laplace transform 拉普拉斯变换

参考网址:

1. https://en.wikipedia.org/wiki/First-hitting-time_model

2. https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_transform

Probability theory

By abuse of language, this is referred to as the Laplace transform of the random variable X itself. Replacing s by ?t gives the moment generating function of X. The Laplace transform has applications throughout probability theory, including first passage times of stochastic processessuch as Markov chains, and renewal theory.

Of particular use is the ability to recover the cumulative distribution function of a continuous random variable X by means of the Laplace transform as follows[11]

{\displaystyle F_{X}(x)={\mathcal {L}}^{-1}\!\left\{{\frac {1}{s}}E\left[e^{-sX}\right]\right\}\!(x)={\mathcal {L}}^{-1}\!\left\{{\frac {1}{s}}{\mathcal {L}}\{f\}(s)\right\}\!(x).}
时间: 2024-10-22 04:06:42

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拉普拉斯变换-工程数学笔记

Laplace transform 通过拉普拉斯变换,可将以时间t为自变量的函数f(t)转化为以复数s为自变量的函数F(s),其逆变换称为拉普拉斯逆变换,即将F(s)变换为f(t),具体变换为: 常用的拉普拉斯变换如下: 当多个函数相乘时: 示例如下:

拉普拉斯变换 cvLaplace

核心函数:cvLaplace 相当于x方向的二阶导数加上y方向的二阶导数 程序: 代码: #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" #include <iostream> int laplace(int argc,char** argv) { IplImage* src1=cvLoadImage("e:\\picture\\7.jpg",0);

Hotelling transform,霍特林变换

本文为原创博文,转载请注明出处:Hotelling transform,霍特林变换,http://write.blog.csdn.net/postedit/30097833 最近在细看一篇论文并且实现里面的方法,有一节是依靠hotelling变换实现人脸矫正,方法比较简单,不幸的是里面的公式是错的,所以在这里写一下原理顺带附上MATLAB实现. 假设有一组人脸数据P,P是3xN维的矩阵,每一列代表三维空间中的一个点,N列代表N个点,如下: 数据的均值表示为m,相当于数据的重心: P的协方差C可以

傅里叶变换与拉普拉斯变换的物理解释及区别

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

数字信号处理--Z变换,傅里叶变换,拉普拉斯变换

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络 傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结

拉普拉斯变换

1.傅里叶变换是有明确的物理含义的.信号的谱是能测量出来的.拉普拉斯变换是傅里叶变换的延伸.它解决了两个问题:a 解决了傅里叶变换的局限性 b 解决傅里叶运算的苦难: 2.拉普拉斯变换是运算工具: 3傅里叶变换的局限性:函数f(t)的傅里叶变换存在的充分必要条件是在无限区间内f(t)绝对可积. 所以若 f(t) 随着t趋于无穷f(t)的值也趋于无穷,则f(t)不存在傅里叶变换. 所以我们要去求f(t)的傅里叶变换要让它变得可积,给它乘个衰减因子.运算和傅里叶变换一样. 4.收敛域:选择衰减因子在

傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换之间 &lt;篇一&gt;

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换之间最本质的区别是什么? 简单的说:傅立叶变换就是将任一个函数展开成一系列正弦函数的形式,从而能够在频域进行频谱分析.而拉普拉斯变换是复频域,它的的引进主要是对微分方程起到了简便的变换作用,试想2阶的微分方程就够麻烦的了,高阶就别指望手动解了,数学系的牛人别见怪.所以拉式变换就将时域的微分方程变换成代数方程.而到了离散系统中,又出现了差分方程,因此人们就想既然连续系统中有拉式变换,那么是不是离散系统中也会有一个方法能够起到相同的简化作用呢?于是Z变化就提了出来.

傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换之间 &lt;篇二&gt;

三大变换的意义? 傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看

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