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> 心想事成
生命细胞科学36种心相
生命细胞科学告诉我们：心相，就是心的长相、心的容貌，通俗的说就是心的样子。心有必有，心无必无，求心不求形。
心真形真，去伪存真；
心善形善，止恶扬善；
心美形美，转丑变美。
心美人美自然美，形美体美精神美；
心好人好天地好，人间处处是美好。
常思己过，神清气爽、心平气和。时常注意不要妨碍他人，情愿自己吃一点亏，受一点委屈，把方便给他人，这是做人的根本，更是修行的根本。人的美丽容颜从哪里来？和善、优雅、从容等各种体形体貌和气质从哪里来？都是从心而来，都是心相的外在表相和体现。常语说：相由心生。&
心好一切好，心是全人类万众生命最根本，最快速有效生发、增长真善美、爱与和谐等信息能量的动力和源泉！心能想人类万众生命之所想，急人类万众生命之所急；心往一处想，劲往一处使；一方有难，八方支援；众志成城，同心同德；一呼万应，有求必应，心想事成。
凡一切不如意、不顺心、遭遇都是债，以前的债、现世的债，宽容以待、心灵平和，债也就还了、清了，以后报的都是福田了；否则，不满、愤怒、报复，即是添新债，如此下去，冤冤相报何时了！&忍让福中福，忍了、让了，心平气和，这一笔债也就清了，还了，接下来就是福了。不忍福中祸，不忍债没还，又添新债，到时还也还不清，苦也苦不完。
生命细胞科学36种心相：
1、 以和为贵，心平气和。
2、 以德为本，给人方便。
3、 与人为善，善结良缘。
4、 造福人类，快乐求成。
5、 乐善好施，助人为乐。
6、 严于律己，宽以待人。
7、 诚心诚信，虔诚虔敬。
8、 识己识人，认识自然。
9、 利人利己，利益众生。
10、言行一致，心表如一。
11、沉着冷静，随机应变。
12、举一反三，触类旁通。
13、一通百通，万方皆通。
14、唯物辩证，实践检验。
15、不达目的不停止，欲达目的再向前。
16、吐故纳新，新陈代谢。
自然来，自然去，往事一笔勾销，
过去的就让它过去。
17、心心相印，心想事成。
18、理性调节，万事周全。
19、懂得感恩，自然回报。
20、常思己过无私通，正气浩然贯川穹。
21、你中有我，我中有你。
22、自渡渡人，普渡众生。
23、和谐共处，生态平衡。
24、互相滋养，相互制约。
25、众志成城，同心同德。
26、三思而言，三思后行。
27、健康第一，智慧才是功夫。
28、公仆祥和，天下为公。
29、持之以恒，坚持不懈。
30、有舍有得，自然自在。
31、心领神会，大彻大悟。
32、顺其自然，功到自成。
33、科研探索，永无止境。
34、年年健康，岁岁青春。
35、万年太久争朝夕，
朝夕太久争秒息，息息相联通天地。
36、乐于分享，共享上天之美好，
把天赋之信息和能量，用心分送他人，
乐于与大家共享，乐于与大自然全人类万众生命共享。&&
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> 对立游戏评测——光影的变换
对立游戏评测——光影的变换
时间： 17:18 |来源：巴士单机游戏|
作者：mvp|点击： 572
　　原创作者：巴士单机&【mvp】　　
　　转载请注明来源：
　　小编对于这款游戏可以说期待已久了，虽然因为对于1G以上游戏接受无能所以犹豫了一会儿，不过还是立刻被游戏拉了回来。对立绝对是一款不容小觑的游戏，值得我们花点时间来体验一下，光是看到游戏的画面小编就觉得这是我告别情节冒险游戏之后的回归作。如果说一款游戏光凭名字和图片就能够吸引你的话，那么对立就是这样一款游戏，它会吸引着你去探究游戏到底讲述了一个怎样的故事。
主角和迪迪
　　一：游戏简介及配置
　　　　游戏名称：对立
　　　　英文名称：Contrast
　　　　游戏类型：情节冒险类游戏
　　　　游戏制作：Compulsion Games
　　　　游戏发行：Focus Home Interactive
　　　　游戏平台：PC
