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正弦波生成的级数展开

目录:一、积分法二、常见波形的级数三、级数展开法一、积分法通过对三角波进行积分,即可得到正弦波。有关内容移步:运算放大器应用汇总1之六、积分电路。...积分法不是本内容的重点,下面我们对级数展开法进行详细的描述。...可以得到该梯形波在区间[-T/2,T/2]的级数展开式为:其中:ω = 2π/T。...,可得:因此,可以得到该锯齿波在区间[0,T]的级数展开式为:三、级数展开法三角波可以看作是许多不同频率正弦波的叠加,有关内容移步:信号与系统。...通过对三角波进行级数展开,可以得到基波和奇次谐波,如下图所示。

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使用python进行FFT-频谱分析详细教程

前言 说明:本文适合信号处理方面有一定的基础的人阅读,能够理解什么时候级数和傅里叶变换,能够理解他们的核心思想以及基本原理,能够理解到底什么是“频率域”,能够从频率的角度分析信号。...一、一些关键概念的引入 1、离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是分析的核心...2、快速傅里叶变换(FFT) 计算量更小的离散的一种实现方法。详细细节这里不做描述。...二、使用scipy包实现快速傅里叶变换 本节不会说明FFT的底层实现,只介绍scipy中fft的函数接口以及使用的一些细节。...由可见,由于采样点太过密集,看起来不好看,我们只显示前面的50组数据,如下: ?

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信号与系统实验五 信号的分析与频谱

目录 【实验目的】 【实验设备】 【实验内容】 1.参考例5-1,实现教材p125,例3-4中级数表达式(p126第二行)。分别采用前4、40、400项,画出周期矩形脉冲信号的近似。  ...4.求以下信号的傅里叶变换F(w),并画出F(w)的幅频、相频。  5.求以下信号的反变换,并画出时域。...【实验感悟】 ---- 【实验目的】 1.学会运用MATLAB分析级数展开,深入理解级数的物理意义。 2.学会运用MATLAB分析周期信号的频谱特性。...4.学会运用MATLAB绘制连续非周期信号的频谱。 【实验设备】 计算机 MATLAB软件 【实验内容】 1.参考例5-1,实现教材p125,例3-4中级数表达式(p126第二行)。...'函数时域') 【实验感悟】 通过本次实验,我学会了MATLAB中对于级数展开的求解方法, 通过循环实现级数求和,通过多次滤波实现周期矩形脉冲信号的近似趋于方波

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级数理论详讲&实例应用

过冷水之前有和大家讲级数,并给出以一个函数用级数近似的案例。本期就进一步详讲级数。...级数展开时基底函数取1,cosx、sinx,cos2x、sin2x.....cosnx、sinnx,级数一般情况下表示为: a0、an、bn是展开系数。...对这样的函数如何展开级数?大师告诉我们依旧可以用正弦函数、余弦函数展开: 现在求展开系数的表达式: 讲完级数的理论,我们来看看实际级数实际应用。...过冷水的实际问题是用具体函数表达式表示出第一个谷底区间的函数表达式,不需要给出整个图像区间的函数解析式,样问题就变得容易了,实际拟合一下图像: 使用函数拟合工具箱直接给出多项式拟合、高斯拟合、拟合的函数图像...,由拟合图像可知,拟合和高斯拟合明显较好,使用起来比较简单。

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杆式泵的预测性维护

然后,我们可以将这个复杂变量图像进行级数展开。x(s)y(s)s^u(s)=x(s)+iy(s) 这里,S是卡片的总周长,而M是矩的数量。...在另一项研究中,对几何特征和级数进行了评估,结果发现级数更具代表性。该研究使用了1500张卡片,并获得了13.4%的误差。...例如,通过级数表示动力图卡片会产生许多数值实验,因为必须选择级数中的矩的数量。为了说明这种权衡,我们在4中绘制了偏差和方差。图中的绘图是各种情况下的标准箱线图。...前13个箱子对应于使用那么多矩的级数表示卡片,从零个矩开始。之后的七个箱子,标记为S1到S7,对应于其他不同组合。 • S1:具有1个矩的级数和的所有5个几何特征。...4 对级数在动力图卡片表示中选择矩数量的偏差-方差权衡进行了说明。详细解释请参见正文。 通过这些实验,我们可以得出结论,具有4个矩的级数具有最小的方差,但以显著的偏差为代价。

