精华内容
下载资源
问答
  • python计算系统的阶跃响应和脉冲响应 from scipy.signal import lti,step2,impulse2 import matplotlib.pyplot as plt f,((ax1,ax2,ax3),(ax4,ax5,ax6),(ax7,ax8,ax9),(ax10,ax11,ax12)) = plt.subplots(4,3,...

    python计算系统的阶跃响应和脉冲响应
    在这里插入图片描述

    from scipy.signal import lti,step2,impulse2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    f,((ax1,ax2,ax3),(ax4,ax5,ax6),(ax7,ax8,ax9),(ax10,ax11,ax12)) = plt.subplots(4,3,sharex='col',sharey='row') # 开启subplots模式
    for i in range(1,13,1):
        exec("s%s=lti([%d],[1,2,5])"%(i,i))
        exec("t%s,y%s=step2(s%s)"%(i,i,i))
        exec("ax%s.plot(t%s,y%s,'r',label='s%s Step Response',linewidth=0.5)"%(i,i,i,i))
        print (i)
    plt.show()
    
    $$
    G(s)={4\over s^3+2s^2+10s+8}
    $$
    

    G(s)=4s3+2s2+10s+8 G(s)={4\over s^3+2s^2+10s+8}

    import numpy as np
    import control as ctl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def step_plot(s):
        t,y=ctl.step_response(s)
        plt.plot(t,y,'b',linewidth=0.6)
        plt.title('Step Response',fontsize=9)
        plt.xlabel('Time(seconds)',fontsize=9)
        plt.ylabel('Amplitude',fontsize=9)
        plt.show()
    
    def impulse_plot(s):
        t,y=ctl.impulse_response(s)
        plt.plot(t,y,'b',linewidth=0.6)
        plt.title('Impulse Response',fontsize=9)
        plt.xlabel('Time(seconds)',fontsize=9)
        plt.ylabel('Amplitude',fontsize=9)
        plt.show()
    
    
    s=ctl.tf([4],[1,2,10,8])
    step_plot(s)
    
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    `
    伯德图绘制(幅频曲线magnitude和相频曲线phase)

    from scipy import signal
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    s1 = signal.lti([2.557e-9,1], [4.999e-15,1.268e-8, 1])
    w, mag, phase = s1.bode()
    print(w)
    plt.figure()
    plt.semilogx(w, mag)    # Bode magnitude plot
    plt.figure()
    plt.semilogx(w, phase)  # Bode phase plot
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matlab实现二阶锁相环参数设计 锁相环数学模型 图1 锁相环的复频域模型 锁相环是由鉴相器、环路滤波器、压控振荡器组成的,其中系统传递函数可以表示成H(s)H(s)H(s),误差传递函数可以表示成He(s)H_e(s)He​(s)。...

    锁相环数学模型

    这里插入图片描述

    图1 锁相环的复频域模型

    锁相环是由鉴相器、环路滤波器、压控振荡器组成的,其中系统传递函数可以表示成H(s)H(s),误差传递函数可以表示成He(s)H_e(s)。其中参考公式可以参考《锁相环技术原理FPGA实现》。在此只给出一些重要的公式。
    H(s)=θ2(s)θ1(s)=KdF(s)N(s)1+KdF(s)N(s)He(s)=θe(s)θ1(s)=11+KdF(s)N(s) \begin{aligned} H(s)=\frac{\theta_2(s)}{\theta_1(s)}=\frac{K_dF(s)N(s)}{1+K_dF(s)N(s)} \\ H_e(s)=\frac{\theta_e(s)}{\theta_1(s)}=\frac{1}{1+K_dF(s)N(s)} \end{aligned}

