傅里叶级数在机器人中的应用（动力学参数辨识）
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一个周期函数f(t) 是由几组正余玄波组成。
什么叫做时域：振幅与时间t的关系。什么叫做频域：振幅与频域w的关系。
额外：振幅体现在正余弦波上是数据大小的体现，频域w体现在正余弦波上周期快慢的体现。
那么什么叫做，傅里叶变换呢？就是：
把一个时域的周期信号，变成多个的频域信号。或者是把一个时域信号拆分成多个频域正余弦信号。
机器人中一般使用无阶傅里叶变换。
对以上就是傅里叶的本质，那么对于机器人来说，如何应用呢？
在动力学参数辨识中，构成的线性方程组中的回归矩阵-Y，有可能是一个病态的矩阵（什么是病态：就是当Y矩阵改变一个细小的变化，最终的结果会发生很大的变化），那么此时我们就需要进行傅里叶变换分析信号，在低速的情况下把高频的信号过滤掉。
具体怎么做：获取某一个关节的角度信息，让机器进行运动，并记录信号波形，利用五级傅里叶级数分解成5组sin或cos的函数，高频的信号过滤掉，利用过滤掉的数据在进行变换回去，在进行动力学参数辨识，使参数更加精准。
额外补充一点：关于欧拉公式的知识
欧拉公式所代表着是：在复数坐标系中，圆心有一个单位圆，在圆上有一点A，
此时A = cos（theta）+ i * sin（theta） ，此时和傅里叶级函数一样的思路，cos和sin为正交基。
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