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chatGPT都可以干什么呢?来一睹风采 (送账号)

文章目录

1. 写代码

在这里插入图片描述
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2. 写文案

在这里插入图片描述
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3. 写剧本

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4. 写歌诗

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5. 写报告

在这里插入图片描述
这妥妥的翻译文,数据完全不对。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6. 查公式

在这里插入图片描述
傅里叶变换的时域性质有如下几点:

对称性:

    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    =
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    −
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    
     )
    
    
     ∗
    
   
  
  
   \mathcal{F}(f(t)) = \mathcal{F}(f(-t))^*
  
 
F(f(t))=F(f(−t))∗

循环卷积:

    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    ∗
   
   
    g
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    =
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    ⋅
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    g
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
  
  
   \mathcal{F}(f(t)\ast g(t)) = \mathcal{F}(f(t)) \cdot \mathcal{F}(g(t))
  
 
F(f(t)∗g(t))=F(f(t))⋅F(g(t))

时间平移:

    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    −
   
   
    
     t
    
    
     0
    
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    =
   
   
    
     e
    
    
     
      −
     
     
      j
     
     
      2
     
     
      π
     
     
      
       f
      
      
       0
      
     
     
      
       t
      
      
       0
      
     
    
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
  
  
   \mathcal{F}(f(t-t_0)) = e^{-j2\pi f_0t_0} \mathcal{F}(f(t))
  
 
F(f(t−t0​))=e−j2πf0​t0​F(f(t))

时间拓展:

    F
   
   
    (
   
   
    α
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    =
   
   
    
     1
    
    
     
      ∣
     
     
      α
     
     
      ∣
     
    
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    
     t
    
    
     α
    
   
   
    )
   
   
    )
   
  
  
   \mathcal{F}(\alpha f(t)) = \frac{1}{|\alpha|} \mathcal{F}(f(\frac{t}{\alpha}))
  
 
F(αf(t))=∣α∣1​F(f(αt​))

时间反转:

    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    −
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    )
   
   
    =
   
   
    F
   
   
    (
   
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
   
    
     )
    
    
     ∗
    
   
  
  
   \mathcal{F}(f(-t)) = \mathcal{F}(f(t))^*
  
 
F(f(−t))=F(f(t))∗

以上是傅里叶变换的时域性质,其中,

    F
   
  
  
   \mathcal{F}
  
 
F 表示傅里叶变换,

 
  
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   f(t)
  
 
f(t) 和 

 
  
   
    g
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   g(t)
  
 
g(t) 是时域信号,

 
  
   
    ∗
   
  
  
   \ast
  
 
∗ 表示循环卷积,

 
  
   
    
    
     ∗
    
   
  
  
   ^*
  
 
∗ 表示复共轭,

 
  
   
    
     f
    
    
     0
    
   
  
  
   f_0
  
 
f0​ 是信号的频率,

 
  
   
    
     t
    
    
     0
    
   
  
  
   t_0
  
 
t0​ 是时间平移量,

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α 是时间拓展量。

在这里插入图片描述
设原始的两个高斯分布分别为

    f
   
   
    (
   
   
    x
   
   
    )
   
  
  
   f(x)
  
 
f(x) 和 

 
  
   
    g
   
   
    (
   
   
    x
   
   
    )
   
  
  
   g(x)
  
 
g(x),每个分布的平均值分别为 

 
  
   
    
     μ
    
    
     1
    
   
  
  
   \mu_1
  
 
μ1​ 和 

 
  
   
    
     μ
    
    
     2
    
   
  
  
   \mu_2
  
 
μ2​,标准差分别为 

 
  
   
    
     σ
    
    
     1
    
   
  
  
   \sigma_1
  
 
σ1​ 和 

 
  
   
    
     σ
    
    
     2
    
   
  
  
   \sigma_2
  
 
σ2​。

那么两个高斯分布相加后的结果为:

     f
    
    
     (
    
    
     x
    
    
     )
    
    
     +
    
    
     g
    
    
     (
    
    
     x
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      1
     
     
      
       
        
         2
        
        
         π
        
       
      
      
       
        σ
       
       
        1
       
      
     
    
    
     
      e
     
     
      
       −
      
      
       
        
         (
        
        
         x
        
        
         −
        
        
         
          μ
         
         
          1
         
        
        
         
          )
         
         
          2
         
        
       
       
        
         2
        
        
         
          σ
         
         
          1
         
         
          2
         
        
       
      
     
    
    
     +
    
    
     
      1
     
     
      
       
        
         2
        
        
         π
        
       
      
      
       
        σ
       
       
        2
       
      
     
    
    
     
      e
     
     
      
       −
      
      
       
        
         (
        
        
         x
        
        
         −
        
        
         
          μ
         
         
          2
         
        
        
         
          )
         
         
          2
         
        
       
       
        
         2
        
        
         
          σ
         
         
          2
         
         
          2
         
        
       
      
     
    
   
   
    f(x) + g(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_1}e^{-\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2}} + \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_2}e^{-\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2}}
   
  
 f(x)+g(x)=2π​σ1​1​e−2σ12​(x−μ1​)2​+2π​σ2​1​e−2σ22​(x−μ2​)2​通过简单的数学计算,得到这个结果的平均值 

 
  
   
    μ
   
  
  
   \mu
  
 
μ 和标准差 

 
  
   
    σ
   
  
  
   \sigma
  
 
σ 为:

 
  
   
    
     μ
    
    
     =
    
    
     
      
       
        μ
       
       
        1
       
      
      
       
        σ
       
       
        2
       
       
        2
       
      
      
       +
      
      
       
        μ
       
       
        2
       
      
      
       
        σ
       
       
        1
       
       
        2
       
      
     
