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傅立叶变换及其应用学习笔记

¶傅里叶、拉普拉斯、Z变换的应用对比

信号处理中， 傅里叶变换 的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量。 傅里叶变换是一种解决问题的方法，一种工具，一种看待问题的角度。理解的关键是：一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加，从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号，将信号这么分解后有助于处理。 傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。如减速机故障时，通过傅里叶变换做频谱分析，根据各级齿轮转速、齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。

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一、行列式

¶1.1 行列式概念

二阶行列式的出现：求解二元一次方程组（因此可以很容易理解同解变形）

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模式识别从0构建—贝叶斯决策

我刚开始写论文时东一棒槌西一棒槌，我导师说小伙子这样不行，写论文逻辑得顺，前后得有连接，要行云流水。他说我给你举个栗子：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚……顿时豁然开朗。

——from 微博

上面的引子挺有道理，不管是写论文还是学知识，感觉都是这个理。学校模式识别课第一部分讲贝叶斯决策，感觉有的人学的稀里糊涂，没把知识串起来，当然实验也不会做。其实挺简单的，做个简单总结吧。

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2、确保只发送一次
1、保证消息顺序
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——from 微博

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一个程序员碰到了一个bug，他决定用多线程来解决，有线在他每个都了一bg个。u程现
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