　　　　发售时间：日
　　　　系统：WINDOWS XP SP2/WINDOWS VISTA SP1/WINDOWS 7/WINDOWS 8
　　　　CPU ：AMD/INTEL DUAL-CORE 2.3 GHz
　　　　内存：2 GB RAM
　　　　显卡：512MB VRAM, COMPATIBLE DIRECTX 9.0C AND SHADER MODEL 3.0, AMD RADEON X2600 XT/NVIDIA GEFORCE 7900 GTX
　　　　硬盘：4 GB available space
　　　　声卡：DIRECTX 9 COMPATIBLE
　　　　DX& ：DirectX 9.0c
　　如今《时空回廊》，《Fez》这样的时空错位游戏已经很考验IQ，不过你可玩过还能用的影子的作品，《对立》就是这样一款游戏，我们的主角要解救小女孩迪迪，玩家可在3D景观和2D阴影之间转换，对照现实物体产生的影子来进行场景移动，设定在20世纪20年代的超现实梦境体验，任务是帮助一个年轻的女孩迪迪，解开她困难家庭背后隐藏的秘密。
　　二：复古场景，动人音乐
　　对于这款游戏的评价褒贬不一，有的玩家觉得这款游戏玩法比较新颖，但也有玩家吐槽这个游戏的操作不够流畅，画面也很一般，仍是走着剧情冒险游戏的老路。小编个人觉得这款游戏的虽然延续了情节冒险类游戏的套路，但是其中也不乏吸引人的亮点，首先从游戏的画面上来说，小编非常非常喜欢这款游戏的用色，游戏大量的运用了一些浓重的色彩，来突显场景和人物的妆容。比如说我们操作的这个主角，虽然她的妆容看起来是有一点诡异的浓厚，甚至小编第一次看到她的时候觉得她脸上的色彩有点像某些恐怖的人偶，不过我也不得不说，这个妆容和整个游戏的风格十分搭调。试想如果在这样的一条充满了复古色彩的街道中出现了一个清新脱俗的美少女或者妖娆美艳的少妇，那么我们多半会觉得这个主角和路人没有什么区别。毕竟我们不能要求所有游戏里的主角都像古墓丽影的劳拉一样，融合所有优点于一身吧。
　　另外小编觉得这款游戏的音乐是游戏的重要组成部分，不同于一般的剧情游戏，这款游戏的背景音乐非常有画面感和故事感。非常有上个世纪百老汇或是灯光迷蒙的小酒吧里的感觉，欣赏音乐也是我们玩游戏的一个重要部分，如果能够通过音乐来促进剧情的发展也是个不错的选择。
　　三：操作较难，光影变幻
　　虽然画面和音乐都很不错，但是更多玩家关注的应该就是游戏的操作了。游戏的常用键就是AWSD和E，玩家可以通过鼠标来转换视角，控制主角前进。游戏引入了一个新的玩法，就是通过影子和实体的变换来达成某些任务。其实这个游戏里可探索的乐趣还是蛮多的，比如你尝试过从高空自由落体的感觉吗，小编曾经因为找不到路而多次从房顶上坠落，其实掌握了操作方法之后，游戏的控制还是比较容易的，不过什么时候需要变换成影子，就需要玩家费一点脑筋了，变成影子后还需要找到借助的物体，否则就会卡在原地不能动。
　　如果说小编有什么建议的话，就是我们可以在设置中将鼠标的灵活度调的低一点，毕竟如果视角太灵活，我们随时可能在找路的过程中将自己找吐。
　　总结：总之这还是一款蛮新颖的游戏的，听着优美的音乐，感受着光影变换的美感，顺便还可以帮助小朋友找到回家的路，算是个不错的选择。
相关游戏推荐：以上内容摘取自《互联网并行傅立叶变换的研究.pdf》，若想查看原文格式，请如果您觉得不放心或未尽人意，请复制链接到电脑端访问（同时支持支付宝和微信支付）。Simple yet Powerful
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Password Strength DNS security check
Junk Cleanup Plug-in Cleanup
Startup Items Scheduled Tasks Application Services System Services Network Performance Optimization
