1. 非周期信号的表示：连续时间傅里叶变换 为了对傅里叶变换的实质进行更深入的了解，我们先从一个连续时间周期方波的傅里叶级数表示着手。即，在一个周期内 \[x(t) = \begin{cases} 1, & \text |t| < T_1 \\ 0, & \text T_1 < |t| < T/2 \end{cases}\] 以周期 \(T\) 周期重复，如
1. 线性时不变系统对复指数信号的响应 在研究 \(LTI\)（Linear and Time-invariant System）系统时，将信号表示成基本信号的线性组合是很有利的，但这些基本信号应该具有以下两个性质： 由这些基本信号能够构成相当广泛的一类有用信号； \(LTI\) 系统对每一个基本信号的响应应该十分简单，以使
A 如何线性做此题（详细揭秘） 哈哈，考场上写了个 \(2\log\) 做法，差点没过。 B 考虑离线分治。设当前分治到了 \(x\) 区间 \([l,r]\)，令 \(mid=\dfrac{l+r}{2}\)，设询问形如 \((sx_i,sy_i,tx_i,ty_i)\)，那么对于 \((sx_i<mid\land tx_i<mid)\lor (sx_i>mid\land tx_i>mid)\) 的询问，继续
note 2020-09-09 13:20搬运 下面的内容来自我的公众号：yhm同学 下面讨论的是对序列（这里讨论的一般是实序列）做变换\(\sum_{n=-\infty}^{\infty} x(n)e^{-j\omega n}\)， 通常，要了解一个序列傅里叶变换的特性需要有关【幅度和相位】或者【实部和虚部】在$-\pi<\omega\leq \pi
note 2020-08-05搬运 下面的内容来自(我的CSDN博客)[https://blog.csdn.net/weixin_45183579/article/details/105201314] 目录 线性系统的校正方法引言 系统校正装置的分析法设计 系统校正装置的综合法设计 复合控制校正 第7章 现代控制理论基础7.1状态空间法的基本概念 7.
给不爱复习的Z同学。 参考教材书：《模式识别》吴陈等编著，机械工业出版社。 第2章（P47） 2.11 选择题 （1）影响聚类算法结果的主要因素有（ B C D BCD
钟最龙 分布式实验室 Google最近公布了他们在系统基础设施方面的王冠宝石之一：Borg，他们的集群调度器。这促使我重新阅读讨论相同主题的Mesos和Omega的论文。我想做一个这几种系统的对比应该会有意思。Mesos因为开创性的两层调度（two-level scheduling）理念而受到美誉，Omega在这个基
1. 回顾：角动量投影 之前写过一篇随笔，整理了角动量投影技术的推导：https://www.cnblogs.com/luyi07/p/14586631.html 投影算符定义为 \[\hat{P}^J_{LK} | \Phi \rangle = \frac{ 2 J + 1 }{ 8 \pi^2 } \int D^{J *}_{ L K } ( \Omega ) \hat{R}(\Omega) | \Phi \rangle d \Omega =
P3803 给定一个 \(n\) 次多项式 \(F(x)\)，和一个 \(m\) 次多项式 \(G(x)\)。 请求出 \(F(x)\) 和 \(G(x)\) 的卷积。 \(n, m \leq {10}^6\) 快速傅里叶变换 FFT变换 \(n=2^k\)，已知\(f(x)=\sum_{i\in[0,2^k)}a_ix^i\)，求所有\(y_j = f(\omega_{2^k}^{j})\)。 做法：由于 \[y_j=f(\omeg
线性回归 回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，**它研究的因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。**这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的差异最小。 理论概述 线性回归是回归问题的一种，
文章目录 1 研究的对象以及方法简述2 新定义的变量介绍2.1 Crossing frequency2.2 crossing frequency生成的时滞集合2.3 root sensitivities2.4 root tendency2.5 T（它仅仅是一个代换用的变量） 3 关键的性质3.1 Root tendency与时滞无关3.2 使用Routh-Hurwitz判据确定T，
SPWM叠加三次谐波后可以提高直流母线电压的利用率，其实如标题所示，SVPWM等价于SPWM叠加三次谐波。 开始推导 三相对称正弦相电压表达式如下： {
