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如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧Heinrich，生娃学工打折腿这篇文章的核心思想就是：要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。
但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。
老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。
（您把教材写得好玩一点会死吗会死吗）所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。
所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。
至于对于已经有一定基础的朋友，也希望不要看到会的地方就急忙往后翻，仔细读一定会有新的发现。
————以上是定场诗————下面进入正题：抱歉，还是要啰嗦一句：其实学习本来就不是易事，我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松，充满乐趣。
但是千万！千万不要把这篇文章收藏起来，或是存下地址，心里想着：以后有时间再看。
这样的例子太多了，也许几年后你都没有再打开这个页面。
无论如何，耐下心，读下去。
这篇文章要比读课本要轻松、开心得多……一、嘛叫频域从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。
这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。
而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。
但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。
先举一个公式上并非很恰当，但意义上再贴切不过的例子：在你的理解中，一段音乐是什么呢这是我们对音乐最普遍的理解，一个随着时间变化的震动。
但我相信对于乐器小能手们来说，音乐更直观的理解是这样的：好的！下课，同学们再见。
拉普拉斯变换傅里叶变换和Z变换的意义L{f(t)} = F(s) = ∫[0,∞] e^(-st) f(t) dt其中，L表示拉普拉斯变换算子，f(t)是定义在[0,∞]上的函数，s是复变量。
拉普拉斯变换的意义在于，它可以将时间域中的函数转换为复平面上的函数，从而方便地进行频域分析和求解微分方程。
通过拉普拉斯变换，我们可以得到函数的频谱特性、系统的稳定性和传递函数等重要信息。
在信号处理中，拉普拉斯变换可以用于信号的滤波、系统的响应和控制系统的设计等。
傅里叶变换是一种将函数从时域转换到频域的方法，它将一个连续函数分解为不同频率的正弦和余弦函数的叠加。
在实际应用中，傅里叶变换通常分为离散傅里叶变换（DFT）和连续傅里叶变换（FFT）两种形式。
傅里叶变换的定义如下：F(ω) = ∫[-∞,+∞] e^(-jωt) f(t) dt其中，F表示傅里叶变换算子，f(t)是定义在整个实数轴上的函数，ω是频率变量。
傅里叶变换的意义在于，它可以将时域中的函数分解为不同频率的正弦和余弦函数的叠加。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号的频谱分布、信号的周期性和对信号进行滤波等。
在图像处理、语音处理和通信系统中，傅里叶变换广泛应用于信号分析、滤波和信息传输等方面。
Z变换是一种将离散函数转换为复变函数的方法，它将离散序列表示为复平面上的复数函数。
Z变换在数字信号处理和控制系统中广泛使用。
