大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信号与系统tao是什么意思的问题，于是小编就整理了2个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
线圈电压与电流的关系？
电压线圈：线圈细，匝数多，流过线圈的电流很小；
电流线圈：线圈粗（有的还用扁铜线），匝数少，线圈两端的电压很小（小到可以忽略），流过线圈的电流很大。
电压线圈是以电压信号进行工作的，一般是并联在电路上的，为了减少对电路的影响，在满足动作要求的情况下，希望它的电阻越大越好，减少分流电流；
而电流线圈是以电流信号进行工作的，一般是串联在电路上的，为了减少对电路的影响，在满足动作要求的情况下，希望它的电阻越小越好，减少电路压降。
在一个原电压电流都为0的线圈加直流电压U(单位V)，电流是从0逐步上升的，设该线圈的电阻为R（单位Ω），则经过无限长的时间电流达到U/R(单位A)，这中间有一个过渡过程，是一个指数曲线，不象纯电阻一样，电流是突然达到U/R的。设该线圈的电感为L(单位H)，则L/R叫时间常数，它的单位是S（秒），用希腊字母τ（念tao）表示，当L/R=3τ时，电流上升到U/R的95%，一般即认为上升完成了。
由于一般情况下L很小，τ也很小，可以认为接上电电流就达到U/R，即I=U/R
线圈是纯电阻性质的电路，所以电压与电流是同相位。电容电路里电流超前电压90度
压缩感知优化函数的由来？
您好！压缩感知优化函数的由来可以追溯到2006年，当时Emmanuel Candes、Justin Romberg、Terence Tao和David Donoho四位数学家提出了压缩感知理论。
该理论认为，如果信号是稀疏的，那么它可以由远低于采样定理要求的采样点重构。 压缩感知优化函数是压缩感知理论中的一个重要概念，它是一种用于求解稀疏信号恢复问题的工具。
采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指导下的信息获取、存储、融合、处理及传输等成为目前信息领域进一步发展的主要瓶颈之一，主要表现在两个方面：
(1)数据获取和处理方面。对于单个(幅)信号/图像，在许多实际应用中(例如，超宽带通信，超宽带信号处理，THz成像，核磁共振，空间探测，等等）， Nyquist采样硬件成本昂贵、获取效率低下，在某些情况甚至无法实现。为突破Nyquist采样定理的限制，已发展了一些理论，其中典型的例子为Landau理论， Papoulis等的非均匀采样理论，M. Vetterli等的 finite rate of innovation信号采样理论，等。对于多道(或多模式)数据(例如，传感器网络，波束合成，无线通信，空间探测，等)，硬件成本昂贵、信息冗余及有效信息提取的效率低下，等等。
(2)数据存储和传输方面。通常的做法是先按照Nyquist方式获取数据，然后将获得的数据进行压缩，最后将压缩后的数据进行存储或传输，显然，这样的方式造成很大程度的资源浪费。另外，为保证信息的安全传输，通常的加密技术是用某种方式对信号进行编码，这给信息的安全传输和接受带来一定程度的麻烦。
综上所述：Nyquist-Shannon理论并不是唯一、最优的采样理论，研究如何突破以Nyquist-Shannon采样理论为支撑的信息获取、处理、融合、存储及传输等的方式是推动信息领域进一步往前发展的关键。众所周知：(1)Nyquist采样率是信号精确复原的充分条件，但绝不是必要条件。(2)除带宽可作为先验信息外，实际应用中的大多数信号/图像中拥有大量的structure。由贝叶斯理论可知：利用该structure信息可大大降低数据采集量。(3) Johnson-Lindenstrauss理论表明：以overwhelming性概率，K+1次测量足以精确复原N维空间的K-稀疏信号。
到此，以上就是小编对于信号与系统tao的含义的问题就介绍到这了，希望介绍的2点解答对大家有用。
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