精华内容
下载资源
问答
  • central_diff 函数使用二阶精确差分公式为均匀或不均匀间隔的坐标数据计算数值梯度。 它以与 MATLAB 函数梯度类似的方式运行,不同之处在于它只允许一个自变量 x,并正确处理 x 坐标数据的不均匀间隔值。 相对于 ...
  • 二阶差分

    万次阅读 2019-07-27 22:26:00
    定义X(k),则Y(k)=X(k+1)-X(k)就是此函数的一阶差分Y(k)的一阶差分Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2*X(k+1)+X(k)为此函数的二阶差分.二阶差分法在工程,电学等方面应用还是比较广泛的,具体可以搜索一下 ...

    一阶差分就是离散函数中连续相邻两项之差;定义X(k),则Y(k)=X(k+1)-X(k)就是此函数的一阶差分
    Y(k)的一阶差分Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2*X(k+1)+X(k)为此函数的二阶差分.
    二阶差分法在工程,电学等方面应用还是比较广泛的,具体可以搜索一下

    展开全文
  • 最后使用单边二阶差分% 点,所以 size(dx) == size(x)。 % % 输入: % x = [m, n] = 均匀时间网格 n 上的函数值矩阵% dt = x 的采样周期(默认 = 1) % % 输出: % d = dx/dt = x wrt t 的一阶导数% % 注释: % 这...
  • #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int c=100000; int s[c],alpha[c],beta... //s表示数值,alpha表示一阶差分,beta表示二阶差分 int main() { int k,n; s...

      

     

    #include <cstdio>
    #include <algorithm>
    using namespace std;
    const int c=100000;
    int  s[c],alpha[c],beta[c];  //s表示数值,alpha表示一阶差分,beta表示二阶差分
    int main()
    {
        int k,n;
        s[0]=0;
        s[1]=1;
        s[2]=4;
        alpha[1]=1;
        alpha[2]=3;
        beta[2]=2;
        for(int i=3;i<=c;i++)
        {
            s[i]=s[i-1]+alpha[i-1]+beta[i-1];
            alpha[i]=s[i]-s[i-1];
            beta[i]=alpha[i]-alpha[i-1];
        }
        while(~scanf("%d",&n))
            printf("%d\n",s[n]);
        return 0;
    }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/WDKER/p/5487200.html

    展开全文
  • 2020.08.28日常总结——二阶差分祥讲

    千次阅读 2020-08-28 13:40:59
    导读:在之前的博客中,我们已经粗略地讲了二阶前缀和和二阶差分,而且两种算法各给了一道类模板题,现在,我们再来讲一次二阶差分这个有点难理解的东西。 什么是二阶差分?简单而言,就是差分再差分。 在一些题目...

    导读:在之前的博客中,我们已经粗略地讲了二阶前缀和和二阶差分,而且两种算法各给了一道类模板题,现在,我们再来讲一次二阶差分这个有点难理解的东西。

    什么是二阶差分?简单而言,就是差分再差分。

    在一些题目中,我们会对某个数组 a a a 进行一次差分,得到一个数组 s s s,其中 s s s 满足: s 1 = a 1 , s i = a i − a i − 1 ( i ≥ 2 ) s_1=a_1,s_{i}=a_{i}-a_{i-1}(i \geq 2) s1=a1,si=aiai1(i2)。这个 s s s 数组就叫做 a a a 的差分数组。

    现在,让我们再对 s s s 求一次差分,得到数组 s 2 s^2 s2,其中 s 2 s^2 s2 满足: s 1 2 = s 1 , s i 2 = s i − s i − 1 ( i ≥ 2 ) s_1^2=s_1,s_{i}^{2}=s_{i}-s_{i-1}(i \geq 2) s12=s1,si2=sisi1(i2)。这个 s 2 s^2 s2 就叫做 a a a 的二阶差分数组。

    现在解决了定义的问题,那么作为一个数据结构,自然,最重要的应该是它能干什么。所以,二阶差分能干什么呢?

