傅里叶变换—庖丁解牛

本文深入探讨了频域分析在不同领域的应用,包括傅里叶级数、傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换及小波变换。每种变换针对特定类型的信号处理提供了独特视角,如重复信号分析、非重现信号瞬变捕捉、电子电路控制、数字信号处理及图像分析。

 

参考知乎文章:

傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06

频域分析时域函数的多个不同的数学变换被称为“频域”方法。 这些是最常见的变换及其应用:
傅里叶级数 - 重复信号,振荡系统
傅立叶变换 - 非重现信号,瞬变
拉普拉斯变换 - 电子电路和控制系统
Z变换 - 离散信号,数字信号处理
小波变换 - 图像分析,数据压缩
上述变换可以被解释为捕获某种形式的频率,因此变换域被称为 频域
 

详情请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 

看完觉得这才是真正的数学打开方式。

知乎的动态图支持不好,动态图全文参考http://www.sohu.com/a/168622735_468734

 

参考博客链接1):https://www.cnblogs.com/ranson7zop/p/7878384.html

2)视频学习链接:傅立叶变换、拉普拉斯变换与小波变换——https://www.bilibili.com/video/av31135721?from=search&seid=14661744184086755594

      https://www.bilibili.com/video/av59807374?from=search&seid=14661744184086755594

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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