极大值

一般有两种方法可以计算出这些变化率很快的点。 导数：连续函数上某点斜率，导数越大表示变化率越大，变化率越大的地方就越是“边缘”，但是在计算机中不常用，因为在斜率90度的地方，导数无穷大，计算机很难表示这些无穷大的东西。 微分：连续函数上x变化了dx，导致y变化了dy，dy值越大表示变化的越大，那么计算整幅图像的微分，dy的大小就是边缘的强弱了

据物理学家组织网10月14日（北京时间）报道，荷兰原子与分子物理研究所物质基础研究所和美国宾夕法尼亚大学科学家合作，制造出一种由堆积银和氮化硅纳米层构成的新材料，能赋予可见光近乎无限的波长。该材料有望在新型光学元件、光线路等领域大显身手，也可用于设计更高效的发光二极管。相关论文发表在13日出版的《自然—光子学》杂志上

摘要：为了准确区分传感器突变信号产生的原因提出了基于数学模型的小波频带分析法.针对工业流程中的测控系统分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系．用小波频带分析技术，将高低频信号分离并进行能量统计根据高低频信号能量比例的变化，判断出突变信号产生的原因．经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明，该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障． 在测控系统中，传感器的输出信号受多种因素的影响，常发生突变.这些突变点数值包含有重要的故障信息，准确捕捉并区分导致这些突变点产生的原因，是传感器故障诊断的关键。 文献仅依赖于传感器的输出时间序列来诊断传感器的故障，把传感器输出信号的突变都归结于传感器的故障．文献的做法是对控制系统的输入和输出信号分别进行小波变换，当小波函数可看作某一平滑函数的一阶导数时，信号的突变点对应于其小波变换的模极大值，由此检测突变点，并产生残差序列和分析传感器故障，并认为传感器输出信号的突变是由于传感器的故障或系统输入信号的突变引起的.事实上，引起传感器输出信号突变的原因很多，除了系统输入突变和传感器本身的故障之外，还有过程扰动、执行器故障、控制器故障、被控对象及外部电磁场干扰等.在实际应用中，上述传感器故障诊断方法具有一定的局限性。 通常，在工业过程控制中被控对象的时间常数较大，不能响应突变信号中的高频分量

8月26日，中央气象台解除了连续16天的黄色高温预警，南方的秋高气爽已陆续“发货”。 虽然全国整体高温范围缩小，强度减弱，但南方仍有地区还处在“水深火热”中。今天聊天栏目，就来回顾一下，这只下山的“秋老虎”有多凶？ 今年8月以来，南方高温持续“霸屏”