    我们知道,对于部分区间问题,我们可以用一阶差分来高效地维护原数组,那么,类似地,二阶差分就是来高效的维护一阶差分数组的。

    和一阶差分一样,二阶差分最难的一个部分就是它的修改部分,修改好后,剩下的事情就很简单了:做两次前缀和就得到了原数组。

    如何维护二阶差分数组?因题而异。于是,我们来上一道模板题。

    洛谷P4231   三步必杀 \color{green}{\texttt{洛谷P4231 三步必杀}} 洛谷P4231 三步必杀

    [Problem] \color{blue}{\texttt{[Problem]}} [Problem]

    • n n n 个初始全部项为 0 0 0 的数列 a a a m m m 次操作。
    • 每次操作形如 l r s e,表示修改 a l ⋯ r a_{l \cdots r} alr,修改的规则是,让 a l ⋯ r a_{l \cdots r} alr 加上一个首项是 s s s 末项是 e e e 的等差数列。如执行 1 3 1 5 后, a 1 a_1 a1 1 1 1 a 2 a_2 a2 3 3 3 a 3 a_3 a3 5 5 5
    • 最后输出 a a a 数组的异或和和最大值。
    • 1 ≤ n ≤ 1 × 1 0 7 , 1 ≤ m ≤ 1 × 1 0 5 , 1 ≤ l < r ≤ n , 0 ≤ a i ≤ 9 × 1 0 18 1 \leq n \leq 1 \times 10^7,1 \leq m \leq 1 \times 10^5,1 \leq l < r \leq n,0 \leq a_i \leq 9 \times 10^{18} 1n1×107,1m1×105,1l<rn,0ai9×1018

    [Solution] \color{blue}{\texttt{[Solution]}} [Solution]

    看到区间加等差数列且查询原数组的次数不多,想都不用想,肯定是二阶差分。

    上面说过了,二阶差分重点难点是如何修改(维护)二阶差分数组,这里推荐的一个做法是列表看看二阶差分数组每一项变化了些什么。

    好,让我们来看看这个表格( d d d 表示公差):

    在这里插入图片描述

    Office 没有 Markdown,不好意思)

    我们可以清楚地看到,我们只要修改蓝色的四个值就可以把二阶差分数组维护好了。这里就直接上代码啦。

    [code] \color{blue}{\texttt{[code]}} [code]

    const int N=1e7+100;
    typedef long long ll;
    ll s[N],ans,maxn;int n,m;
    int main(){
    	n=read();m=read();
    	for(int i=1;i<=m;i++){
    		int l=read(),r=read();
    		ll b=read(),e=read(),d;
    		d=(e-b)/(r-l);//先要计算公差 
    		s[l]+=b;s[l+1]+=d-b;s[r+1]-=e+d,s[r+2]+=e;
    	}//维护好二阶差分后的值 
    	for(int i=1;i<=n+1;i++)
    		s[i]+=s[i-1];//一阶差分 
    	for(int i=1;i<=n+1;i++)
    		s[i]+=s[i-1];//原数组 
    	for(int i=1;i<=n;i++)
    		ans^=s[i],maxn=max(maxn,s[i]);
    	printf("%lld %lld",ans,maxn);
    	return 0;
    }
    

    当然,这里保证了 l < r l<r l<r,于是我们可以直接这样,但是当 l = r l=r l=r 时,我们需要一个特判(如何特判,留给读者思考啦)。

    最后一提,做差分和前缀和的题目最好的思考方式就是想笔者一样列一个表格,多列几位,千万不要遗漏。

    展开全文
  • 计算流体动力学有关。 完全由 Sreetam Bhaduri 开发。
  • 信号识别-波峰波谷二阶差分识别算法前言波峰波谷算法实际上代码 前言 在图像分析里,投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征,通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上,图像灰度变化的规律,这在图像分割,文字...

    信号识别-波峰波谷二阶差分识别算法


    前言

    在图像分析里,投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征,通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上,图像灰度变化的规律,这在图像分割,文字提取方面应用比较广。一个投影曲线,它的关键信息就在于波峰与波谷,所以我们面临的第一个问题就是找到波峰与波谷。
    第一次涉及到求波峰与波谷时,很多人都不以为意,觉得波谷波峰还不容易,无非是一些曲线变化为零的点,从离散的角度来说,也就是:

    波峰: F ( x ) > F ( x − 1 ) 且 F ( x ) > F ( x + 1 ) F(x)>F(x−1)且F(x)>F(x+1) F(x)>F(x1)F(x)>F(x+1)
    波谷: F ( x ) < F ( x − 1 ) 且 F ( x ) < F ( x + 1 ) F(x)<F(x−1)且F(x)<F(x+1) F(x)<F(x1)F(x)<F(x+1)

