在做一个指南针的程序时，发现数据抖动的很厉害。去和芯片厂商的咨询，被告知是sensor安放的位置的问题，当前的原始数据和哪吒的风火轮一样，极为不规则，像火苗到处乱窜，只有改板子才能解决。反复试验发现：sensor上方的电池和周围的flash，memory，cpu，speaker等影响太大导致数据不稳定。已经快到客户量产的期限了，改板子已经不可能了，只能从软件上作弥补，如果不能修正，项目被delay
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2023-10-31 16:29:32
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1.高通滤波和低通滤波 左边一阶高通滤波电路，电容在前面，电阻在后面，电阻做为输出级，右边一阶低通滤波电路，电阻在前面，电容在后面，电容做为输出级。 左边是一阶高通滤波电路，是因为输入信号进来之后首先要到达电容，如果输入是直流信号，显然电容它是过不去的，它不能够达到输出级，输入如果是交流信号，电容是可以通过交流，所以交流信号是能够到达输出级，所以是高通滤波。 还可以认为电容有个容抗，根
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2023-11-09 11:10:51
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1. 一阶滤波算法的原理 一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为： Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1) 
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2023-12-20 17:15:15
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=。=
函数极限设函数 \(f(x)\) 在点 \(x_0\) 的某一去心邻域内有定义，如果存在常数 \(A\) ，对于任意给定的正数 \(\varepsilon\)（无论它多么小），总存在正数 \(\delta\)，使得对于 \(0<|x-x_0|<\delta\)，均有 \(f(x)-A<\varepsilon\)，那么常数 \(A
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2023-08-02 20:28:32
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简介导数（英语：Derivative）是微积分学中重要的基础概念。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数 f 的自变量在一点 x0 上产生一个增量 h 时，函数输出值的增量与自变量增量 h 的比值在 h 趋于0时的极限如果存在，即为 f 在 x0 处的导数。物理学、几何学、经济学等学科中的一些重要概念都可以用导数来表示。
文章目录01 - 一阶滞后滤波算法简介02 - 硬件低通滤波器03 - 稳定滤波的原理04 - 实际应用与变形05 - 滤波效果展示06 - 高性能的表现07 - 总结 越有魅力的事物，往往存在一种“反差”，即其存在两个相互关联的特性，但是各自表现得十分不同————小白 一阶滞后滤波又称作RC低通滤波、一阶滤波、一阶惯性滤波、一阶低通滤波等，下文统一称为一阶滞后滤波。01 - 一阶滞后滤波算法
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2024-01-12 07:13:09
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对于图像的一阶导数与二阶导数定义：一阶导数：\(\frac{\partial f}{\partial x}=f(x+1)-f(x)\)二阶导数：\(\frac{\partial ^2f}{\partial x^2}=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)\)观察上图，二阶导数会在图像的边缘产生正负的跳变，所以二阶导在判断图像的边缘时十分有用。利用二阶导数对图像进行锐化——拉普拉斯算子二维下的拉普拉
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2023-12-14 15:35:55
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# Python 一阶滞后分析：原理与实践
在时间序列分析中，一阶滞后是描述当前值与前一时刻值之间关系的一种方法。它在经济、金融和其他领域的预测模型中被广泛使用。本文将深入探讨什么是一阶滞后，如何在Python中实现它，并通过图形化方式呈现结果。
## 什么是一阶滞后？
一阶滞后通常指当前时刻的数值与前一个时刻数值之间的关系。我们可以用数学函数表示：
$$ y_t = \alpha + \
差分方程简介适用对象事物发展有明显阶段性。如：生物周期、环境周期、经济周期差分的形态一阶前向差分 一阶后向差分 二阶差分 =差分方程的形态一阶差分方程 二阶差分方程 更一般的形态 差分方程的解若向量 x=(x(0),x(1),…x(n)) 让上面的方程成立，则次向量称为差分方程的一个解一阶线性常系数差分方程 若a≠-1,0,则其通解为=C+二阶线性常系数差分方程 若 r=0，有特解 =0若 r≠0
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2024-04-10 12:45:29
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简单说就是xgboost用二阶导数取代了GBDT中的步长，所以迭代的更精确GBDT和XGBoost两个模型后者在Kaggle中使用的相当频繁。其实这两者在算法中有着异曲同工之妙。首先要从泰勒公式讲起：泰勒公式本身的作用是用来近似的计算函数的值的，那么我们可以使用一阶泰勒展开式和二阶泰勒展开式分别进行推导泰勒公式的基本形式是那么一阶的泰勒展开式为：二阶的泰勒展开式为：式子本身是使用 x0&
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2024-01-06 17:06:02
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# 一阶微分在Python中的应用
一阶微分在数学中是指函数在某一点附近的变化率，通常用导数来表示。在Python中，我们可以使用数值计算库来进行一阶微分的计算，这在许多领域中都有广泛的应用，比如机器学习、优化算法等。