Z变换的定义如下：Z{f[n]}=F(z)=∑[-∞,+∞]f[n]z^(-n)其中，Z表示Z变换算子，f[n]是一个定义在整个整数轴上的离散序列，z是复变量。
Z变换的意义在于，它可以将离散序列转换为复平面上的函数，从而方便地进行频域分析和系统建模。
通过Z变换，我们可以得到离散序列的频谱特性、系统的稳定性和传递函数等信息。
在数字滤波器设计、控制系统分析和离散信号处理中，Z变换是一种重要的工具。
综上所述，拉普拉斯变换、傅里叶变换和Z变换是信号处理和系统分析中常用的工具。
对傅里叶变换、拉氏变换、z变换详细剖析变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加，那对于非周期信号来说，每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别，你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小，但这些无限小是有差别的。
所以，傅里叶变换之后，横坐标即为分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度。
对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示。
已经说过，傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示，因此非正弦信号进行傅里叶变换，会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。
这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号，使之趋近于原信号的。
所以说，频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的），就是原信号频率。
傅里叶变换把信号由时域转为频域，因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下，我们隔一段时间采集一次信号进行变换，才能体现出信号在频域上随时间的变化。
我的语言可能比较晦涩，但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用。
我已经很久没在知道上回答过问题了，之所以回答这个问题，是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识。
傅里叶变换值得你用心去理解——哪怕苦苦思索几个月也是值得的——我当初也想过：只要会算题就行。
但浙大校训“求是”时时刻刻鞭策着我追求对理论的理解——最终经过很痛苦的一番思索才恍然大悟。
建议你看一下我们信号与系统课程的教材：化学工业出版社的《信号与系统》，会有所帮助。
（另一种说法）对于周期函数f，傅立叶变换就是把这个函数分解成很多个正弦函数fn的和，每个fn的频率是f的n倍。
高中教材中傅里叶变换,拉普拉斯变换,z变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，它被广泛应用于信号处理和通信领域。
在高中教材中，傅里叶变换通常作为一个拓展内容出现，并不要求学生深入理解其数学推导。
傅里叶变换可以将一个函数表示为一系列正弦和余弦函数的加权和，通过分析原始信号中的各个频率成分，我们可以获得有关信号频谱的信息。
这对于理解信号的频率特性和滤波器设计非常重要。
在高中教材中，傅里叶变换通常涉及以下几个方面的内容：1.傅里叶级数：介绍周期函数的傅里叶级数展开，以及如何计算级数中的各个系数。
2.傅里叶变换与频谱：讨论连续时间信号的傅里叶变换，以及如何从傅里叶变换的结果中获取频谱信息。
3.傅里叶变换的性质：介绍傅里叶变换的线性性、平移性、尺度性等基本性质，并给出相应的证明。
4.傅里叶变换的逆变换：讲解如何从频域信号反推回时域信号，即傅里叶逆变换的计算方法。
