1. 物理(几何)意义 detA=output areainput area 首选,矩阵代表的是线性变换(linear transformation).上式说明一个矩阵的行列式(detA)几何意义上,代表着,变换后的输出区域的面积与变换前的输入区域的面积之比. 考虑一个二维的平面直角坐标系,经过线性变换 A=[2001],会将原始的坐标系在 x 轴方向上拉伸两倍,也即 detA=2,输出区域的面积是输入区域面积的 2 倍. 2. 性质 行列式最重要的性质在于: det(AB)==(detA)⋅(

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

学习SVD奇异值分解的网上资料汇总: 1. 关于svd的一篇概念文,这篇文章也是后续几篇文章的鼻祖~ http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 2.关于SVD物理意义分析比较透彻的文章 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 3.关于SVD的介绍性文章,用 一个简单的例子说明了SVD分解的原始过程 http://

最好的解释:https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-the-KKT-conditions# 作者:卢健龙链接:https://www.zhihu.com/question/38586401/answer/105273125来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 拉格朗日乘数法(Lagrange multiplier)有很直观的几何意义.举个2维的例子来说明:假设有自变量x和y,给定

文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_640029b301010xkv.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了.这就是很多信号分析采用FFT变换的原因.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT

当我们谈到两个物理概念是等效的,这意味着: 1.它们拥有同样的属性.例如质量和能量都可以弯曲空间. 2.它们可以在设计实验中无法区分彼此.例如恒星系统中行星的质量与恒星的引力. 3.它们可以互相转化.例如爱因斯坦场方程.两边分别是空间与能量(现在我们已知空间和时间,能量和质量等效,并且等效是传递的),再考虑到普朗克定律:能量是非连续,一份一份的,每份量级是普朗克常数h(10的负34次方量级),可以得到: 能量和质量可以转化成空间和时间,并且空间和时间也是一份一份离散的.每份单位是普朗克常数量级.

vc约等于可调节参数的个数 来自为知笔记(Wiz)

答: var mutex: semaphore:=1; begin cobegin process i : begin   // i = 1,2,……,n repeat P(mutex); 对公共变量Q的访问; V(mutex); reminder section until false; end coend 信号量mutex的取值范围为mutex.value∈[1,-(n-1)] 1.  值为1时表示没有进程访问公共变量 2.  值为2时表示有一个进程正在访问公共变量 3.  值为3时表示有一

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

转移前将原来的文件备份一下   将 tempdb 从其在磁盘上的当前位置移动到其他磁盘位置.由于每次启动 MSSQLSERVER 服务时都会重新创建 tempdb,因此不需要从物理意义上移动数据和日志文件.   1 确定 tempdb 数据库的逻辑文件名称以及在磁盘上的当前位置. SELECT name, physical_name FROM sys.master_files WHERE database_id = DB_ID('tempdb'); GO   2 使用 ALTER DATABAS

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,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). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 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

表类型 对比Oracle支持的各种表类型,InnoDB存储引擎表更像是Oracle中的索引组织表(index organized table).在InnoDB存储引擎表中,每张表都有个主键,如果在创建表时没有显式地定义主键(Primary Key),则InnoDB存储引擎会按如下方式选择或创建主键. 首先表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 不符合上述条件,InnoDB存储引擎自动创建一个6个字节大小的指针. 逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻

之前的position based dynamic 总给人一种野路子的感觉,没有物理意义,没有对应的物理模型一切基于几何的方法. 感觉就是犀稀里哗啦将一堆堆约束按梯度方向迭代解算. 最新muller的论文终于给了PBD一个真正的名分 http://matthias-mueller-fischer.ch/publications/XPBD.pdf 论文根据约束产生的能量导出了力学方程组,并且使用implicit Eular方式导出了位置和约束力的非线性方程组. 原来的PBD正是解这个非线性方程组的

DAY 1 一.摩擦起电 用摩擦的方式使两个不同的物体带电的现象. 二.带电体 如果一个物体能够吸引轻小物体,我们就说这个物体带电或者说带了电荷. (注:吸引轻小物体是作用效果,带电体对任何物体都有吸引的作用,但不一定作为效果表现出来,例如用头发摩擦过的气球可以吸起小纸片,吸不起大黑板,但它对小纸片和大黑板都有吸引的作用.) 三.两种电荷 正电荷(用丝绸摩擦过的玻璃棒带的电荷).负电荷(用毛皮摩擦过的橡胶棒带的电荷). 四.电荷间的相互作用 同种电荷互相排斥,异种电荷互相吸引. 应用场景: 1.

计划做一个宇宙飞船模拟程序,首先做一些技术准备. 可以访问https://ljzc002.github.io/test/Spacetest/HTML/PAGE/spacetestwp2.html查看测试场景,按住qe键可以左右倾斜相机.可以在https://github.com/ljzc002/ljzc002.github.io/tree/master/test/Spacetest查看程序代码,因时间有限,github上的代码可能和本文中的代码有少许出入. 主要内容: 一.程序基础结构 二.场景

今天郭先生说一说使用cannon.js的车辆辅助类让我们的汽车模型拥有物理特性.效果图如下,在线案例请点击博客原文. 下面我们说一下今天要使用的两个类,并简单的看看他们的物理意义 1. RaycastVehicle类 这是车辆辅助类,将光线从车轮位置投射到地面并施加力.它决定车的位置,角度,质量等信息.下面是它的构造函数 RaycastVehicle ( [options] ) options一共有四个参数,并且比较好理解, chassisBody – 表示车身的刚体 indexForwardA

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的. 内容: PCA  (主成份分析)是一种直接的降维方法,通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果: PCA 的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing,  隐含语义索引): PCA 的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解): ICA(独立成份分析) 隐含语义索引(LSI) 什么叫LSI? 所谓隐性语义索引指