与积的奇偶性：（1）偶数士偶数=偶数奇数士奇数=偶数奇数士偶数=奇数（2）偶数偶数=偶数奇数×奇数=奇数偶数×奇数=偶数知识点四：质数与合数1.质数：只有1和它本身两个因数，这样的数叫作质数（或素数），最小的质数是2.2.合数：除了1和它本身外还有别的因数，这样的数叫作合数，最小的合数是43.1既不是质数，也不是合数。
4.质因数：如果一个数的因数是质数，这个因数就是它的质因数。
5，分解质因数：把一个合数用质数相乘的形式表示出来，叫作分解质因数。
6，公因数只有1的两个数叫作互质数。
第3讲平行线辅助线一、知识回顾：在解决平行线的问题时，当无法直接得到角的关系或两条线之间的位置关系时，通常借助辅助线来帮助解答，如何作辅助线需根据已知条件确定，辅助线的添加既可以产生新的条件，又能将题目中原有的条件联系在一起．一、加截线(连接两点或延长线段)1．如图，已知AB∥CD，∠ABF＝∠DCE.∠BFE与∠FEC有何关系？并说明理由．(第1题)【解析】：∠BFE＝∠FEC.理由一：连接BC，如图①.∵AB∥CD，∴∠ABC＝∠BCD(两直线平行，内错角相等)．又∵∠ABF＝∠DCE，∴∠ABC－∠ABF＝∠BCD－∠DCE，即∠FBC＝∠ECB.∴BF∥CE(内错角相等，两直线平行)．∴∠BFE＝∠FEC(两直线平行，内错角相等)．(第1题)理由二：延长AB，CE相交于点G，如图②.∵AB∥CD，∴AG∥CD.∴∠DCE＝∠G(两直线平行，内错角相等)．又∵∠ABF＝∠DCE，∴∠ABF＝∠G.∴BF∥CG(同位角相等，两直线平行)．∴∠BFE＝∠FEC(两直线平行，内错角相等)．二、过“拐点”作平行线a．“”形图2．如图，AB∥CD，P为AB，CD之间的一点，已知∠1＝32°，∠2＝25°，求∠BPC的度数．(第2题)【解析】：方法一：过点P作射线PN∥AB，如图①.∵AB∥CD，∴PN∥CD.∴∠4＝∠2＝25°.∵PN∥AB，∴∠3＝∠1＝32°.∴∠BPC＝∠3＋∠4＝57°.(第2题)方法二：过点P作射线PM∥AB，如图②.∵AB∥CD，∴PM∥CD.∴∠4＝180°－∠2＝180°－25°＝155°.∵AB∥PM，∴∠3＝180°－∠1＝180°－32°＝148°.∴∠BPC＝360°－∠3－∠4＝360°－148°－155°＝57°. 方法三：连接BC，略。
第3讲 实内积空间内容：1. 实内积空间2. 正交基及正交补与正交投影3. 内积空间的同构4. 正交变换与对称变换在线性空间中，元素（向量）之间的运算仅限于元素（向量）的线性运算．但是，如果以向量作为线性空间的一个模型，则会发现向量的度量(即长度)与向量间的位置关系在线性空间的理论中没有得到反映，而这些性质在许多实际问题中却是很关键的．因此，将在抽象的线性空间中引进内积运算，导出内积空间，并讨论正交变换与正交矩阵及对称变换与对称矩阵．§1 内积空间在解析几何中，向量的长度与夹角等度量性质都可以通过向量的数量积来表示，而向量的数量积具有以下的代数性质：对称性),(),(αββα=；可加性 ),(),(),(γβγαγβα+=+；齐次性R k k k ∈∀=),,(),(βαβα；非负性0),(≥αα，当且仅当0=α时,0),(=αα．以数量积为基础,向量的长度与夹角可表示为： ),(ααα=，βαβαβα⋅>=<),(,cos ．可见数量积的概念蕴涵着长度与夹角的概念，将该概念推广至抽象的线性空间．定义1.1 设V 是实线性空间，若对于V 中任意两个元素（向量）α和β，总能对应唯一的实数，记作),(βα，且满足以下的性质：(1) 对称性 ),(),(αββα=(2) 可加性 ),(),(),(γβγαγβα+=+(3) 齐次性 R k k k ∈∀=),,(),(βαβα(4) 非负性 0),(≥αα，当且仅当0=α时，0),(=αα． 则称该实数是V 中向量α和β的内积．称内积为实数的实线性空间V 为欧几里得(Euclid)空间，简称为欧氏空间．称定义了内积的线性空间为内积空间．例 1.1 在n 维向量空间n R 中,任意两个向量：T n x x x ),,,(21 =α，T n y y y ),,,(21 =β，若规定：βαβαT nk k k n n y x y x y x y x ==+++=∑=12211),( ，则容易验证,这符合内积的定义，是n R 中向量α和β的内积．另外，若规定:∑==nk k k y kx 1),(βα，0>k ，同样可验证，这也是n R 中向量α和β的内积．由此可见，在同一个实线性空间的元素之间，可以定义不同的内积，即内积不是唯一的．