    二阶锁相环的环路滤波器

    环路滤波器是一个低通滤波器,所以我们可以设其F(s)=k1+k2SF(s)=k_1+\frac{k_2}{S},直接给出k1k2k_1、k_2的参数设计公式。
    k1=83Bnk2=12k12 \begin{aligned} k_1=\frac{8}{3}B_n\\ k_2=\frac{1}{2}k_1^2 \end{aligned}
    参考书籍可以参考《Controlled‐root formulation for digital phase‐locked loops》
    利用双线性变换公式将F(s)F(s)转换成相应的Z域表达式F(z)=k1+k2T21+z11z1 \begin{aligned}F(z)=k_1+k_2\frac{T}{2}\frac{1+z^{-1}}{1-z^{-1}}\end{aligned}
    所以得到时域的表达形式
    V(k)V(k1)=k1[ϵ(k)ϵ(k1)]+k2T/2[ϵ(k)ϵ(k1)]\begin{aligned}V(k)-V(k-1)=k_1[\epsilon(k)-\epsilon(k-1)]+k_2T/2[\epsilon(k)-\epsilon(k-1)]\end{aligned} ,ϵ(k)\epsilon(k)是环路滤波器的输入,V(k)V(k)是环路滤波器的输出。

    数字压控振荡器

    压控振荡器的Z域表达式在网上到处都可以查到,但是我认为这其实也是最困扰我或者说大部分人的地方。首先还是先给出压控振荡器的Z域模型。
    N(z)=K0Tz11z1\begin{aligned}N(z)=\frac{K_0Tz^{-1}}{1-z^{-1}}\end{aligned} 简单解释一下其中K0K_0是考虑到FPGA实现时候的增益问题,TT是更新周期这是一个非常重要的参数不同于系统的采样间隔。将N(z)N(z)转换成时域表达式
    TV(k1)=θ0(k)θ0(k1)\begin{aligned}T*V(k-1)=\theta_0(k)-\theta_0(k-1)\end{aligned}如果我想要利用得到的是频率而不是相位则重构公式
    f(k)=θ0(k)θ0(k1)2πT\begin{aligned}f(k)=\frac{\theta_0(k)-\theta_0(k-1)}{2\pi T}\end{aligned}
    δf(k)=θ0(k)θ0(k1)θ0(k1)+θ0(k2)2πT=TV(k)V(k1)2πT=k1[ϵ(k)ϵ(k1)]+k2T/2[ϵ(k)ϵ(k1)]2π\begin{aligned}\delta f(k)&=\frac{\theta_0(k)-\theta_0(k-1)-\theta_0(k-1)+\theta_0(k-2)}{2\pi T}\\&=T\frac{V(k)-V(k-1)}{2\pi T}\\&=\frac{k_1[\epsilon(k)-\epsilon(k-1)]+k_2T/2[\epsilon(k)-\epsilon(k-1)]}{2\pi }\end{aligned}到此可以看到一个非常巧妙的地方就是可以直接有环路滤波器的输出直接得到频率的变换率,这也是我这一篇文章想要说明的问题(对于初学者来说可能会对与锁相环怎么去得到频率变化率苦恼,对此给出了公式解答)

    matlab代码

    // An highlighted block
    clc
    clear all;
    
    fs = 50e6; %采样频率
    ts = 1/fs; 
    dataLen = 10e6;  %数据长度
    SNR = -15;
    realFc = 10000500; %实信号频率
    initPhase = 2*pi*realFc*(0:dataLen-1)*ts+pi/4;%输入信号的实际相位,为了对后面得到相位进行比较
    data = sin(2*pi*realFc*(0:dataLen-1)*ts+pi/4); %科斯塔斯环的输入信号
    pllFc = 10000000; %本地频率
    
    cumulTime = 10000;%累积时间
    
    n = fs/cumulTime; 
    nn = [0:n-1];
    blockNum = floor(length(data)/n);% 数据块数目
    frame = 0;
    phase = 0;
    
    T = 1/10000; %锁相环更新时间
    cp1 = 8/3*40;   %二阶锁相环参数一,K1,此时等效噪声带宽20Hz
    cp2 = cp1*cp1/2*T/2;   %二阶锁相环参数二,K2
    vo=0;          %压控振荡器输入
    vo_1=0;        %压控振荡器上一个时刻的输入
    dfrqFrame(1) = pllFc;
    for frame=2:blockNum
    expData = exp(1i*(2*pi*pllFc*ts*nn+phase));
    sine = imag(expData);   %本地数据
    cosine = real(expData);
    
    x = data((1:n)+((frame-1)*n));
     %将数据转换到基带
    xSine = x.*sine;
    xCosine = x.*cosine;
    
