如何降维？《三体》中提到的降维打击，三维世界的人类看四维空间就像池塘里的鱼看池塘外的世界一样，四维打击三维，就像人类捏死蚂蚁那般。那么到底如何才能降维呢？比如： 三维如何降到二维呢？想象我们如何把地球转成二维？
直接压扁？展成橘子瓣？那只是展开了表面而已，而地球是实心的。1.探寻维度之间的联系2维与1维的关系，我们常用的光栅扫描顺序就是一种2维和1维的关系。经典的顺序莫顿曲线z字型曲线希尔伯
补第二次期末考的题……发现代码细节还需要加强啊……这样一道题一直犯小错误。 题目链接： http://acm.hit.edu.cn/hoj/problem/view?id=1946题目描述：希尔伯特分形曲线Submitted : 53, Accepted : 16数学家Hilbert曾发现一种十分奇特的曲线。一般的曲线是没有面积的，但他发现的这条曲线却能充
转载
2024-01-11 15:03:56
98阅读
开篇点题：希尔伯特变换(hilbert transform) 一个连续时间信号s(t)的希尔伯特变换等于该信号通过具有冲激响应h(t)=1/πt的线性系统以后的输出响应sh(t)。好的，这是Hilbert变换的定义，我们这里讨论它的一个具体用途，提取信号特征值，提取信号特征值有什么用呢？先来一段特征值的定义：设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则
转载
2023-11-13 22:24:47
66阅读
希尔伯特曲线是以下一系列分形曲线 Hn 的极限。我们可以把 Hn 看作一条覆盖 2^n × 2^n 方格矩阵的曲线，曲线上一共有 2^n × 2^n 个顶点(包括左下角起点和右下角终点)，恰好覆盖每个方格一次。 [p1.png] Hn(n > 1)可以通过如下方法构造：1. 将 Hn-1 顺时针旋转
转载
2019-04-13 00:06:00
182阅读
# 如何在 Python 中实现希尔伯特曲线
希尔伯特曲线是一种空间填充曲线，可以将一维数据扩展到二维平面上。它具有连续性和自相似性，对于图形学和数据分析等领域非常有用。本文将指导你如何在 Python 中实现希尔伯特曲线。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解希尔伯特曲线的定义和性质 |
| 2 | 生成曲线的递归算法 |
希尔伯特曲线是一条填满整个平面的神奇曲线, 其构造方式是把前一阶的曲线复制四份, 将左下角和右下角的曲线做一个沿对角线的翻转, 然后增加三条线段把这四份连起来.这些曲线的极限就是希尔伯特曲线.以前对这个曲线的理解停留在感觉上, 不知道极限是什么样子, 一直想从formal定义的角度去考察一下.今天在bilibili找到一个科普视频(https://www.bilibili.com/video/av
转载
2023-07-17 21:44:26
89阅读
希尔伯特曲线，也被称作希尔伯特空间填充曲线，是一个连续分形曲线。它由德国数学家大卫·希尔伯特在1891年提出，旨在证明可以通过连续运动完全填满一个平面区域。 希尔伯特曲线是通过迭代过程构造的。在每一次迭代中，曲线变得更加复杂，并更紧密地逼近所包围的二维区域。这种曲线作为一种分形结构，其不仅
转载
2024-06-17 06:32:22
72阅读
目录前言正文代码需求分析运行结果总结前言希尔伯特曲线是一种奇妙的曲线，只要恰当选择函数，画出一条连续的参数曲线，当参数t在[0, 1]区间取值时，曲线将遍历单位正方形中所有的点，得到一条充满空间的曲线。 正文取一个正方形并且把它分出9个相等的小正方形，然后从左下角的正方形开始至右上角的正方形结束，依次把小正方形的中心用线段连接起来；下一步把每个小正方形分成9个相等的正方形，然后上述方式把
转载
2023-12-01 13:34:11
48阅读
前言最近在准备网络安全期末考试，复习到Hill加密时，想起来之前做的编程作业，写的比较粗糙，而且也没有搞懂怎么求Hill密码系统的解密密钥，今天琢磨出来了，就把Hill密码系统实现并整理了，文中附有代码，供大家参考学习。一、Hill加密基础预备知识1、希尔密码（Hill cipher）是一种基于线性代数的多表代替密码。简单来描述一下Hill密码系统的原理，对于一个输入明文plaintext = '
转载
2023-12-16 16:15:44
86阅读
# Python实现希尔伯特变换与包络曲线
希尔伯特变换是一种数学变换，可以用于信号处理，得到信号的包络线。本文将会逐步引导你完成这个任务，包含流程、所需代码及其注释。
## 处理流程
以下是实现希尔伯特变换与提取包络曲线的流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------|------------------------|
| 1 | 导
# Python希尔伯特曲线
## 简介
希尔伯特曲线是一种分形曲线，最早由德国数学家David Hilbert于1891年提出。希尔伯特曲线具有自相似性和无限细节的特点，非常适合用于图形绘制和编码。