从而，同一个实线性空间在不同内积下构成不同的欧氏空间．例 1.2 在[]b a ,上连续的实函数的实线性空间[]b a C ,中，对任意函数[]b a C x g x f ,)(),(∈，定义：⎰=ba dx x g x f g f )()(),(，则可以证明这是[]b a C ,上)(x f 与)(x g 的一种内积．欧氏空间V 中的内积具有如下的性质：(1) V o o ∈∀==ααα,0),(),((2) R k V k k ∈∀∈∀=,,),,(),(βαβαβα(3) V ∈∀+=+γβαγαβαγβα,,),,(),(),((4) ),(),(1111∑∑∑∑=====n j ni j i j i n i n j j j i i y x l k y l x k事实上，由定义1.1有：0),(0),0(),(===αβαβαo ；),(),(),(),(βααβαββαk k k k ===；),(),(),(),(),(),(γαβααγαβαγβγβα+=+=+=+；因此,性质(1)至(3)成立，再结合数学归纳法容易验证性质(4)也成立．定义1.2 设α是欧氏空间V 中的任一元素（向量），则非负实数),(αα称为元素（向量）α的长度或模，记作α．称长度为1的元素（向量）称为单位元素（向量），零元素（向量）的长度为0．由定义1.2易知，元素（向量）的长度具有下列性质： (1) V R k k k ∈∀∈∀⋅=ααα,,(2) 当o ≠α时,,11=αα即αα1是一个单位元素（向量）．通常称此为把非零元素（向量）α单位化．定理1.1 (Cauchy-Schwarz 不等式)． 设βα,是欧氏空间V 中的任意两个元素（向量），则不等式βαβα⋅≤),(，对V ∈∀βα,均成立，并且当且仅当α与β线性相关时，等号成立．证明：当α与β至少有一个是零元素（向量）时，结论显然成立．现在设βα,均为非零元素（向量），则)),(),(,),(),((ββββααββββαα--[]0),(),(),(2≥-=βββααα， 因此有[]),(),(),(2ββααβα≤， 即βαβα⋅≤),(．而且当且仅当ββββαα),(),(=，即α与β线性相关时，等号成立．定义1.3 设x 与y 是欧氏空间V 中的任意两个元素（向量），则称yx y x ),(arccos =θ为x 与y 的夹角，记作,,><y x 即 ),0(,),(arccos ,πθ≤><≤=>=<y x yx y x y x ． 例 1.3 试证明欧氏空间V 中成立三角不等式V y x y x y x ∈∀+≤+,,．证明 因),(2y x y x y x ++=+),(),(2),(y y y x x x ++=，由Schwarz Cauchy -不等式，有 222222)(2),(2y x y y x x y y x x y x +=++≤++=+， 即有 y x y x +≤+ ．§2 正交基及正交补与正交投影1 正交基定义 2.1 设y x ,是欧氏空间V 中的任意两个元素（向量），如果0),(=y x ，则称元素（向量）x 与y 正交，记作.y x ⊥．由定义2.1易知，零元素（向量）与任何元素（向量）均正交．若,o x ≠由于,0),(>x x 所以非零元素（向量）不会与自身正交，即只有零元素（向量）才与自己正交．例 2.1 在2R 中,对于任意两个向量x 与y 的内积，定义：(1)y x y x T =1),(；(2) Ay x y x T =),(，其中⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2111A ．由此所得的两个欧氏空间分别记为21R 与22R ，试判断向量T x )1,1(0=与T y )1,1(0-=在21R 与22R 中是否正交？解 由于 011)1,1(),(100=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=y x ；01112111)1,1(),(200≠=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=y x ． 故向量x 与y 在21R 中正交,在22R 中不正交．说明：两元素（向量）正交与否由所在空间的内积确定． 此外，在欧氏空间V 中也有勾股定理，即当y x ⊥时,有 222y x y x +=+.可将其推广至多个元素（向量），即当m ααα,,,21 两两正交时，有22221221m m αααααα+++=+++ ．