    I = sum(xSine);      %积分累加相当于滤波
    Q = sum(xCosine);
    pd(frame) = atan(Q/I)/2/pi;   %这里的2pi是为了公式中求delta f做准备
    
     
    %锁相环
    deltapd =  pd(frame) -  pd(frame-1);    %解释一下这,例如上一次理论鉴相输出是0.46pi,这一次理论输出是0.92pi,但是
    if(abs(deltapd) >= 0.25)               %atan函数的实际输出是-0.08pi,所以差需要修正。类似的和不需要修正因为cp2比较小,cp1较大
         if(deltapd > 0)
            deltapd = deltapd - 0.5;
         else
            deltapd = deltapd + 0.5;
         end
    end
    %============================环路滤波、delta F求出来=======================
    vo = vo_1 + cp1*(deltapd) + cp2*(pd(frame) +  pd(frame-1));  %VCO输入
    pllFc = pllFc + (vo - vo_1); %本地复现载波频率更新
    vo_1 = vo;
    %==========================================================================
    dfrqFrame(frame) = pllFc; 
    phase = 2*pi*dfrqFrame(frame-1)*ts*n+phase ;   %得到不同块的相位
    dphaseFrame(frame) = phase; 
    
    end
    figure(1)
    plot((0:n:dataLen-1)/fs, realFc*ones(1,length(dfrqFrame)),'r');
    hold on
    plot((0:n:dataLen-1)/fs,dfrqFrame);
    title('锁相环实时频率和输入频率对比')
    xlabel('second');
    ylabel('freq/hz')
    legend('锁相环跟踪','实际的载波频率');
    

    仿真结果分析

    经过这种方法设计的锁相环设计参数只有一个环路噪声带宽BnBn,从而使设计大大的简化。最值得注意的就是PLL锁相环实现频率输出时候的细节,可以参照主要公式。

    在这里插入图片描述

    图2 锁相环实时频率跟踪

    在这里插入图片描述

    图3 锁相环的实时频率跟踪

    简单分析一下,图2是压控振荡器更新周期是1.0000e-04,环路噪声带宽是50Hz时候,环路在0.08s左右收敛。图3是压控振荡器更新周期是1.0000e-04,环路噪声带宽是70Hz时候,环路在0.05s左右收敛。环路噪声带宽的选择取决于用户的实际,卫星的载波环大致选择20Hz左右,码环更精细一点,环路噪声带宽大相应的收敛加快,但是带来的捕获跟踪精度会降低。所以设计者需要根据实际进行权衡。

    展开全文
  • NLP自然语言处理系列-推荐系统-FM与DeepFM算法实战 二阶权重参数设计 系列文章 FM与DeepFM算法实战 一阶权重参数设计 https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/115577356?spm=1001.2014.3001.5501 推荐...

    NLP自然语言处理系列-推荐系统-FM与DeepFM算法实战 二阶权重参数设计

    系列文章
    FM与DeepFM算法实战 一阶权重参数设计
    https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/115577356?spm=1001.2014.3001.5501

    推荐系统-FM与DeepFM算法实战
    https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/115440002?spm=1001.2014.3001.5502

    一阶权重参数计算

    在这里插入图片描述

     fm_first_order_emb_arr = [(torch.sum(emb(Xi[:, i, :]), 1).t() * Xv[:, i]).t() for i, emb in enumerate(self.fm_first_order_embeddings)]
     fm_first_order = torch.cat(fm_first_order_emb_arr, 1)
    

    二阶权重参数计算

    在这里插入图片描述
    k是隐向量的维度。

    
        def __init__(self, feature_sizes, embedding_size=4,
                     hidden_dims=[32, 32], num_classes=1, dropout=[0.5, 0.5], 
                     use_cuda=True, verbose=False):
    ......
      self.fm_second_order_embeddings = nn.ModuleList(
                [nn.Embedding(feature_size, self.embedding_size) for feature_size in self.feature_sizes])
          
    .......
    fm_second_order_emb_arr = [(torch.sum(emb(Xi[:, i, :]), 1).t() * Xv[:, i]).t() for i, emb in enumerate(self.fm_second_order_embeddings)]
          
    

    fm_second_order_emb_arr的结果:

