一、复数和复变函数1、复数的三种表现形式：坐标形式： 三角形式： 指数形式：2、复变函数：复数集E内的每一个复数z=a+b*i，都有(唯一确定的/无穷多个/有限个)复数与之对应,可以确定（单值/多值）复变函数。3、零点和极点 零点：分子为零的点，即G(s)=0时,s=z1,z2叫做G(s)的零点；极点：分母为零的点，即G(s)=∞时,
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2024-01-19 17:54:19
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最近小虎在网课上被老师问到编程写出一指数函数的频谱图，当时鼓捣了1个多钟？？？以前是画过bode图，bode的幅频图是对数幅频图。应该也可以用伯德图直接画的，但是这个问题的关键应该在拉氏变化。5分钟不到的事，要搞那么久，看来是小虎还不太理解拉氏变换。编程工具还是那熟悉的MATLAB。目录拉氏变换简介傅里叶变换vs拉氏变换拉氏变换表频谱图简介示例以及结果方法1定义法频谱图定义结果图完整代码方法2bo
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2024-05-24 22:35:59
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本文将从通俗的角度看待拉普拉斯变换。发明者奥列弗.赫维赛德，维多利亚时期英国人，全靠自学，听力残疾。很多人熟悉赫维赛德是因为MATLAB有一个赫维赛德（Heaviside）函数。 赫维赛德简化了麦克斯韦方程组：即变化的电场产生磁场，变化的磁场产生电场。让20个方程组便成了4个。 **赫维赛德另一个贡献就是我们今天要说的运算微积分-它可以将常微分方程转换为普通代数方程。**赫维赛德是怎么解微分方程的
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2024-01-19 23:35:16
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文章目录1、拉氏变换定义2、拉氏变换的意义和作用3、拉氏变换重要定理4、常见函数的拉氏变换5、拉氏变换求解微分方程的应用 1、拉氏变换定义拉氏变换是工程数学中常用的一种积分变换，用于线性连续系统中（在离散系统中用Z变换），可将一个有参数实数t（t≥ 0）的函数转换为一个参数为复数s的函数。公式如下：2、拉氏变换的意义和作用为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数
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2023-11-10 18:55:53
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Python数值拉氏变换是一种强大的数学工具，用于解决微分方程，通过将函数从时间域转换到复频域，使得很多复杂问题变得简单。本文将记录使用Python进行数值拉氏变换的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在进行数值拉氏变换之前，需要准备相应的软件和硬件环境。
| 组件 | 要求 | 版本
1。关于傅里叶变换变换？（来自百度知道） 答：fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；它可以说是laplace变换的特例，laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频率域（整个复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴）；z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散信号的laplace变换，再令z=e^sT
https://jingyan.baidu.com/article/c33e3f485bfe75ab14cbb571.html
原创
2022-06-10 08:35:46
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1 引言机电控制工程中经常要解算一些线性微分方程，按照一般方法解算比较麻烦。如果用拉氏变换求解线性微分方程，可将经典数学中的微积分运算转换为代数运算，又能够单独地表明初始条件的影响，并有变换表可查找，因而是一种较为简便的工程数学方法。更重要的是，采用拉氏变换后，能够把描述系统运动状态的微分方程很方便地转换为系统的传递函数，并由此发展出用传递函数的零极点分布、频率特性等间接地分析和设计控制系统的工程
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2023-10-02 22:12:10
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1。关于傅里叶变换变换？（来自百度知道）答：fourier变换是将连续的
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2022-06-05 00:14:18
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Matlab 拉氏变换拉普拉斯变换及其逆变换laplaceilaplace>> syms t s
原创
2022-04-18 17:36:25
