Matlab中,butter函数是用来求Butterworth数字滤波器的系数,[B,A]=butter(n,wn),其中n是滤波器的阶数,wn是归一化截止频率,又叫自然频率。impinvar函数用来将模拟滤波器转化为数字滤波器,[bz,az]=impinvar(b,a,fs),参数a,b给出模拟滤波器传递函数的分子系数和分母系数,fs是采样频率,缺省情况下为1Hz。bz和az返回设计出的数字滤波器的传递函数的分子和分母系数。
buttap(n) returns the poles and gain of an order n Butterworth analog lowpass filter prototype.butter designs lowpass, bandpass, highpass, and bandstop digital and analog Butterworth filters. 从这两条注释可以看出,butter可以直接设计数字滤波器,而buttap则设计出模拟滤波器,需要设计数字滤波器时,则需要用双线性变换、脉冲响应不变等方法再转换。
butter函数的语法如下:
[z,p,k]=butter(n,Wn)
[z,p,k] = butter(n,Wn,'ftype')
[b,a]=butter(n,Wn)
[b,a]=butter(n,Wn,'ftype')
buttord用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。调用参数wp,ws分别为数字滤波器的通带、阻带截止频率的归一化值,要求:0≤wp≤1,0≤ws≤1。1表示数字频率pi。αp,αs分别为通带最大衰减和组带最小衰减(dB)。当ws≤wp时,为高通滤波器;当wp和ws为二元矢量时,为带通或带阻滤波器,这时wc也是二元向量。N,wc作为butter函数的调用参数。(2)[N,Ωc]=buttord(Ωp,Ωs,αp,αs,‘s’)用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率Ωc。Ωp,Ωs,Ωc均为实际模拟角频率。说明:buttord函数使用阻带指标计算3dB截止频率,这样阻带会刚好满足要求,而通带会有富余。2.buttap(N)[z0,p0,k0]=buttap(N)用于计算N阶巴特沃斯归一化(3dB截止频率Ωc=1)模拟低通原型滤波器系统函数的零、极点和增益因子。说明:如果要从零、极点模型得到系统函数的分子、分母多项式系数向量ba、aa,可调用[B,A]=zp2tf(z0,p0,k0)3.butter(1)[b,a]=butter(N,wc,‘ftype’)计算N阶巴特沃斯数字滤波器系统函数分子、分母多项式的系数向量b、a。调用参数N和wc分别为巴特沃斯数字滤波器的阶数和3dB截止频率的归一化值(关于pi归一化),一般是调用buttord(1)格式计算N和wc。系数b、a是按照z-1的升幂排列。(2)[B,A]=butter(N,Ωc,‘ftype’,‘s’)计算巴特沃斯模拟滤波器系统函数的分子、分母多项式系数向量ba、aa。调用参数N和Ωc分别为巴特沃斯模拟滤波器的阶数和3dB截止频率(实际角频率),可调用buttord(2)格式计算N和Ωc。系数B、A按s的正降幂排列。tfype为滤波器的类型:◇ftype=high时,高通;Ωc只有1个值。◇ftype=stop时,带阻阻;此时Ωc=[Ωcl,Ωcu],分别为带阻滤波器的通带3dB下截止频率和上截止频率。◇ ftype缺省时:若Ωc只有1个值,则默认为低通;若Ωc有2个值,则默认为带通;其通带频率区间Ωcl
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线性与非线性的区别:“线性”与“非线性”,常用于区别函数y=f(x)对自变量x的依赖关系。线性函数即一次函数,其图像为一条直线。其它函数则为非线性函数,其图像是除直线以外的图像。
非线性,它会影响倾角传感器的测量精度,可以通过后续进行校正,取决于校正点的多少。校正点越多,非线性越好。
非线性关系虽然千变万化,但还是具有某些不同于线性关系的共性。
线性关系是互不相干的独立关系,而非线性则是相互作用,正是这种相互作用,使得整体不再是简单地全部等于部分之和,而可能出现不同于"线性叠加"的增益或亏损。
激光的生成就是非线性的!当外加电压较小时,激光器犹如普通电灯,光向四面八方散射;而当外加电压达到某一定值时,会突然出现一种全新现象:受激原子好像听到“向右看齐”的命令,发射出相位和方向都一致的单色光,就是激光。
迄今为止,对非线性的概念、非线性的性质,并没有清晰的、完整的认识,对其哲学意义也没有充分地开掘。
线性可分是指在高维空间中,存在一个超平面能够将不同类别的样本分离开,即两类样本线性可分割。
而线性不可分则是指在高维空间中,不存在一个超平面能够将不同类别的样本完全分开,需要通过引入非线性变换或者核函数来进行分类。在机器学习中,线性可分问题可以通过线性分类器(如感知机)进行解决,而线性不可分问题则需要使用支持向量机等非线性分类器进行处理。
因为不论积分区间分得有多细,在函数无界瑕点所在小区间Δxi,必存在某介点ξi 使得:|f(ξi)Δxi" class="zf_thumb" width="48" height="48" title="什么是线性可分和线性不可分,不可积分的函数怎么解" />
用第三个表达式替换第一个字符串表达式中出现的所有第二个给定字符串表达式。
语法
REPLACE ( ''string_replace1'' , ''string_replace2'' , ''string_replace3'' )
参数
''string_replace1''
待搜索的字符串表达式。string_replace1 可以是字符数据或二进制数据。
''string_replace2''
待查找的字符串表达式。string_replace2 可以是字符数据或二进制数据。
在SQL Server中,REPLACE函数用于替换字符串中出现的指定子字符串。它接受三个参数:原字符串,要被替换的子字符串和替换后的子字符串。
该函数会查找原字符串中的所有匹配项,并将其替换为指定的字符串。如果原字符串中不存在要替换的子字符串,则不会发生任何更改。使用REPLACE函数可以轻松地进行字符串替换操作,例如将某些特定字符替换为其他字符或将一部分文本替换为其他文本。这在数据清洗和字符串处理中非常有用。
12。replace('string" class="zf_thumb" width="48" height="48" title="SqlServer中REPLACE函数的使用,sql替换字符串函数" />