Laplace变换要点

更新:1 APR 2016 Laplace变换 设函数\(f(t)\)在\(t>0\)时有定义,积分 \(F(s)=\int_0^{+\infty}f(t)e^{-st}dt \qquad (s\in \mathbb{C})\) 若在s的某一域内收敛,则称此映射为Laplace变换,记为 \(F(s)=\mathscr{L}[f(t)],\qquad f(t)=\mathscr{L}^{-1}[F(s)]\) 实际上,\(f(t)\)的Laplace变换就是\(f(t)u(t)e^{-\beta

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中

参考网站: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 1.边缘检测步骤 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感.( 通常用高斯滤波 ) 2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来.( 可以通过计算梯度幅值来确定 ) 3)检测:经过增强的图像,往往领域中有很多点的梯度值比较大,而特定的应用中,这些点并不是我们要找

本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html 在图像处理中,往往需要对图像提取有效的边缘.本博文将介绍Laplace边缘检测和Sobel边缘检测,以及图像的重映射. 1.Laplace_Demo.cpp(Laplace边缘检测) Demo源码及注释如下: #include "stdafx.h&qu

Bode Plots by Hand 首先要搞定啥是波特图 Introduction to bode plot 一步步进阶,搞定波特图~ 当传递函数是常数的时候,也就是delta函数(脉冲)的laplace变换的结果 不难看出,K落在实轴上,如果K>0 那么增益就是K,相角是0.假设增益是3的波特图如下相对应于9.54* 分贝 在原点处的零点极点情况 极点为0的传递函数是1/s  对于频率变化,把s = jw可以得到增益是1/w 相移是-90° 对正弦函数积分得到余弦函数.此时,余弦是滞后正向9

原文链接 系统建模 数学模型 假设 线性化 系统传输函数 确定常数 四旋翼系统的闭环姿态控制器的设计需要系统相关的知识.这里推导了四旋翼动态模型.模型的推导基于Alexander Lebedev的硕士论文 "Design and Implementation of a 6DOF Control System for an Autonomous Quadrocopter". 数学模型 首先,需要确定四旋翼的配置.大多数商业版本的四旋翼以X配置方式飞行.这需要一种比+-配置更复杂的控制模型

laplace边缘检测方式 不同于sobel的一阶导数式边缘检测,laplace算子是将图像的横纵都考虑进来的一种检测,主要使用的是二阶偏导数进行离散变换: 因为laplace也是使用分析梯度的方式进行变换,所以实际上调用的是sobel的方法.在上一篇上有体现,就是在两个方向上分别使用sobel计算结果. 代码如下: 1 #include <opencv2\opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <string> 4 5

1.坐标轴修饰 axis equal:axis([0,6,0,6]) 不修饰则为默认网格 grid on 2.不太漂亮的pretty命令 3. Laplace变换 syms t s a b                                                                                                                                  f1=exp(-a*t)*sin(b*t)  F1=

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