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  • Simulink--系统传递函数分析

    千次阅读 2021-01-31 14:46:24
    slLinearizer在Simulink模型和线性化命令getIOTransfer,...使用接口分析点和永久开口从模型中获取任何开环或闭环传递函数的线性化。分析线性化模型的稳定性或时域或频域特征。 用addPoint,addOpening,removePoi

    slLinearizer在Simulink模型和线性化命令getIOTransfer,getLoopTransfer,getSensitivity和getCompSensitivity之间提供接口。使用slLinearizer可以有效地批量线性化模型。可以配置slLinearizer接口以在一系列操作点处线性化模型,并指定模型参数值的变化。使用接口分析点和永久开口从模型中获取任何开环或闭环传递函数的线性化。分析线性化模型的稳定性或时域或频域特征。
    用addPoint,addOpening,removePoint,removeOpening,removeAllPoints和removeAllOpenings命令可以更改接口属性。
    在这里插入图片描述

    ST = slLinearizer('ceshi'); % 线性化,如果需要整定控制器采用slTuner
    addPoint(ST,{'r','u','y','e'}); % 加入分析点
    %
    % mdl = 'ceshi'; open_system(mdl);
    % ST = slLinearizer('ceshi',{'r','u','y','e'}); % 或者在选定模型的同时直接指定分析点
    %
    iosys = getIOTransfer(ST,'u','y'); % 闭环传递函数
    iol = getIOTransfer(ST,'r','y');
    stepplot(iol)
    tf(iosys)
    tf(iol)
    
    op = getLoopTransfer(ST,'e',-1); % 开环传递函数
    tf(op)
    
    stf = getSensitivity(ST,{'u','y'}); % 灵敏度函数
    disp('灵敏度函数u:')
    tf(stf) 
    addOpening(ST,'e'); % 添加断点
    iol = getIOTransfer(ST,'e','y');
    disp('额外断点传函:')
    tf(iol)
    removeAllOpenings(ST);
    % 或者添加临时断点
    iol = getIOTransfer(ST,'e','y','e');
    disp('临时断点传函:')
    tf(iol)
    %
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    https://ww2.mathworks.cn/help/slcontrol/ug/sllinearizer.getiotransfer.html
    hinfsyn_study_1_31

    展开全文
  • 小波变换能实现傅立叶变换无法分析的非平稳信号的频谱分析。之前在对小波变换进行理解的时候,只知道是对信号进行分解。直到详细理解时,发现有尺度函数和小波函数两种。从上图可以发现尺度函数振幅为正,小波函数...

           小波变换能实现傅立叶变换无法分析的非平稳信号的频谱分析。之前在对小波变换进行理解的时候,只知道是对信号进行分解。直到详细理解时,发现有尺度函数和小波函数两种。从上图可以发现尺度函数振幅为正,小波函数振幅有正有负,但两者周期(横坐标是波长?单位km识别的最小尺度距离长度?)一致。通过不同尺度的分解,获得不同分辨率的信号。对于一级分解,先采用尺度函数对原始图像数据进行低通滤波,获得近似/低频信息。然后再用小波函数对原始图像进行高通滤波滤波,获得细节/高频信息。在此基础上对LL信息进行分解。

    傅里叶变换与傅里叶变换的主要区别在于,傅里叶变换将信号分解成正弦和余弦函数以及定在频率空间中的函数;相反,小波变换使用的函数是在实空间和频率空间中都本地化的,因此小波更有用的描述非连续信号,因为它们的时间本地化行为。

          好像每次进行分解时,识别的信号长度信息为5×2^分解层数。

        从信息量或者数据量而言,原始信号应该说所有分解信号的总和。例如如果总信号长度为16,那么HH1=4,LH1=4, HL1=4, LL2=1, HL2=1, LH2=1, HH2=1。

    新的疑问是?小波变换获得的信号的位置信息与原始信号是一 一匹配的么?按照我的理解是高频和低频的取样频率不一样。所以导致直接采用近似信息或者细节信息都能成图,但是只是在不同的频率空间抽稀图像,得到的图像或者数据结果与原结果差异可谓是巨大。

    如果对数据进行小波变换之后,如果对相应的的数据开展融合工作呢?