    这么简单吗?显示不是,你首先就会遇到这样的曲线图,然后图上的波峰点并不满足上面的条件。
    在这里插入图片描述
    看到这种情况,你也许会考虑在上面的等式中把>>和<<改为≥≥和≤≤。

    波峰:
    F ( x ) ≥ F ( x − 1 ) F(x)≥F(x−1) F(x)F(x1)&& F ( x ) > F ( x + 1 ) F ( x ) ≥ F ( x − 1 ) F(x)>F(x+1)F(x)≥F(x−1) F(x)>F(x+1)F(x)F(x1)&& F ( x ) > F ( x + 1 ) F(x)>F(x+1) F(x)>F(x+1)
    或者
    F ( x ) > F ( x − 1 ) F(x)>F(x−1) F(x)>F(x1)&& F ( x ) ≥ F ( x + 1 ) F ( x ) > F ( x − 1 ) F(x)≥F(x+1)F(x)>F(x−1) F(x)F(x+1)F(x)>F(x1)&& F ( x ) ≥ F ( x + 1 ) F(x)≥F(x+1) F(x)F(x+1)
    波谷:
    F ( x ) ≤ F ( x − 1 ) F(x)≤F(x−1) F(x)F(x1)&& F ( x ) < F ( x + 1 ) F ( x ) ≤ F ( x − 1 ) F(x)<F(x+1)F(x)≤F(x−1) F(x)<F(x+1)F(x)F(x1)&&F(x)<F(x+1)$
    或者
    F ( x ) < F ( x − 1 ) F(x)<F(x−1) F(x)<F(x1)&& F ( x ) ≤ F ( x + 1 ) F ( x ) < F ( x − 1 ) F(x)≤F(x+1)F(x)<F(x−1) F(x)F(x+1)F(x)<F(x1)&& F ( x ) ≤ F ( x + 1 ) F(x)≤F(x+1) F(x)F(x+1)
    这次是否就这样简单,答案显示不是,下面的这个图就会让你对一些非峰值点作出错误的判断。
    在这里插入图片描述
    上面这幅图真正的峰值只有一个,其他平台上的点,你如果按上面修改的公式,就会被错误的当成波峰点。

    下面让我们看一下,到底如何能求得准确的曲线波峰与波谷。


    波峰波谷算法

    投影曲线实际上是一个一维的向量:
    V = [ v 1 , v 2 , … , v n ] V=[v1,v2,…,vn] V=[v1,v2,,vn]
    其中 v i , i ∈ [ 1 , 2 , … , N ] vi,i∈[1,2,…,N] vi,i[1,2,,N]代表图像在第ii行或列上的灰度累积。当然不仅仅是投影曲线,T也可以是某一事件中变量的观测值,我们需要研究这个变量的变化规律。
    1,假投影曲线可以表示为 V = [ v 1 , v 2 , … , v n ] V=[v1,v2,…,vn] V=[v1,v2,,vn]

    2,计算V的一阶差分向量 D i f f V DiffV DiffV:

    D i f f v ( i ) = V ( i + 1 ) − V ( i ) , 其 中 i ∈ 1 , 2 , … , N − 1 Diffv(i)=V(i+1)−V(i),其中i∈1,2,…,N−1 Diffv(i)=V(i+1)V(i),i1,2,,N1
    3,对差分向量进行取符号函数运算, T r e n d = s i g n ( D i f f v ) Trend=sign(Diffv) Trend=sign(Diffv),即遍历 D i f f v Diffv Diffv,若 D i f f v ( i ) Diffv(i) Diffv(i)大于0,则取1;如果小于0,则取-1,否则则值为0。
    [sign(x)=\left{\begin{matrix} 1& if(x>0) \ 0& if(x=0)\ -1& if(x<0) \end{matrix}\right.]
    4,从尾部遍历TrendTrend向量,进行如下操作:
    i f T r e n d ( i ) = 0 且 T r e n d ( i + 1 ) ≥ 0 , 则 T r e n d ( i ) = 1 if Trend(i)=0且Trend(i+1)≥0,则Trend(i)=1 ifTrend(i)=0Trend(i+1)0Trend(i)=1
    i f T r e n d ( i ) = 0 且 T r e n d ( i + 1 ) < 0 , 则 T r e n d ( i ) = − 1 if Trend(i)=0且Trend(i+1)<0,则Trend(i)=−1 ifTrend(i)=0Trend(i+1)<0Trend(i)=1
    5,对 T r e n d Trend Trend向量进行一阶差分运算,如同步骤2,得到 R = d i f f ( T r e n d ) R=diff(Trend) R=diff(Trend)
    6,遍历得到的差分向量RR,如果 R ( i ) = − 2 R(i)=−2 R(i)=2,则 i + 1 i+1 i+1为投影向量 V V V的一个峰值位,对应的峰值为 V ( i + 1 ) V(i+1) V(i+1);如果 R ( i ) = 2 R(i)=2 R(i)=2,则 i + 1 i+1 i+1为投影向量 V V V的一个波谷位,对应的波谷为 V ( i + 1 ) V(i+1) V(i+1)

