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  • 之前看到过一篇介绍已知传递函数分析系统动态特性和静态特性的博客,但那个代码只能分析标准形式的传递函数,最终响应值为1,然而,如果传递函数化为标准形式之后分子上还有常系数,则其最终响应值不为1,用原代码...

    之前看到过一篇介绍已知传递函数分析系统动态特性和静态特性的博客,但那个代码只能分析标准形式的传递函数,最终响应值为1,然而,如果传递函数化为标准形式之后分子上还有常系数,则其最终响应值不为1,用原代码分析得到的稳态误差为会出现负值。于是做如下修改

    function main_GetPerformanceOfStepResponse
    clc
    clear 
    close all
    
    global gTolerance
    gTolerance=0.05;
    
    %% test
    clf;
    n=[2];
    m=[1 6 27];
    g=tf(n,m);
    t = 0:0.01:15;
    y = step(g,t);
    
    ys=y(length(t)) ;%求最终响应值
    [OverShoot, RiseTime, PeakTime, AdjustTime, SteadyStateError] = GetPerformanceOfStepResponse(t, y, ys);
    
    figure
    plot(t,y)
    grid on
    
    line([PeakTime, PeakTime], [0, (1 + OverShoot/100)*ys], 'color', 'r')
    text(PeakTime,ys*0.05, sprintf('峰值时间%.2f',PeakTime))
    text(PeakTime, (1 + OverShoot/100 + 0.05)*ys, sprintf('超调量%.2f%%',OverShoot))
    
    line([RiseTime, RiseTime], [0, ys], 'color', 'r')
    text(RiseTime, -ys*0.05, sprintf('上升时间%.2f',RiseTime))
    
    line([AdjustTime, AdjustTime], [0,ys*(1 + gTolerance)], 'color', 'r')
    text(AdjustTime, ys*0.05, sprintf('调整时间%.2f',AdjustTime))
    
    line([AdjustTime t(end)], ys*[(1 - gTolerance), (1 - gTolerance)], 'color', 'r', 'linestyle', '--')
    text(AdjustTime, ys*(1 - gTolerance), sprintf('容许范围%.2f', 1 - gTolerance))
    line([AdjustTime t(end)], ys*[(1 + gTolerance), (1 + gTolerance)], 'color', 'r', 'linestyle', '--')
    text(AdjustTime, ys*(1 + gTolerance), sprintf('容许范围%.2f', 1 + gTolerance))
    text(t(end)*0.9, ys*1.05, sprintf('稳态误差%f', SteadyStateError))
    
    end
    
    function [OverShoot, RiseTime, PeakTime, AdjustTime, SteadyStateError] = GetPerformanceOfStepResponse(t, y, ys)
    % 超调量Mp:最大超调量规定为在暂态期间输出超过对应于输入的终值的最大偏离量
    % 上升时间tr:在暂态过程中,输出第一次达到对应于输入的终值的时间(从t=0开始计时)
    % 峰值时间tp:对应于最大超调量发生的时间(从t=0开始计时)
    % 调整时间ts:输出与其对应于输入的终值之间的偏差达到容许范围(一般取5%或2%)所经历的暂态过程时间(从t=0开始计时)
    % 稳态误差err:给定输入与稳态输出的差值
    
    global gTolerance
    
    % 超调量和峰值时间
    [OSValue, OSIndex] = max(y);
    ys=y(length(t)) ;
    OverShoot = (OSValue - ys)/ys*100;
    PeakTime = t(OSIndex);
    
    % 上升时间
    index = find(y >= ys, 1, 'first');
    RiseTime = t(index);
    
    % 调整时间和稳态误差
    index1 = find(y <= ys*(1 - gTolerance), 1, 'last'); % 容许范围由全局变量指定
    index2 = find(y >= ys*(1 + gTolerance), 1, 'last');
    
    if isempty(index2) % 如果没有超调量,此值为空
        index0 = index1;
    else
        index0 = max(index1, index2);
    end
    
    AdjustTime = t(index0);
    
    SteadyStateError =1-mean(y(index0:end)) ; % 这里的稳态误差计算为调整时间后的数据平均值与给定输入的差,概念上是最后时刻的值与给定输入的差
    
    end
    
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  • 本文凭记忆写出来的, 所以很多东西可能有误差,仅列举一下, 具体事项如果遇到了, 请自行查询, 这里仅仅用来起提示作用. 1. 配置属性->常规: 编码设置, 建议选Unicode. 但是看到的代码很多人还是用ANSI, 完全是历史...