第一章 连续信号的分析 目录第一章 连续信号的分析第一节 连续信号的时域描述和分析一、时域描述1、普通信号的时域描述2、奇异信号的描述（$\bigstar$）二、时域计算1、基本运算2、叠加和相乘3、微分与积分4、卷积运算（$\bigstar\bigstar$）a) 卷积积分图解法（$\bigstar$）b) 待续第二节 连
I. 范数(Norm) 定义: 向量空间\(V\)上的范数(norm)是如下函数: \[\begin{align} \|·\|:V→R, \notag \\ x→\|x\| \notag \end{align} \] 该函数会赋予每个向量\(x\)自身的长度\(\|x\|∈R\),并且对于\(\lambda∈R,\,\,x,y∈V\)满足如下性质: Absolutely homogeneous:\(\|\l
回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。该技术通常用于预测分析，时间序列模型，特征（变量）之间的因果关系。 常用回归技术 回归技术的划分主要参考三个度量 自变量个数因变量类型回归线形状 主要的回归算法如下： Linear Regress
设对满足迪利克雷条件（绝对可积、周期内有限起伏、周期内有限间断点）的连续时间信号 \(x(t)\) 的傅立叶变换为 \(X(\omega)\)，即 \(x(t) \leftrightarrow X(\omega)\)，则 \[X(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty} \frac {x(t)} {e^{j\omega t}} dt, \quad x(t)=\frac {1} {2\pi}\int_{-\i
显然我们要求所有等价类大小的 \(k\) 次方和。 注意到有根树有很强的子问题结构，这引发我们考虑 dp。 设 \(f_i\) 表示 \(n=i\) 时的答案，则去掉根节点后变成了森林等价类计数。 考虑按子树大小从小到大加入，设 \(g_{i,j}\) 表示考虑到大小为 \(i\) 的子树，当前森林大小为 \(j\)，则有转
本节为ML/DL-复习笔记【二】L1正则化和L2正则化，主要内容包括：L1正则化和L2正则化的定义、作用、性质以及作用机制。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lass
8.0 序 工程设计过程主要包括以下几个过程： 1.定义规格与其他设计目标 2.提出一个电路。这是一个创造性的过程，需要利用工程师的实际见识和经验。 3.对电路进行建模。变换器的功率级建模方法已经在第7章给出。系统各元件和其他部分通常使用供应商提供的数据进行建模。 4.对电路进行
8.2 变换器传递函数分析 接下来，让我们推导基本变换器传递函数中的极点，零点和渐近线增益的解析表达式。 8.2.1 示例：Buck-boost变换器的传递函数 Buck-boost变换器的小信号等效电路模型已经在7.2节中推导完成，其结果这里在图8.31中重新给出。让我们来推导并画出这个电路的控制-输出以
8.3 阻抗和传递函数图形的构建 通常，我们可以通过观察来绘制近似的bode图，这样没有大量混乱的代数和不可避免的有关代数错误。使用这种方法可以对电路运行有较好的了解。在各种频率下哪些元件主导电路的响应变得很明显，同时合适的近似变得显而易见。近似转折频率和渐近线的解析表达式
9.4 稳定性 众所周知的是，增加反馈回路可能会导致原本稳定的系统变得不稳定。尽管原变换器传递函数(式(9.1))以及环路增益\(T(s)\)不包含右半平面极点，但式(9.4)的闭环传递函数仍然可能存在右半平面极点。那么之后，反馈回路将无法调节到所需的静态工作点，并且可能会观察到振荡出现。避
题意 有n种元素，则共有\(2^n\)个不同的集合。 求所有选择集合的方案，使得选择的集合的并集大小为4的倍数。 Solution 考虑\(f(k)\)，表示并集大小至少为k的选择集合方案数。 容易得到\(f(k)=C_{n}^{k}(2^{2^{n-k}}-1)\) 我们考虑构造一个容斥系数\(\alpha(k)\)，使得满足如下等式： \(ans=
A. 环形划分 输出所有三个互不相同的 \(i,j,k\) 满足 \(i<j<k,i+j+k\equiv 0 \bmod n\) 即可 如果一种边的两端标号 \((i,j)\) 使得 \(i+j+i\equiv 0 \bmod n\)，那么不会被输出 显然这样的边不会超过 \(n-1\) 个（枚举 \(i\)，同时 \(n\) 不合法） 所以这个做法是正确的 B. 最小表示 考虑
T3 题意:有矩阵\(A\)与置换\(P\),给出\(A_1\).\(A_i\)=\(P(A_{i-1})\),求\(\det(A)\) 不难发现，当置换\(P\)的循环拆分个数大于\(1\)时，答案为\(0\) 不妨设拆分成了\(2\)个循环，为\(x\)与\(y\),其中\(|x|\leq |y|\) 则会发现后\(|y|\)行消去前\(|x|\)行后线性相关 大于\(2\)时归纳
