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N******p
发帖数: 2777 | 2 就是把三角放大，如果有重叠的话，重叠部分的值就是重叠的和。
结果 |
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O**M
发帖数: 29 | 3 标 题: 《爱在西元前》之数字信号处理
发信站: 瀚海星云 (2006年12月21日15:18:51 星期四), 站内信件 WWWPOST
傅立叶研究物理提出了三角级数串
两百年前粗略的论断
催生傅立叶变换不朽的缠绵
我在z平面前
凝视系统函数的极点
祈祷你的收敛域回到我的单位圆
卷积 采样 滤波 重建
哪怕坐标已变换
在抽取插值间守护你不失真的容颜
拜读奥本海姆鸿篇
以线性系统之名许愿：
相爱 像二阶无阻尼振荡到永远
当信号只剩下离散的语言
DTFT就成了无尽的思念
我给你的爱藏在频谱间
在奈奎斯特率之下混叠难现
周期的重复被低通滤波还原
最初的响应依然隐约可见
我给你的爱藏在频谱间
在奈奎斯特率之下混叠难现
把快速傅立叶变换烧进芯片
蝶形流图美妙的弧线
引向谁心间
我感到很疲倦
离稳态并不远
害怕衰减的冲激串不能再重现 |
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e*****m
发帖数: 320 | 4 时不变系统，假定有一组输入x(t)和输出y(t)已知。系统的传递函数未知。
通过一些其他知识和方法，可以估计系统的传递函数为：
h(t)=Aexp(-t/B) 其中A B为待定参数。
估计出来的h(t)与x(t)卷积，产生的y_estimate(t)必然与y(t)有一些误差。
按照一定的评判标准，必然可以得到一个最优值，获得A_estimate和B_estimate
这里面的问题是：有没有办法获得A_estimate和B_estimate这两个估计值的置信区间？
谢谢！ |
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g****t
发帖数: 31659 | 5 以下是我的理解:
sin^2(t) 在无穷远处的极限不存在，所以
不是平方可积的。它从负无穷到正无穷的积分是无限大。
香农原始的论文没处理这种情况。他没有处理广义函数。
http://www.stanford.edu/class/ee104/shannonpaper.pdf
他说"to have the time function very small outside the interval T"
sin(t)显然不符合这个。
要处理sin(t)这种情况，要用广义函数，卷积。这种情况，
但是工科课本都是形式上推一下。说的并不清楚。
普通函数+平方可积的情况，=1/2f的情况信号恢复没问题。
为什么对广义函数的情况就不行。我也不清楚。
我想多半是什么地方取个极限什么的把等号弄掉了。
Do you mean "可积" integrable?
I have never heard this theory...
By the way, I think sin^2(t) is still integrable. |
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p********y
发帖数: 111 | 6 【 以下文字转载自 E-Sports 讨论区 】
发信人: physicsboy (ONE物理男人), 信区: E-Sports
标 题: 离散时域信号的频谱如何用它的连续时域信号的频谱表示？
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan 22 01:29:55 2010, 美东)
离散时域信号的频谱如何用它的连续时域信号的频谱表示？
我觉得：离散时域信号就是无限delta信号乘以连续时域信号，对应频率空间，离散时域信
号的频谱就是连续时域信号的频谱和delta做卷积。但是别人评价我不够直观，应该如何说？谢谢 |
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x****g
发帖数: 2000 | 7 人家说你不够直观估计是因为你没有说这个结果是什么样子的。
卷积的结果是:
假设没有alasing
离散时间频谱是连续时间频谱以fs为周期的无限次叠加
有aliasing的时候，那还得把aliasing考虑进来
时域信
如何说？谢谢 |
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p********y
发帖数: 111 | 8 谢谢，那就是说采样定理在频率空间中是如何体现的？
似乎就是和delta函数做卷积亚？如何更好的说？ |
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p********y
发帖数: 111 | 9 还有一个小问题，时域里，如何把一个方波变为2个方波，再变为3个...,对应频率空间
是如何变化的？
我觉得就是时域里用delta函数卷积方波，频率空间用delta函数乘sinc，然后两个域同
时取窗口函
数，又被人说不直观，没有抓住要点。
我又想是不是可以这样说，时域里两个方波就是一个方波加上它，本身推迟后的叠加，
对应频率空间就
是一个sinc函数和这个sinc函数乘以一个相移因子的叠加，还是被臭一顿....
tmd到这个小公司来interview两个礼拜，以前没学过信号处理，天天被boss刁难 |
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a****l
发帖数: 8211 | 10 "这个小公司来interview两个礼拜"?搞错没有?他们是想免费招短工还是interview?