    使用MATLAB工具wfusimg函数进行图像的融合 - it610.com   图像融合工具

    wfusimg(x1,x2,'sym4',5,'max','max')说明

    x1,x2为需要融合的图像,采用小波:sym4,分解为5层,近似信号(低频)取两幅图中绝对值最大的值,细节(高频)信号取两幅图中绝对值最大值,

    可选:max,min,mean,img1,img2,rand.

    wavedec2函数:

    1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解.多层,即多尺度.

    2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,'wname')

        [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)

    3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解,

    这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之.输出为c,s.

    c为各层分解系数,s为各层分解系数长度,也就是大小.

    4.c的结构:c=[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|H(N-2)|V(N-2)|D(N-2)|...|H(1)|V(1)|D(1)]

    可见,c是一个行向量,即:1*(size(X)),(e.g,X=256*256,then c大小为:1*(256*256)=1*65536)

    http://maiqiuzhizhu.blog.sohu.com/110325150.html

    说说wavedec2函数_hugebawu的博客-CSDN博客

    clc;
    clear all;
    p=imread('12.jpg');
    q=imread('21.jpg');
    p=double(p)/256;
    q=double(q)/256;
    imshow(p);
    figure;
    imshow(q);
    figure;
    [c1,s1]=wavedec2(p,4,'sym4');
    [c2,s2]=wavedec2(q,4,'sym4');
    length=length(c1);
    hecheng=zeros(1,length);
    hecheng(1:s1(1,1)*s1(1,2))=c1(1:s1(1,1)*s1(1,2))+c2(1:s1(1,1)*s1(1,2))/2;
    MM1=c1(s1(1,1)*s1(1,2)+1:length);
    MM2=c2(s1(1,1)*s1(1,2)+1:length);
    mm=(abs(MM1)>abs(MM2));
    Y=(mm.*MM1)+(~mm.*MM2);
    hecheng(s1(1,1)*s1(1,2)+1:length)=Y;
    Y=waverec2(hecheng,s2,'sym4');
    imshow(Y);

    使用MATLAB工具wfusimg函数进行图像的融合 - it610.com

    M1 = double(imA) / 256; 求解是什么意思? – MATLAB中文论坛

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  • C语言递归函数分析

    热门讨论 2021-04-27 09:41:53
    递归函数函数体内部可以调用自己 (1)函数体中存在自我调用的函数 (2)递归函数是递归的数学思想在程序设计中的应用 (3)递归函数必须有递归出口 (4)函数的无限递归将导致程序栈溢出而崩溃 递归模型一般表示...

    递归,是一种数学思想

    递归是一种数学上分而自治的思想,递归需要有边界条件
    当边界条件不满足时,递归继续进行;当边界条件满足时,递归停止。
    递归将大型复杂问题转化为与原问题相同但规模较小的问题进行处理。

    递归函数,函数体内部可以调用自己
    (1)函数体中存在自我调用的函数
    (2)递归函数是递归的数学思想在程序设计中的应用
    (3)递归函数必须有递归出口
    (4)函数的无限递归将导致程序栈溢出而崩溃

    递归模型一般表示法:
    在这里插入图片描述

    ##用递归的方法编写函数来求字符串的长度,即递归版本的strlen函数
    例如 字符串:“HELLO”,
    s指针指向字符H,s+1指针指向ELLO字符串,那么只要计算出s+1子串的长度再进行加1,即字符H,连续递归调用自己,就可以算出整体的长度了。
    在这里插入图片描述

    #include <stdio.h>
    
    int strlen_r(const char* s)
    {
        if( *s )
        {
            return 1 + strlen_r(s+1);//分解过后的问题
        }
        else
        {
            return 0;
        }
    }
    
    int main()
    {
        printf("%d\n", strlen_r("abc"));
        printf("%d\n", strlen_r(""));
        
        return 0;
    }
    
    

    打印出了3和0.