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浅析分析

分析的起源 是一位法国数学家和物理学家,他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文,论文描述运用正弦曲线来描述温度分布,论文有个在当时具有争议性的决断:任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成...下面是一个更加直观的: ? 在这里插入图片描述 在有了上述的直观理解之后,我们再来观察级数的展开式, ?...傅里叶变换 级数和傅里叶变换的关系 我们在接触到分析信号的时候,会涉及到两个概念,一个就是级数,一个就是傅里叶变换,那两者之间的关系是什么呢?...级数和傅里叶变换 我们可以看到 (a)和 (b)就是针对于周期信号而言的,它通过级数的方式将图像变换到频域,并且由图像可以看出周期信号变换得到的频域图像是离散的,但是针对于 (c)来说,...总结 针对于分析来说,笔者上述所分享的内容都没有对应的计算说明,只是通过进行直观地阐述,虽然理解起来更加直观了,但是,如果要达到对于分析的深刻理解,仍然要进行数学推导,从数学层面去深刻理解

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傅里叶变换

过冷水最近这个段时间给大家讲了好几期级数展开,本期作为收尾工作,将会清楚明白的告诉大家傅里叶变换是怎么回事。...级数实际实际是对周期函数和半周期函数的按基地函数去1、cosx、cos2x、...cosnx、sinx、sin2x、sinnx的展开式。...如果定义在(-∞,∞)区间的非周期函数还能进行展开吗?计算扩展到连续变换的情况后就是积分。 已知周期为2π的函数用展开式形式如下: ? 则周期为2L的函数用展开为: ?...我们一起来看级数展开式会发生哪些变化: ? 则: ? 则f(x)变为: ? 该函数表达式就是函数f(x)的积分表达式。...物理上通常认为f(x)代表一个“信号”系数A(w)和B(w)是信号f(x)的频谱分布函数,由信号得到频谱的过程叫做分析。 给个实例来演示一下积分变换: ? ? ?

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Prophet调参

1.2 周期性性参数 参数 描述 yearly_seasonality 年周期性,True为启用,false为关闭,如果设置为自然数n,则n代表级数的项数,项数越多,模型将拟合的越好,但是也越容易过拟合...一般来讲当历史数据大于1年时模型默认为True(项数默认为10),否则默认为False weekly_seasonality 周周期性,True为启用,false为关闭,如果设置为自然数n,则n代表级数的项数...周期性因素在预测值中占比越大 周期性参数设置相对较为固化,除了seasonality_mode和seasonality_prior_scale可能需要手动调整外其余各项一般情况下保持为默认值即可(当然具体问题具体分析,项数在某些特殊情况下也可能需要调整...级数跟泰勒展开式一样,都是用特定的级数形式拟合某个函数,级数是专门为周期性函数设计的,也就是说只要某个函数是周期函数就能使用级数拟合。...self.model.plot_components(forecast).show() # 绘制成分趋势 if show & 0b10:

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神经网络】数学基础篇

这个时候就到了泰勒公式出场了 梯度下降法使用了一阶泰勒展开式: 因为我们的目标是下山,所以下一步肯定在现在所在地方的下面,用数学语言表示就是 为了满足这个要求, 也得<0 为了满足上面的要求,我们设...时域和频域只是看问题的两个不同角度,下面的动可以形象的表述: ? 级数 级数适用于任何周期函数,其作用是把一个周期函数表示成三角级数。...这时候就到出场了,给出级数公式: 对上式进行三角变换: 便是正交基 下的向量。上述公式可以表达为 正交的概念在这里很重要,正交就是两个向量的内积为零。...傅里叶系数本质上是信号在基上的投影,衡量了信号与(特征向量)基之间相似度。...用矩阵形式可以计算出所有的傅里叶系数: 因为 是正交矩阵,所以有: 逆傅里叶变换表明了图上任意一个信号都可以被表征成基的线性加权,权重即基上的傅里叶系数。

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不用PS一键去除照片中的对象,三星用卷积实现「万物隐身」,这个神器可试玩

技术细节 早期层中的全局背景 最近提出的快速卷积(Fourier convolution)方法可以在早期层中使用全局背景。...卷积层将通道分割为两个并行的分支:使用常规卷积的局部分支和使用 Real FFT 来处理全局背景的全局分支。... 2(左)为该研究提出的 LaMa,(中)为快速卷积,(右)为谱变换。 相较于常规卷积,傅里叶变换完全可微,并且嵌入式方式易于使用。...如图 5 所示,在没有卷积的情况下,当分辨率增加到超过训练时使用的分辨率时,模型会产生明显的伪影。 6 定量验证了相同的效果: 卷积还可以更好地生成重复结构,例如图 4 窗口。...他们以全卷积的形式使用模型,即不用任何 patch-wise 操作在单通道上处理完整的图像。卷积可以迁移至比常规卷积明显更高的分辨率。