    下面我们来结合一个实际的向量值,给中中间结合的计算。
    1, V = [ − 5 , 10 , 10 , 14 , 14 , 8 , 8 , 6 , 6 , − 3 , 2 , 2 , 2 , 2 , − 3 ] V=[−5,10,10,14,14,8,8,6,6,−3,2,2,2,2,−3] V=[5,10,10,14,14,8,8,6,6,3,2,2,2,2,3]
    它的曲线图像如下把示,图中红色圈标出了曲线的峰值,而绿字圈标出了图像的波谷位置。
    在这里插入图片描述
    2,计算 V V V的一阶差分,我们得到 D i f f ( V ) = [ 15 , 0 , 4 , 0 , , − 6 , 0 , − 2 , 0 , − 9 , 5 , 0 , 0 , 0 , − 5 ] Diff(V)=[15,0,4,0,,−6,0,−2,0,−9,5,0,0,0,−5] Diff(V)=[15,0,4,0,,6,0,2,0,9,5,0,0,0,5]

    3,对 D i f f v Diffv Diffv进行取符号运算,得到向量 T r e n d = [ 1 , 0 , 1 , 0 , − 1 , 0 , − 1 , 0 , − 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , − 1 ] Trend=[1,0,1,0,−1,0,−1,0,−1,1,0,0,0,−1] Trend=[1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,0,1]

    4,对 T r e n d Trend Trend作一次遍历,如步骤4。 T r e n d = [ 1 , 1 , 1 , − 1 , − 1 , − 1 , − 1 , − 1 , − 1 , 1 , − 1 , − 1 , − 1 , − 1 ] Trend=[1,1,1,−1,−1,−1,−1,−1,−1,1,−1,−1,−1,−1] Trend=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

    5,对 T r e n d Trend Trend做一阶差分,得到向量 R = D i f f ( T r e n d ) = [ 0 , 0 , − 2 , , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 2 , − 2 , 0 , 0 , 0 ] R=Diff(Trend)=[0,0,−2,,0,0,0,0,0,2,−2,0,0,0] R=Diff(Trend)=[0,0,2,,0,0,0,0,0,2,2,0,0,0]

    6,遍历向量 R R R,我们就得到了两个峰值点和一个波谷点。

    实际上代码

    我们用matlab生成一个100个数组的波形如下
    在这里插入图片描述
    matlab随机生成的代码如下。

    x = [];
    y = [];
    for c=1:100
        x(c)=c;
        y(c)=rand*32000;
        
    end
    disp(x) 
    format shortG
    disp(y) 
    for c=1:100
        x(c)=c;
        y(c)=rand*32000;
        X =sprintf('%f,',y(c));
        disp(X) 
    end
    plot(x,y)
    
    