高中阶段的学生可以通过简单的例子和图形来理解傅里叶变换的基本概念和应用。
此外，教材还可能提及一些傅里叶变换在实际应用中的例子，例如音频信号的压缩和图像处理等领域。
拉普拉斯变换拉普拉斯变换是一种将复杂的微分方程转化为代数方程的数学工具，广泛应用于电路分析和控制系统设计等领域。
在高中教材中，拉普拉斯变换通常不作为必修内容，而是出现在物理或工程类选修课程中。
拉普拉斯变换可以将一个时域函数转换为复平面上的频域函数。
通过对原始信号进行变换，我们可以获得有关信号的频率特性、稳定性以及对外界扰动的响应等信息。
在高中教材中，拉普拉斯变换通常涉及以下几个方面的内容：1.拉普拉斯变换的定义：介绍拉普拉斯变换的定义和计算方法，包括常见函数的拉普拉斯变换表格。
2.拉普拉斯变换的性质：讲解拉普拉斯变换的线性性、平移性、尺度性等基本性质，并给出相应的证明。
3.拉普拉斯变换的逆变换：讲解如何从频域信号反推回时域信号，即拉普拉斯逆变换的计算方法。
4.拉普拉斯变换与微分方程：介绍如何利用拉普拉斯变换解决一些复杂的微分方程问题。
z变换与拉普拉斯变换的关系在信号处理领域中，z变换和拉普拉斯变换是两个非常重要的数学工具。
它们在数字信号处理和模拟信号处理中都有广泛的应用。
虽然它们看起来非常不同，但它们之间有着密切的联系。
本文将介绍z 变换和拉普拉斯变换的定义、性质以及它们之间的关系。
一、z变换z变换是一种离散时间信号的变换方法，它将一个离散时间信号转换成一个复变量函数。
z变换定义如下：$$X(z)=sum_{n=-infty}^{infty}x(n)z^{-n}$$其中，$x(n)$是一个离散时间信号，$z$是一个复变量。
$X(z)$是一个复变量函数，称为$x(n)$的z变换。
可以看出，z变换是将离散时间信号$x(n)$映射到复平面上。
它的收敛域是一圆形或一个环形区域。
z变换具有一些重要的性质，包括线性性、时移性、频移性、共轭对称性等。
这些性质使得z变换在信号处理中有着广泛的应用。
二、拉普拉斯变换拉普拉斯变换是一种连续时间信号的变换方法，它将一个连续时间信号转换成一个复变量函数。
拉普拉斯变换定义如下：$$X(s)=int_{0}^{infty}x(t)e^{-st}dt$$其中，$x(t)$是一个连续时间信号，$s$是一个复变量。
$X(s)$是一个复变量函数，称为$x(t)$的拉普拉斯变换。
可以看出，拉普拉斯变换是将连续时间信号$x(t)$映射到复平面上。
它的收敛域是一条垂直于虚轴的带状区域。
与z变换类似，拉普拉斯变换也具有一些重要的性质，包括线性性、时移性、频移性、共轭对称性等。
这些性质使得拉普拉斯变换在信号处理中有着广泛的应用。
三、z变换与拉普拉斯变换的关系虽然z变换和拉普拉斯变换看起来非常不同，但它们之间有着密切的联系。
实际上，z变换可以看作是拉普拉斯变换在离散时间上的推广。
具体来说，我们可以通过将拉普拉斯变换中的$s$替换成$z$来得到z变换：$$s=frac{1}{T}ln z$$其中，$T$是采样周期。
这个公式告诉我们，如果我们将连续时间信号$x(t)$采样成离散时间信号$x(n)$，并且采样周期为$T$，那么我们就可以通过拉普拉斯变换得到$x(t)$的拉普拉斯变换$X(s)$，然后将$s$替换成上面的公式，得到$x(n)$的z变换$X(z)$。
拉普拉斯变换与Z变换拉普拉斯变换与Z变换从傅⾥叶变换到拉普拉斯变换1. Fourier 变换：x(t)F⟶X(jω)X(jω)F−1⟶x(t)X(jω)=|X(jω)|幅度谱e j相位谱θ(jω)F变换把时域分析的卷积运算转化为频率域的乘积运算2. 连续时间Fourier 变换收敛条件：狄⾥赫利条件1.∫+∞−∞|x(t|dt<∞，x(t)绝对可积2.在任何有限区间内，x(t)只有有限个最⼤值和最⼩值3.在任何有限区间内，x(t)只有有限个不连续点，且不连续点上信号有有限值⼀些常见信号如阶跃、斜坡、周期都不满⾜绝对可积的条件，不能直接求F变换eg: 周期信号x(t)F⟷2πX1(jω)=∑∞k=−∞2πa kδ(ω−kω0)，当t→∞，x(t) 不趋于03. 解决⽅法：在⾃然界，指数信号exp(−x) 是衰减最快的信号之⼀，对信号乘上指数信号之后，很容易满⾜绝对可积的条件。