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【数学家】通俗易懂的傅立叶级数理解

向量在一组正交基上的展开 在讲级数之前,我们还需引进线性代数中“正交基”的概念。如果这个概念你觉得陌生,就把它想成是互相垂直的“坐标轴”。...说了半天,这些东西跟级数有什么关系?我们先回忆一下级数的表达式。给定一个周期是 2l 的周期函数 f(x),它的级数为: ? (4) 其中系数表达式如下: ?...告诉我们,f(x) 可以用下面这组由无限多个三角函数(包括常数)组成的“正交基”来展开, ? (6) 这里我们需要在广义上来理解“正交”。...熟悉级数的同学会问,那么对于复数形式的级数,我们是否也能用几何投影的观点来看,然后写出级数中的所有系数呢?答案是肯定的。...我们可以看到,用几何投影的观点来看待级数,理解变得更加容易,因为我相信所有人都能理解投影的概念;同时,级数所有的公式都可以轻松的记住,想要遗忘都难了。

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NeurIPS 2023 | 神经网络图像压缩:泛化、鲁棒性和谱偏

1. OOD 图像数据集 根据谱分析,将损失后的图像数据集分为高、中、低频三类。例如脉冲噪声,指的是它“包含大量高频内容”。在 1 左可以看到不同类型的损坏对原始图像频谱带来的影响。...实验 在 OOD 数据集和 IND 数据集上对不同图像压缩模型进行实验,使用 PSD 分析了几种图像压缩方法的性能,并通过可视化。... 2 左右分别展示了在固定 bpp 和固定 PSNR 下不同压缩模型的频谱变化,是重建误差 \mathcal D 的。... 4 顶行是泛化误差 \mathcal G 的, 低行是去噪误差 \mathcal R 的 4....OOD 数据集的 通过对 4 的分析可以得到以下结论: 对于低频偏移和干净的图像,是相似的。

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首次突破30FPS!天大、清华和卡迪夫联合提出基于单RGB相机的全新三维表示方法FOF|NeurIPS 2022

与神经网络相比,在赋范线性空间下使用广义级数的系数向量对某一类函数进行近似表示是更为简单高效的方法。 以此为基本出发点,作者提出了一种全新三维表示——占有率场(FOF)。...1 占有率场表示(FOF) 方法思路 首先,如图1所示,该工作将三维人体规范化到中,表示为占有率场: 对于确定的,为关于的一维函数,简记为。若能将使用向量表示,则可将转化为二维向量场。...不难发现满足迪利克雷条件,因此可以使用收敛的级数对进行展开: 采用级数的前项获得的近似,进而获得的近似。...2所示的实验结果说明了仅需少量项数的级数,重构的几何体便能够获得相当高的精度。...具体的占有率场在数据预处理时进行计算。

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【数字信号处理】序列傅里叶变换 ( 基本序列的傅里叶变换 | 求 1 的傅里叶变换 )

文章目录 一、求 1 的反变换 0、周期 2π 的单位脉冲函数 1、问题分析 2、涉及公式介绍 3、1 的反变换 4、1 的反变换 一、求 1 的反变换 ---- 已知 傅里叶变换..." 正交函数的无穷级数加权和 " , 如下公式 X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} x(n) e^{-j \omega n} 反变换 : 利用..." 正交函数 " 可以推导出 " 反变换 " , 即 根据 傅里叶变换 推导 序列 ; x(n) = \cfrac{1}{2\pi} \int_{-\pi} ^\pi X( e^{j \omega...} )e^{j \omega k} d \omega 3、1 的反变换 将 X(e^{j\omega}) = 2 \pi \widetilde{\delta} ( \omega ) 带入到 x(...n) = \cfrac{1}{2\pi} \int_{-\pi} ^\pi X( e^{j \omega } )e^{j \omega k} d \omega 反变换 公式中 , 可以得到如下公式

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线性代数--MIT18.06(二十四)

特征值的应用 24.1 课程内容:马尔可夫矩阵和级数 24.1.1 马尔科夫矩阵 马尔科夫矩阵(Markov Matrices)的定义: 矩阵中的所有元素大于 0 且 小于等于 1 各列的元素相加之和为...24.1.2 级数 在讲级数之前可以回顾下第十七讲所讲解的投影的内容,级数正是对投影矩阵的巧妙应用。...现在可以将这些概念由向量引申到函数,也即是级数了。 ? 向量就对应于函数,正交向量就对应于正交函数,我们已经知道对于向量的正交,我们用两者之间的点积为 0 来定义,那么函数之间的正交如何定义?...也是使用类似的方法,只不过对于连续的函数,我们使用积分来表征两者之间的内积。比如,对于两个函数 ? 和 ? ,他们的内积表示为 ? 那么和正交矩阵类似的,我们想要求级数的第 ?...项的函数与级数做内积了,以第 1 项为例(根据第一行的等式展开),也就是 ?

