目录7.1引子7.2比例控制7.1引子\[7000\frac{dx(t)}{dt}+10ax(t)=u(t)+d(t)\]\(u(t)\)是体重变化，\(u(t)=E_i-E_a\),\(E_i\)是热量摄入,\(E_a\)是运动消耗,\(x(t)\)系统输出，体重\(a\)是劳动强度系数\(d(t)=-aC\)是扰动量进行拉普拉斯变换\[7000(sX(s)-x_0)+10

拉普拉斯方程的球坐标系解法\[\begin{cases}\frac{1}{r^2}\frac{\partial}{\partialr}\left(r^2\frac{\partialu}{\partialr}\right)+\frac{1}{r^2\sin\theta}\frac{\partial}{\partial\theta}\left(\sin\theta\frac{\partialu}{\partial\theta}\right)=0,

拉普拉斯方程的球坐标系解法\[\frac{1}{r^2}\frac{\partial}{\partialr}\left(r^2\frac{\partialu}{\partialr}\right)+\frac{1}{r^2\sin\theta}\frac{\partial}{\partial\theta}\left(\sin\theta\frac{\partialu}{\partial\theta}\right)+\frac{1}{r^2\si

目录1.拉普拉斯变换2.拉普拉斯收敛域3.导数的拉普拉斯变换推导过程5.传递函数6.电感电阻电路动态方程拉氏变换常数输入L逆变换7.控制系统传递函数8.非零初始状态的传递函数1.拉普拉斯变换\[\mathscr{L}[f(t)]=F(s)=\int^\infty_0f(t)e^{-st}dt\]$s=\sigma+j\ome

在MATLAB中，求解冲击输入的拉普拉斯变换以及系统的冲击响应通常涉及以下几个步骤：定义冲击输入：在MATLAB中，冲击输入通常用狄拉克δ函数（Diracdeltafunction）表示，可以使用dirac函数来创建。计算拉普拉斯变换：使用laplace函数计算冲击输入的拉普拉斯变换。计算系统冲击响应：如果

g=imadjust(f,[low_in,high_in],[low_out,high_out],gamma);%f为输入的图像%后面两个区间表示将[low_in,high_in]之间的值映射为[low_out,high_out]之间的值%gamma为调节权重，小于1则映射被加权至更高的值（更亮），大于1则更暗线性空间滤波技术可以用拉普拉斯滤波器：\(g(x,y)=f(x,

目录1.函数定义2.拉普拉斯算子的原理3.示例4.应用场景总结cv::Laplacian()是OpenCV中用于计算图像拉普拉斯算子（Laplacian）的函数。拉普拉斯算子是一种边缘检测方法，它通过计算每个像素点的二阶导数来识别快速变化的区域（如边缘）。1.函数定义voidcv::Laplacian(In

目录1.图像锐化2.原理3.示例1.图像锐化图像锐化是一种图像增强技术，旨在通过增强图像的边缘信息，使图像看起来更加清晰和具有细节。图像锐化的核心思想是突出图像中的高频分量，这通常与图像中的边缘和快速变化的区域相关。2.原理图像锐化的基本原理是通过增强图像中像素

图像下采样和上采样OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能，包括图像的上采样和下采样。下采样（Downsampling）下采样是减少图像分辨率的过程，通常用于图像压缩、图像分析等场景。在OpenCV中，下采样可以通过

Definition定义无权重的无向图G=（V，E）。V是顶点集合，E是边集合。根据G，可得到一系列定义：adjacencymatrix（邻接矩阵） 

概率论的起源在历史上有明确记载的最早研究随机性的数学家是帕斯卡和费马。帕斯卡就是最早发明机械计算机的那位数学家，他并不是赌徒，但是他有些赌徒朋友，那些人常常玩一种掷骰子游戏，游戏规则是由玩家连续掷4次骰子，如果其中没有6点出现，玩家赢，如果出现一次6点，则庄家赢。在这个赌

谱聚类算法（SpectralClustering）是一种基于图论的聚类算法，其原理与步骤可以详细阐述如下：一、原理谱聚类算法建立在谱图理论基础上，它将聚类问题转化为图的最优划分问题。具体来说，算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点V，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边E的权值，从而得

索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘.那如果继续对f’(t)求导呢?可以发现"边缘处"的二阶导数=0.我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘.注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置拉普拉斯算子推导过程以x方向求解