引⼊衰减因⼦e−σt，乘以x(t)，使t→∞,x(t)e−σt→0。
F{x(t)e−σt}=∫+∞−∞x(t)e−σt e−jωt dt=∫+∞−∞x(t)e−tS(σ+jω)dt⇔X(σ+jω)=∫+∞−∞x(t)e−tS(σ+jω)dt⇔L{x(t)}=X(s)=∫+∞−∞x(t)e−st dt双边Laplace变换正变换X(s) 称为X(t) 的象函数x(t)e−σt=F−1{X(σ+jω)}=12π∫+∞−∞X(σ+jω)e jωt dωx(t)=12π∫+∞−∞X(σ+jω)e(σ+jω)t dωx(t)=L−1{X(s)}=12πj∫σ+j∞σ−j∞X(s)e st ds Laplace反变换4. 衰减因⼦e−σt：e st=e(σ+jω)t=eσt e jωt数学含义：原函数乘以衰减因⼦以满⾜绝对可积条件物理含义：频率ω变换为复频率sω只能描述振荡的重复频率s不仅描述重复频率，还描述振荡幅度的增长速率或衰减速率5. 关系：傅⾥叶变换可以看做是拉普拉斯的⼀种特殊形式，即所乘的指数信号为exp(0)，拉普拉斯变换是傅⾥叶变换的推⼴，是⼀种更普遍的{表达形式。
拉普拉斯变换和z变换的关系拉普拉斯变换和z变换是两种常用的信号处理方法，它们有着密切的联系和相互转换的关系。
拉普拉斯变换是一种将时域信号转换为复频域信号的方法，可以将微分方程转化为代数方程。
它的定义是对于一个函数f(t)，如果它在区间[0,∞)上是绝对可积的，那么它的拉普拉斯变换F(s)为：F(s) = ∫[0,∞) e^(-st) f(t) dt其中，s是一个复数变量，e^(-st)是指数函数。
与拉普拉斯变换相对应的是z变换，它可以将离散时间域信号转化为复频域信号。
z变换的定义是对于一个离散时间信号x[n]，如果它在n的整个范围上是绝对可和的，那么它的z变换X(z)为：X(z) = ∑[n=-∞,∞] z^(-n) x[n]其中，z是一个复数变量，n是整数。
尽管拉普拉斯变换和z变换的定义看起来非常不同，但它们之间存在着密切的联系。
事实上，z变换是拉普拉斯变换在离散时间上的推广。
具体地说，如果我们将拉普拉斯变换中的变量s替换为z^(-1)，那么我们就得到了z变换的公式。
这意味着，通过对拉普拉斯变换的理解，我们可以更好地理解z变换，并在它们之间进行转换。
拉普拉斯变换和z变换在信号处理中有着广泛的应用。
例如，它们都可以用于滤波、系统建模、控制系统设计等方面。
在实践中，我们通常会根据具体应用场景和需求来选择使用哪种变换方法。
如果我们处理的是连续时间信号，那么我们会使用拉普拉斯变换；如果我们处理的是离散时间信号，那么我们会使用z变换。
当需要将一个连续时间信号转化为离散时间信号时，我们也可以使用z变换，它提供了一种将连续时间信号离散化的方法。
拉普拉斯变换和z变换是信号处理中常用的两种方法，它们之间存在着密切的联系和相互转换的关系。
通过深入理解它们的定义和应用，我们可以更好地处理和分析信号，实现更好的信号处理效果。
拉普拉斯变换和z变换的关系拉普拉斯变换和z变换是两种常见的信号处理技术，它们在信号噪声分析、信号滤波、信号压缩等领域得到广泛应用。
虽然这两种技术有一些相似之处，但它们在数学理论和应用领域上也存在明显的差异。
拉普拉斯变换是一种连续时间信号处理技术，它将信号从时域转换到频域。
使用拉普拉斯变换，可以将一个连续时间信号$f(t)$转换为在复平面上的一组函数$F(s)$，其中$s$是一个复变量。
拉普拉斯变换广泛应用于控制工程、噪声分析和其他应用领域。
相比之下，z变换是一种离散时间信号处理技术，它将信号从时域转换到$z$域。
使用z变换，可以将一个离散时间信号$f[n]$转换为在复平面上的一组函数$F(z)$，其中$z$是一个复变量。