    本文凭记忆写出来的, 所以很多东西可能有误差,仅列举一下, 具体事项如果遇到了, 请自行查询, 这里仅仅用来起提示作用.

    1. 配置属性->常规: 编码设置, 建议选Unicode. 但是看到的代码很多人还是用ANSI, 完全是历史遗留问题, 在程序处理字符上, Unicode非常方便, 只有在保存和传输的时候需要使用不同的编码.

    2. 预编译头, 实际上可以给每个CPP文件指定预编译方式, 一般设置如下, stdafx.cpp设置为创建预编译头, 整个工程设置使用预编译头.

    3. 代码生成:运行库, 一般选多线程调试DLL(\MDd)(Debug版本), 或者多线程DLL(\MD)(Release版本),  很少有人用单线程版本吧. 关键是如果使用了多个库, 每个库的这个设置都需要一致, 不管你是动态库或者静态库. 如果不一致, 就会有警告或错误. 可是如果使用现成的库, 这个设置我们又控制不了他用什么生成的, 不过绝大多数人用的是上面的DLL链接, 所以尽量不要用纯静态链接运行时库. 

    4. 如果确实发生了冲突, 一般是libcmdd.lib或者libcmd.lib, 链接器->输入:忽略的库, 把这个libcmdd.lib(或libcmd.lib, 对应debug和release)填上.

    5. 动态库需要导出符合, 也就是类和函数需要在前面加一个__declspec(dllexport), 否则外部是看不到的. 但是因为头文件一般既是库编译使用的也是外边引用时引用的, 外部引用时候又需要把这个符合换成__declspec(dllimport), 所以一般是用一个宏来代替, 然后利用宏判断是库本身还是外部引用, 重新定义宏是导出还是导入.

    6. 模版函数和类在动态链接库不适用上述规则, 模版类和函数实际上肯定是在使用的程序里, 而不是生成的dll里, 但是同样的没有导出符合, 这个类外部就不可用, 而在使用的时候 __declspec(dllimport)又会出错, 因为它根本不在库里面, 无法从库导入. 解决办法是定义一个新的宏, 模版使用这个宏, 而把这个宏不论在库内部还是外部都定义成__declspec(dllexport).

    7. 静态变量, 静态变量在动态库里没有什么特别的, 整个进程只有一个实例. 但是对于静态库, 问题就来了, 静态库本质上只是代码, 如果我们写了一个dll使用了另一个静态库的一个静态变量(包括函数内部的), 那么这静态变量就在这个dll内部有一个实例, 非常可能的, 引用这个dll的应用程序也使用了那个静态库, 而这时候, 静态变量会在应用程序里也有一个实例, 静态库本质就是拷贝代码, 这很自然, 应该是这样. 但是这时候, 尽管dll和应用程序调用的是静态库的同一个函数或者使用的同一个静态变量, 实际上他们各自有一个实例, 而非同一个, 这往往不是我设计这个静态变量的本意, 我们希望整个程序它们是同一个, 但是事实上, 确实无法解决这个问题, 如果有这种交叉引用的静态库, 最好不要使用静态变量, 虽然这可能导致整个程序和库需要重新设计. 

    8. 静态库很干净高效, 不用考虑dll的诸多特殊的地方, 看上去更好用, 但是静态库最严重的问题是, 它可能也使用了别的库, 那么他发布的时候也要把他使用的库也带上, 这一下子就把问题搞的异常复杂了, 现代应用往往使用多个库, 发布一个库还要带上其它库, 而用户也可能使用了这些库, 就有可能发生版本冲突. 所以静态库适合简单的, 没有使用其它库的原生组件, 对于复杂的大型库交叉引用了很多其它库的情况, 动态库更好.

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  • ADC误差

    千次阅读 2018-01-19 11:35:34
    本文转载自:http://blog.csdn.net/tianhen791/article/details/38736217动态测试关注的是器件的传输性能特征,即采样重现时序变化信号的能力,相比之下,线性测试关注的则是器件内部电路的误差。对ADC误差,...

