常用函数的z变换

常用函数的DTFT变换对和z变换对
千次阅读 2016-11-17 07:00:00
直接从书上抓图的，为以后查表方便 1、DTFT 2、z变换对 3、FIR窗函数特征转载于:https://www.cnblogs.com/ky027wh-sx/p/6072312.html
```
直接从书上抓图的，为以后查表方便
1、DTFT

2、z变换对

 3、FIR窗函数特征

 
转载于:https://www.cnblogs.com/ky027wh-sx/p/6072312.html
```
收起
展开全文

信号与系统(十七)—— 傅里叶变换及性质（1）常用函数的傅里叶变换

千次阅读 2019-07-21 22:09:20

收起

展开全文

常用拉普拉斯变换和Z变换表.docx
2019-12-05 16:49:10
常见时域函数的拉普拉斯变换和Z变换对照表，WORD格式，可随意粘贴、编辑！很好克服了相同下载资源内容冗长收费昂贵的缺点。欢迎各位同仁下载！
收起
复变函数与常用变换 [黄大奎，陶德元著] 2013年版
2019-05-09 19:21:01
　《复变函数与常用变换/高等学校教材》内容包括：复数与复变函数，解析函数，复变函数的积分，级数，留数，保形变换，傅里叶变换，拉普拉斯变换，z变换等9章。每章都配有应用实例和巩固该章内容的例题及习题，章末...
收起
《高等学校教材:复变函数与常用变换》作者: 黄大奎，陶德元著出版时间: 2013年
2019-06-07 20:36:38
　《复变函数与常用变换/高等学校教材》内容包括：复数与复变函数，解析函数，复变函数的积分，级数，留数，保形变换，傅里叶变换，拉普拉斯变换，z变换等9章。每章都配有应用实例和巩固该章内容的例题及习题，章末...
收起

拉普拉斯变换傅里叶变换 Z变换

2017-04-04 15:20:00

1、Z变换在数学和信号处理上，把一连串离散的实数或复数信号，从时域转为频域表示。 2、拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏转换，其符号为。拉氏变换是一个线性变换，可将一个有引数实数t（t...

1、Z变换在数学和信号处理上，把一连串离散的实数或复数信号，从时域转为频域表示。
 
2、拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏转换，其符号为。拉氏变换是一个线性变换，可将一个有引数实数t（t ≥ 0）的函数转换为一个引数为复数s的函数。有些情形下一个实变量函数在实数域中进行一些运算并不容易，但若将实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往在计算上容易得多。在工程学上，拉普拉斯变换的重大意义在于：将一个信号从时域上，转换为复频域（s域）上来表示。
 
3、傅里叶变换（Fourier变换）是一种线性的积分变换。在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成振幅分量和频率分量。
 
4、离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。
 
5、离散时间傅里叶变换（DTFT，Discrete-time Fourier Transform）是傅里叶变换的一种。它将以离散时间（其中，为采样间隔）作为变量的函数（离散时间信号）变换到连续的频域，即产生这个离散时间信号的连续频谱，值得注意的是这一频谱是周期的。
 
 
关系：
1、所谓的域就相当于坐标，即用某种坐标衡量系统。
时域和频域之间使用傅里叶变换和反变换进行转换；
时域和复频域之间使用拉普拉斯变换和反变换进行转换。
 
2、fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；
laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频域（整个S复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴）；
z变换则是连续信号经过理想采样之后的离散时间信号(序列)的laplace变换，再令z=e^sT时的变换结果（T为采样周期），所对应的域为复频域(Z平面 单位圆)。

收起

展开全文

pcl常用函数

2021-02-24 14:31:12

给出一些可能会用到的工具函数。代码来自https://segmentfault.com/a/1190000007125502 文章目录1.时间计算2.pcl::PointCloud::Ptr和pcl::PointCloud的两个类相互转换3.如何查找点云的x，y，z的极值？4.知道需要保存...

给出一些可能会用到的工具函数。代码来自https://segmentfault.com/a/1190000007125502

文章目录
1.时间计算
2.pcl::PointCloud::Ptr和pcl::PointCloud的两个类相互转换
3.如何查找点云的x，y，z的极值？
4.知道需要保存点的索引，从原点云中拷贝点到新点云
5.如何从点云里删除和添加点
6.如何对点云进行全局或局部变换
7.链接两个点云字段（两点云大小必须相同）
8.如何从点云中删除无效点
9.将xyzrgb格式转换为xyz格式的点云
10.计算质心
11.从网格提取顶点（将网格转化为点）
12.计算点的索引
连接两个点云:含匹配函数strcmp(argv[1], "-p")