     
      
       
        σ
       
       
        1
       
       
        2
       
      
      
       +
      
      
       
        σ
       
       
        2
       
       
        2
       
      
     
    
   
   
    \mu = \frac{\mu_1\sigma_2^2 + \mu_2\sigma_1^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2}
   
  
 μ=σ12​+σ22​μ1​σ22​+μ2​σ12​​
 
  
   
    
     σ
    
    
     =
    
    
     
      
       
        
         σ
        
        
         1
        
        
         2
        
       
       
        
         σ
        
        
         2
        
        
         2
        
       
      
      
       
        
         σ
        
        
         1
        
        
         2
        
       
       
        +
       
       
        
         σ
        
        
         2
        
        
         2
        
       
      
     
    
   
   
    \sigma = \sqrt{\frac{\sigma_1^2\sigma_2^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2}}
   
  
 σ=σ12​+σ22​σ12​σ22​​​

在这里插入图片描述

    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   f(t)
  
 
f(t) 表示门函数,用 

 
  
   
    g
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   g(t)
  
 
g(t) 表示辛格函数,卷积的结果为:
 
  
   
    
     (
    
    
     f
    
    
     ∗
    
    
     g
    
    
     )
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      ∫
     
     
      
       −
      
      
       ∞
      
     
     
      ∞
     
    
    
     f
    
    
     (
    
    
     τ
    
    
     )
    
    
     g
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     −
    
    
     τ
    
    
     )
    
    
     d
    
    
     τ
    
   
   
    (f*g)(t)=\int_{-\infty}^\infty f(\tau)g(t-\tau)d\tau
   
  
 (f∗g)(t)=∫−∞∞​f(τ)g(t−τ)dτ由于 

 
  
   
    f
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   f(t)
  
 
f(t) 是一个门函数,其具有以下形式:
 
  
   
    
     f
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      {
     
     
      
       
        
         
          
           1
          
          
           ,
          
         
        
       
       
        
         
          
           t
          
          
           ∈
          
          
           [
          
          
           −
          
          
           
            1
           
           
            2
           
          
          
           ,
          
          
           
            1
           
           
            2
           
          
          
           ]
          
          
            
          
          
           0
          
          
           ,
          
         
        
       
       
        
         
          
           t
          
          
           ∉
          
          
           [
          
          
           −
          
          
           
            1
           
           
            2
           
          
          
           ,
          
          
           
            1
           
           
            2
           
          
          
           ]
          
         
        
       
      
     
    
   
   
    f(t)=\begin{cases} 1, & t\in[-\frac{1}{2},\frac{1}{2}] \ 0, & t\notin[-\frac{1}{2},\frac{1}{2}] \end{cases}
   
  
 f(t)={1,​t∈[−21​,21​] 0,​t∈/[−21​,21​]​

 
  
   
    g
   
   
    (
   
   
    t
   
   
    )
   
  
  
   g(t)
  
 
g(t) 是一个辛格函数,其具有以下形式:
 
  
   
    
     g
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     sinc
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      
       sin
      
      
       ⁡
      
      
       (
      
      
       π
      
      
       t
      
      
       )
      
     
     
      
       π
      
      
       t
      
     
    
   
   
    g(t)=\text{sinc}(t)=\frac{\sin(\pi t)}{\pi t}
   
  
 g(t)=sinc(t)=πtsin(πt)​代入卷积的结果中:
 
  
   
    
     (
    
    
     f
    
    
     ∗
    
    
     g
    
    
     )
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      ∫
     
     
      
       −
      
      
       
        1
       
       
        2
       
      
     
     
      
       1
      
      
       2
      
     
    
    
     
      
       sin
      
      
       ⁡
      
      
       (
      
      
       π
      
      
       (
      
      
       t
      
      
       −
      
      
       τ
      
      
       )
      
      
       )
      
     
     
      
       π
      
      
       (
      
      
       t
      
      
       −
      
      
       τ
      
      
       )
      
     
    
    
     d
    
    
     τ
    
   
   
    (f*g)(t)=\int_{-\frac{1}{2}}^{\frac{1}{2}}\frac{\sin(\pi (t-\tau))}{\pi (t-\tau)}d\tau
   
  
 (f∗g)(t)=∫−21​21​​π(t−τ)sin(π(t−τ))​dτ因为 

 
  
   
    sin
   
   
    ⁡
   
  
  
   \sin
  
 
sin 函数的周期性,可以得到:
 
  
   
    
     (
    
    
     f
    
    
     ∗
    
    
     g
    
    
     )
    
    
     (
    
    
     t
    
    
     )
    
    
     =
    
    
     
      1
     
     
      π
     
    
    
     
      ∫
     
     
      
       −
      
      
       
        1
       
       
        2
       
      
     
     
      
       1
      
      
       2
      
     
    
    
     
      
       sin
      
      
       ⁡
      
      
       (
      
      
       π
      
      
       t
      
      
       )
      
     
     
      
       t
      
      
       −
      
      
       τ
      
     
    
    
     d
    
    
     τ
    
   
   
    (f*g)(t)=\frac{1}{\pi}\int_{-\frac{1}{2}}^{\frac{1}{2}}\frac{\sin(\pi t)}{t-\tau}d\tau
   
  
 (f∗g)(t)=π1​∫−21​21​​t−τsin(πt)​dτ以上是卷积的结果,具体的数值可以用其他方法来计算,如变量变换或数学公式的计算。

7. 写对联

在这里插入图片描述
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8. 写文章

写文章这块有个问题就是,生成英文的话不管多少字都可以直接给出,而中文就非常受限。
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9. 做表格

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10. 做计划

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11. 等等

标签: openai

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