    ModuleList(
      (0): Embedding(1, 4)
      (1): Embedding(1, 4)
      (2): Embedding(1, 4)
      (3): Embedding(1, 4)
      (4): Embedding(1, 4)
      (5): Embedding(1, 4)
      (6): Embedding(1, 4)
      (7): Embedding(1, 4)
      (8): Embedding(1, 4)
      (9): Embedding(1, 4)
      (10): Embedding(1, 4)
      (11): Embedding(1, 4)
      (12): Embedding(1, 4)
      (13): Embedding(532, 4)
      (14): Embedding(533, 4)
      (15): Embedding(11289, 4)
      (16): Embedding(13822, 4)
      (17): Embedding(151, 4)
      (18): Embedding(13, 4)
      (19): Embedding(9005, 4)
      (20): Embedding(254, 4)
      (21): Embedding(4, 4)
      (22): Embedding(11557, 4)
      (23): Embedding(4191, 4)
      (24): Embedding(11560, 4)
      (25): Embedding(3037, 4)
      (26): Embedding(27, 4)
      (27): Embedding(5640, 4)
      (28): Embedding(12459, 4)
      (29): Embedding(11, 4)
      (30): Embedding(2790, 4)
      (31): Embedding(1391, 4)
      (32): Embedding(4, 4)
      (33): Embedding(12005, 4)
      (34): Embedding(10, 4)
      (35): Embedding(15, 4)
      (36): Embedding(9617, 4)
      (37): Embedding(52, 4)
      (38): Embedding(7599, 4)
    )
     
    

    二阶权重参数演示例子:
    在这里插入图片描述

    二阶权重计算分为两部分:

    • 先求和再平方
      在这里插入图片描述

    • 先平方再求和
      这里的值是随机写的,仅是示意说明。
      在这里插入图片描述

    第一步 先求和再平方

    在这里插入图片描述
    求和:

            fm_second_order_emb_arr = [(torch.sum(emb(Xi[:, i, :]), 1).t() * Xv[:, i]).t() for i, emb in enumerate(self.fm_second_order_embeddings)]
            fm_sum_second_order_emb = sum(fm_second_order_emb_arr)
    

    求平方

            fm_sum_second_order_emb_square = fm_sum_second_order_emb * \
                fm_sum_second_order_emb  # (x+y)^2
            #print(fm_sum_second_order_emb_square.shape)
    

    第二步 先平方再求和

    在这里插入图片描述

    求平方

            fm_second_order_emb_square = [
                item*item for item in fm_second_order_emb_arr]
    

    求和

            fm_second_order_emb_square_sum = sum(
                fm_second_order_emb_square)  # x^2+y^2
    

    减法运算

    在这里插入图片描述

            fm_second_order = (fm_sum_second_order_emb_square -
                               fm_second_order_emb_square_sum) * 0.5
    

    至此,FM(一阶、二阶)已经实现完毕。
    在这里插入图片描述

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    """
    A pytorch implementation of DeepFM for rates prediction problem.
    """
    
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    import torch.optim as optim
    
    from time import time
    
    
    class DeepFM(nn.Module):
        """
        A DeepFM network with RMSE loss for rates prediction problem.
    
        There are two parts in the architecture of this network: fm part for low
        order interactions of features and deep part for higher order. In this 
        network, we use bachnorm and dropout technology for all hidden layers,
        and "Adam" method for optimazation.
    
        You may find more details in this paper:
        DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,
        Huifeng Guo, Ruiming Tang, Yunming Yey, Zhenguo Li, Xiuqiang He.
        """
    
        def __init__(self, feature_sizes, embedding_size=4,
                     hidden_dims=[32, 32], num_classes=1, dropout=[0.5, 0.5], 
                     use_cuda=True, verbose=False):
            """
            Initialize a new network
    