360 Total Security Essential
360 Total Security傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系？为什么要进行这些变换。研究的都是什么？
通信工程学生。对这些有些不解。
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这三种变换都非常重要！任何理工学科都不可避免需要这些变换。这三种变换的本质是将信号从时域转换为频域。傅里叶变换的出现颠覆了人类对世界的认知：世界不仅可以看作虽时间的变化，也可以看做各种频率不同加权的组合。举个不太恰当的例子：一首钢琴曲的声音波形是时域表达，而他的钢琴谱则是频域表达。三种变换由于可以将微分方程或者差分方程转化为多项式方程，所以大大降低了微分（差分）方程的计算成本。另外，在通信领域，没有信号的频域分析，将很难在时域理解一个信号。因为通信领域中经常需要用频率划分信道，所以一个信号的频域特性要比时域特性重要的多。具体三种变换的分析（应该是四种）是这样的：傅里叶分析包含傅里叶级数与傅里叶变换。傅里叶级数用于对周期信号转换，傅里叶变换用于对非周期信号转换。但是对于不收敛信号，傅里叶变换无能为力，只能借助拉普拉斯变换。（主要用于计算微分方程）而z变换则可以算作离散的拉普拉斯变换。（主要用于计算差分方程）从复平面来说，傅里叶分析直注意虚数部分，拉普拉斯变换则关注全部复平面，而z变换则是将拉普拉斯的复平面投影到z平面，将虚轴变为一个圆环。（不恰当的比方就是那种一幅画只能通过在固定位置放一个金属棒，从金属棒反光才能看清这幅画的人物那种感觉。）
曾经和同学上课时深入探讨过此问题，占坑，有空再来回答！！我来说些不一样的东西吧。我假定楼主对这些变换已有一些了解，至少知道这些变换怎么算。好了，接下来我将从几个不同的角度来阐述这些变换。一个信号，通常用一个时间的函数来表示，这样简单直观，因为它的函数图像可以看做信号的波形，比如声波和水波等等。很多时候，对信号的处理是很特殊的，比如说线性电路会将输入的正弦信号处理后，输出仍然是正弦信号，只是幅度和相位有一个变化（实际上从数学上看是因为指数函数是线性微分方程的特征函数，就好像矩阵的特征向量一样，而这个复幅度对应特征值）。因此，如果我们将信号全部分解成正弦信号的线性组合（傅里叶变换），那么就可以用一个传递函数来描述这个线性系统。倘若这个信号很特殊，例如，傅里叶变换在数学上不存在，这个时候就引入拉普拉斯变换来解决这个问题。这样一个线性系统都可以用一个传递函数来表示。所以，从这里可以看到将信号分解为正弦函数（傅里叶变换）或者 复指数函数（拉普拉斯变换）对分析线性系统至关重要。如果只关心信号本身，不关心系统，这几个变换的关系可以通过这样一个过程联系起来。首先需要明确一个观点，不管使用时域还是频域（或s域）来表示一个信号，他们表示的都是同一个信号！关于这一点，你可以从线性空间的角度理解。同一个信号，如果采用不同的坐标框架（或者说基向量），那么他们的坐标就不同。例如，采用作为坐标，那么信号就可以表示为，而采用则表示为傅里叶变换的形式。线性代数里面讲过，两个不同坐标框架下，同一个向量的坐标可以通过一个线性变换联系起来，如果是有限维的空间，则可以表示为一个矩阵，在这里是无限维，这个线性变换就是傅里叶变换。如果我们将拉普拉斯的域画出来，他是一个复平面，拉普拉斯变换是这个复平面上的一个复变函数。而这个函数沿虚轴的值就是傅里叶变换。到现在，对信号的形式还没有多少假定，如果信号是带宽受限信号，也就是说只在一个小范围内（如）不为0。根据采样定理，可以对时域采样，只要采样的频率足够高，就可以无失真地将信号还原出来。那么采样对信号的影响是什么呢？从s平面来看，时域的采样将沿虚轴方向作周期延拓！这个性质从数学上可以很容易验证。z变换可以看做拉普拉斯变换的一种特殊形式，即做了一个代换，T是采样的周期。这个变换将信号从s域变换到z域。