simulink传递函数的离散化仿真

提取出离散曲线中的关键特征至高点与至低点，并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究，建立了一种判断离散曲线相似性的数学模型，此模型不需要对曲线进行平移和伸缩变换。由于模型的求解是NP困难问题，针对这种情况，提出了一种新的多项式的求解算法，以在线手写签名验证为例验证数学模型，然后对随机的150个测试签名进行检验，结果成功匹配率为91.33%，误纳率为6%，误拒率为2.67%。

(1)用MATLAB来绘制离散系统的零极点图 离散系统的零极点位置同样用matlab中的多项式求根函数roots()来求得， 例：求z2+0.75z+0.125=0的根。 >> d=[1 0.75 0.125]; >> p=roots(d) p = -0.5000 -0.2500 注意：系数向量一定要由多项式的最高幂开始，一直到常数项，缺项用零补齐。

此代码摘自“ Nikesh Bajaj”的“时分多路复用” http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30419-time-division-multiplexing 但它以 GUI 形式制作以方便用户使用。 用户应输入三个离散时间信号（值用空格分隔），然后按“ Multiplex”以查看三个信号和多路复用序列。 注意：这两个文件（tdm.fig 和 tdm.m）应该在同一个文件夹中，以避免在运行 m 文件时出现任何错误。

第三章+离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(F....ppt

fftw-convolution-example-1D 使用库中实现的快速傅立叶变换 (FFT) 执行实向量一维离散卷积的简单 C++ 示例。 这段代码是著名的卷积定理的简单直接应用。 它效率不高，但意味着易于理解。 算法说明 设 v1, v2 是两个实数向量。 这些向量的离散（线性）卷积可以通过以下过程计算： 将两个向量零填充到长度 size(v1)+size(v2)-1。 计算填充向量的离散傅立叶变换。 计算这些傅立叶变换的逐点乘积。 即 result[i] = Fourier(pad(v1))[i] * Fourier(pad(v2))[i] 通过逆傅里叶变换变换结果。 必须预先填充向量的原因是没有填充，此过程将计算 v1 和 v2 的循环卷积。 由于我们对线性卷积感兴趣，我们需要添加足够的填充，以便环绕不会混合线性卷积的不同部分。 有关更多信息，请参阅。 实施说明

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1974 年由Ahmed 和Rao 提出的离散余弦变换至今已有30 年历史此间DCT 编码 已发展成为JPEG MPEG H.26x 等图像/视频编码标准中的核心尽管Shapiro 的EZW 以及Said 等人的SPIHT 小波编码的成功应用对传统的DCT 编码提出了挑战但Xiong 等人利用嵌入式 DCT 块变换之间的直流相关性以及对DCT 后的系数进行策略性重组或层式DCT 同样具有小 波多分辨率图像的分解特性此外基于层次嵌入式DCT 形状自适应DCT 截短DCT 感兴 趣区域支撑DCT 以及形态DCT 等改进形式的编码都是将基于DCT 变换编码推向更高层次 就DCT 改进的变换以及DCT 系数的应用如利用DCT 系数实现信息隐藏等也使得基于常 规的DCT 变换编码有了更广阔的应用与发展空间文章就此作了广泛的比较和深入的研究并 指出了发展方向1

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