    把打印出来的随机的y左边的代码放到我们的程序中去

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #define SAMPLE_MAX  1300
    
    #define PV_MAX      1300
    
    //float Sample[SAMPLE_MAX]={1,2,3,4,4,4,5,2,1,0,0,5,1,0,0,1,2,3,4,0};
    float Sample[SAMPLE_MAX]={
    13648.136043,
    2439.662155,
    9298.772911,
    17962.721514,
    20266.670986,
    29784.827490,
    31288.613046,
    2995.089472,
    21175.518221,
    19288.732784,
    15162.171623,
    11400.202960,
    15218.510132,
    21472.704585,
    30708.646304,
    2850.696496,
    25527.758715,
    18904.823877,
    29190.296136,
    3236.138204,
    9385.428575,
    1650.822572,
    16132.101779,
    24588.024061,
    9055.532039,
    7211.527865,
    10601.268564,
    14504.043245,
    23596.308422,
    16316.340951,
    12240.454139,
    28975.462939,
    30888.247967,
    20104.555282,
    4224.997442,
    19785.656907,
    12256.643330,
    31718.199922,
    9178.473112,
    22598.125747,
    17126.588720,
    6182.753235,
    22061.923230,
    1614.560101,
    5901.891702,
    1461.066351,
    28321.328065,
    26873.420346,
    3780.967845,
    13133.275318,
    3847.314880,
    18306.960712,
    30380.484308,
    8204.325114,
    31675.693925,
    11193.857313,
    6672.715965,
    21306.469121,
    31147.030615,
    19926.394289,
    2033.212562,
    11952.305064,
    5320.049134,
    7400.898499,
    1670.676265,
    28856.202135,
    25385.334397,
    11936.458395,
    26625.750572,
    24122.705811,
    19899.619112,
    12610.981787,
    11496.894766,
    2843.278749,
    10933.664116,
    17557.459010,
    14737.518755,
    20654.475950,
    16432.666921,
    26061.646994,
    3109.862592,
    14838.833941,
    18874.159667,
    5989.506257,
    19562.564692,
    1662.143404,
    18423.262351,
    26955.030459,
    15991.231156,
    14048.796405,
    4769.826664,
    904.942429,
    24213.433215,
    25475.399550,
    9393.779021,
    3686.615873,
    12002.932192,
    26524.599842,
    26936.850623,
    21287.630450,
    30724.479228,
    30179.772551,
    3606.383756,
    20745.198375,
    15385.729654,
    2128.662142,
    28728.679217,
    15911.364126,
    24681.709723,
    1931.591342,
    8398.638877,
    20834.219798,
    4275.325134,
    20433.463578,
    12318.179039,
    24502.340022,
    20893.301829,
    12207.650089,
    9600.594648,
    10884.465776,
    29405.649175,
    14600.538026,
    14159.902483,
    14533.946228,
    30249.024294,
    7011.806482,
    28236.889470,
    636.013530,
    10936.476264,
    24512.878262,
    10969.718449,
    19801.804933,
    14496.677187,
    325.203284,
    19170.597359,
    19250.187147,
    20781.358431,
    10967.060243,
    15785.576178,
    22456.766248,
    28409.683246,
    1761.851077,
    3147.582417,
    20793.049135,
    24450.268520,
    31614.686131,};
      
    float SampleDiff[SAMPLE_MAX]={0};
    
    typedef struct _tag_FindPV
    {
    int Pos_Peak[PV_MAX];//波峰位置存储
    int Pos_Valley[PV_MAX];//波谷位置存储
    int Pcnt;//所识别的波峰计数
    int Vcnt;//所识别的波谷计数
    }SFindPV;
    
     
    SFindPV stFindPV;
     
     /********************************************
      *  Fuction : initialFindPV
     *  Note    : 初始化相关数据 
      *******************************************/
    void initialFindPV(void)
    {
    	int Index=0;
    	
    	for(Index=0;Index<SAMPLE_MAX;Index++)
    	{
    	SampleDiff[Index]=0;
    	}
    	
    	for(Index=0;Index<PV_MAX;Index++)
    	{
    	stFindPV.Pos_Peak[Index]=-1;
    	stFindPV.Pos_Valley[Index]=-1;
    	}
    	stFindPV.Pcnt=0;
    	stFindPV.Vcnt = 0;
     }
    
    //找波峰波谷 
    void FindPV(SFindPV *pFindPV,float*Sample)
     {
    	int i=0;
    	//step 1 :首先进行前向差分,并归一化
    	for(i=0;i<SAMPLE_MAX-1;i++)
    	{
    		int samplei1=Sample[i+1]/1000;
    		int samplei=Sample[i]/1000;
    		//printf("%d   %d \n",samplei1,samplei);
    		if(samplei1-samplei>0)
    		SampleDiff[i]=1;
    		else if(samplei1-samplei<0)
    		SampleDiff[i]=-1;
    		else
    		SampleDiff[i]=0;
    	}
    
