1樓：網友
吉布斯現象是失真現象。吉布斯現象是數字濾波器由於截斷近似及頻譜突跳產生的，它對磨攔濾波結果產生重蠢陵大影響，有時會瞎檔胡使頻率發生畸變。
2樓：愛的永別
在等溫等壓過程前後，吉布斯自由能不可能增加。如果發生的是不可逆過程，反應總是朝著吉布斯自由能減少的方向進行。
特別地，吉布斯自由能是乙個廣延量，單激中凳位明旅摩爾物質的吉布斯自由能就是化學勢μ。
當然存在啦，訊號培纖分析處理中實際應用的。
吉布斯現象的原因
3樓：水端肚
吉布斯現象是怎麼回事？吉布斯現象的原因是什麼？讓我們去學習。告訴你吉布斯現象的原因。吉布斯現象的原因我們在「深入淺出地學習傅利葉變換。
時曾經瞭解到，數學界有一場偉大的爭議，「正弦曲線。
能否合成乙個有稜角的訊號」，而這場爭議的主角自然是傅利葉和拉格朗日。
當然，兩人都錯了，劇情也結束了。直到1991年，美國阿爾伯特·公尺切爾森做了一套諧波分析儀，在測試方波。
的xn-t處於不連續點附近，他驚訝的發現xn-t在不連續點附近呈現起伏，這種起伏的峰值似乎不會隨n的增加而下降！於是他寫信給當時著名的數學物理學家。
吉布斯。吉布斯檢視了這一結果，隨機表達了他的觀點：隨著n的增加，部分起伏向不連續的點壓縮，但對於任何有限的n值，起伏的峰值大小冊賀昌保持不變。
這就是吉布斯現象。吉布斯現象的解釋。吉布斯現象的含義是拍侍：
乙個不連續訊號x(t)的傅利葉級數。
截斷接近xn-t。一般來說，如果在實際情況下使用這種接近於xn-t的似乎更接近的方式，那麼應該選擇足夠大的n，以確保這些起伏所獲得的總能量被忽視。當然，在極限情況下，近似誤差為零。
傅利葉級數表示收水的不連續訊號（如方波）。吉布斯現象的出現實際上是因為傅利葉變換本身有很多成熟的快速演算法（如fft），其效能接近最好，但因為二維傅利葉變換在影象資料的不連續點上存在二維傅利葉變換，當然這個州扒二維影象是週期性的。由於子影象變換系數在介面上不連續，而將導致的復原子影象也在介面上不連續。
因此，由復原子影象組成的整幅復原影象將呈現隱約可見的方塊狀結構，影響整個影象質量。這就是為什麼傅利葉變換在分析方波的不連續點上出現吉布斯現象的原因。解決吉布斯現象的方法是後來研究的離散餘弦變換（dct），即在傅利葉級數式中，如果被的函式為實偶函式，則其傅利葉級數中只有乙個餘弦項，然後將其離散化可以匯出餘弦變換。
基本思路是：用乙個對稱的小子影象代替原來的n*n子影象。因為對稱性，子影象用二維傅利葉變換，其變換系數將只剩下實數的餘額項，這樣可以消除吉布斯現象。
什麼是吉布斯現象
4樓：秦子筱
吉布斯現象（又叫吉布斯效應）：將具有不連續點的週期函式（如矩形脈衝)進行傅立葉級數後，選取有限項進行合成。
吉布斯現象的含義是：乙個不連續訊號x***t***的傅立葉級數的截斷近似xn***t***一般來說，在接近不連續叢乎點處將呈現高頻起伏和超量，而且，若在實際情況下利用這樣乙個近似式的話，就應該選擇足夠大的 n，以保證這些起伏擁有的總能量可以忽略。當然，在極限情況下，近似誤差的能量是零，而且乙個不連續的訊號***如方波***的傅立葉級數表示是收斂的。
出現吉布斯現象其實是由於傅立葉變換本身有很多成熟的快速演演算法***如fft***而且效能接近最佳，但它由於影象資料的二維傅立葉變換實質上是乙個二維影象的傅立葉式，當然這個二維影象被認為是週期性的。
由於子影象的變換系數在邊界上不連續，滲轎悉而將造成的復原子影象也在其邊界上不連續。於是由復原子影象構成的整幅復原影象將呈現隱約可見的以子影象尺寸為單位的方塊狀結構，影響整個影象質量。這就是為什麼傅立葉變換帆宴在分析方波時在其不連續點上出現了。
霧,是一種自然現象,是一種汙染嗎
霧 的影響 霧是對人類交通活動影響最大的天氣之一。由於有霧時的能回見度大大降低，很多答交通公具都無法使用，如飛機等 或使用效率降低，如汽車 輪船等。霧 與健康 有些人鍛鍊身體很有毅力，不論什麼天氣，從不間斷。其實，有毅力是好事，但天天堅持也未必正確，比如霧天鍛鍊就有些得不償失。霧天，汙染物與空氣中的...
故意氣你也是一種愛你現象嗎
故意氣你也是一種愛你的表現嘛，我覺得這個情況是不一定的，要看個人性格，有人性格比較內向的話，故意氣你，那純屬沒事兒找事兒。故意氣你也是愛的一種表達方式而已。故意氣你是讓你變得生氣，然後他有機會去哄你呀！故意氣你有可能是愛你的表現，但是如果長此以往一直氣你，那就是不尊重你了。在愛情中故意氣你也是一種愛...
昏睡是一種假死現象嗎？為什麼說昏睡是一種假死現象？
孩子是這樣的，性該哄的哄一下，藥以後結了婚就好些了，微給你生個大胖小子，叫你爸爸，叫她媽媽，你好高興的？一。為什麼說昏睡是一種假死現象？假死症狀的判斷方法有？1 首先，深度昏迷，又稱假死，是一種嚴重昏迷狀態，病人像死一樣。心跳和呼吸難以用人手測量，只能通過機器測量。由於呼吸 心跳等生命指徵十分衰微，...