1.时间计算
pcl中计算程序运行时间有很多函数，其中利用控制台的时间计算是：
#include <pcl/console/time.h>

pcl::console::TicToc time; time.tic(); 

+程序段 + 

cout<<time.toc()/1000<<"s"<<endl;


就可以以秒输出“程序段”的运行时间。
2.pcl::PointCloud::Ptr和pcl::PointCloud的两个类相互转换
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudPointer(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
cloud = *cloudPointer;
cloudPointer = cloud.makeShared();

3.如何查找点云的x，y，z的极值？
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/common.h>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud;
cloud = pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("your_pcd_file.pcd", *cloud);
pcl::PointXYZ minPt, maxPt;
pcl::getMinMax3D (*cloud, minPt, maxPt);
cout << minPt  << endl << maxPt << endl << endl;

4.知道需要保存点的索引，从原点云中拷贝点到新点云
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/impl/io.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudOut(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
std::vector<int > indexs = { 1, 2, 5 };
pcl::copyPointCloud(*cloud, indexs, *cloudOut);

5.如何从点云里删除和添加点
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/impl/io.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::iterator index = cloud->begin();
cloud->erase(index);//删除第一个
index = cloud->begin() + 5;
cloud->erase(cloud->begin());//删除第5个
pcl::PointXYZ point = { 1, 1, 1 };
//在索引号为5的位置1上插入一点，原来的点后移一位
cloud->insert(cloud->begin() + 5, point);
cloud->push_back(point);//从点云最后面插入一点
std::cout << cloud->points[5].x;//输出1

6.如何对点云进行全局或局部变换
pcl::transformPointCloud(*cloud,*transform_cloud1,transform_1);  
//局部
pcl::transformPointCloud(*cloud,pcl::PointIndices indices,*transform_cloud1,matrix); //第一个参数为输入，第二个参数为输入点云中部分点集索引，第三个为存储对象，第四个是变换矩阵。

7.链接两个点云字段（两点云大小必须相同）
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("/home/yxg/pcl/pcd/mid.pcd",*cloud);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>()); 
ne.setKSearch(8);
 //ne.setRadisuSearch(0.3);
ne.compute(*cloud_normals);    
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_nomal (new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
pcl::concatenateFields(*cloud,*cloud_normals,*cloud_with_nomal);

8.如何从点云中删除无效点
pcl中的无效点是指：点的某一坐标值为nan.
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
    
using namespace std;
typedef pcl::PointXYZRGBA point;
typedef pcl::PointCloud<point> CloudType;
    
int main (int argc,char **argv)
{
  CloudType::Ptr cloud (new CloudType);
  CloudType::Ptr output (new CloudType);
              
  pcl::io::loadPCDFile(argv[1],*cloud);
  cout<<"size is:"<<cloud->size()<<endl;
                     
  vector<int> indices;
  pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud,*output,indices);
  cout<<"output size:"<<output->size()<<endl;
             
  pcl::io::savePCDFile("out.pcd",*output);
    
  return 0;
}

9.将xyzrgb格式转换为xyz格式的点云
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <ctime>
#include <Eigen/Core>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>

using namespace std;
typedef pcl::PointXYZ point;
typedef pcl::PointXYZRGBA pointcolor;

int main(int argc,char **argv)
{
        pcl::PointCloud<pointcolor>::Ptr input (new pcl::PointCloud<pointcolor>);
        pcl::io::loadPCDFile(argv[1],*input);
   
        pcl::PointCloud<point>::Ptr output (new pcl::PointCloud<point>);
        int M = input->points.size();
        cout<<"input size is:"<<M<<endl;

        for (int i = 0;i <M;i++)
        {
                point p;
                p.x = input->points[i].x;
                p.y = input->points[i].y;
                p.z = input->points[i].z; 
                output->points.push_back(p);
        }
        output->width = 1;
        output->height = M;
        
        cout<< "size is"<<output->size()<<endl;
        pcl::io::savePCDFile("output.pcd",*output);
}

10.计算质心
Eigen::Vector4f centroid;  //质心
pcl::compute3DCentroid(*cloud_smoothed,centroid); //估计质心的坐标

11.从网格提取顶点（将网格转化为点）
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/obj_io.h>
#include <pcl/PolygonMesh.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>//loadPolygonFileOBJ所属头文件；
#include <pcl/io/vtk_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
using namespace pcl;
int main(int argc,char **argv)
{
   pcl::PolygonMesh mesh;
  //   pcl::io::loadPolygonFileOBJ(argv[1], mesh);
  pcl::io::loadPLYFile(argv[1],mesh);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new     pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::fromPCLPointCloud2(mesh.cloud, *cloud);
  pcl::io::savePCDFileASCII("result.pcd", *cloud);
  return 0;
}

