采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

-----------------------整理自<21ic电子网> 奈奎斯特定理(Nyquist's Theorem)和香农定理(Shannon's Theorem)是网络传输中的两个基本定理:要搞清楚这两个定理,需要先弄懂一些定义:波特率(buad rate).比特率(bit rate).带宽(bandwidth).容量(capacity). 波特率:是指信号每秒钟电平变化的次数,单位是Hz,比如一个信号在一秒钟内电平发生了365次变化,那么这个信号的波特率就是365Hz. 比特率:是指

A曲线内有4个极点两个零点,则B曲线绕(0,0)逆时针两圈 A曲线是nyqyict contour中的曲线,P是A曲线内的()极点个数,Z是()极点个数,N是曲线B逆时针围绕(-1,0)的圈数 没过(-1,0)点所以z=0

tail -f 和 -F 的用法  Tai 2010-08-16 16:03:18 -f 是--follow[=HOW]的缩写, 可以一直读文件末尾的字符并打印出来."[=HOW]"有两个写法,一个"=descriptor",另一个是"=name", 默认使用的是"descriptor", 如果你跟踪的文件被移动或者改名后, 你还想继续tail它, 你可以使用这个选项.举个例子:首先启动下面进程while [ "tr

已知数列如下:F[1]=1, F[2]=1, F[3]=5,......,F[n] =F[n-1] + 2*F[n-2],求F[19] + F[13]? #include <stdio.h> #include<stdlib.h> int fun(int n) { ) ; )+*fun(n-); } int main(void) { )+fun(); printf("%d\n",a); ; }

<计算机程序的构造和解释>中的练习1.11: 函数f,如果n<3,那么f(n) = n;如果n>=3,那么 f(n)=f(n-1)+2f(n-2)+3f(n-3) 有了上面的公式可以,很容易发现f(n)的计算可以描述成一个“递归计算过程”,这里不再赘述. 我们还可以用“迭代计算过程”来计算f(n): f(3)=f(2)+2f(1)+3f(0) f(4)=f(3)+2f(2)+3f(1) f(5)=f(4)+2f(3)+3f(2) ...... 熟悉C.Java的同学肯定会说,这个“

g(i)=k*i+b; 0<=i<nf(0)=0f(1)=1f(n)=f(n-1)+f(n-2) (n>=2)求f(b) +f(k+b) +f(2*k+b) +f((n-1)*k +b) 之和 Sample Input2 1 4 100 // k b n MOD2 0 4 100 Sample Output2112 矩阵A      相当于 1 1          f(2)  f(1) 1 0          f(1)  f(0) | 1       1| ^b          |

引理1:gcd(F[n],f[n-1])=1 因为 F[n]=f[n-1]+F[n-2] 所以 gcd(F[n],f[n-1]) = gcd(F[n-1]+F[n-2],F[n-1]) gcd的更损相减的性质可知 gcd(a,b)=gcd(b,a-b) 故  gcd(F[n],f[n-1]) = gcd(F[n-1],F[n-2]) 而 F[1]=F[2]=1故该定理成立 引理2:F[m+n]=F[m-1]F[n]+F[m]F[n+1]  F[m+n] = F[m+n-1] + F[m+n-2]

已知:F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) 其中(n≥2,n∈N*) 求:求10以内的函数值分别是多少 方法一: def F(n): if n <= 1: return 1 else: return F(n-1) + F(n-2) for i in range(100): print(i,"-->",F(i)) 方法二: def F(n): x,a,b=0,0,1 while x < n: a,b = b,a+b x +

引理1 结论: \[F(n)=F(m)F(n-m+1)+F(m-1)F(n-m)\] 推导: \[ \begin{aligned} F(n) &= F(n-1)+F(n-2) \\ &= 2F(n-2)+F(n-3) \\ &= 3F(n-3)+2F(n-4) \\ &= 5F(n-4)+3F(n-5) \\ &= \cdots \\ &= F(m)F(n-m+1)+F(m-1)F(n-m) \end{aligned} \] 看出系数的规律了,2=1+1,3