参考学习：（三）图像的放大和缩小_图像缩放原理-CSDN博客【OpenCV学习笔记】之图像金字塔（ImagePyramid）_图像金字塔进行向下采样,是对图像进行-CSDN博客你真正了解图像金字塔吗？详细介绍拉普拉斯金字塔和高斯金字塔（pyrDown()andpyrUp()），参考《OpenCV轻松入门：面向Python》-CSDN博客

python实现Marr-Hildreth算法、Canny边缘检测器算法1.Marr-Hildreth算法详解算法步骤公式Python实现详细解释优缺点2.Canny边缘检测器算法详解算法步骤公式Python实现详细解释优缺点1.Marr-Hildreth算法详解Marr-Hildreth算法是一个

拉普拉斯图像金字塔从输入图像计算拉普拉斯图像金字塔。该视觉函数根据输入图像创建拉普拉斯图像金字塔。首先，创建具有比例属性VX_scale_pyramid_HALF和等于N+1的级数的高斯金字塔，其中N是拉普拉斯金字塔中的级数。高斯金字塔计算的边界模式应为VX_border_REPLICATE。然后，对于每

以图像处理为例，拉普拉斯算子是基于图像的二阶导数来找到边缘并搜索过零点，传统的拉普拉斯算子常产生双像素宽的边缘，对于较暗区域中的亮斑进行边缘检测时，拉普拉斯运算就会使其变得更亮。因此，与梯度算子一样，拉普拉斯算子不能抑制图像的噪声。如果有一种算子能够将高斯平滑滤波器与

可视化二维函数的拉普拉斯算子-使用有限差分法来近似计算二维标量函数的拉普拉斯算子flyfish算子（Operator）是指的是一个将函数、向量或其他对象映射到另一对象的数学实体。简单来说，算子就是一种“操作”或“变换”，它把一个输入（通常是函数或向量）变换成另一个输出。算子可

因为课题需要，除了RBF还做了一个Laplace网格变形，其他大佬已经把原理写的很详细了，我就简单介绍一下公式，主要还是写写实现过程。过程同样参考了大佬的部分代码，而且实现的时候刚开始敲代码不久，所以有点乱QAQ。首先，计算离散拉普拉斯坐标，网格上的点vi的拉普拉斯坐标δi为：\[\delta_{i}=

在CFD理论研究中，以下的算符是不得不品的基础。下文整理在笛卡尔坐标系下，散度、梯度、旋度等一系列物理量。目录倒三角算符一阶梯度散度旋度二阶梯度的散度​编辑拉普拉斯算符散度的梯度爱因斯坦求和约定倒三角算符倒三角算符，称为nabla，哈密顿算子，又可称为del。

原作：普利瑟姆/Gemini翻译/ 人类大脑通常被称为已知宇宙中最复杂的物体，是连接性和功能性的奇迹。大脑由数十亿个神经元组成，每个神经元都有可能与数千个其他神经元相连，因此大脑的网络既庞大又复杂。深度神经网络，特别是transformers的兴起无疑彻底改变了自然语言处理、计算机视

仅供自己学习、复习需要，有任何问题可在评论区提出。一、高斯金字塔1.1高斯噪声1.2图像平滑1.2.1均值滤波1.2.2高斯滤波1.2.3中值滤波1.3小总结2.下采样二、拉普拉斯金字塔1.1Sobel滤波1.2拉普拉斯滤波1.3拉普拉斯金字塔一、高斯金字塔高斯金字塔主要有两部分

   这个的积分上下限，或者说积分路径，是复数域的，但是w是单变量，一个单变量，怎么能在复空间上面积分呢？ 做变换后，由一个维度变成两个维度。 

MATLAB提供了用于处理变换的命令，例如Laplace和Fourier变换，转换在科学和工程中用作简化分析并从另一个角度查看数据的工具。例如，傅立叶变换允许我们将表示为时间函数的信号转换为频率函数，拉普拉斯变换使我们能够将微分方程转换为代数方程。MATLAB提供了laplace，傅立叶和fft命

简单总结一下几个变换的性质，主要为了形成体系，具体的推导过程可以查阅参考书。FourierTransform1.定义对于一个周期函数，有复数形式的傅里叶展开，即\[f_{n}(t)=\sum\limits_{-\infty}^{\infty}\frac{1}{T}\int_{-T}^{T}f_{n}(t)e^{-jn\omegat}dt\cdote^{jn\omegat}\]当