以上代码可以从.obj或.ply面片格式转化为点云类型。
12.计算点的索引
例如sift算法中，pcl无法直接提供索引（主要原因是sift点是通过计算出来的，在某些不同参数下，sift点可能并非源数据中的点，而是某些点的近似），若要获取索引，则可利用以下函数：
void getIndices (pointcloud::Ptr cloudin, pointcloud keypoints, pcl::PointIndices::Ptr indices)
{
        pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
        kdtree.setInputCloud(cloudin);
        std::vector<float>pointNKNSquareDistance; //近邻点集的距离
        std::vector<int> pointIdxNKNSearch;

        for (size_t i =0; i < keypoints.size();i++)
        {
                kdtree.nearestKSearch(keypoints.points[i],1,pointIdxNKNSearch,pointNKNSquareDistance);
                // cout<<"the distance is:"<<pointNKNSquareDistance[0]<<endl;
                // cout<<"the indieces is:"<<pointIdxNKNSearch[0]<<endl;
                
                indices->indices.push_back(pointIdxNKNSearch[0]);
                
        }

}

其思想就是：将原始数据插入到flann的kdtree中，寻找keypoints的最近邻，如果距离等于0,则说明是同一点，提取索引即可.
连接两个点云:含匹配函数strcmp(argv[1], “-p”)

将两个点云放入一个点云

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

int
  main (int argc, char** argv)
{
  if (argc != 2)
  {
    std::cerr << "please specify command line arg '-f' or '-p'" << std::endl;
    exit(0);
  }
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_a, cloud_b, cloud_c;
  pcl::PointCloud<pcl::Normal> n_cloud_b;
  pcl::PointCloud<pcl::PointNormal> p_n_cloud_c;

  // Fill in the cloud data
  cloud_a.width  = 5;
  cloud_a.height = cloud_b.height = n_cloud_b.height = 1;
    cloud_a.points.resize (cloud_a.width * cloud_a.height);
  if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
  {
    cloud_b.width  = 3;
    cloud_b.points.resize (cloud_b.width * cloud_b.height);
  }
  else{
    n_cloud_b.width = 5;
    n_cloud_b.points.resize (n_cloud_b.width * n_cloud_b.height);
  }

  for (std::size_t i = 0; i < cloud_a.size (); ++i)
  {
    cloud_a[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_a[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_a[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
  }
  if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
    for (std::size_t i = 0; i < cloud_b.size (); ++i)
    {
      cloud_b[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
      cloud_b[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
      cloud_b[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    }
  else
    for (std::size_t i = 0; i < n_cloud_b.size (); ++i)
    {
      n_cloud_b[i].normal[0] = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
      n_cloud_b[i].normal[1] = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
      n_cloud_b[i].normal[2] = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    }
  std::cerr << "Cloud A: " << std::endl;
  for (std::size_t i = 0; i < cloud_a.size (); ++i)
    std::cerr << "    " << cloud_a[i].x << " " << cloud_a[i].y << " " << cloud_a[i].z << std::endl;

  std::cerr << "Cloud B: " << std::endl;
  if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
    for (std::size_t i = 0; i < cloud_b.size (); ++i)
      std::cerr << "    " << cloud_b[i].x << " " << cloud_b[i].y << " " << cloud_b[i].z << std::endl;
  else
    for (std::size_t i = 0; i < n_cloud_b.size (); ++i)
      std::cerr << "    " << n_cloud_b[i].normal[0] << " " << n_cloud_b[i].normal[1] << " " << n_cloud_b[i].normal[2] << std::endl;

  // Copy the point cloud data
  if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
  {
    cloud_c  = cloud_a;
    cloud_c += cloud_b;
    //pcl::concatenateFields (cloud_a, n_cloud_b, p_n_cloud_c);
    std::cerr << "Cloud C: " << std::endl;
    for (std::size_t i = 0; i < cloud_c.size (); ++i)
      std::cerr << "    " << cloud_c[i].x << " " << cloud_c[i].y << " " << cloud_c[i].z << " " << std::endl;
  }
  else
  {
    pcl::concatenateFields (cloud_a, n_cloud_b, p_n_cloud_c);
    std::cerr << "Cloud C: " << std::endl;
    for (std::size_t i = 0; i < p_n_cloud_c.size (); ++i)
      std::cerr << "    " <<
        p_n_cloud_c[i].x << " " << p_n_cloud_c[i].y << " " << p_n_cloud_c[i].z << " " <<
        p_n_cloud_c[i].normal[0] << " " << p_n_cloud_c[i].normal[1] << " " << p_n_cloud_c[i].normal[2] << std::endl;
  }
  return (0);
}

