傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,

DFT.DTFT.DFS.FFT.FT.FS之间的关系 FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及. 主要是前四种的关系: DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换 DTFT(Discrete-time Fourier Transform):离散时间傅里叶变换 DFS(Discrete Fourier Series):离散傅里叶级数 FFT(Fast Fourier Transform):快速傅里叶变换 首先来说图(1)和图(2),对于一个模拟信号,

形状,画刷和变换   概述: 在许多用户界面技术中,普通控件和自定义绘图之间具有清晰的区别.通常来说,绘图特性只用于特定的应用程序--如游戏,数据可视化和物理仿真等.而WPF具有一个非常不同的原则.它以相同的方式处理控件和绘制的图形. 一.理解形状.       在WPF用户界面中,绘制2D图形内容的最简单方法是使用形状(shape) :专门用于表示简单的直线,椭圆,矩形以及多边形的类.从技术角度讲,形状就是所谓的绘图图元.可以组合这些基本元素来创建更复杂的图形.形状最重要的细节是,它们都继承自

[日期:2013-04-14] 来源:Linux社区  作者:crazyxin1988 [字体:大 中 小]     接着上面的项目<Android访问webservice.客户端登录注册>http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/82747.htm,实现餐厅搜索,这个在吃客游记里就做过了,然后把餐厅显示出来,可以把该餐厅加入轨迹 关于轨迹点操作的前后台实现和之前的登录注册差不多,这里主要说一下,用户查看自己的轨迹时候,在手机 端的显示. 1.从服务器把轨迹点

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

今天是个特殊的日子,圣诞节,也是周末,在这里先祝大家圣诞快乐!喜庆的日子,我们可以稍微放松一下,扯一扯昨天雷霆对战凯尔特人的比赛,这场比赛大威少又双叒叕拿下三双,而且是一个45+11+11的超级三双,其实小托马斯的表现也不遑多让,拿下31分9个助攻,末节一开始便带队打出一波小高潮反超比分,无奈威少爷最后几分钟暴走直接带走比赛,让人直呼精彩.好了,扯完之后我们进入正题. 今天给大家带来的是一个比较好玩的东西--H5坦克大战.这个东西的实现主要用到了H5的canvas以及原生的js,如果你已经是大牛

刚学习了这个案例,然后觉得比较好玩,就练习了一下.然后发现其实也不难,如果你经常使用PS或者Flash的话,应该就会知道画个叮当猫是很容易的事,至少我是这么觉得.但是,用CSS3画出来确实是第一次接触,所以很乐意去尝试一下,对于我这种菜鸟,确实是帮助不少,至少懂得如何去画一个简单的人物形象出来,再加上一些动画效果,就活了,那就更好玩了!OK,开始之前,先把效果图晒一下: PS:说实话,我觉得挺可爱的,小时候经常看多啦A梦,突然感觉很亲切,很童真,瞬间年轻了好多,哈哈! 首先,先把HTML结构搭建

http://www.unity蛮牛.com/blog-5945-1409.html 本人大四狗,学unity半年有余,写此文章纯粹记录自己的心得. 废话不多说,进入主题.... 效果如图: 首先要理解圆是怎么画来的:无数个点连成闭合的线,点数越多,圆就越平滑. 然后我们怎么得到这些点呢? 得有个圆心,以圆心为始点画出一条半径长度的直线,直线的终点就是我们所求的圆的点. 那么现在就以我们的主角为圆心,即transform,以radius=10的半径画一条指向transform.forword的直

使用CAShapeLayer与UIBezierPath可以实现不在view的drawRect方法中就画出一些想要的图形 步骤: 1.新建UIBezierPath对象bezierPath 2.新建CAShapeLayer对象caShapeLayer 3.将bezierPath的CGPath赋值给caShapeLayer的path,即caShapeLayer.path = bezierPath.CGPath 4.把caShapeLayer添加到某个显示该图形的layer中 下面的小例子是一个环形的p

情人节到了,给大家来一朵高端的玫瑰花. 在网上看到的一个canvas实现的玫瑰花,效果很好,但是代码被压缩过,也没有注释,看的云里雾里的. 今天我教大脚用CSS来实现一朵玫瑰花. 先看效果 首先我们画出一个花瓣 1.画出一个长方形div,背景色设置成渐变色. 2.给四个角使用圆角,底部50%,顶部35% 然后使用css的3D属性 3D属性的详细请自行百度,这里不做详细介绍. 从Y轴方向上俯视玫瑰花,就是多个花瓣围绕圆心组成的同心圆. 如下图所示: 我们按照这个规则 1.越靠近中心层,花瓣数量越少

先看demo,九十七度 其实使用svg画出这条龙很简单,关键不在于怎么使用svg,而在于你的美术功底,哈哈. 好吧,当然基础是不能忽略的,先看下这条龙的代码: <svg id="long" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" width="350" height="450"> <path stroke="#fff&qu

Maxima可以画出Chaos.Duffing .Fern.Lorenz.Rossler .Portraits .Mandelbrot.Staircase.Triangles等有趣的图... Chaos orbits(x^2+a, 0, 100, 400, [a,-1,-1.53], [x,-1.6,-0.8],     [nticks, 400], [style,dots], WEB_IMAGE);Duffing √ a:1.0; b:0.3; c:0; f:10.0; eqs:[y,-(a*

z变换描述 $x[n] \stackrel{\mathcal{Z}}{\longleftrightarrow}X(z) ,\quad ROC=R_x$ 序列$x[n]$经过z变换后得到复变函数$X(z)$,该函数的收敛域为$R_x$ 线性 z变换的线性性质 $ax_1[n]+bx_2[n] \stackrel{\mathcal{Z}}{\longleftrightarrow} aX_1(z)+bX_2(z),\quad ROC\ contains\ R_{x_1}\cap R_{x_2}$ 证明

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的