定义2.2 欧氏空间V 中一组非零元素（向量），若两两正交，则称其为一个正交元素（向量）组．定理 2.1 若m ααα,,,21 是欧氏空间V 中一个正交元素（向量）组，则m ααα,,,21 线性无关．证明 设有一组数m k k k ,,,21 ,使o k k k m m =+++ααα 2211，在上式两边分别用),2,1(m i i =α作内积，可得),,2,1(,0),(),(),(21m i k k k i m m i i ==+++αααααα， 由于j i ≠时,0),(=j i αα故可得),,2,1(0),(m i k i i i ==αα，又 0≠i α时, 0),(>i i αα, 从而有),2,1(0m i k i ==，所以m ααα,,,21 线性无关．推论：在n 维欧氏空间中，正交元素（向量）组所含元素（向量）的个数不会超过n 个．定义2.3 在n 维欧氏空间V 中，由n 个元素（向量）构成的正交元素（向量）组称为V 的正交基；由单位元素（向量）组成的正交基叫作标准正交基．定理 2.2 (Schmidt 正交化方法) 设n ααα,,,21 是n 维欧氏空间V 的任意一个基，则总可将其进行适当运算后化为V 的一个正交基，进而将其化为一个标准正交基．证明 因为m ααα,,,21 线性无关，所以),,2,1(0n i i =≠α． 首先, 取11αβ=；其次, 令1111222),(),(ββββααβ-=，则可得两个正交元素（向量）21,ββ；再次, 令222231111333),(),(),(),(ββββαββββααβ--=，则得到三个正交元素（向量）.,,321βββ依此进行下去，一般有),,3,2(),(),(),(),(),(),(111122221111n i i i i i i i i i i =----=----ββββαββββαββββααβ 这样得到V 的一个正交基．再将其单位化，令 ),,2,1(1n i i i i ==ββγ，则可得V 的一组标准正交基n γγγ,,,21 ．例2.1 在4R 中,将基T )0,0,1,1(1=α,T )0,1,0,1(2=α,T )1,0,0,1(3-=α, T )1,1,1,1(4--=α,用Schmidt 正交化方法化为标准正交基．解 先正交化令 ;)0,0,1,1(11T ==αβ ;)0,1,21,21(),(),(1111222T -=-=ββββααβ ;)1,31,31,31(),(),(),(),(222231111333T -=--=ββββαββββααβ T )1,1,1,1(),(),(),(),(),(),(33334222241111444--=---=ββββαββββαββββααβ 再单位化令 T )0,0,21,21(1111==ββγ T)0,62,61,61(1222-==ββγ T )123,121,121,121(1333-==ββγ T )21,21,21,21(1444--==ββγ则 4321,,,γγγγ 就是所要求的标准正交基．例2.2 设n εεε,,,21 是n 维欧氏空间V 的一个标准正交基， n n x x x x εεε+++= 2211，n n y y y y εεε++= 2211，则有),(),(11∑∑===n j j j n i i i y x y x εε∑==n i ii y x 1．在标准正交基下，V 中任意两个元素（向量）的内积等于它们对应坐标的乘积之和．定义2.4 设n εεε,,,21 是n 维欧氏空间V 的一个基，x ，y 在其基下的坐标表示分别为T n x x x x ),,,(21 =，T n y y y y ),,,(21 =，（∑==n i i i x x 1ε，∑==n i i i y y 1ε），则有Gy x y g x y x y x y x T j nj i ij i j j n j i i i n j j j n i i i ====∑∑∑∑======111111),(),(),(εεεε．其中，)(ij g G G =为n 阶方阵，n j i g j i ij ,,2,1,),,( ==εε．称G 为度量矩阵，它为对称可逆矩阵．2 正交补与正交投影定义 2.5 设1W 和2W 是欧氏空间V 的两个子空间，若对任意的21,W y W x ∈∈总有0),(=y x 成立，则称1W 与2W 正交，记作21W W ⊥.