请记住前面说的那个观点，s域和z域表示的是同一个信号，即采样完了之后的信号。只有采样才会改变信号本身！从复平面上来看，这个变换将与轴平行的条带变换到z平面的一个单叶分支。你会看到前面采样导致的周期延拓产生的条带重叠在一起了，因为具有周期性，所以z域不同的分支的函数值是相同的。换句话说，如果没有采样，直接进行z变换，将会得到一个多值的复变函数！所以一般只对采样完了后的信号做z变换！这里讲了时域的采样，时域采样后，信号只有间的频谱，即最高频率只有采样频率一半，但是要记录这样一个信号，仍然需要无限大的存储空间，可以进一步对频域进行采样。如果时间有限（这与频率受限互相矛盾）的信号，那么通过频域采样（时域做周期扩展）可以不失真地从采样的信号中恢复原始信号。并且信号长度是有限的，这就是离散傅里叶变换(DFT)，它有著名的快速算法快速傅里叶变换(FFT)。为什么我要说DFT呢，因为计算机要有效地对一般的信号做傅里叶变换，都是用DFT来实现的。除非信号具有简单的解析表达式！总结起来说，就是对于一个线性系统，输入输出是线性关系的，不论是线性电路还是光路，只要可以用一个线性方程或线性微分方程（如拉普拉斯方程、泊松方程等）来描述的系统，都可以通过傅里叶分析从频域来分析这个系统的特性，比单纯从时域分析要强大得多！两个著名的应用例子就是线性电路和傅里叶光学（信息光学）。甚至非线性系统，也在很多情况里面使用线性系统的东西！所以傅里叶变换才这么重要！你看最早傅里叶最早也是为了求解热传导方程（那里其实也可以看做一个线性系统）！傅里叶变换的思想还在不同领域有很多演变，比如在信号处理中的小波变换，它也是采用一组基函数来表达信号，只不过克服了傅里叶变换不能同时做时频分析的问题。最后，我从纯数学的角度说一下傅里叶变化到底是什么。还记得线性代数中的代数方程吗？如果A是对称方阵，可以找到矩阵A的所有互相正交的特征向量和特征值，然后将向量x和b表示成特征向量的组合。由于特征向量的正交关系，矩阵的代数方程可以化为n个标量代数方程，是不是很神奇！！你会问这跟傅里叶变换有毛关系啊？别急，再看非齐次线性常微分方程，可以验证指数函数是他的特征函数，如果把方程改写为算子表示，那么有，这是不是和线性方程的特征向量特征值很像。把y 和 z都表示为指数函数的线性组合，那么经过这种变换之后，常微分方程变为标量代数方程了！！而将y和z表示成指数函数的线性组合的过程就是傅里叶变换（或拉普拉斯变换）。在偏微分方程如波动方程中也有类似结论！这是我在上数理方程课程的时候体会到的。归纳起来，就是说傅里叶变换就是线性空间中的一个特殊的正交变换！他之所以特殊是因为指数函数是微分算子的特征函数！
第一个问题，为什么要进行着三种变换。（理解这一点很关键）三种变化均是将原先在时域表示的信号变换到频域进行表示，在频率域分析信号的特征。当信号变换到频域后，就会出现很多时域中无法直接观察到的现象。（图片来源：）第二个问题：三种变化的关系之前说了三种变换都是讲原先在时域中表示的信号，变换到频域中表示。但是根据傅里叶变化的定义，只能对能量有限的信号进行变换（也就是可以收敛的信号），无法对能量无限的信号进行变换（无法收敛的），所以就出现了拉氏变换，在原先的傅里叶变换公式中乘以一个衰减因子，使得能量无限的信号也能进行时频变换。Z变换就是离散信号的拉氏变换。第三个问题：研究的什么？还是之前说的研究的就是信号的时频变换。拉氏变换和Z变换都是傅里叶变换的延伸。一点都不夸张的说，没有傅里叶变换就没有现代通信技术，进一步说就没有现代文明！作为一个通信专业的学生，这三种变换是基础的基础，建议题主不要想太多，先把基础理论学扎实。
这是傅里叶变换的，看完了再不懂，先把作者掐死再找块豆腐把自己撞死吧