    还有经典的斐波拉契数列
    1 ,1,2,3,5,8,13,21,34…
    斐波拉契数列递归解法
    在这里插入图片描述

    #include <stdio.h>
    
    int fac(int n)
    {
        if( n == 1 )
        {
            return 1;
        }
        else if( n == 2 )
        {
            return 1;
        }
        else
        {
            return fac(n-1) + fac(n-2);
        }
        
        return -1;
    }
    
    int main()
    {
        printf("%d\n", fac(1));
        printf("%d\n", fac(2));
        printf("%d\n", fac(9));
        
        return 0;
    }
    
    

    汉诺塔问题
    在这里插入图片描述

    将木块借助B柱由A柱移动到C柱,每次只能移动一个木块,只能出现小木块在大木块之上

    在这里插入图片描述

    #include <stdio.h>
    
    //n个木块,a,b,c三根柱子
    void han_move(int n, char a, char b, char c)
    {
        if( n == 1 )
        {
            printf("%c --> %c\n", a, c);
        }
        else
        {
            han_move(n-1, a, c, b);
            han_move(1, a, b, c);//借助的柱子放中间
            han_move(n-1, b, a, c);
        }
    }
    
    int main()
    {
        han_move(3, 'A', 'B', 'C');
        
        return 0;
    }
    
    

    得出的结果如下,按照程序给出的结果可以解决这个问题。
    在这里插入图片描述

    小结:
    递归是一种将问题分而自治的思想,用递归解决问题首先要建立递归的模,型递归解法必须要有边界条件,否则无解。

    展开全文
  • 通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明,考虑以下数据集,其中包含5个观察值x = c(1,2,3,4,5)y = c(1,2,4,2,6)base = data.frame(x,y)然后考虑具有不同分布的几个模型,以及一个链接regNId =glm(y~x,family...

    通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明,考虑以下数据集,其中包含5个观察值

    x = c(1,2,3,4,5)

    y = c(1,2,4,2,6)

    base = data.frame(x,y)

    然后考虑具有不同分布的几个模型,以及一个链接

    regNId =

    glm(y~x,family=gaussian(link="identity"),data=base)

    regNlog = glm(y~x,family=gaussian(link="log"),data=base)

    regPId =

    glm(y~x,family=poisson(link="identity"),data=base)

    regPlog = glm(y~x,family=poisson(link="log"),data=base)

    regGId =

    glm(y~x,family=Gamma(link="identity"),data=base)

    regGlog = glm(y~x,family=Gamma(link="log"),data=base)

    regIGId =

    glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="identity"),data=base)

    regIGlog =

    glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="log"),data=base

    还可以考虑一些Tweedie分布,甚至更一般

    考虑使用线性链接函数在第一种情况下获得的预测

    plot(x,y,pch=19)

    abline(regNId,col=darkcols[1])

    abline(regPId,col=darkcols[2])

    abline(regGId,col=darkcols[3])

    abline(regIGId,col=darkcols[4])

    abline(regTwId,lty=2)

    这些预测非常接近。在指数预测的情况下,我们获得

    我们实际上可以近距离看。例如,在线性情况下,考虑使用Tweedie模型获得的斜率(实际上将包括此处提到的所有参数famile)

    这里的坡度总是非常接近,如果我们添加一个置信区间,则

    对于Gamma回归或高斯逆回归,由于方差是预测的幂,因此,如果预测较小,则方差应该较小。因此,在图的左侧,误差应该较小,并且方差函数的功效更高。

    plot(Vgamma,Verreur,type="l",lwd=3,ylim=c(-.1,.04),xlab="power",ylab="error")

    abline(h=0,lty=2)

    当然,我们可以对指数模型做同样的事情

    或者,如果我们添加置信区间,我们将获得

    因此,这里的“斜率”也非常相似...如果我们看一下在图表左侧产生的误差,可以得出

    plot(Vgamma,Verreur,type="l",lwd=3,ylim=c(.001,.32),xlab="power",ylab="error")

    因此,分布通常也不是GLM上最重要的一点。

    展开全文
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