z变换也广泛应用于数字滤波、视觉跟踪、自适应信号处理等应用领域。
尽管拉普拉斯变换和z变换来源于不同的数学理论，但它们之间存在相似之处，即它们都可以将时域信号转换为频域信号，以改善信息处理的效率和准确性。
而且，当某些条件得到满足时，z变换可以视为拉普拉斯变换的离散时间特例：z变换是当拉普拉斯变换中复变量$s$沿虚轴移动到单位圆时的结果。
这使得z变换和拉普拉斯变换之间建立了一种有用的数学关系。
在信号处理中，拉普拉斯变换和z变换之间的关系可以通过算法和数学等方式进行描述。
首先，在算法方面，可以使用拉普拉斯变换和z变换的特性，将信号从一种频域转换为另一种频域。
其次，在数学方面，可以使用变换的性质来描述它们之间的关系。
这包括卷积性质、反演性质、初始值定理和终值定理等。
需要注意的是，尽管两种变换之间存在类似之处和相关性，但它们并不是等同的技术。
拉普拉斯变换通常用于连续时间信号，而z变换主要用于离散时间信号。
因此，在信号处理中，我们需要根据信号时间域和信号类型的不同，选择适当的变换方法。
例如，对于离散时间信号，可能更适合使用z变换来准确分析其频域特性，而拉普拉斯变换可能不太适用。
总之，拉普拉斯变换和z变换是两种用于信号处理和频率分析的常见数学工具。
(1)Z变换、拉普拉斯变换、多项式方程和锻炼基本物质时空分布结构附设六脉乃是外设先天，先天脉和实位脉处对应为极点，而其零点处于虚幻脉上，其单位圆在内太极边界，若以外为内，则其零极点恰好在单位圆内，为虚位太极相关最小相位系统，给定频谱分布的最小相位系统是唯一的，因人本属阴实，故初始立位因地，其锻炼首在虚位太极相关最小相位系统的锤炼。
而初始在相当长一段时间内物质时空分布结构满足中心之丹区乃真空零位所属，内12正经营气关乎正物质骨骼血肉结构，藏精而起亟，外卫气为弥散负物质场，卫外而为固。
乃是零藏于中，阴凝于内，阳散于外的基本格局，因万物负阴而抱阳，照理说其丹区所抱之物乃使得丹区阴阳所属为阳，但由于此区本存为阴，阴阳叠加而实为零，附设六脉之时，外为先天为阳，中为实位为阴，内辅虚幻为零乃是此基本时空分布结构的深化。
丹区中零结构乃阴阳配比两均，恰好对应拉普拉斯变换所对应s域，为果地,法无为——其全通结构的零极点分布乃关于直角坐标轴对称而互为镜像共轭——三轴结构作为基本坐标轴只有果地才存在，而其外阳内阴分布格局恰好对应Z变换所对应Z域，为因地，乃有作——在因地果地任意直线映射为等角螺旋线或同心圆——均匀场强可以看成等距平行线，所谓“始于有作人未识，及至无为众方知”。
之所以如此，乃是因地乃经典物理作用层次，其粒子粒度较大，整体规律遵循差分方程之离散可数形式，故与Z变换关系密切；而果地乃精微物理场层次，其作用精微，整体规律遵循微分方程之连续无间形式，故与拉普拉斯变换关系密切。
由于正负物质的交互作用所导致的波动性，其整体作用场至少在二阶以上，交互作用使得它们本质上都与傅立叶变换关系密切，存在Z变换和拉普拉斯变换的自然物理过程，可将差分和微分规律直接转化为有理多项式形式表达的系统函数而与多项式求根过程也建立密切联系。
在非线性系统稳定性研究理论中，平衡点的稳定性都转化为零点稳定性来讨论，则与拉格朗日点关系密切的脉轮分布于人体中轴中枢，乃对应人体之零点所在。
而穴位由于都分布于体表，且其深度都差不多，类似于奇异眼点，则对应人体的各个极点。
零极点的调整可以关涉人体系统的整体功能，所以可以调百病、决生死。
就果地来看，人体皮肤为内外分野的关键所在，不论是穴位对应的对称极点分布，还是脉轮对应的零点都在皮肤包络区域之内，恰对应零极点都在单位圆内的最小相位系统。
进一步推广到太极中，太极两眼对应两极点，类似洛仑兹吸引子那样，而中宫乃对应零点，外圆对应单位圆为电磁波的通道，因此也是最小相位系统。
在高级阶段的大练形中，应该首注重果地实位太极的最小相位系统综整。
近似对称性这一概念可以适用于视网膜，在视网膜上，靠近视野中心的细胞排列得和紧密，体型也较小，而远离中心的细胞则较大。
