人工智能發(fā)展趨勢？要真正理解這個問題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術是什么。答案很簡單。第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展狀況和趨勢。算法方面，以

人工智能發(fā)展趨勢？要真正理解這個問題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術是什么。答案很簡單。

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

算法方面，以深度學習為代表的機器學習近年來有了實質(zhì)性的突破，新算法據(jù)說用之不竭，未來可期！

在計算能力方面，隨著gpu和云存儲技術的快速發(fā)展，

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當幾個不同頻率的正弦波合成時，結果是一個非正弦波。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果，可以用向量法表示每個正弦向量，然后進行向量運算?；蛘哂胢atlab可以很容易得到直觀的結果。

電流的有效值是通過與直流電做功的效果相比較來定義的，即以相同熱效應的直流電的數(shù)值來表示——當一個非正弦波通過電阻R時，如果一個周期內(nèi)所做的功等于直流電I在相同時間內(nèi)通過同一電阻所做的功，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的數(shù)量關系，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。

假設信號頻率為w0，采樣頻率為Fs，我們知道一個連續(xù)的正弦信號可以表示為y(t)sin(w0*t)，其中w02π*f0，其中f0是信號的頻率，也就是你的2000Hz，T是連續(xù)時間。在離散信號中，T是離散的，所以我們以固定的時間間隔采樣，并將時間間隔設置為Ts1/Fs。那么tn*Ts，n代表第n個采樣點。所以剛才的連續(xù)信號可以表示為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無失真地恢復原始信號，F(xiàn)s必須大于或等于2*f0。Fs越大，保留的信息越多，但同時采樣的數(shù)據(jù)也越多。但如果采樣時間相應縮短，采樣點數(shù)過少，可能會造成頻譜泄漏，除非你剛好取夠周期。