一切的变换的意义，都是为了能在数学上面表达一个波的形状到底是什么。一开始我们可以用一个冲激函数以时间的顺序排成一排，再每个乘以各自的系数（线性组合），就能得到纸面上一个波的形状。后来，伟大的傅里叶同学发现，不仅使冲激函数，用复指数信号叠加之后乘上各自的系数，也可以表达几乎所有的波的波形。而且！用复指数信号表达的输出计算方式比卷积有规律很多，而这个规律可以从频域上面看出来。这个发现，使得信号的变换进步了一大步。周期信号可以用傅里叶级数表示，非周期信号用傅里叶变换表示。这个再展开讲就偏题了。奉上以前的傅里叶公式笔记一张(*^__^*) 周期信号可以用傅里叶级数表示，非周期信号用傅里叶变换表示。这个再展开讲就偏题了。奉上以前的傅里叶公式笔记一张(*^__^*) 拉普拉斯变换：傅里叶变换对信号的要求比较高，适应于本身衰减得快的信号。为了扩大傅里叶变换的应用范围，使其能用于更多不稳定系统的分析，人们在计算过程中人为的添上一个负指数函数作为系数，让一些不衰减的信号更快衰减，方便换算。这就是拉布拉斯变换的由来。拉普拉斯变换用于连续信号。拉布拉斯变换： 其中 。把带回公式可得跟傅里叶变换的公式对比起来看，是不是只差了个系数？因为变换要收敛才有意义，所以收敛域讨论的是让积分之后有意义。这个稍微涉及了一点微积分的知识。最后的答案在直角坐标系看，分界线平行于Y轴。Z变换：和拉普拉斯变换的目的类似，把离散时间傅里叶变换公式的替换成为z，再乘以一个加权系数表示z的模（通常等于1），就进化成了z变换。z变换用于离散信号。z变换： 其中带进去就可以还原了。同样，Z变换的收敛域是要让算出的值有意义，通过等比公式展开之后可以看到，需要z小于或者大于某个值才可以，用极坐标来看，就是个圆域。这个就是我以最通俗的方法理解的变换.
第一次回答一个跟自己的专业相关的题目。首先，为什么要进行变换？因为很多时候，频率域比时域直观得多。傅里叶级数和傅里叶变换，表明时域的信号可以分解为不同频率的正弦波的叠加。而如果我们把两个没有公共频率成分的信号相加，一同发送。在接收端接收到之后，用滤波器把两个信号分开，就可以还原出发送的两个信号。这就是通信过程的实质。而在这个过程中，发送端发送出去的信号的最大频率和最小频率是否在接收端的带通滤波器的上下边界频率之内？如果超出了滤波器的频率范围，接收端接收到的信号就会丢失一部分信息，接收端接收到的消息就会有错误。但这个问题从时域是很难看出来的，不过，从频率域就一目了然。因此傅里叶变换得到了广泛应用，它的地位也非常重要。然而，可以进行傅里叶变换的信号似乎不那么够用，傅里叶变换的收敛有一个狄利克雷条件，要求信号绝对可积/绝对可和。为了使不满足这一条件的信号，也能读出它的“频率”，拉普拉斯变换和Z变换，对“频率”的含义做出了扩充，使得大多数有用信号都具有了对应的“频率”域表达式，方便了对各个器件的设计。=====================================接下来一个问题，傅氏变换、拉氏变换、Z变换之间到底有什么关系？首先，傅里叶变换粗略分来包括连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）。CTFT是将连续时间信号变换到频域，将频率的含义扩充之后，就得到拉普拉斯变换。DTFT是将离散时间信号变换到频域，将频率的含义扩充之后，就得到Z变换。1、连续时间傅里叶变换与拉普拉斯变换的关系连续时间傅里叶变换的公式是：，这里的是实数。傅里叶变换要求时域信号绝对可积，即。为了让不符合这个条件的信号，也能变换到频率域，我们给x(t)乘上一个指数函数，为任意实数。可以发现，这个函数，就满足了绝对可积的条件，即。于是这个新函数的傅立叶变换就是：，化简得。显然是一个复数，我们把这个复数定义为一个新的变量——复频率，记为s。于是便得到了拉普拉斯变换的公式：拉普拉斯变换解决了不满足绝对可积条件的连续信号，变换到频率域的问题，同时也对“频率”的定义进行了扩充。所以拉普拉斯变换与连续时间傅里叶变换的关系是：拉普拉斯变换将频率从实数推广为复数，因而傅里叶变换变成了拉普拉斯变换的一个特例。当s为纯虚数时，x(t)的拉普拉斯变换，即为x(t)的傅里叶变换。从图像的角度来说，拉普拉斯变换得到的频谱是一个复平面上的函数，而傅里叶变换得到的频谱，则是从虚轴上切一刀，得到的函数的剖面。