收起

展开全文

c++

DSPday8：z变换
2019-11-04 15:16:48
1.z变换常用变换对 2.z变换定理 3.系统传输函数H(z) LTI数字系统分为两类： (1)FIR系统：h[n]。长度有限。 (2)IIR系统：y[n]和x[n]的差分方程表征的系统重点：由差分方程求H(z) 和由H(z)求差分方程 4.系统传输...
收起
数字图像处理matlab部分常用函数1
2020-05-18 21:06:14
数字图像处理matlab部分常用函数11、基础函数2、图像内插 interp23、图像标定4、灰度变换函数5、直方图均衡化6、线性空间滤波7、非线性空间滤波 1、基础函数 imread imshow imwrite imread 和 imwrite所支持的一些...
收起
matlab 经验分享程序人生
5.3 从傅里叶级数到Z变换
收起
输出本质安全型准Z源Buck变换器的设计
2020-04-22 12:33:50
推导了电流峰值控制小信号3阶模型,由于当准Z源网络参数L1、C1远小于常规变换器滤波网络参数LC时,对其实行降阶,可得到准Z源Buck变换器与常规Buck变换器相同的传递函数模型,因此可以按常规Buck变换器控制器设计方法...
收起
信号与系统(Python) 学习笔记 (8) 离散系统z域分析 -- z变换
千次阅读 2020-03-29 20:07:01
常用函数的傅里叶变换汇总 (3) LTI 系统与滤波器二次抑制载波振幅调制接收系统 Python (4) 取样 Sampling (5) 离散傅里叶 Discrete Fourier (6) 拉普拉斯变换 Laplace Transform (7) 电路与系统函数连续...
收起
信号处理
常用数字信号变换总结
千次阅读 2013-04-15 10:40:22
这里我们所要说的变换(transform)虽然是数学意义上的变换，但跟函数变换是不同的，函数变换是符合一一映射准则的，对于离散数字信号处理（DSP），有许多的变换：傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、希尔伯特变换、...
收起
常用的激活函数sigmoid，relu，tanh
千次阅读 2019-03-12 15:46:51
1.什么是激活函数? 在神经网络中,我们经常可以看到对于某一个隐藏层的节点,该节点的激活值...(2)在进行一个非线性变换,也就是经过非线性激活函数,计算出该节点的输出值(激活值)a(1)=g(z(1)),其中g(z)为非线性函数...
收起
神经网络
神经网络中常用的几种激活函数的理解
2019-01-09 11:17:06
（1）输入该节点的值为 x1,x2x1,x2 时，在进入这个隐藏节点后，会先进行一个线性变换，计算出值 z[1]=w1x1+w2x2+b[1]=W[1]x+b[1]z[1]=w1x1+w2x2+b[1]=W[1]x+b[1] ，上标 11 表示第 11 层隐藏层。...
收起
Z逆变换（2020.10.21）
千次阅读 2020-10-21 15:19:39
1. Z逆变换求Z逆变换的常用方法有三种：围线积分法（留数法）、部分分式展开法和幂级数展开法（长除法）。理论公式推导参考教材，下面就... 对Z变换算子z的，适用于离散系统； [r,p,k] = residuez(b,a) ...
收起
matlab
差分方程模型（一）：模型介绍与Z变换
千次阅读 2019-04-28 21:19:42
差分方程模型（一）：模型介绍与Z变换 差分方程模型(二）：蛛网模型差分方程模型(三）：预测商品销售量差分方程模型(四）：遗传模型差分方程是包含未知函数的差分及自变数的方程。在求微分方程的数值解时，...
收起
[深度学习-1.2] 神经网络中常用的激活函数
2019-04-14 16:13:48
激活函数的作用对于一个神经网络中的神经元(节点)，需要根据输入计算这个神经元的输出(节点激活值)。以下图表示的这个神经元为例，计算它的输出包括两步对输入值的线性加权，z=∑i=13wixi+bz=\sum_{i=1}^{3} ...
收起
深度学习
信号与系统(Python) 学习笔记 (8.1) 离散系统z域分析 -- 系统函数 H(z)
2020-03-31 20:26:31
常用函数的傅里叶变换汇总 (3) LTI 系统与滤波器二次抑制载波振幅调制接收系统 Python (4) 取样 Sampling (5) 离散傅里叶 Discrete Fourier (6) 拉普拉斯变换 Laplace Transform (7) 电路与系统函数连续...
收起
信号处理
2020.8.22 matlab实现Z反变换
千次阅读 2020-08-23 09:05:04
一，常用Z逆变换的方法 1，围线积分法（留数法） 2，部分分式展开法（计算复杂，无法手算） 3，幂级数展开法（长除法）二，matlab提供的函数 1，residuez （另有residue是算连续拉普拉斯变换的）设X(z)=b0+b1z−1+...
收起
数字信号处理
拉式变换性质
2020-08-28 18:13:16
拉式变换性质：卷积与卷积定理：卷积：卷积定理：拉式变换表(常用)：参考链接：拉式变化性质(含卷积定理) 常用函数的拉氏变换和z变换表
收起
傅立叶变换的深入理解
千次阅读 2009-12-19 22:53:00
3 快速傅里叶变换的实质，常用的算法之间的区别和联系，各自的优势。4 fft的应用讨论：１、变换是时间变量函数变成相应变换域的某种变量函数，这样使运算简单，处理方便。变换域变换有ＦＴ（以频域特性为主要研究...
收起
fft 算法图像处理
常用的控制系统离散化方法
千次阅读 2018-07-13 09:48:28
常用的控制系统离散化方法共有6种，分别是：（1）前向差分法（2）后向差分法（3）双线性变换法（4）脉冲响应不变法（5）阶跃响应不变法（6）零极点匹配法前三种方法比较简单易用，已知对应的S域传递函数，可以通过...
收起
Simulink仿真
实现sofamax函数实现对数据的归一化处理，通过python语言编程实现
2019-06-25 20:02:27
其作用在于，它能将一个含任意实数的K维向量Z"压缩“”至另一个K维实向量α（z）中，使得数据集中的每一个元素的值都变换至（0，1）之间，而且变换后的所有元素的和等于1。了解更多可以点击这里 sof...
收起
复习下拉氏变换
2020-03-20 17:36:12
拉氏变换是工程数学中常用的一种积分变换，用于线性连续系统中（在离散系统中用Z变换），可将一个有参数实数t（t≥ 0）的函数转换为一个参数为复数s的函数。公式如下： F(s)=∫0∞f(t)∗e−tsdtF_{(s)}=\int_{0}^{\...
收起
常用数据的标准化方法（转）
2019-09-28 13:19:36
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。这样去除数据的单位限制，将其...也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本...
收起