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信号与系统实验八 音频信号的时域、频域观测与分析

,x);grid on title('声音信号时域波形') xlabel('时间'); axis([0,max(time),min(x),max(x)]); X=fft(x,fs);%对采样信号做分析...:n-1)*dt;%采样时间点 sound(a,fs); figure(3) plot(time,a);grid on title('信号微分后的波形'); A=fft(a,fs);%对采样信号做分析...title('时域压缩后声音信号时域波形') xlabel('时间'); axis([0,max(time),min(x),max(x)]); X=fft(x,fs);%对采样信号做分析,X...6 dt=1/fs;%求采样间隔 time=(0:n-1)*dt;%采样时间点 sound(x,fs); figure(1) plot(time,x);grid on%绘制图像一 title('时域展开后声音信号时域波形...') xlabel('时间'); axis([0,max(time),min(x),max(x)]); X=fft(x,fs);%对采样信号做分析,X是傅里叶变换 n=length(X);%获取

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两类重要的积分变换

本文主要是推导和举例傅里叶变换和拉普拉斯变换两种最常见的变换的过程 傅里叶变换 积分公式 说到傅里叶变换就必须要推一个公式即积分公式,推导过程严重依赖高等数学上的一类级数——级数。...我们知道,级数常见主要是幂级数和级数,它的实质是将一些特定复杂的函数用一些基础函数通过求和(计算出的和函数)逼近来表示,如果说幂级数的话就是对应原始函数的各阶导数(泰勒公式展开)作为幂级数的系数,...设一以 为周期的函数 ,它的级数展开式为: 其中有 为角频率,这里就引出了两类傅里叶系数 和 。...它就是常说的定积分定义式,积分上下限为正负无穷,故 将 函数代换回来就有了 这个式子就是积分公式,非常重要!!...需要满足的条件 正如级数有狄利克雷收敛准则一样,积分公式也有,即如果任何一个函数满足①函数需要在任意的有限长度的区间上满足狄利克雷条件,②函数需在R上绝对可积,即积分 收敛 如果函数 存在间断点

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数字图像处理学习笔记(十二)——频率域滤波

同时,可以从频域发现一些原先不易察觉的特征。 定理指出“任何连续周期信号都可以表示成(或者无限逼近)一系列正弦信号的叠加”。 时间域与频率域转换对比 时间域角度 ? 频率域角度 ?...绘制对应的时间和频率 ?...横轴代表时间 横轴代表频率的倒数 公式 将时间域的函数表示为频率域的函数...OpenCV实现傅里叶变换及逆变换 在OpenCV 中,通过函数cv2.idft()实现逆变换 和用Numpy输出的结果一样,但与Numpy实现不同的是,OpenCV输出结果是双通道的 第一个通道是结果的实数部分...实现逆变换函数原型:dst = cv2.idft(src[, dst[, flags[, nonzeroRows]]]) 注:src表示输入图像,包括实数或复数 dst表示输出图像

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线性代数--MIT18.06(二十四)

特征值的应用 24.1 课程内容:马尔可夫矩阵和级数 24.1.1 马尔科夫矩阵 马尔科夫矩阵(Markov Matrices)的定义: 矩阵中的所有元素大于 0 且 小于等于 1 各列的元素相加之和为...24.1.2 级数 在讲级数之前可以回顾下第十七讲所讲解的投影的内容,级数正是对投影矩阵的巧妙应用。...现在可以将这些概念由向量引申到函数,也即是级数了。 ? 向量就对应于函数,正交向量就对应于正交函数,我们已经知道对于向量的正交,我们用两者之间的点积为 0 来定义,那么函数之间的正交如何定义?...也是使用类似的方法,只不过对于连续的函数,我们使用积分来表征两者之间的内积。比如,对于两个函数 ? 和 ? ,他们的内积表示为 ? 那么和正交矩阵类似的,我们想要求级数的第 ?...项的函数与级数做内积了,以第 1 项为例(根据第一行的等式展开),也就是 ?

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