    	//step 2 :对相邻相等的点进行领边坡度处理
    	for(i=0;i<SAMPLE_MAX-1;i++)
    	{
    		if(SampleDiff[i]==0)
    		{
    			if(i==(SAMPLE_MAX-2))
    			{
    
    				if (SampleDiff[i-1]>=0)
    				{
    
    			
    					SampleDiff[i]=1;	}
    				else	{
    					SampleDiff[i]=-1;	}
    			}
    			else
    			{
    				if(SampleDiff[i+1]>=0)
    				SampleDiff[i]=1;
    				else
    				SampleDiff[i]=-1;
    			}
    		}
    	}
    
    	//step 3 :对相邻相等的点进行领边坡度处理
    	for(i=0;i<SAMPLE_MAX-1;i++)
    	{
    	if(SampleDiff[i+1]-SampleDiff[i]==-2)//波峰识别
    	{
    	pFindPV->Pos_Peak[pFindPV->Pcnt]=i+1;
    	pFindPV->Pcnt++;
    	}
    	else if(SampleDiff[i+1]-SampleDiff[i]==2)//波谷识别
    	{
    	pFindPV->Pos_Valley[pFindPV->Vcnt]=i+1;
    	pFindPV->Vcnt++;
    	}
    }
    }
    
    /********************************************
     *  Fuction : main
     *  Note    : 模拟查找波峰波谷 
     *******************************************/
    int main(int argc, char *argv[]) {
    int i=0;
    initialFindPV();
    FindPV(&stFindPV,Sample);
    
    printf("Peak cnt %d \n",stFindPV.Pcnt);
    for(i=0;i<stFindPV.Pcnt;i++)
    {
    printf("-%d",stFindPV.Pos_Peak[i]+1);//加1是为了与上图横坐标一致 
    }
    
    printf("\nValley cnt %d \n",stFindPV.Vcnt);
    for(i=0;i<stFindPV.Vcnt;i++)
    {
    printf("-%d",stFindPV.Pos_Valley[i]+1);
    }
    
    printf("\n\n");
    return 0;
    }
    

    运行结果如下:
    在这里插入图片描述
    这就是找到的所有的波峰波谷!!!
    大功告成!!!

    代码地址
    本文的代码地址

    展开全文
  • 针对安全性较高的最不重要位(LSB)匹配隐写算法,通过计算待检测图像像素水平和垂直方向的二阶差分,得到二阶差分矩阵并将其作为敏感特征提取源,提取差分矩阵的二阶Markov转移概率矩阵作为特征,提出了一种隐写检测...
  • 针对被动单声呐平台对水下目标的纯方位角跟踪问题,提出基于二阶差分滤波器的水下目标纯方位角跟踪方法。采用二阶Stirling插值公式对系统模型中的非线性项进行线性化,使系统误差协方差矩阵正定,保证了滤波算法的稳定...
  • 小目标检测程序源代码,Matlab编写的.m文件,可以直接运行,包括轮廓识别、目标检测、质心计算。可以移植成c或者python代码
  • 针对普通差分滤波器对高频噪声抑制能力较差的问题,综合利用差分结构抑制共模干扰的对称性与接地电容抑制高频干扰的有效性等优点,提出一种多处接地差分形式滤波电路。通过仿真试验和实物测试,结果表明多处接地差分...
  • 从CSV文件中读取双精度数据,对数据进行处理,然后求取改组数据的均值、极值、二阶差分后,最后再存入SCV文件
  • MATLAB实现偏微分方程的差分计算 源程序代码MATLAB实现偏微分方程的差分计算 源程序代码MATLAB实现偏微分方程的差分计算 源程序代码
  • 讨论了求解二阶线性常微分方程初值问题的差分法,给出了边界条件的2种处理方法,并对数值结果与理论计算结果进行了比较。
  • 如果图像灰度变化剧烈,进行一阶微分则会形成一个局部的极值,由数学上的知识,对图像进行二阶微分则会形成一个过零点,并且在零点两边产生一个波峰和波谷,我们要设定一个阈值,检测到这个过零点,如下图所示: ...
  • 边缘点的导数以最大可能的精度计算BC 必须在此代码之外强制执行var:二维变量dim:要计算导数的维度准确度:有限差分公式的准确度; 1,2..6 为一个侧面,以及 2,4,6,8 为中心差异方案。 order:导数的顺序:一阶...
  • 在本文中,我们考虑了拟线性双曲型偏微分方程初值问题(IVP)数值解的特征数值方法,以及差分方案中央时间中心空间(CTCS),Crank-Nicolson方案,ω方案和一维齐次波动方程初值和边值问题数值解的特征方法。...
  • 差分矩阵:二次差分