常用函数的DTFT变换对和z变换对

信号与系统(十七)—— 傅里叶变换及性质（1）常用函数的傅里叶变换

常用拉普拉斯变换和Z变换表.docx

复变函数与常用变换 [黄大奎，陶德元 著] 2013年版

《高等学校教材:复变函数与常用变换》作者: 黄大奎，陶德元 著 出版时间: 2013年

拉普拉斯变换 傅里叶变换 Z变换

pcl常用函数

文章目录

1.时间计算

2.pcl::PointCloud::Ptr和pcl::PointCloud的两个类相互转换

3.如何查找点云的x，y，z的极值？

4.知道需要保存点的索引，从原点云中拷贝点到新点云

5.如何从点云里删除和添加点

6.如何对点云进行全局或局部变换

7.链接两个点云字段（两点云大小必须相同）

8.如何从点云中删除无效点

9.将xyzrgb格式转换为xyz格式的点云

10.计算质心

11.从网格提取顶点（将网格转化为点）

12.计算点的索引

连接两个点云:含匹配函数strcmp(argv[1], “-p”)

DSPday8：z变换

数字图像处理matlab部分常用函数1

5.3 从傅里叶级数到Z变换

输出本质安全型准Z源Buck变换器的设计

信号与系统(Python) 学习笔记 (8) 离散系统z域分析 -- z变换

常用数字信号变换总结

常用的激活函数sigmoid，relu，tanh

神经网络中常用的几种激活函数的理解

Z逆变换（2020.10.21）

差分方程模型（一）：模型介绍与Z变换

[深度学习-1.2] 神经网络中常用的激活函数

信号与系统(Python) 学习笔记 (8.1) 离散系统z域分析 -- 系统函数 H(z)

2020.8.22 matlab实现Z反变换

拉式变换性质

傅立叶变换的深入理解

常用的控制系统离散化方法

实现sofamax函数实现对数据的归一化处理，通过python语言编程实现

复习下拉氏变换

常用数据的标准化方法 （转）

常用函数的z变换

复变函数与常用变换 [黄大奎，陶德元著] 2013年版

《高等学校教材:复变函数与常用变换》作者: 黄大奎，陶德元著出版时间: 2013年

拉普拉斯变换傅里叶变换 Z变换

常用数据的标准化方法（转）