而傅里叶变换得到的频谱，则是从虚轴上切一刀，得到的函数的剖面。2、离散时间傅里叶变换（DTFT）与Z变换的关系DTFT的公式是，这里的是连续变化的实数。同样的，DTFT需要满足绝对可和的条件，即。为了让不满足绝对可和条件的函数x[n]，也能变换到频率域，我们乘一个指数函数，为任意实数。则函数的DTFT为：，化简得：显然，是一个极坐标形式的复数，我们把这个复数定义为离散信号的复频率，记为z。则得到Z变换的公式：。Z变换解决了不满足绝对可和条件的离散信号，变换到频率域的问题，同时也同样对“频率”的定义进行了扩充。所以Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）的关系是：Z变换将频率从实数推广为复数，因而DTFT变成了Z变换的一个特例。当z的模为1时，x[n]的Z变换即为x[n]的DTFT。从图像的角度来说，Z变换得到的频谱，是一个复平面上的函数，而DTFT得到的频谱，则是沿着单位圆切一刀，得到的函数的剖面，从负实轴切断展开的图像。（这个图像比较难找，待我找一找书后补，先可以借拉普拉斯变换的图像想象一下）。
补充一下，对于通信专业，傅里叶变换是最重要的变换，代表了时域和频域的转换，4G通信系统中使用的OFDM，甚至会直接将一组信息直接放到频率上一组正交的频点上，然后IFFT变换到时域，再发送出去，而不是单独把信号调制到每个频点上，接收时再FFT回到频域。
我从 历史 变换思想的出发点 以及用途 谈谈我的看法首先，可以把 拉普拉斯变换和z 变换（生成函数）视为一体，两者都是拉普拉斯提出的。
拉普拉斯作为傅立叶的导师，并不认同复立叶提出的 复立叶变换，直到拉普拉斯去世，傅立叶才正式发表，直到柯西提出了关于极限的严格收敛条件，傅立叶才放心大胆使用它的理论。
从历史的角度来讲，傅立叶变换出现在拉普拉斯变换之后，从形式上说，他们是类似的，但是出发点是不相同的。拉普拉斯变换：拉普拉斯变换的基本思想其实是源于函数的幂级数分解。 对于微分方程，或者线性系统的分析，拉普拉斯变换（z变换）都是单边的。z变换（生成函数）一定程度上可以视为是函数幂级数展开的逆运算，也就是已知系数，求原函数，它是一个累加的形式。当把累加形式变成积分形式，就有了拉普拉斯变换。这是一个自然的过程， 这是也历史，当然最初的形式和信号分析中的形式也有区别。在信号处理中，则通常是先引入对信号的拉普拉斯变换，然后对此信号采样后再进行拉普拉斯变换，得到z变换。很多书本直接给出拉普拉斯变换的形式，其实应该有一些过渡。傅立叶变换：傅立叶变换的基本思想源于正交分解。傅立叶变换一生下来就是双边的。如果说Laplace是从幂级数展开的思想发展出来的拉普拉斯变换，那么傅立叶更加有针对性地研究周期信号的三角级数展开（或者说是分解）。 从线性空间的角度来看，这是在使用不同基对信号进行分解。应用：拉普拉斯变换更多的是针对系统的分析和处理，主要是微分方程（差分方程），冲击响应，传递函数，零点极点和频率响应，稳定性分析。很多书，在讲解复立叶变换时，也把诸如微分方程，传递函数塞进去，包括奥本海姆的书，原则上说没什么问题，但是对于系统的分析，滤波器设计，SD modulator分析，开环闭环稳定性分析，通常还是使用拉普拉斯变换或z变换。傅立叶变换更多的是针对信号的分析和处理，主要是频谱分析。
傅立叶级数：针对周期信号提出。本质在于一个周期信号可以表示成正弦信号的叠加。傅立叶变换：推倒过程来源于傅立叶级数。周期信号和非周期信号都存在傅立叶变换。拉普拉斯变换：只谈物理意义，一个增幅信号可以表示成增幅正弦信号的叠加。一个减幅信号可以表示成减幅正弦信号的叠加。Z变换：针对离散信号提出。物理意义同拉普拉斯变换。
所有的变换，都是从一个鸟域，变换到另一个鸟域。变换的方式和意义都是人为定义的。
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