    2021-02-06 20:51:42
    题目: 题解: 这个类似于反向的前缀和: 黑色地方全部加n,就是: 整个-红色-绿色+蓝色 s[x1][y1] += x; s[x2 + 1][y1] -= x; s[x1][y2 + 1] -= x; s[x2 + 1][y2 + 1] += x;...iostream...
  • 评论 : 1)六阶FD导数不能用于太强的梯度2)网格(xp)是在pade_init函数内部生成的。 稍微修改将授权外部... - pade_firstder.m:一阶导数- pade_secder.m:二阶导数- pase_test.m : 使用这个函数来进行一些测试。
  • 中心差分格式的数值试验(含MATLAB源码) 考虑二阶常微分方程边值问题: (1) 其中q,f为[a,b]上的连续函数, 为常数 1、考虑问题:考虑二阶常微分方程边值问题 2、网格剖分与差分格式 3、截断误差 将方程(1)...
  • 新算法对非线性系统方程作中心差分二阶stirling插值公式进行展开,不需要计算雅克比矩阵,易于实现,并且采用Cholesky分解技术保证了协方差的正定性,在一定程度上减小了局部线性化近似的截断误差,并且在系统状态...
  • 利用临界点理论和Morse理论,研究一类二阶渐近线性差分方程组非平凡周期解的存在性和多重性,通过计算相应泛函在零点及无穷远点的临界群,结合Morse不等式,证明了当非线性项满足一定条件时,该差分方程组至少存在一个或...
  • 差分法求一阶导数二阶导数,matlab

    千次阅读 2020-05-22 22:30:45
    clc;clear all h=0.01;... legend('原函数','差分一阶导数','差分二阶导数') xlabel('xx','Interpreter','latex','color','r','fontsize',28); ylabel('yy','Interpreter','latex','color','r','fontsize',28);
  • 看PDF的截图,凑活看吧 之后举个MATLAB的实例 解 X(K+2)+3X(K+1)+2X(K)=0 其中X(0)=0,X(1)=1 ...%a来自于上面截图中的A,将二阶转化为一阶的那个系数 [vec,val]=eig(a);y0=[0;1];yk=vec*val.^k*inv(vec)*y0...
  • 最小二乘法计算差分方程系数

    千次阅读 2020-01-28 16:42:17
    记录用最小二乘法计算差分方程的系数; yt = a1yt−4 + a2yt−8 + a3; 下面是matlab程序: y0=[11 16 25 12 12 18 26 14 13 20 27 15 15 24 30 15 16 25 32 17]’; y=y0(9:20); x=[y0(5:16),y0(1:12),ones(12,1...
  • 差分内容梳理及Python实现

    万次阅读 2018-06-08 16:34:22
    (3) 二阶差分 差分的意义 特地举了个特殊的例子来说明,会看的比较清晰。 test = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) test.plot() 上面这组数据一眼望去就是个等差数列,数列的d=1,n=10...
  • @[TOC](关于一维和二维数据的差分和梯度的计算(使用 num.diff() 和 numpy.gradient() )) 关于一维数据的差分和梯度的计算 一维数据的差分公式: 一阶差分: 一阶前向差分:下一个值与当前值的差 f(xk)=f(xk+1)−f...
  • kaldi计算MFCC的差分计算方式

    千次阅读 2018-08-04 22:01:57
    kaldi默认取window=2,即前后共5帧计算差分,使用下面的...之后再使用delta进行同样的计算即可得到accelerate,即二阶差分。 网上查阅资料之后发现,C在其他程序中可有不同的取值,在sidekit中还发现其将加权系数...
  • 灰度差分统计法计算图像的对比度

    千次阅读 2019-01-11 21:44:10
    灰度差分统计法计算图像的对比度插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一...本文采用灰度差分统计法计算图像的对比度、角度方向二阶矩、熵、平均值来描述纹理图像的特征,具体原理如下: ...
  • 差分——(2)二维差分

    千次阅读 多人点赞 2020-02-25 23:28:30
    下面我们扩展一下,来介绍二维差分。 什么是二维差分 我们有一个矩阵,如下图所示。 根据二维前缀和表示的是右上角矩形的和,由于差分只涉及前面相邻的数(由一维可以推出),并且由前面范围的数相加得到这个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,391
精华内容 4,956
关键字:

二阶差分的计算