这种结构在旋转和缩放变换中是近似对称的。
就离散系统而言，这是接近绝对对称的结构，这种结构便于大脑对来自眼睛的信息进行加工。
无论物体的方向怎样改变，或者在近处看上去大一些，在远处看上去小一些，大脑都能把它识别出来。
大脑对外界形态的平移对称性进行加工的方式则有所不同：大脑要求眼睛对准观察的物体，让其影像落在视野中心，以便非常清楚地看到它。
当眼睛盯着运动的物体时，整个视野也跟着物体发生平移。
因此，视网膜上的细胞的排列方式没有必要去考虑平移对称的特性。
这是一件十分幸运的事，因为离散细胞无论怎样排列，都不可能同时对三类对称性（不包括映射）做到良好的近似。
20世纪90年代中期，计算机科学家西蒙.克里平格戴尔（Simon Clippingdale）、罗兰.威尔逊(Roland Wilson）以及数学家彼得.梅森(PeterMason）经过研究后表明，虚拟的神经网络经过训练后，能够掌握生成近似对称结构的方法。
视觉皮层（大脑中接收和加工来自于眼的信息的部位）也具有对称性，但这种对称性与视网膜的对称性很不相同。
在视觉皮层中，占据压倒地位的是平移对称。
因此，我们的感觉系统必须将视网膜上的影像投射到视觉皮层上。
这一过程需要借助一种名为“复对数”的数学变换才能完成（图68）。
这种变换将视网膜上的圆形和螺旋形转化为皮层上向不同方向伸展的直线。
螺旋线是一种常见的幻觉，经过对数映射后，它变成了一组平行线（图69）（注：这种变换实际上类似拉普拉斯变换和Z变换的关系，Z变换对应同心圆，则在拉普拉斯变换中对应一系列直线,若L 是复平面中的一条直线且不平行于实数或虚数轴，那么指数函数e^z 会将这些直线映像到以0为中心的对数螺线,平行于实轴的直线映射为过原点的一条射线，平行于虚轴的直线映射为一个圆，这恰恰是s平面和Z平面的变换.虚轴映射为单位圆，与虚轴呈一定夹角的过原点射线映射为一对数螺线，所有过原点的射线映射为过实轴上1和0点的一族对数螺线，其螺旋趋向于无穷远，可能与太极s线的形成有关——不过原点的射线也对应对数螺线，其螺旋中心也不在原点。
参考/s/blog_53d3accd0100ra0b.html）。
最早注意到这一现象的是杰克.考恩(JackCowan)。
于是，我们立即明白了幻觉的形成过程；平行电波穿过大脑皮层时，就像海浪翻滚着冲上海滩一样。
我们的视觉将这种电波误认为是撞击在视网膜上的螺旋形信号。
因此，大脑在制造平行波，我们却以为看到了螺旋形图案。
现实世界对我们大脑的影响是直接的，并不需要通过感觉系统，因而我们看到的景象与实际存在的景象有所不同。
ln(1+Z)这一个表达式在Z的模趋近于零时其等价于Z，其在Z的模远远大于1时相当于lnZ,而lnZ恰好是Z变换和拉普拉斯变换即s变换的映射关系式（该变换可以把同心圆或螺旋型结构映射为平行直线，在锻炼过程中多种直线结构的形成可能与此有关）。
前者暗示该表达式在极微观满足量子化和离散特征，在极宏观体现连续性的拉普拉斯变换特征，而在正常功能和状态下则满足人体一般器官的响应特征即无论视觉、听觉还是感觉的取对数的动态范围压缩特征，如对数变换、傅立叶频谱动态范围的压缩，频谱图均值的计算方法。
因此，可以推断，该公式是一个普适性公式，反映了人体乃至宇宙的某种本质性质。
（参考/s/blog_53d3accd0100ra0b.html）视网膜作为一种特殊的外周光刺激感受器，其将旋转和放缩的对称性转化为大脑皮层平移对称性的方式是从Z平面到S平面的取对数变换，而人声感受器耳蜗的排列同样满足类似的结构，由此可以推测，其外周神经系统按照Z变换原理感受并分析刺激，符合旋转和放缩对称，而中枢神经系统而以平移对称为主处理信息，按照拉普拉斯变换原理响应——其左右为金木实轴，上下为水火虚轴。
实际上河图的基本结构乃是圆对称和螺旋型的，而洛书的基本结构则类似电荷经典平衡移动一样的平移对称性，河图过螺旋中心的螺旋线基于取对数变成洛书中的对称性，所有过原点的射线一定过Z 平面原点和实轴上的1点，可将类似闪闪红星一样的光线映射为螺旋线。
