A/D变换

A/D 变换的字长效应的代码挺接地气，主要是搞清楚量化误差和信噪比之间的关系。嗯，你要是平时写DSP相关的代码，比如用MATLAB跑量化，这份资源还挺实用的。尤其对定点补码的细节，得比较细，适合写底层算法或者优化性能的时候用哦。如果你是新手，记得重点看它的白噪声假设部分，对理解量化噪声有。

三维应变变换的，Strain_Transformation_3D函数做得还挺顺手的。它其实是从老版本的stress_trans_3D改过来的，逻辑上清晰不少，专门干三维应变坐标变换这块活。输入直接给应变张量和坐标变换矩阵就行，像地质工程或者复合材料这类应用场景用起来合适。想把局部坐标下的应变转到全局坐标系？一行搞定。的对象是3x3 的应变矩阵，也就是常说的六个分量，三个主应变三个剪切应变。你只需要管输入对不对，它负责算，算完还能顺带扔出个可视化图，省得你再用别的工具画图。嗯，支持非线性变换也是它的亮点之一，如果你在大变形问题，它能帮你规避一些线性模型带来的误差。另外代码里面的异常判断也蛮全面，

利用Matlab进行简单螺旋弹簧的三维旋转、平移变换，并将结果保存为JPG格式。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。

任意y，如果学生95002选修了y，那么学生x也选修了y。不存在这样的课程y，学生95002选修了y，而学生x没有选。

MATLAB中，lifting小波变换是一种有效的信号处理技术，常用于信号压缩和特征提取。

这段代码使用Matlab进行图像处理，重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示，以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战，因为长时间未使用Matlab，开始时不免有些混淆，甚至中途不经意间开始写Python！最终幸运地完成了这一任务，也成为全班第一完成者。

正交变换保持向量的范数不变，即保持长度不变。单位变换是正交变换，正交变换关于子空间的反射称为反射变换。正交变换满足以下等价命题：保内积、正交基映射、正交方阵表述、规范变换和逆为共轭转置。

深入浅出地讲解图像傅里叶变换，并利用 MATLAB 代码进行实例演示。