12Tall

12Tall's blog

因为水平有限,本文暂不讨论复杂度等专业话题,专心实现即可。

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这里并不是普通意义上的卷积,专用于控制与信号处理中应用

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傅里叶变换是将一个函数用一组正弦函数的叠加来无限逼近/等效。发展历程大致如下:

  • 牛顿三色光实验
  • 泊松用三角级数表示一些周期性的函数
  • 傅里叶在研究热传导时,将所有函数都以三角级数的形式表示,见《热的解析理论》
  • 狄利克雷给出傅里叶变换的充分必要条件
  • 拉普拉斯变换扩展了傅里叶变换的适用范围
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傅里叶变换可以将一个函数用一组正弦函数表示,但是这种表示存在一种缺陷:因为正弦函数都是周期变化的,所以无法用来表示发散的函数,f(t)=tf(t) = t

为了弥补这个缺陷,我们需要一个函数因子来将快速增长的原函数压制下来,最为理想的就是指数函数eσte^{-σt} 了,因为这个函数本身就是收敛的,且下降速度大于常见的大部分函数。

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Z 变换主要用于分析离线系统(可能主要用于简化计算)。一般地,对于连续的输入函数,可以用单位冲激函数将其拆分为一串冲击函数序列(采样):

f(t)=n=0f(nτ)δ(tnτ)(1)f(t) = \sum_{n=0}^{\infty} f(n \tau) \delta(t-n \tau) \tag{1}

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一个将rust(也可以是其他后端)和vue3 结合的小套路

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滞回现象表现在,在函数的输入/输入到达某一阈值之后,便不会再按照原先的路径返回。最常见的的有铁磁材料的磁滞现象。

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相图_相轨迹 的笔记
需要注意的是,下文中所有的x,y,X,Yx,y,X,Y 都是关于时tt 的变量,而这里的y,Yy, Y 也不是状态空间方程里的YY

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