若对某个确定的x 及任意的W y ∈，总有0),(=y x 成立，则称x 与W 正交，记作x W ⊥．例 2.3 设{}R y x y x W ∈=,)0,,(1,{}R z z W ∈=),0,0(2 ,则容易得1W 和2W 均为3R 的子空间,且 12W W ⊥．定理2.3 设s W W W ,,,21 是欧氏空间V 的子空间，且两两正交，则s W W W +++ 21是直和．证明 设),,2,1(s i W i i =∈α且 o s =+++ααα 21,分别用iα在上式两边作内积，得0),(=i i αα,即),,2,1(s i oi ==α,即s W W W +++ 21是直和．定义 2.6 设1W 和2W 是欧氏空间V 的两个子空间，若21W W ⊥，且V W W =+21，则称1W 与2W 互为正交补，记作⊥=21W W 或12W W V ⊕=． 定理 2.4 欧氏空间V 的任一个子空间W ，都存在唯一的正交补W ⊥．证明 先证存在性．设m εεε,,,21 是子空间W 的一个标准正交基，则可以扩充为V 的一个标准正交基：n m m εεεεε,,,,,1,21 +，显然：),,(1n m L W εε +⊥=．再证唯一性．设1W 与2W 都是W 的正交补，则1W W V ⊕=，2W W V ⊕=，令任意的o x W x ≠∈,2,则 W x ∉,且W y y x ∈∀=,0),(,所以1W x ∈ ,即12W W ⊂．同理有 21W W ⊂.因此得 12W W =．定理2.4既证明了欧氏空间中任意子空间的正交补是存在且唯一的，又给出了正交补的计算方法．另外，V 中的任一向量x 都可唯一地分解为⊥∈∈+=W z W y z y x ,,．由此可引进正投影的概念．定义2.7 设x 是欧氏空间V 中任意的一个元素（向量），W 是V 的一个子空间，且x 被分解为.,,⊥∈∈+=W z W y z y x ,则称y 元素（向量）为x 元素（向量）在子空间W 上的正投影(又称内投影)．显然W W =⊥⊥)(，故z 为元素（向量）x 在⊥W 上的正投影．例2.4 设 {}R x x W ∈=)0,0,(,则W 是3R 的一个子空间，且它的正交补为{}R z y z y W ∈=⊥,),,0(.若3),,(R c b a ∈=α,α在W 上的正投影为)0,0,(a ,在⊥W 上的正投影为),,0(c b .§3 实内积空间的同构定义3.1 设V 与U 是两个欧氏空间,若存在V 到U 的一个一一对应σ,使(1) U V ∈∈∀+=+)(),(;,),()()(βσασβαβσασβασ(2) U k R k V k k ∈∈∀∈∀=)(;,),()(ασαασασ(3) U V ∈∈∀=)(),(;,),,())(),((βσασβαβαβσασ则称σ为V 到U 的一个同构映射，并称欧氏空间V 与U 同构．同构作为欧氏空间的关系与线性空间的同构相同，因此有：同构的有限维欧氏空间必有相同的维数；任意一个n 维欧氏空间均与n R 同构．此外，欧氏空间的同构还具有以下性质：反身性:任意一个欧氏空间V 均与自己同构；对称性:若V 与V '同构,则V '与V 同构；传递性:若V 与V '同构, V '与V ''同构,则V 与V ''同构．事实上，(1) V 到V 的恒等映射是一个同构映射；(2)设σ是V 到V '的同构映射，记1-σ为σ的逆映射，则对V ∈∀βα,有βαβασσβσασσ+=+=+--))(())()((11))(())((11βσσασσ--+=， ))(())(())((111ασσαασσασσ---===k k k k ，))(),((),()))(()),(((11βσασβαβσσασσ==--，即1-σ是V '到V 的一个同构映射．(3) 传递性的证明留作习题．§4 正交变换与对称变换1 正交变换与正交矩阵定义 4.1 设V 是一个欧氏空间,σ是V 上的线性变换，如果对任意的元素（向量）V ∈βα,,均有),())(),((βαβσασ=成立,则称σ是V 上的一个正交变换．例如，恒等变换是一个正交变换，坐标平面上的旋转变换也是一个正交变换．正交变换可以从以下几个方面来刻画．定理4.1 设σ是欧氏空间V 上的一个线性变换，则下列命题是等价的：(1) σ是一个正交变换；(2) 保持元素（向量）的长度不变,即对任意的V ∈α,有αασ=)(；(3) V 中的任意一个标准正交基在下的象仍是一个标准正交基；(4) 在任一个标准正交基下的矩阵是正交矩阵，即E A A AA T T ==．证明 采用循环证法。