#include<cstdio> #include<algorithm> #include<math.h> #include<string.h> using namespace std; typedef long long ll; ; struct node { ll a[][]; }ans,A,B; node mat(node x,node y) { node c; ;i<=;i++) ;j<=;j++) c.a[i][j]=; ;i<=

∫∞−∞|x(t)|2dt=12π∫∞−∞|X(ω)|2dω=∫∞−∞|X(2πf)|2df∑n=−∞∞|x[n]|2=12π∫π−π|X(eiϕ)|2dϕ∑n=0N−1|x[n]|2=1N∑k=0N−1|X[k]|2 连续时间傅里叶变换: DTFT:离散时间(连续频率)傅里叶变换: DFT:离散傅里叶变换: >> x = randn(1, 10000); >> A = sum(A.^2) - sum(fft(x).^2)/length(x); % 根据帕斯瓦尔定理,傅里叶变换系数

评:如果说零点存在定理是"只在此山中,云深不知处"的意境.那么斯图姆定理就能处理多项式的零点个数以及定位.

F() 的执行不经过 python解释器,不经过本机内存,是生成 SQL语句的执行. # Tintin filed a news story! reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin') reporter.stories_filed += 1 reporter.save() # 等于 from django.db.models import F reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin') re

来源:厦门SEO 我上次面试时遇到的一个问题: 设计一个函数f ,使得: f(f(n)) == -n 其中n是一个32位有符号整数 ; 您不能使用复数算法. 如果您不能为整个数字范围设计这样的函数,请为最大范围设计它. 有任何想法吗? #1楼 x86 asm(AT&T风格): ; input %edi ; output %eax ; clobbered regs: %ecx, %edx f: testl %edi, %edi je .zero movl %edi, %eax movl $1, %

假如某个文档f中存储如下内容: 你好,中国. 1,2,3,4 共两行内容. 当你使用csv.reader(f),则会存储为如下形式: [['你','好','中','国'] ['1','2','3','4']] 如果使用f.readlines()则结果为: ['a,b,c,d\n','1,2,3,4\n']        如下图所示,可看到文件已经写入了1.xlsx文件. 下面创建一个写入多行多列的程序,具体写入的内容存在了一个txt文件之中,需要先把1.txt读入,才能写到xlsx文件中. 变成

private static int func(int count) {  // TODO Auto-generated method stub  int cou = 0;  if(count==1){   cou=1;  }  else if(count==2){   cou=2;  }  else{   for(int i=1;i<count;i++){    cou+=func(count-i);   }   cou=cou+1;  }  return cou; }

https://gcc.godbolt.org   int addx(int a){ return a + 2; } int gooo(){ return addx(3) + addx(4) + addx(5); } int gooox(){ int x = addx(3); int y = addx(4); return x + y; }     addx(int): push  rbp mov  rbp, rsp mov  DWORD PTR [rbp-4], edi mov  eax, D

LINK:Phoenix and Memory 这场比赛标题好评 都是以凤凰这个单词开头的 有凤来仪吧. 其实和Hall定理关系不大. 不过这个定理有的时候会由于 先简述一下. 对于一张二分图 左边集合为S 右边集合为T 那么有完备匹配时 最大匹配数为 min(|S|,|T|). 这里不妨假设|S|<=|T|. 若存在完备匹配那么对于任意集合\(s\in S\)都有s连出的边>=|s|. 这个定理是一张二分图具有完备匹配的充分必要条件. 先证明必要性:如果不存在 那么一定有点无法匹配到. 再证

从傅里叶级数(Fourier series)到离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform) 一. 傅里叶级数(FS) 首先从最直观的开始,我们有一个信号\(x(t)\)(满足Dirichelet条件),先假设它是周期的,为了研究它,我们使用级数将之展开,展开方法如下 \[x(t)=\sum_{k=0}^{\infty}a_ke^{jkw_0t}\tag{1} \] 现在问题就是如何求解\(a_k\).因为三角函数是正交系,即 \[\forall \theta_1 \ne