            Inputs: 
            - feature_size: A list of integer giving the size of features for each field.
            - embedding_size: An integer giving size of feature embedding.
            - hidden_dims: A list of integer giving the size of each hidden layer.
            - num_classes: An integer giving the number of classes to predict. For example,
                        someone may rate 1,2,3,4 or 5 stars to a film.
            - batch_size: An integer giving size of instances used in each interation.
            - use_cuda: Bool, Using cuda or not
            - verbose: Bool
            """
            super().__init__()
            self.field_size = len(feature_sizes)
            self.feature_sizes = feature_sizes
            self.embedding_size = embedding_size
            self.hidden_dims = hidden_dims
            self.num_classes = num_classes
            self.dtype = torch.long
            self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(1))
            """
                check if use cuda
            """
            if use_cuda and torch.cuda.is_available():
                self.device = torch.device('cuda')
            else:
                self.device = torch.device('cpu')
            """
                init fm part
            """
            self.fm_first_order_embeddings = nn.ModuleList(
                [nn.Embedding(feature_size, 1) for feature_size in self.feature_sizes])
            self.fm_second_order_embeddings = nn.ModuleList(
                [nn.Embedding(feature_size, self.embedding_size) for feature_size in self.feature_sizes])
            """
                init deep part
            """
            all_dims = [self.field_size * self.embedding_size] + \
                self.hidden_dims + [self.num_classes]
            for i in range(1, len(hidden_dims) + 1):
                setattr(self, 'linear_'+str(i),
                        nn.Linear(all_dims[i-1], all_dims[i]))
                # nn.init.kaiming_normal_(self.fc1.weight)
                setattr(self, 'batchNorm_' + str(i),
                        nn.BatchNorm1d(all_dims[i]))
                setattr(self, 'dropout_'+str(i),
                        nn.Dropout(dropout[i-1]))
    
        def forward(self, Xi, Xv):
            """
            Forward process of network. 
    
            Inputs:
            - Xi: A tensor of input's index, shape of (N, field_size, 1)
            - Xv: A tensor of input's value, shape of (N, field_size, 1)
            """
            """
                fm part
            """
    
    
    
    
    
    
    
            fm_first_order_emb_arr = [(torch.sum(emb(Xi[:, i, :]), 1).t() * Xv[:, i]).t() for i, emb in enumerate(self.fm_first_order_embeddings)]
            fm_first_order = torch.cat(fm_first_order_emb_arr, 1)
            #print(fm_first_order.shape)
            fm_second_order_emb_arr = [(torch.sum(emb(Xi[:, i, :]), 1).t() * Xv[:, i]).t() for i, emb in enumerate(self.fm_second_order_embeddings)]
            fm_sum_second_order_emb = sum(fm_second_order_emb_arr)
            fm_sum_second_order_emb_square = fm_sum_second_order_emb * \
                fm_sum_second_order_emb  # (x+y)^2
            #print(fm_sum_second_order_emb_square.shape)
            fm_second_order_emb_square = [
                item*item for item in fm_second_order_emb_arr]
            fm_second_order_emb_square_sum = sum(
                fm_second_order_emb_square)  # x^2+y^2
            fm_second_order = (fm_sum_second_order_emb_square -
                               fm_second_order_emb_square_sum) * 0.5
            """
                deep part
            """
            deep_emb = torch.cat(fm_second_order_emb_arr, 1)
            deep_out = deep_emb
            for i in range(1, len(self.hidden_dims) + 1):
                deep_out = getattr(self, 'linear_' + str(i))(deep_out)
                deep_out = getattr(self, 'batchNorm_' + str(i))(deep_out)
                deep_out = getattr(self, 'dropout_' + str(i))(deep_out)
            """
                sum
            """
            total_sum = torch.sum(fm_first_order, 1) + \
                        torch.sum(fm_second_order, 1) + torch.sum(deep_out, 1) + self.bias
            return total_sum
    
        def fit(self, loader_train, loader_val, optimizer, epochs=100, verbose=False, print_every=100):
            """
            Training a model and valid accuracy.
    
