FFT凭什么称为最伟大的算法？没有之一！ #傅里叶变换 #快速傅里叶变换 #信号与系统 #算法 #数学

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【动画演示】傅里叶变换原来这么简单！ 傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将时域信号转换为频域信号，揭示信号的频率成分。今天从动画演示中，帮助大家更好的理解傅里叶变换#傅里叶变换 #示波器FFT #电子工程师 #高等数学

研究一根针，竟揭开了信号的终极秘密！挂谷问题到底研究什么？ #挂谷问题 #数学思维 #傅里叶变换 #王虹 #知识前沿派对

数字滤波器 超直观理解滤波原理 @立思方科技#科普 #科技 #数学 #信号处理 #知识分享

DFT，这是一个视频，其实我感觉更重要的是FFT#信号与系统 #数字信号处理

功率谱密度（一）：通信原理中频域分析和信号与系统中频域分析的差别，我感觉随机信号的处理更多考察的是概率论学的怎么样#通信原理 #信号与系统 #概率论 #功率谱密度

导弹追踪原理：第14讲 矩阵及其逆的低秩变化 低秩变化，通常指的是数据矩阵的秩发生变化，且这种变化发生在较低的秩空间内。这种变化可能源于各种因素，例如数据噪声、特征变化或者系统状态的改变。低秩变化分析在信号处理、图像处理和机器学习等领域有广泛应用，例如用于异常检测、图像修复和特征提取。理解低秩变化有助于更好地理解数据的本质，并从中提取有价值的信息。 这种变化通常是指在数据的低秩结构中出现的微小扰动或变化，这些变化可能指示着数据的重要特征或潜在的模式变化。#卡尔曼滤波 #信号处理 #图像处理 #机器学习

猜不到系列：难道亚特兰蒂斯是这样灭亡的！？ 宝箱上的上古文字根本看不懂？别慌，破解方法在这里！学会这个数学思维，你也能轻松破解千古谜题！#逻辑思维 #知识以卑鄙的手段进入了脑海里 #科普 #说唱科普 #青年创作者成长计划

矩阵变换是计算机图形学和几何处理的核心数学工具，通过矩阵乘法实现对几何对象的精确操控。基本变换包括平移、旋转、缩放和剪切，它们能够统一表示为齐次坐标下的线性运算。在计算机图形学中，矩阵变换驱动着3D模型的视图转换和动画渲染；机器人学依靠其进行运动规划和逆向运动学解算；计算机视觉利用矩阵处理图像配准和相机标定；CAD/CAM系统借助矩阵完成零件建模和数控加工路径规划。此外，在物理仿真、医学成像和增强现实等领域，矩阵变换都发挥着不可或缺的作用，成为连接数学理论与工程应用的桥梁。

邻接矩阵是图论中表示图结构的经典数学工具，由匈牙利数学家库拉托夫斯基在20世纪初提出，通过矩阵元素a[i][j]表示节点i和j间的连接关系。其起源可追溯至欧拉对七桥问题的研究，为图的代数表示奠定基础。现代应用中，邻接矩阵广泛用于计算机科学领域，包括社交网络分析、路径规划算法、网络安全评估等。在机器学习中，基于邻接矩阵的图神经网络(GNN)成为处理非结构化数据的前沿方法，在推荐系统、分子结构预测和交通流量优化等场景展现强大能力，推动了图论从理论到实际应用的深度融合。

奇异值分解（SVD）作为一项历史悠久的矩阵分解技术，其核心在于将任意实数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。这一数学工具在图像压缩领域展现出强大实用性——通过保留前k个最大奇异值及其对应向量，即可用极少的存储空间实现图像数据的近似重建，揭示了图像中潜在的“能量集中”特性。 随着人工智能时代的到来，SVD的应用边界不断拓展。在自然语言处理中，它通过潜在语义分析构建词-文档关系模型；在推荐系统里，它实现用户-物品交互矩阵的降维与特征提取；在深度学习中，更被用于网络剪枝与模型压缩。当前研究前沿已延伸至张量SVD、随机