我看你的问题是目标搞错了,小公司的老板,肯定不喜欢那种纯数学的解释,你说个卷积
可能他就不太明白了,你再sinc,delta什么的说,人家估计要说更加不直观了.比如说,你
不要说delta函数,就说扣个点. |
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m********7
发帖数: 54 | 11 g(t) = f(t)*cos(w0*t)
该系统不是LTI系统（确切的说，是linear system,但不是time-invariant 系统），所
以你不能
用输入和冲击响应的卷积来求时域系统响应，相应的，你也不能用频域乘积求其频域响
应。 |
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l*********o
发帖数: 736 | 12 硬判决BM很快 code应该容易搜到
软判决ABP KV据说非常慢 看kotter主页有没有code
RS纠burst error不错 一般和turbo或卷积吗合用 |
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l*********o
发帖数: 736 | 13 硬判决BM很快 code应该容易搜到
软判决ABP KV据说非常慢 看kotter主页有没有code
RS纠burst error不错 一般和turbo或卷积吗合用 |
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d*****l
发帖数: 8441 | 14 您不会认为只有前沿的问题才能到这里来发问吧？也太高估俺了。我不过是文科生
求科普而已。
//
我说的是网上科普材料以及本版讨论的不多，不是说文献不多。要知道，这玩意儿应该
是60、70年代就快研究烂了，太成熟了、老文献又多，反而没有赶上互联网时代，
非得要去挖浩如烟海的老杂志或老文章才能够搞透彻的。要不然我干嘛到这个版来
求教呢？您老就跟俺多讲讲吧，
//
正如我一开始所说，教材里讨论的情况也确实是一样的--讲抑制谱泄漏的多、
讲谱线幅值准确性的少：
您所讲的"要少受邻居的影响"不就是我所说的"降低旁瓣"嘛，貌似一般教材里讨论的
也确实比较多啊，而关于如何"准确的表达真实谱线"这方面（包含了主瓣展宽的影响）
的讨论确实是比较少啊。
//
在下愚钝，说白了就是想知道一下频谱分析仪里面用没用归一化修正、以及如何用而已。
当然是说离散频谱了（隐含时域周期延拓了），说确切一点就是FFT。
//
具体例说，0.5Vrms, 1kHz的正弦信号，经过0dBFS/V的AD变换后成为数字信号，其
幅度峰值（peak-value）应当为0.707FS (Full-Scale)，RMS level应当为-... 阅读全帖 |
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L********r
发帖数: 758 | 15 你原来的答案就是对的，为啥浪费时间去看啥不相关的卡尔曼滤波和次优的逆卷积啊。 |
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f****t
发帖数: 15913 | 16 取绝对值是一个非线性操作，输入信号只有噪声和噪声加正玄波结果是完全不同的。
假设你加了50HZ正玄波和噪声，再假设正玄波幅度远大于噪声幅度，这样取绝对值的操
作就类似于把一个同步的方波和正玄波+噪声相乘，在频谱上相当于方波的频谱和正玄
波+噪声的频谱卷积，你自己算算看是什么样，另外你的频谱高频部分可以作一下平均
，这样更容易看出频谱的平整程度。
Nshaper |
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f****t
发帖数: 15913 | 17 取绝对值是一个非线性操作，输入信号只有噪声和噪声加正玄波结果是完全不同的。
假设你加了50HZ正玄波和噪声，再假设正玄波幅度远大于噪声幅度，这样取绝对值的操
作就类似于把一个同步的方波和正玄波+噪声相乘，在频谱上相当于方波的频谱和正玄
波+噪声的频谱卷积，你自己算算看是什么样，另外你的频谱高频部分可以作一下平均
，这样更容易看出频谱的平整程度。
Nshaper |
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c*******g
发帖数: 475 | 18 我只是想了解算法, 如何把
调制了的DSC信号,
1.调制的温度;
2.时间
3.调制的热流
分解开为rapid-reversing, non-rapid reversing的部分...