## 什么是一阶微分?
一阶微分是指函数在某一点处的斜率或变化率。对于一个函数 $f(x)$，它在点 $x_0$ 处的一阶微分可以用导数 $f'(x_0)$ 来表示，表示函数
原创
2024-06-11 05:47:27
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关于MPU6050一阶互补滤波方法（从原理到代码实现）1.写在前面 最近知道自己不用考研后便花了很多时间来准备机械创新设计大赛，在设计的多功能防台风窗中需要到MPU6050对窗户的姿态进行检测，用来反馈到步进电机控制电机转动（别问为什么不用编码器反馈来控制电机转动，问就是穷，当然也存在本项目用的电源电压低，丢步严重的问题。）在MPU6050传感器中一般读到的原始数据为三轴加速度和三轴角速度，那么如
目录： 一、一阶滞后滤波算法 1. 一阶滤波算法的原理 2. 一阶滤波算法的程序（适用于单个采样） 3. 一阶滤波算法的不足 1）关于灵敏度和平稳度的矛盾 2）关于小数舍弃带来的误差 二、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 三、中位值滤波法 四、算术平均滤波法 五、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 六、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 七、限幅平均滤波法 八、
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2023-08-23 20:49:19
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基于ENVI与ERDAS的Hyperion高光谱经验比值法、一阶微分法叶绿素及地表参数反演1 前期准备与本文理论部分1.1 几句闲谈1.2 背景知识1.2.1 Hyperion数据介绍1.2.2 遥感图像分类方法1.2.3 大气校正1.2.4 反演算法2 基于经验比值法、一阶微分法的叶绿素a含量反演2.1 数据导入与波段合成2.2 辐射定标与波段合成2.3 编辑头文件2.4 图像格式转换2.5
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2024-06-05 17:01:10
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目录一阶谓词逻辑的符号化个体词谓词量词一阶谓词逻辑的解释一阶逻辑前束范式 一阶谓词逻辑的符号化一阶谓词逻辑符号化有三个基本要素，分别是个体词、谓词和量词个体词个体词是指研究对象可以独立存在的具体的或者抽象的个体，例如3，小张，中国……谓词谓词是用来刻画个体词性质以及个体词之间相互关系的词，常用F，G，H……表示，例如“2是有理数”，2是个体词，“是有理数”就是谓词，量词表示个体常项与变量之间数量
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2023-12-13 22:53:35
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一般说法，逻辑是有效推理的形式。逻辑学可追溯至亚里士多德（Aristotle，公元前384～前322，古希腊的哲学家、科学家、逻辑学家、教育家），他创立的三段论标志着古典逻辑阶段的形成。我们通过例子来说明。所有吃草且会奔跑的都是动物马是吃草且会奔跑所以，马是动物在这个例子中，替换“马”为“牛”，或者系统替换“吃草且会奔跑”“动物”“马”三者，都不影响推论的有效，词项：“所有”“是”“所以”构成了这
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2023-10-21 19:48:52
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谓词逻辑公式语义谓词逻辑语法谓词逻辑语言谓词逻辑语言，又称一阶逻辑语言逻辑符号：包括变元、联结词、量词非逻辑符号：包括常量、函词、谓词仅有个体变元按形成规则构成的合式公式集合谓词逻辑，也称为狭义谓词逻辑谓词都是关于个体的性质或关系，而不涉及关系的性质或关系之间的关系函数是关于个体的函数量词只作用于个体变元谓词逻辑语言适用于分析和表示所研究的各种命题或命题形式一阶逻辑语言抽象表示\[\]\[
\]
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2024-01-02 17:00:17
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前面我们介绍了许多数学工具，从这篇文章开始进入实际应用阶段。绝大多数的工程和系统都是一阶或二阶微分方程，因此我们只要解出这个微分方程就能完全掌握这个系统的状态。直接从时域解或者使用拉普拉斯变换从频域解都是可行的。让我们从相对简单的一阶系统开始。首先，什么是一阶系统？很简单，即只有一次导数的微分方程系统即一阶系统。举个简单的例子，手电筒。假设手电筒的电池所含电荷量为q，电容为C，电筒打开时电流为I，
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2024-06-06 14:17:00
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差分法，计量经济学中的专有名词，是克服相关序列相关性的有效方法，它是将原计量经济学模型变换为差分模型后再进行OLS估计，分为一阶差分法和广义差分法。 李委明提示： “差分法”是在比较两个分数大小时，用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。 适用形式： 两个分数作比较时，若其中一个分数的分子与分母都比另外一个分数的分子与分母分别仅仅大一点，这时
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2023-10-03 10:38:06
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在用simulink搭建模型的时候，发现一阶惯性环节具有滤波的作用，这是为什么呢？我们以一阶惯性环节200pi/(s+200pi)为例进行说明。首先从传递函数G(s)的频率特性说起。所谓系统的频率特性，是指系统在单位正弦相量作用下的稳态响应。因此，令传递函数中的s=jw，就可以得到系统的频率特性G(jw)。G(jw)是频率w的复变函数。他的幅值为|G(jw)|，相角为相角(G(jw))。当w从0到
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2023-12-24 09:49:25
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