H(p)为什么有零输入特性

2024-09-02

【信号与线性系统】为什么求解零输入响应时转移算子H(p)不能约分，但计算单位冲激响应时却可以约分？

为什么求零输入响应rZI时转移算子H(p)不能约分? . . . 我们知道,求零输入响应rZI的实质其实是求解微分方程 D(p)r(t) = N(p)e(t) 的解.由于这里 e(t)=0 ,所以这是一个齐次方程,那么我们求解的实际上是它的通解.我们知道,求通解,就是要完整地表示出它的解空间,如果我们因为某种缘故少求了其中一个基解,那么这个解空间就会丢失一个维度. . . . 为了便于说明,这里设 D(p) = (p-a)(p-b) , N(p) = (p-a) , H(p) = N(p) /

扩展1000!(n!)的尾数零的个数

#include <stdio.h> #include <malloc.h> //计算1000!尾数零的个数 //扩展n!的尾数零的个数 //2^a * 5^b //obviously a>b //so count = b //5*1 5*2 .....5*200 200个除以5 //1 2 3 4 5 .... 200 中包含 5*(1,2,3,4,...40) 40个除以5 //5*1 5*2 ..... 5*8 void calc1(int n){ ; ,t; f

[物理学与PDEs]第3章习题1 只有一个非零分量的磁场

设磁场 ${\bf H}$ 只有一个非零分量, 试证明 $$\bex ({\bf H}\cdot\n){\bf H}={\bf 0}. \eex$$ 证明: 不妨设 ${\bf H}=(0,0,H_3)^T$, 则 $$\bex \Div{\bf H}=0\ra \cfrac{\p H_3}{\p x_3}=0. \eex$$ 于是 $$\bex ({\bf H}\cdot\n ){\bf H}=\sex{0,0,H_3\cfrac{\p H_3}{\p x_3}}^T={\bf 0}. \e

AI 启蒙-无人售货机智能找零算法

人的理想志向往往和他的能力成正比. --约翰逊-- AI 启蒙-无人售货机智能找零算法 [问题区] 你现在是一家无人售货机生产公司的高级程序员,技术经理叫你实现无人售货机智能找零钱的算法,具体需求如下: 当购物者购物后,插入一张满足支付的人民币,售货机可以自动计算出找零的方案,并控制找零模块出钞,现在需要你实现找零算法找出所有的找零方案,供出钞模块选择~ 假设某一时刻零钱有 50元一张,20元2张,10元2张,5元1张,1元8张,某用户随机购买商品(商品价格在1-99元之间)后,他投入一张面

JS倒计时代码

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SLAM入门之视觉里程计(5)：单应矩阵

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵$H$,然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标$(u_1,v_1)$变换到图像2中对应的位置上$(u_2,v_2)$,而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

第二篇：数据可视化 - 基本API

前言数据可视化是数据挖掘非常重要的一个环节,它不单在查阅了解数据环节使用到,在整个数据挖掘的流程中都会使用到. 因为数据可视化不单可以形象地展示数据,让你对数据有更好的总体上的了解,而且还可以让你清晰的将自己的观点表述出来.因此不仅仅是在项目实施环节,在与客户谈需求或者写论文时,数据可视化也能帮到你. 但在介绍统计图的具体绘制之前,先来看看两个基本的图像绘制函数plot和legend. 绘图基础函数 - Plot 在R语言中,plot是基本的用来绘制点和线段的函数. 最基本的调用方式为:plo

RTKLIB源码解析（一）——单点定位(pntpos.c)

RTKLIB源码解析(一)--单点定位(pntpos.c) 标签: GNSS RTKLIB 单点定位 [TOC] pntpos int pntpos (const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav, const prcopt_t *opt, sol_t *sol, double *azel, ssat_t *ssat, char *msg) 所在文件:pntpos.c 功能说明:依靠多普勒频移测量值和伪距来进行单点定位,给出接收机的位置.速度和钟差参数说

日历插件bootstrap-datetimepicker的使用感悟

首先队长先综述一下插件的使用三步流程:即 1.引入插件 2.使用jquery选择器选择目标标签 3.对目标标签绑定插件函数来触发插件雷同于python中的库的使用(安装库导入库引用库) 下面是个简单的Demo, bootstrap-datetimepicker的具体使用还是根据官方提供的文档 http://www.bootcss.com/p/bootstrap-datetimepicker/index.htm <!DOCTYPE html> <html lang="

R语言手册

在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.). R的源起 R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auc

机器学习基石（台湾大学林轩田），Lecture 2: Learning to Answer Yes/No

上一节我们跟大家介绍了一个具体的机器学习的问题,以及它的内容的设定,我们今天要继续下去做什么呢?我们今天要教大家说到底我们怎么样可以有一个机器学习的演算法来解决我们上一次提到的,判断银行要不要给顾客信用卡的问题. 那么复习一下我们上一次上了什么?我们上一次说机器学习做的事情就是,有一个演算法我们叫做 A ,这个演算法会看两件事情:一件事情是资料,我们叫做 D :另一件事情是 hypothesis set ,假说集合.我们要从这个假说集合,即 hypothesis set 里面选一个 g ,这个

R画图

画图函数中的参数: 1.图形元素参数: pch:用于显示点的坐标,可以是一个字符,也可以是0到25的一个整数.如:pch=“+”,pch=1 lty:线条类型.如:lty=2,lty=1 lwd:线条宽度.如:lwd=2 col:点,线,文本,填充区域的颜色设置,col.axis, col.sub, col.main分别对应坐标轴标注,子标题,主标题颜色.如col=2, col.sub=2 font:字体设置.同上 cex:字符扩张率,这个值表示期望字符(包括绘图字符)大小相对默认大小的比率.

hihoCoder #1871 : Heshen's Account Book-字符串暴力模拟自闭(getline()函数) (ACM-ICPC Asia Beijing Regional Contest 2018 Reproduction B) 2018 ICPC 北京区域赛现场赛B

P2 : Heshen's Account Book Time Limit:1000ms Case Time Limit:1000ms Memory Limit:512MB Description Heshen was an official of the Qing dynasty. He made a fortune which could be comparable to a whole country's wealth by corruption. So he was known as t

WebNotes（PHP、css、JavaScript等）

1. 数据库编码格式 gb-2312仅支持简体中文,GBK支持简体.繁体中文,utf-8通用程度最高. 2. HTTP请求方法 get方法请求时,会将传输的数据跟在链接后“显式地”发送,受限于链接长度(一般512B或1024B): post方法请求,数据传输过程更隐秘,数据的长度不受限. 3. Cookie和Session(数据在多个脚本间的共享方式) Cookie存储于客户端,以键值对存储,可以使用Javascript脚本访问,但受限于客户端浏览器权限,若禁止Cookie,则服务器的脚本无法访

hihoCoder #1902 字符替换

解法这题比赛时过的人很多,我却没思路,糊里糊涂写了个强联通分量,得了 80 分. 这题思路是这样的. 一个替换操作可以看做一个有向边,所以题目实际上给出了一个有向图 $G$,一个节点代表一个字母. 注意题目要求每个操作都必须执行一次. 关于自环首先注意到自环是没有意义的,因此处理输入时把自环忽略掉. 这里需要特别说明自环的问题,题目描述中并没有说明 $X_i \ne Y_i$.不过似乎可以合理地假设输入中不存在 $X_i = Y_i$ 的操作. 有些 AC 的代码并没有判断自环,比如冰心水蜜

机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv2.approxPolyDP(近似轮廓) 4.cv2.threshold(二值变化) 7.cv2.countNonezeros(非零像素点个数)6.cv2.bitwise_and(与判断)

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx