您可以使用它来区分包含高频噪声的信号/矢量。 您使用的点越多，以更多计算为代价的噪声抑制就越大。 robustDiff 使用未来信息和过去信息来估计当前点的导数（非因果）。 robustDiffOneSide 仅使用过去的信息（因果关系）。 robustDiffOneSide的相移会随着使用的点数的增加而增加，因此请注意。 安装/设置说明： 将 zip 的内容添加到您的路径中。 该文档将通过 MATLAB 主文档页面上的“补充软件”链接提供。 “补充软件”链接仅在您将 zip 文件的内容添加到您的路径时才会显示。 如果这很复杂，只需查看“文档”目录。 使用的公式来自 Pavel Holoborodko 所做的工作。 有关这些公式的更多信息，请访问他的网站： http : //goo.gl/vfRWcg

数字微分器的设计 严格地说，微分器只是为连续系统定义的。如果对x(t)的拉普拉斯变换是X(s)，则对x(t)的导数的拉普拉斯变换是： 故连续微分器的传递函数是s，其频率响应则是： 长度为N的数字微分器，其理想频率响应为： 附加相位-τω=-0.5(N-1)ω是由因果性决定的。

低通 IIR 数字微分器加权逆辛普森和梯形方案基于 Al-Aloui 关于 IIR 积分器反相的想法 想要查询更多的信息： http://www.csois.usu.edu/people/yqchen/dd/index.html

基于梯形 (Tustin) 规则幂级数展开的新型通用 IIR 型数字分数阶微分器和积分器。 有关更多详细信息和帮助，请写： >> 帮助 dfod3 另请参阅我之前的数字分数阶微分器和积分器： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/3672 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/3673 或文章中的更多信息： http://www.advancesindifferenceequations.com/content/2011/1/652789

在对典型跟踪微分器深入研究的基础上，提出一种改进的非线性跟踪微分器．该跟踪微分器综合了线性跟踪微分器和非线性跟踪微分器的优点，不但无颤振现象，而且具有良好的动态响应和较强的滤波能力，兼顾了快速性和准确性的要求，可实现任意信号的跟踪和微分．该跟踪微分器形式简单、易于实现．仿真结果表明，改进型非线性跟踪微分器具有优良的性能．

根据韩晶清老师的自抗扰控制中跟踪微分器仿真

自抗扰控制技术（含最速跟踪微分器）

148、电容充放电产生方波,再经积分器转成三角波,再经微分器转成方波proteus仿真资料.rar

求解偏微分方程的谱方法可能涉及使用傅立叶变换来计算导数。 如果 f 是包含偶数个元素的均匀采样周期函数，则 Fourierderivative(f) 计算 f 相对于元素间距的导数。 为了获得最佳结果，f 应该是周期性的，使得 f(x + a) = f(x + b)。 举个例子， x = linspace(0,pi); f = exp(cos(x).*sin(2*x)); dfdx = Fourierderivative(f,0,pi); 非周期性 f 的结果是可疑的。

韩教授论述跟踪微分器的很经典的一篇文献，希望对大家有用！