            Inputs:
            - loader_train: I
            - loader_val: .
            - optimizer: Abstraction of optimizer used in training process, e.g., "torch.optim.Adam()""torch.optim.SGD()".
            - epochs: Integer, number of epochs.
            - verbose: Bool, if print.
            - print_every: Integer, print after every number of iterations. 
            """
            """
                load input data
            """
            model = self.train().to(device=self.device)
            criterion = F.binary_cross_entropy_with_logits
    
            for _ in range(epochs):
                for t, (xi, xv, y) in enumerate(loader_train):
                    xi = xi.to(device=self.device, dtype=self.dtype)
                    xv = xv.to(device=self.device, dtype=torch.float)
                    y = y.to(device=self.device, dtype=torch.float)
                    
                    total = model(xi, xv)
                    loss = criterion(total, y)
                    optimizer.zero_grad()
                    loss.backward()
                    optimizer.step()
    
                    if verbose and t % print_every == 0:
                        print('Iteration %d, loss = %.4f' % (t, loss.item()))
                        self.check_accuracy(loader_val, model)
                        print()
        
        def check_accuracy(self, loader, model):
            if loader.dataset.train:
                print('Checking accuracy on validation set')
            else:
                print('Checking accuracy on test set')   
            num_correct = 0
            num_samples = 0
            model.eval()  # set model to evaluation mode
            with torch.no_grad():
                for xi, xv, y in loader:
                    xi = xi.to(device=self.device, dtype=self.dtype)  # move to device, e.g. GPU
                    xv = xv.to(device=self.device, dtype=torch.float)
                    y = y.to(device=self.device, dtype=torch.bool)
                    total = model(xi, xv)
                    preds = (F.sigmoid(total) > 0.5)
                    num_correct += (preds == y).sum()
                    num_samples += preds.size(0)
                acc = float(num_correct) / num_samples
                print('Got %d / %d correct (%.2f%%)' % (num_correct, num_samples, 100 * acc))
    
    
    
    
                            
    
    

    注:案例图文素材来源于唐宇迪老师课程内容。

    展开全文
  • 该程序用于计算自动控制原理中各个二阶性能指标,包括上升时间,峰值时间,超调量等
  • 二阶系统动态响应特性与阻尼比的关系 胡寿松《自动控制原理》中第75-77页,介绍了欠阻尼二阶系统的动态过程。 无零点二阶系统传递函数 无零点二阶系统闭环传递函数: Φ(s)=C(s)R(s)=ωn2s2+2ξs+ωn2 \varPhi(s)=\...
  • 该二阶传递环数源于学期的课程设计,通过MATLAB编写代码,用来计算处该二阶系统的转折频率、峰值、峰值时间、调节时间、超调量、阻尼比、等一些参数
  • 单自由度系统考虑一个单自由度二阶系统:叠加法首先介绍一种基于叠加的方法,当看到“叠加”时,基本就可以认定该方法仅适用于线性问题。考虑一个无阻尼单自由度系统在t0时刻受到单位大小的脉冲作用其t时刻的响应为...
  • 在本研究中,我们首先系统地将一阶近似PML(NPML)技术推广到二阶系统,用谱元法和时域有限差分算法实现。它具有以下优点:通过保持基于二阶PDE的控制方程基本相同,使得实现简单;通过引入一组辅助常微分方程(ODEs)...
  • 本文应用相空间和逐点变换法研究具有滞环和不灵敏区、无恢复力的二阶系统。将各种可能的运动状态用相轨迹表示在相空间中,论证了相空间的拓扑结构。将参数平面划分为稳定区和自振区。并且得到计算自振振幅和周期的...
  • 比例—微分控制调节二阶系统

    千次阅读 2019-09-29 08:55:55
    比例—微分控制 ... 自动控制系统在克服误差的调解过程中可能会出现震荡甚至失稳。其原因是由于存在较大惯性环节或有滞后组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化,解决的办法是...
  • 二阶系统来说的。但是这给我们提供了一个很好的例子:许多系统拥有主极点对,并且可以通过类似图5.8的关系来估计系统的阶跃响应。这个方法尽管只是一个估算,但却能在避免拉普拉斯转化的情况下提供一个对超调或者...
  • 二阶IIR滤波器系数计算方法

    千次阅读 2019-11-30 08:56:39
    1、 2、 滤波器主要有以下几种:高通/低通/带通。下分别说明此三种滤波器的系统的求取方法。...为计算方便,先计算出以下几个值: A = sqrt[ 10^(dBgain/20) ] omega = 2pifrequency/sampleRate s...
  • 还是这个二阶系统,选取系统参数:a1=2,a2=2 1理论计算 设r为期望值,则我们设计PD控制器为: 将控制器代入到系统方程中得到闭环系统为 我们来考察系统的节约响应,即令r=1,则其导数为0 进一步得到系统...
  • matlab的GUI简单实例——二阶系统的阶跃响应