在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制希尔伯特曲线，并探讨一些有趣的应用场景。
## 希尔伯特曲线的构造
希尔伯特曲线的构造方法非常简单，可以通过迭代的方式进行。首先，我们将整个绘制
原创
2023-09-30 12:14:34
314阅读
代码放在了最后，前面是解题思路目录1.什么是Hilbert矩阵矩阵：2.找规律1.第一种思路：先从值出发（找规律）2.第二种思路：先从下标索引出发（找规律）三、代码展示四、输出展示五、初始化解为1,1，等构建解的增广矩阵（代码展示）（1）以生3*4的增广矩阵为例（2）输出结果1.什么是Hilbert矩阵矩阵：下面分别列举了1*1；2*2；3*3大小的矩阵； 通过观察,我们发现其规律性极强
转载
2023-10-09 09:27:28
34阅读
希尔伯特曲线是一条填满整个平面的神奇曲线, 其构造方式是把前一阶的曲线复制四份, 将左下角和右下角的曲线做一个沿对角线的翻转, 然后增加三条线段把这四份连起来.这些曲线的极限就是希尔伯特曲线.以前对这个曲线的理解停留在感觉上, 不知道极限是什么样子, 一直想从formal定义的角度去考察一下.今天在bilibili找到一个科普视频(https://www.bilibili.com/video/av
转载
2023-12-19 05:36:58
266阅读
一、解析信号1. 定义 解析信号是没有负频率分量的复值函数，解析信号的实部和虚部是由希尔伯特变换相关联的实值函数。2. 概念3. 性质 解析信号有如下性质：（1）实部和虚部功率谱相同；（2）实部和虚部自相关函数相同；（3）实部和虚部的互相关函数是奇函数
转载
2024-01-18 21:35:18
175阅读
物理意义：把信号的所有频率分量的相位推迟90度。用途：用来求解信号的包络，瞬时相位和瞬时频率。原理：然后对瞬时相位在时域上求导就可以得到瞬时频率。下面通过一个例子来讲解怎么求解包络和瞬时相位以及求解时的注意细节。设原始信号为y=（t-125）^2*cos(2*pi*10*t)+1,t=(100:150),dt=0.01;求解t的瞬时值以及y的包络。1、求包络原始信号如图1所示，从图形的
转载
2023-10-11 10:08:36
212阅读
希尔伯特变换是通讯或者电子电力中常用的一种工具。 这里主要介绍它在通信领域中的应用。 注：阅读本文需要有一定的傅里叶变换和通信原理知识基础。1.希尔伯特变换的数学原理 如上图，希尔伯特变换的时域冲击响应是1/Πt，通过变换，我们知道它的频域响应形式是 其中sgn是符号函数要真正理解数学含义，先来看我们熟知的欧拉公式 可以看出，一个复数，是由实部和虚部构成的，这个不用多说，但是这里面其实隐藏着：实部
转载
2023-09-16 17:30:17
644阅读
作者：freshair
最近在搞hilbert滤波器，有少许收获，写下来共享。希尔伯特(Hilbert)变换可以提供90°的相位变化而不改变频谱分量的幅度，即对信号进行希尔 伯特变换就相当于对该信号进行正交移相，使它成为自身的正交对；另外通过hilbert变换可以建立它们傅里叶变换的幅频和相频、实部和虚部之间的联系；构建相应的解析信号，使其仅包含正频率成分，从而可以降低信号的抽样率。
转载
2024-05-10 09:31:41
245阅读
文章目录希尔伯特变换解析信号参考文献 本文主要整理了参考文献中的博文，并且尝试融入自己的理解和思考，这些内容在数学上也许不严谨，但是应该能够给初学者一个简单的引导和启发。希尔伯特变换 对于实信号来说，其傅里叶变换是一个双边带函数，包括幅频特性和相频特性，频谱正负频率都存在并且有一半是冗余的，为了有效表达信号，我们只需要正频率部分或者负频率部分的信息即可。可以看到希尔伯特变换实际上是一个
转载
2023-11-30 17:31:20
70阅读
作者：桂。时间：2017-03-03 23:57:29前言Hilbert通常用来得到解析信号，基于此原理，Hilbert可以用来对窄带信号进行解包络，并求解信号的瞬时频率，但求解包括的时候会出现端点效应，本文对于这几点分别做了简单的理论探讨。本文内容多有借鉴他人，最后一并附上链接。一、基本理论A-Hilbert变换定义对于一个实信号x(t)x(t)，其希尔伯特变换为：x~(t)=x(t
转载
2024-08-30 15:58:20
103阅读
希尔伯特变换（Hilbert Transform）简介及其物理意义Hilbert变换简介希尔伯特变换是信号处理中的一种常用手段，数学定义如下：与卷积的概念进行对比，可以发现，上面的Hilbert变换的表达式实际上就是将原始信号和一个信号做卷积的结果。这个用来卷积的信号就是因此，Hilbert变换可以看成是将原始信号通过一个滤波器，或者一个系统，这个系统的冲击响应为h(t)。对h(t)做傅里叶变换，
转载
2023-07-10 22:16:07
340阅读