基本的算法是知道的
但是对于计算reversing heat capacity时候的
1.极限校正;baseline correction
2.相差校正; phase lag correction
不是很清楚.
哪位大牛指教一下
2. |
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w*******e
发帖数: 285 | 19 比如一个从a到b的方波脉冲或者一个方波，还有就是怎么做两个函数的卷积呢？
土问题不好意思，谢谢大家了。 |
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x********g
发帖数: 595 | 20 你这是个converlution （卷积）问题了,有现成结论的，你去查查吧。自己算一下也挺
简单的其实。 |
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a******5
发帖数: 313 | 22 设 x, 密度函数是 p(x); y=x
那么， F(x
这样 F 是x,y联合分布函数，那么F的密度函数就是 x,y的联合密度, 对不？
现在问题变为这样：
已知 x,y 和联合密度 f(x,y)； z=x+y, z的密度 g(z)，可以有卷积得到
求，条件概率 f(x,y|z=x+y)?
谢谢！ |
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v**i
发帖数: 50 | 28 对呀,书上只说L(f+g)=L(f)+L(g), 但是 L(f.g)是什么不知道. 还有个卷积公式 L(f (
convolution) g)=L(f).L(g) 也不晓得有啥用... |
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w**a
发帖数: 1024 | 29 有重叠部分，就会叠加起来。这也是ALIASING 的原因啊。
结果 |
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d*****u
发帖数: 17243 | 31 不想去翻教课书了哈
请各位言简意赅提示一下
thanks |
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d*****u
发帖数: 17243 | 33 thanks
再问一个问题吧。
如果N维空间里有两类点，怎么知道这两类点能被一个N-1维的hyperplane分隔呢？
有没有什么直接的证明方式？ |
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h**********c
发帖数: 4120 | 34 ray-tracing, n > 3 I don't know to prove.
assume it is possible.
may induction from n=3. |
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g***o
发帖数: 230 | 35 try to train a linear classifier, eg. linear support vector machine with
hard margin. The learned model should tell you whether you can succeed. |
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c*****n
发帖数: 33 | 36 If the two convex hulls of the two kinds of point have no
intersections, then this is clear.
hyperplane分隔呢？ |
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a***g
发帖数: 2761 | 37 这要看是不是凸集吧
查查topological vector space里的东西啊
好像用第一分离定理 |
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c*******h
发帖数: 1096 | 38 假如 K 是一个radial basis function，那么由 K 定义的卷积变换
(Tf)(y) = \int K(x-y)f(x)dx 的特征函数就是 exp(wy)，特征根
是 K 的傅立叶变换 (FK)(w)。这里 w 是任意实数。
这个结论对么？没学过泛函，不敢妄下结论 |
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c****n
发帖数: 2031 | 39 不光是RBF。傅立叶变换可以对角化卷积算子：F(f conv g)=F(f)F(g)。 |
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l*******1
发帖数: 61 | 40 邹老师，十五年前教我反卷积与信号复原。
好老师呀!真正做学问的人，人品好。现在这样的老师找不到了。他的讲义现在还保留
着。 |
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m*****n
发帖数: 3575 | 41 就求个X+Y的概率，用得着积分两遍再微分吗？
求个Y/X的概率，用这种脱裤子放屁的办法快吐血了
你说用个Jacobian有这么难吗？ |
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h**********c
发帖数: 4120 | 42 为什么opertor theory上讲Hilbert space, Banach space
老师说，没有洞。我理解是没有洞就是卷积存在，就是矢量是有长度的，对吗？
您估计一下我的基础，能给个更好的，更透彻的解释吗? |
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l****n
发帖数: 157 | 43 我们物理学家比较不喜欢合作者中搞纯信号处理的。拿我们一个信号过来，说，我这么这
么变换，上乘一个这个，下除一个那个，左一积分，右一卷积，看出我这结果的趋势来没
有？看出趋势来没有嘛？？我们物理学家就要问why you can do this? any physical
meaning? 我们合作者里有人就这么写paper,我肚子里管他叫alchemist.
physical meaning, hehe, 划时代的东东出现了！
我们老板搞数学力学的，关于层状结构，已知边界条件情况下，推一堆公式以后可以得到
应力应变位移等在任意两点之间的传递函数。多层结构的传递函数把每层的相乘就是了。
呵呵，我现在知道任意两点之间的应力之间的传递函数了！拿来model我的汽车paint.
