突然发现自己好久都没写过博客叻…赶紧来补一篇
[其实自己写过几篇的…然而写到一半就咕掉了…]

相信总有一天会咕回来的 [回归正题]

A(x),称其最高项的次数为这个多项式的度(degree),记作${}_{}$${}_{}{}_{}$A(x)嘚余数可以记作$$

考虑用分治来解决这个问题。

这里解释一下为什么平方可以将膜长平方

0 ${}^{}$${}^{}$${}^{}$${}^{}$

$\frac{}{}$log2n)因為n的规模在减半，复杂度介于$$

我们再次考虑使用分治来解决这个问题

[好像有点问题，先咕掉了]

0

$0^{}{0}_{}{}_{}{}_{}{\frac{}{}}_{}$X[0]插值得箌的多项式为$0^{}$X[1]插值得到的多项式为${}^{}$A[1](x)两个多项式的最高次都为$\frac{}{}$

在一个线性移不变系统中, 卷积定理例题运算可以看做是该系统对输入信号 f(x,y) 的响应.用符号 ? 表示卷积定理例题, 则有:

做卷积定理例题运算的结果. 那该如何做呢? 我們知道函数

可以分解为无限的冲击函数乘以对应权值

的加和, 对应的积分形式为:

的冲击函数. 那为什么要用到冲击函数呢? 这是因为冲击函数有個很好的性质, 它与系统函数

做卷积定理例题得到的还是系统函数本身:

,对于线性移不变系统,满足:

不过我们易证得卷积定理例题运算是满足交換律的.

还是从信号分解说起, 我们知道输入信号 f(x,y) 可以由无限冲击函数的加权和来表示, 其实它还有一种分解的方法:

那么这种方法能否让我们更容易的求解系统响应呢?我们首先来看看当输入是

??????????????

从上面的式子可以看出, 若输入为

可以看出, 对于任意输入信号都可以表示为

加权和的形式.因此由系统的线性移不变性质, 我们可以得到系统的响应为:

这正好对应了将系统响应从空间域

峩们从上面的分析中可以看出, 系统响应在空间域中可以看做是输入信号与系统函数做卷积定理例题得到,即:

而在频率域则可以看做是输入信號与系统函数做乘积得到, 即:

把信号从空间域变到频率域称为

对应的, 把信号从频率域变到空间域称为

在一个线性移不变系统中, 卷积定理例题运算可以看做是该系统对输入信号 f(x,y) 的响应.用符号 ? 表示卷积定理例题, 则有:

做卷积定理例题运算的结果. 那该如何做呢? 我們知道函数

可以分解为无限的冲击函数乘以对应权值

的加和, 对应的积分形式为:

的冲击函数. 那为什么要用到冲击函数呢? 这是因为冲击函数有個很好的性质, 它与系统函数

做卷积定理例题得到的还是系统函数本身:

,对于线性移不变系统,满足:

不过我们易证得卷积定理例题运算是满足交換律的.

还是从信号分解说起, 我们知道输入信号 f(x,y) 可以由无限冲击函数的加权和来表示, 其实它还有一种分解的方法:

那么这种方法能否让我们更容易的求解系统响应呢?我们首先来看看当输入是

??????????????

从上面的式子可以看出, 若输入为

可以看出, 对于任意输入信号都可以表示为

加权和的形式.因此由系统的线性移不变性质, 我们可以得到系统的响应为:

这正好对应了将系统响应从空间域

峩们从上面的分析中可以看出, 系统响应在空间域中可以看做是输入信号与系统函数做卷积定理例题得到,即:

而在频率域则可以看做是输入信號与系统函数做乘积得到, 即:

把信号从空间域变到频率域称为

对应的, 把信号从频率域变到空间域称为