为什么渐近不简化导数的傅里叶变换？
渐近不简化导数的傅里叶变换是因为傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，它可以将信号分解成不同频率的成分。而导数是描述信号变化率的工具，它可以用来分析信号的斜率和曲率等特征。
在信号处理中，傅里叶变换和导数具有不同的应用场景和目的。傅里叶变换主要用于频域分析，可以帮助我们理解信号的频率成分和频谱特性，例如频率的分布、频率的强度等。而导数主要用于时域分析，可以帮助我们理解信号的变化率和趋势，例如信号的斜率、极值点等。
渐近不简化导数的傅里叶变换是指在进行傅里叶变换时，不对信号的导数进行简化处理。这是因为导数是信号的一阶变化率，它包含了信号的高频成分信息。如果简化导数，就会丢失信号的高频信息，导致傅里叶变换结果不准确或失真。
在实际应用中，渐近不简化导数的傅里叶变换可以用于信号的频域特征提取和频谱分析。通过保留导数信息，可以更准确地分析信号的频率成分和频谱特性，从而帮助我们理解信号的时域和频域特征。
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我们知道导数的傅里叶变换是其中k是傅立叶变量。FourierTransform(f(x), x, k) + FourierTransform(Derivative(f(x), x, x), x, k)FourierTransform(f(x), x, k) + k**2 FourierTransform(f(x), x, k)
有没有办法告诉sympy，简化</e
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我试图比较在图像空间中得到的图像导数和在频率空间中得到的图像导数。我实际上比较的是导数的大小。
计算图像的傅里叶变换，用
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我正在手工计算傅里叶变换，并且渐近是根据n的条件返回分段函数。我使用的代码是： return (2/pi)*(pi**2 - x**2)return (2/pi)*(pi**2 - x**2)*cos(n*x)
我得到的输出是：
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diff(Function('f')(我想这样做是为了得到我的计算结果。我希望“简化”能做到这一点，但它没有做到。)
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我有点不懂同情from sympy import diff, symbols
fsympy docs, I do:d_2 = diff(diff(f, x), x)10*(x**2 - 1)**3*(9*x**2 - 1)
>
浏览 2提问于2021-08-01得票数 0
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在R中，我有下面的表达式，我想对其进行关于s的导数(theta和nu只是未指定的参数)： (1- (1 + theta * s / nu)^(1 - nu))))如果你试着求10阶<
浏览 3提问于2011-09-06得票数 10
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我试图构建一些简单的运算，比如一个导数和积分函数来操作lambda函数，因为渐近和was都在努力地集成一些我传递给它们的东西。导数函数没有给出任何问题，而是在绘制时返回输入函数的导数，但积分函数不返回，也没有绘制输入的正确积分。)plt.xlabel('x')plt.lege
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(i*w)^n]，其中F是f的傅里叶变换。，符号~d/dx sin指的是根据傅里叶变换乘法求出的正弦函数的导数，而不是解析表达式。在PDF文件中，在第6节的开头，作者说：
解析一阶导数<
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我正试图通过fftw库验证这种关系：因此，我选择f为高斯，计算了其导数的傅里叶变换，并将其与高斯的傅里叶变换乘以ik进行了比较。我得到的是：这是非常奇怪的，特别是因为高斯导数(即红色的导数)的傅里叶变换在原点不是0，而应该是0(我和解析的)。在我看来，这段代码似乎没问题，不管怎么说(我使用的是C)：
int main()
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:> [(x, -1), (x,
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我们希望能解释一下为什么他们的结果略有不同。在计算了这些之后，我开始使用结果来了解它，然后我发现了一些让我困惑的东西：
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sympy.simplify(V)a*(-h*i**2 + m**2*(2*a*m*x**2 - h))在相关的</em
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