.
这 |
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g****t
发帖数: 31659 | 44 这里谈的是一些行业的比较,没有某个个人抱怨自己钱少吧?
各行业平均薪酬的高低是个客观事实，我想这没啥不好承认的。
但是，ME是个前景广阔的行业，所以对个人来说，走到远远高于平均薪酬的
道路是有很多的，所以我们机械行业也没啥不好的。这是个发展空间的问题。
另外，ME还有些别的优点，很重要的一点就是知识的积累方式。
以前学的知识，今后总还是有用,所以你以前的努力的效果往
后会日积月累起来,形成一种类似卷积的效果。之前学的知识会放
大新学的知识效果.
对IT等很多行业来说,这点就大大的不然.
这就好比同样是银行存钱,ME类似于利滚利.
IT和其他一些专业的很多分支类似于利润不计入新利润的
计算那种.
这样,时间长了,ME的会赶上超过IT的某些分支.
(当然,要做到这点,需要不停的积累知识,坚持学习.)
看完了大家的发言，说上几句吧。
有人以赚了多少钱为成功的标准，有人以自己做了多少设计研究为成功的标准。
其实最为重要的是你是不是喜欢你在做的。做机械的挣钱比做IT的多的人有无数。其实
那个行业你是牛人就有无数的挣钱机会。当你抱怨自己的钱比别人少的时候，还是好好
提升自己的各方面吧。 |
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R****o
发帖数: 22 | 45 一般平滑一下就好了，一般用AFM也就是看一下形貌。
探针-样品去卷积是很专业的学问，如果你不是做方法学的，一般应用不用考虑。 |
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f***a
发帖数: 11477 | 46 AFM好不好
我记得把AFM针尖的profile退卷积之后结果是很准的。。。 |
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x*****d
发帖数: 427 | 47 应该强调的是, Connes 的想法在物理上是有深刻背景的,
比如原子光谱问题. 这里群胚就是所有的跃迁. 从 n 能级
到 m 能级的跃迁计为 (m,n). 这些跃迁之间可以有乘法,
但不是任何两个都能相乘, (l,m)(m,n) = (l,n).
Heisenberg 的观点就是, 所有可观察量的 Fourier 分量
都是 (m,n) 的函数 (可以看作无穷矩阵), 也就是说,
只有在光谱上观察到的频率上才有原子动力学量的 Fourier 分量.
可观察量之间的乘法可以用 Fourier 分量的 "卷积" 来做,
(f*g) (m,n) = sum_l f(m,l)g(l,n)
即矩阵乘法. 这就是 Heisenberg 的矩阵力学.
所以说 Alain Connes 的想法几乎就直接
来自于 Heisenberg 当年的思想. |
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N***m
发帖数: 4460 | 48 not sure what you mean.
Just give you my thoughts.
|W(t)>=\int a^\dagger(t-t') f(t') dt' |vac>
where f(t) is normalized for single photon state?
With FF, you can also write it in frequency space using
卷积. |
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q*d
发帖数: 22178 | 49 做过一些布朗运动的模拟,瞎猜一下,纯属佳节寂寞,
错了概不负责:
设噪声为n(t),则一般有:
=*exp(-τ/τc)
τc就是所谓的correlation time.
上式Fourier变换到频空间,记得那个<>是对t和系统做平均,那么由卷积定理
=*τc/(1+ω^2τc^2)
假设噪声和布朗运动一样,都是有温度的,那么由温度
知道和,在某一频率测定方差以后,也就知道了τc:
σ^2=-^2
lock |
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d*******2
发帖数: 340 | 50 没人回答，顶一下。请问是不是重叠的部分叠加？先谢了！
结果 |
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