令人敬畏的十维空间


    我们把一个边长为2的正方形划分成4个小正方形,每个小正方形里作一个内切圆,然后在原来的大正方形中间作一个同时外切于这4个圆的小圆(红色标注)。我们把这个小圆叫做“中心圆”。你怎么来求这个中心圆的半径?
    仔细观察其中一个小正方形,思路就出来了:红色的中心圆变成了一个90度扇形,它的中心位于单位正方形的一角,并且外切于直径为1的圆。可以看到扇形半径加上圆的半径等于单位正方形对角线的一半,这样我们就得出,中心圆的半径等于(sqrt(2)-1)/2。
    对于一个立方体同样如此。我们把立方体切成8个小立方体,得到的8个球体中间夹住的那个中心球半径就应该为(sqrt(3)-1)/2。你会发现一个惊人的事实,在超立方体中,位于16个四维球体间的中心球半径为(sqrt(4)-1)/2 = 1/2,它竟然与那16个小球一样大。真正可怕的事情发生在九维立方体中,此时的九维中心球半径为(sqrt(9)-1)/2 = 1,竟然内切于最初的九维立方体!而到了十维空间后,中心球的直径将超过十维立方体的边长,这个中心球将突破立方体的边界!被围在里面的中心球居然比原来的N维立方体还大,这显然违反了大多数人的直觉;如果你能想象出这个画面来,你就牛B了。科幻小说中把对十维空间的感知能力作为文明发达程度的标准,除了一些相关的宇宙模型外,这可能也是其中一个原因吧。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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