    万次阅读 多人点赞 2018-01-22 16:35:48
    GUI,Graphical User ...下面是今日刚学的一个例子, 演示二阶系统G(s)=1/(s^2+2*θ*s+1)中阻尼比θ对单位阶跃响应的影响,制作如图所示的GUI。 实例很简单,主要目的是通过这个简单的实例学习GUI的各个功能
  • 一、动态过程和稳态过程 1、动态过程(过渡过程或瞬态过程) ...如果对于阶跃输入,系统的动态性能满足要求,那么系统在其他形式输入时,动态性能通常仍能满足要求 稳态性能:描述稳态性能的一种性能指标是.
  • 上面讲完了最简单的一阶系统动态性能指标,下面说说二阶
  • second order system anlysis ...在matlab里面搭建好相应的仿真模型图 ...根据二阶系统的开,闭环传递函数的特点,这里我们可以通过调节系数的值,间接的调节Wn 和 epsilon(阻尼)的值 在上图中epsilon
  • 以下是第二个传递函数的做法,若想求第一个或其他的传递函数的参数,只需要改变分子矩阵num和分母矩阵即可 num1=[0.01]; den1=[1,0.002,0.01];...%y是原系统的阶跃响应,是一个二维矩阵,返回本...
  • 二阶积分系统L1自适应控制器设计

    千次阅读 2017-08-17 20:39:07
    二阶积分系统极点配置使用二阶积分系统设计的原因: - 二阶积分系统与四旋翼内环具有一定的相似性(动系下的角动量微分需考虑随动) - 二阶积分系统控制器设计相对简单,但包含L1设计需要考虑的全部内容一、二阶...
  • 此调整应用程序通过文章中介绍的调整规则计算 LADRC 参数:通过多目标优化调整有源干扰抑制控制器的规则——基于鲁棒性的参数计算指南。 DOI: https : //doi.org/10.3390/math9050517 它包含自己的内置帮助,它是...
  • 特别是计算出的二阶场导数的误差明显小于用一阶函数推导两倍场的误差。 输入: X= 带有 x 坐标的向量。 Y= 带有 y 坐标的向量。 Z = 矩阵,每个点都有函数值。 如果 Z 有多个列 计算每一列的导数。 可选参数: T = ...
  • 广西大学电气工程学院《自动控制理论》实验报告成绩 教师签字学生姓名 赵帆 学号 17021***** 专业班级 电自171班20 年 月 日实验四 一、二阶系统频率特性测试与分析实验原理:1、系统的频率特性测试方法对于线性定常...
  • 二阶

    2020-06-08 16:49:03
    本文所说的二阶熵仅是一个定义,方便后续我的吹水,用来表示一个混乱的等级 为什么会用到这个有趣的定义?因为我需要描述我创建的系统的混乱程度,而这个系统是用来描述人工智能的。此时小伙伴千万不要认为有多...
  • 通过被控系统的建模,使用被控系统模型参数计算,得到PI参数的方法。包括一阶系统,二阶系统的模型。带宽的相关总结。
  •   最小二乘法是系统辨识中最常用的一种估算方法。为了克服最小二乘法存在”数据饱和”的问题,我们通常采用含有遗忘因子的递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square,FFRLS)算法进行电池模型的参数...
  • 二阶滤波器

    万次阅读 多人点赞 2017-03-14 15:32:42
    二阶滤波器说明 补充说明和一些建议 三种滤波器类型的计算过程系数如何使用 Direct Form I 的计算过程 Direct Form II 的计算过程 Transposed direct forms 附录英文原文 第一个链接来源的英文原文 第二个链接来源...
  • 提出了一类一般的二阶迭代方法,并讨论了迭代参数的选择。 二阶迭代方法的行为与一阶迭代方法非常相似,开发有效的预处理器以解决原始线性系统是使二阶迭代方法优于一阶迭代方法的决定性因素。 还提出了使用显式...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,407
精华内容 4,162
关键字:

二阶系统参数计算