贝塞尔函数阶数怎么判断 blw84参数？
blw84参数？
BLW84参数是一个通用的滤波器设计参数，由滤波器形状(b)、阶数(l)、截止频率(w)和增益(g)四个参数组成。
B可以是带通滤波器(B贝塞尔)、巴特沃兹(B巴特沃兹)、切比雪夫(B切比雪夫)或其他类型；l是滤波器的阶数，通常从1开始；w是截止频率，也叫3dB截止频率，代表滤波器输出和输入之间的频率；g是滤波器的增益，代表滤波器输入和输出之间的电压比。
第一类贝塞尔函数的特点？
第一类贝塞尔函数，常简称为贝塞尔函数，是贝塞尔方程的第一解。贝塞尔函数的具体形式随着方程中任意实数或复数α的变化而变化(相应地，α称为其对应的贝塞尔函数的阶)。实际应用中最常见的情况是α为整数n，对应的解称为n阶贝塞尔函数。
巴特沃斯和贝塞尔哪个更好？
巴特沃兹更好。
巴特沃兹滤波器的特点是通带内的频率响应曲线尽可能平坦，没有波动，而在阻带内逐渐下降到零。在对数振幅对角频率的波特图上，从某个边界角频率开始，振幅随着角频率的增大而逐渐减小，并趋于负无穷大。巴特沃斯滤波器的频率特性曲线在通带和阻带都是频率的单调函数。所以当通带的边界满足指标要求时，通带内肯定会有余量。因此，更有效的设计方法应该是将精度均匀分布在整个通带或阻带内，或者同时分布在两者内。这样，低阶系统就能满足要求。这可以通过选择具有相同纹波特性的近似函数来实现。
常微分方程的求解器分类的主要依据是什么？
微分方程可以分为以下几类，随着微分方程类型的不同，相关的研究方法也会有所不同。
常微分方程和偏微分方程
-常微分方程(ODE)是指微分方程的未知数是单个自变量的函数。在最简单的常微分方程中，未知量是一个实函数或复函数，但也可能是一个向量函数或矩阵函数，可以对应一个常微分方程组成的系统。微分方程的一般表达式是:
弗莱特(x，frac{d^n y}{dx^n},frac{d^{(n-1)} y}{dx^{(n-1)}},cdots，frac{dy}{dx}，y
右)0
常微分方程常按其阶次分类。阶是指自变量导数的最高阶数，:p.3 .最常见的两种是一阶微分方程和二阶微分方程。例如，下面的贝塞尔方程:x^2 frac{d^2 y}{dx^2} x frac { dy } { dx }(x^2-alpha^2)y 0
(其中y为因变量)为二阶微分方程，其解为贝塞尔函数。
偏微分方程(PDE)是指微分方程的未知量是多个自变量的函数，未知量对方程中的自变量存在偏导数。偏微分方程阶的定义类似于常微分方程，但又进一步细分为椭圆型、双曲型和抛物型偏微分方程，尤其是二阶偏微分方程。有些偏微分方程在整个自变量范围内不能归入上述任何一类，这类偏微分方程称为混合型。类似下面的方程是偏微分方程:
frac { partial u } { partial t } tfrac { partial u } { partial x } 0。
线性和非线性
常微分方程和偏微分方程可分为线性和非线性两类。
如果没有未知项和微分项的平方或其他乘积项，没有未知项和微分项的乘积，微分方程就是线性的，否则就是非线性的。
齐次线性微分方程是线性微分方程的更细分类，微分方程的解乘以一个系数或者加上另一个解的结果仍然是微分方程的解。
如果一个线性微分方程的系数是常数，它就是常系数线性微分方程。常系数线性微分方程可以通过拉普拉斯变换转化为代数方程:p.315-316，从而简化求解过程。
对于非线性微分方程，获得微分方程解析解的方法很少，而且这些方法要求微分方程具有特殊的对称性。长期以来，非线性微分方程可能具有非常复杂的特性，也可能存在混沌现象。关于非线性微分方程的一些基本问题，如解的存在唯一性、非线性微分方程初值问题的适定性、非线性微分方程边值问题等，都是相当困难的问题。甚至对于具体的非线性微分方程的上述基本问题，也算是数学理论上的一个突破。比如2000年提出的七个千年奖谜题中，有一个是Navier-Stokes方程的存在性和光滑性，都是关于其解的数学性质。直到2012年8月，这个问题还没有被证明。
线性微分方程常被用来近似非线性微分方程，但只能在一定条件下近似。比如单摆的运动方程是非线性微分方程，但在小角度下可以近似为线性微分方程。
举个例子
下面是一些常微分方程的例子，其中u是未知函数，自变量是x，c和ω都是常数。
常系数非齐次一阶线性微分方程；
x^2.
齐次二阶线性微分方程；frac{d^2u}{dx^2}-x frac { du } { dx } u 0。
描述谐振子的具有常系数的齐次二阶线性微分方程；
frac{d^2u}{dx^2} omega^2u 0。
非齐次一阶非线性微分方程；
u^2 1号。
描述长度为l的单摆的二阶非线性微分方程:
Lfrac{d^2u}{dx^2} gsin u 0。
下面是一些偏微分方程的例子，其中u为未知函数，自变量为x和t或x和y。
齐次一阶线性偏微分方程；
frac { partial u } { partial t } tfrac { partial u } { partial x } 0。
拉普拉斯方程是椭圆齐次二阶常系数线性偏微分方程；
frac{partial^2 u } {部分x^2} frac{partial^2 u } {部分y^2} 0。
KdV方程是一个三阶非线性偏微分方程；
frac { partial u } { partial t } 6u frac { partial u } { partial x }-frac{partial^3 u } { partial x^3}.
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