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Matlab 拉氏变换拉普拉斯变换及其逆变换laplaceilaplace>> syms t s a;>> f1 = exp(a*t);>> f2 = t-sin(t);>> L1 = laplace(f1)L1 = -1/(a - s)>> L2 = laplace(f2)L2 = 1/s^2 - 1/(s^2 + 1)Z变换及其反变换ztransiztrans>> syms n a w
原创
2021-08-10 15:02:18
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在这篇博文中，我们将详细探讨如何在Python中实现矩阵的拉氏变换。这个过程不仅涉及到数学理论，还涵盖了编程实现的具体步骤。让我们开始吧。
### 问题背景
拉氏变换是一种用于处理线性系统的数学工具，广泛应用于控制系统与信号处理。特别是在求解常微分方程及其初值问题时，拉氏变换显得尤为重要。我们在处理多维系统时，矩阵形式使得变换的实现更加高效和简洁。
在Python中，利用Numpy库可以方便
# 探索图像DCT变换：原理与Python实现
离散余弦变换（DCT，Discrete Cosine Transform）在数字信号处理和图像压缩领域中扮演着至关重要的角色。DCT的基本思想是通过将图像数据从时域转换到频域来实现数据的压缩。这种变换使得我们能够更有效地表示和保存图像数据，特别是在JPEG压缩中。本文将探讨DCT的基本原理，并使用Python进行实际的实现。
## DCT的基本原
如果你是一名处于计算机视觉、图像识别、图像处理或者机器学习领域的开发者，那么 Python 无疑是你最好的朋友。Python 生态系统提供了丰富的机器学习、数据分析和计算机视觉库，如TensorFlow、Keras、PyTorch、Numpy、Pillow和OpenCV，这些库非常适合用于图像处理和计算机视觉。在本文中，将介绍如何使用 Python 和 Pillow 库，以及如何利用 OpenCV
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2023-09-20 15:55:04
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傅里叶变换，拉氏变换，Z变换书写动机三角函数正弦波从正弦波到傅里叶“任何”周期信号都可以用一系列成谐波关系的正弦曲线来表示。分解原波即：当两个不同频率的正弦波相乘，对其周期求积分时，结果一定为0.也就是说，不同频率的正弦函数两两正交。拉普拉斯变换问题出现Z变换出现GSP前瞻边缘检测 书写动机由于笔者为大一学生，并未学习过信号有关内容，但如今在阅读GSP(图信号处理)时不得不用到，因此在查阅了部分
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2024-06-09 08:45:35
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# 使用 Python 对图像进行傅里叶变换的学习指南
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，在图像处理领域中，用于分析图像的频率成分。在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 对图像进行傅里叶变换。我们将创建一个可靠的流程，了解每一步的代码，以及它们的含义。
## 流程概述
在进行傅里叶变换之前，我们需要了解整个流程。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
对图像的对数变换在数字图像处理中是一种常用的技术，其目的是增强图像的对比度，尤其是在低光照条件下。接下来，我将带领大家深入了解如何在 Python 中实现这一过程。
### 背景描述
在2020年的一次图像处理讲座中，我首次听说对数变换。此后，我对图像增强的各种方法产生了浓厚的兴趣。以下是我对这一主题学习的有序列表：
1. 2020年: 了解数字图像处理的基本概念
2. 2021年: 探索图
之前也学过，但没有个具体总结，忘差不多了。DCT变换 一、DCT变换的全称是离散余弦变换（DCT），主要用于数据或者图像的压缩，由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值系数归零，这就是图像压缩中的量
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2023-10-31 20:36:53
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1. 部分常用的小波变换函数
dwt2：实现一级二维离散小波变换[ca,ch,cv,cd] = dwt2(Image, 'wavename');
% Image: 待分解图像
% wavename: 小波函数，如'db4'、'sym5'
% ca: 分解得到的低频分量
% ch: 分解得到的水平高频分量
% cv: 分解得到的垂直高频分量
% cd: 分解得到的对角高频分量
idwt2：实现一级二
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2023-11-09 05:21:16
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今天将简单介绍使用小波变换来对多模态图像进行融合。1、图像融合概述图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点
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2023-11-11 15:06:34
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