或者横平的线族映射为类似闪闪红星的线——其按奇偶对应隶属于同一条直线的两条不同射线，竖直的线族映射为一个个同心圆——其按上下分别对应左右半圆。
当出现如此鉴景鉴象时，实际上当对应外周神经系统和中枢神经系统的勾连，如此恰是内外太极之勾连阶段，若内外太极之心对齐时，螺旋线、闪闪红星线和同心圆、奇偶、左右、阴阳等现象兼备，乃是正景。
旋转和放缩对称乃是周围神经系统的状态，而平移对称性乃是中枢神经系统的状态，如此将平移对称和旋转与放缩对称分离的“设计”是非常合理的，在物质演化中也是先旋转离相，然后才有所谓平移离相的过程。
而在空间6自由度物体运动研究中，三个平动自由度和三个转动自由度也是分离进行研究的，包括四元数的研究也是类似。
传统锻炼体系中，不论万字符号，还是十字形，都可看成两位太极s线的垂直正交，则根据物理原理，凡是界面处都会发生镜面效应，对于直角镜而言，其一个物像可同时对应三个镜像，这三个镜像具有共轭和镜像对称关系，如下图所示，若将其看成人体系统的系统函数的零点和极点，即左半平面对应两共轭极点，右半平面对应两共轭零点——对于人体乃将复平面逆时针旋转90度，上为零点，下为极点，都对应太极之眼——对应Z变换则全在单位圆内，也即内或外太极内,此时以圆周为镜面按照模乘积为1对称分布零点和极点。
如此构成的系统具有全通特性，即对于任意正弦波，其幅度响应维持不变，可以基于该系统无衰减地传递，但其相位响应可能会发生变化。
系统函数和频谱反映了能量场系统对于复指数波动信号的传递性能，属于的数学描述模型。
能实现全通系统，意味着人体生物场对真空零点能白噪声谱中无穷多波动成分都能平等无衰减传输，这是破译宇宙大全信息的前提条件之一。
形成全通系统是一切锻炼方法的前提和基础，其以临界区为界存在互为共轭反演的极点和零点，这自然构成了一“眼（极点）藏于内，象(零点)挂于外”的结构，所谓：象挂於外，收天際無休之垂露；眼藏於內；益蒼穹不止之本源。
实际上，其临界区也存在极为精细的临界相结构，使得整个系统对于任何频率的波动信息都等幅传递，所谓“万物过心而心不为之所动”，但对于相位信息则会发生相移或曰错位，恰好就是“八卦相错”原理的完美科学诠释。
注：如果系统的幅频响应|H(jω)对所有的ω均为常数，则称该系统为全通系统，相应的系统函数称为全通函数。
上文锻炼镜像例子实际上对应简单的二阶系统——高阶系统存在多对共轭对称的四元零极点组，如在全通函数研究中有二阶系统，其系统函数在左平面有一对共轭极点：p1,2=－α±jβ，令s1=－p1，s2=－p2，它在右半平面上有一对共轭零点ζ1=α＋jβ= s1，ζ2= α－jβ= s2，那么系统函数的零点和极点对于jω轴是镜像对称的。
(参考/s/blog_53d3accd0102dwav.html)注：因地和果地的这种Z变换和拉普拉斯变换的对应乃是人体信息处理或者说内外太极作用的最基本机制的体现，一切果地的螺旋线或圆都将转化为因地的平行直线进行处理，而大脑信息的处理的机制是由于内太极服从零场连续微分方程所决定的数理规律必须按照拉普拉斯变换进行处理所直接造成的。
也暗示了人体生命之根在于虚空——真空零点能，只有真空零点背景的规律才符合连续微分模型，而人大脑作为人体信号处理中枢按照拉普拉斯变换的规律正是人元神根于真空的直接证据,人的魂魄元神等都属于正反物质虚粒子对的真空凝聚态，对于身体状态起着关键的调控作用，自然属于连续场范畴，其与微分方程基本变化规律和拉普拉斯变换S域描述密切相关，其全通系统符合直角镜原理，故内经言：得神者生，失神者死。
自然界的声强乃至能量变化区间巨大，要进行有效比较，一般需要取对数，这和人生理响应强度对外界刺激强度取对数的原理类似，人体的神系乃是人体场对外来刺激信号响应的系统。
事实上，宇宙真空背景场可以看成宇宙各种生化的激励和控制层面的存在系统，也是按照连续微分和拉普拉斯变换原理的，人体和宇宙的信号控制和响应基本原理是一致的，古人所谓：人法天。
