人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要真正理解這個(gè)問(wèn)題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)是什么。答案很簡(jiǎn)單。第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡(luò)。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)。算法方面，以

人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要真正理解這個(gè)問(wèn)題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)是什么。答案很簡(jiǎn)單。

第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡(luò)。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)。

算法方面，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)近年來(lái)有了實(shí)質(zhì)性的突破，新算法據(jù)說(shuō)用之不竭，未來(lái)可期！

在計(jì)算能力方面，隨著gpu和云存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展，

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當(dāng)幾個(gè)不同頻率的正弦波合成時(shí)，結(jié)果是一個(gè)非正弦波。但由于各次諧波的頻率不同，諧波電流矢量不再疊加。如果想得到加法的結(jié)果，可以用向量法表示每個(gè)正弦向量，然后進(jìn)行向量運(yùn)算。或者用matlab可以很容易得到直觀的結(jié)果。

電流的有效值是通過(guò)與直流電做功的效果相比較來(lái)定義的，即以相同熱效應(yīng)的直流電的數(shù)值來(lái)表示——當(dāng)一個(gè)非正弦波通過(guò)電阻R時(shí)，如果一個(gè)周期內(nèi)所做的功等于直流電I在相同時(shí)間內(nèi)通過(guò)同一電阻所做的功，則直流電的值定義為周期電流I的有效值..

但非正弦周期量的有效值計(jì)算方法與正弦量不同。非正弦量的有效值與其最大值不再有兩倍根號(hào)的數(shù)量關(guān)系，非正弦量的有效值等于其諧波分量有效值的平方和。

這里Fs是采樣頻率，不是聲音的頻率。

假設(shè)信號(hào)頻率為w0，采樣頻率為Fs，我們知道一個(gè)連續(xù)的正弦信號(hào)可以表示為y(t)sin(w0*t)，其中w02π*f0，其中f0是信號(hào)的頻率，也就是你的2000Hz，T是連續(xù)時(shí)間。在離散信號(hào)中，T是離散的，所以我們以固定的時(shí)間間隔采樣，并將時(shí)間間隔設(shè)置為Ts1/Fs。那么tn*Ts，n代表第n個(gè)采樣點(diǎn)。所以剛才的連續(xù)信號(hào)可以表示為y(t)sin(2π* F0 * n * ts)sin(2π* F0 * n/Fs)，即y(n)sin(2π*f0*n/Fs)。

采樣頻率Fs可以任意選擇，但它是為了從離散信號(hào)無(wú)失真地恢復(fù)原始信號(hào)，F(xiàn)s必須大于或等于2*f0。Fs越大，保留的信息越多，但同時(shí)采樣的數(shù)據(jù)也越多。但如果采樣時(shí)間相應(yīng)縮短，采樣點(diǎn)數(shù)過(guò)少，可能會(huì)造成頻譜泄漏，除非你剛好取夠周期。