    本文转载自:http://blog.csdn.net/tianhen791/article/details/38736217

    动态测试关注的是器件的传输和性能特征,即采样和重现时序变化信号的能力,相比之下,线性测试关注的则是器件内部电路的误差。对ADC误差,这些参数说明了静止的模拟信号转换成数字信号的情况,主要关注具体电平与相应数字代码之间的关系。

    测试ADC静态性能时,要考虑两个重要因素:第一,对于给定的模拟电压,一个具体数字代码并不能告诉多少有关器件的信息,它仅仅说明这个器件功能正常,要知道器件功能到底如何还必须考虑模拟电压的范围(它会产生一个输出代码)以及代码间的转换点;第二,动态测试一般关注器件在特定输入信号情况下的输出特性,然而静态测试是一个交互性过程,要在不同输入信号下测试实际输出。

    总的来说,ADC的误差可以分为与直流(DC)和交流(AC)有关的误差。DC误差又细分为四类:量化误差、微分非线性误差、积分非线性误差、偏移与增益误差。AC

    量化误差是基本误差,用图3所示的简单3bit ADC来说明。输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000b到111b去代表它们,每一代码跨越Vref/8的电压范围。代码大小一般被定义为一个最低有效位(Least Significant Bit,LSB)。若假定Vref=8V时,每个代码之间的电压变换就代表1V。换言之,产生指定代码的实际电压与代表该码的电压两者之间存在误差。一般来说,0.5LSB偏移加入到输入端便导致在理想过渡点上有正负0.5LSB

    再说一次INL和DNL! - cheng_411 - chengzi的博客

    器件理想输出与实际输出之差定义为偏移误差,所有数字代码都存在这种误差。在实际中,偏移误差会使传递函数或模拟输入电压与对应数值输出代码间存在一个固定的偏移。通常计算偏移误差方法是测量第一个数字代码转换或“转换的电压,并将它与理论零点电压相比较。增益误差是预估传递函数和实际斜率的差别,增益误差通常在模数转换器最末或最后一个传输代码转换点计算。

    为了找到零点与最后一个转换代码点以计算偏移和增益误差,可以采用多种测量方式,最常用的两种是代码平均法和电压抖动法。代码平均测量就是不断增大器件的输入电压,然后检测转换输出结果。每次增大输入电压都会得到一些转换代码,用这些代码的和算出一个平均值,测量产生这些平均转换代码的输入电压,计算出器件偏移和增益。电压抖动法和代码平均法类似,不同的是它采用了一个动态反馈回路控制器件输入电压,根据转换代码和预期代码的差对输入电压进行增减调整,直到两代码之间的差值为零,当预期转换代码接近输入电压或在转换点附近变化时,测量所施

    ◆微分非线性(Differential nonlinearity,DNL)

    理论上说,模数器件相邻两个数据之间,模拟量的差值都是一样的。就好比疏密均匀的尺子。但实际上,相邻两刻度之间的间距不可能都是相等的。所以,ADC相邻两刻度之间最大的差异就叫微分非线性DNL,也称为差分非线性。同样举例来说明,如果对于12bit的ADC,其INL=8LSB,DNL=3LSB,在基准电压为4.095V时,测得A电压对应读数为1000b,测得B电压对应读数为1200b。那么就可以判断出,B点电压值比A点高出197mV到203mV,而不是准确的200mV

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    图4中,001b到010b码制过渡过程的DNL为0LSB,因为刚好为1LSB。但是000b到001b过渡就有个0.2LSB的DNL,因为此时有1.2LSB的代码宽度。应当注意:如果在ADC或者DAC的datasheet中没有清楚说明DNL参数的话,可视该转换器没有漏码,即暗示它有优于正负1LSB的DNL

    ◆积分非线性(Integral nonlinearity,INL)

    积分非线性表示了ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值,也就是输出数值偏离线性最大的距离。单位是LSB。例如,一个12bit的ADC,INL值为1LSB,那么,对应基准4.095V,测某电压得到的转换结果是1000b,那么,真实电压值可能分布在0.999V到1.001V之间。

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    总之,非线性微分和积分是指代码转换与理想状态之间的差异。非线性微分(DNL)主要是代码步距与理论步距之差,而非线性积分 (INL)则关注所有代码非线性误差的累计效应。对一个ADC来说,一段范围的输入电压产生一个给定输出代码,非线性微分误差为正时输入电压范围比理想的大,非线性微分误差为负时输入电压范围比理想的要小。从整个输出代码来看,每个输入电压代码步距差异累积起来以后和理想值相比会产生一个总差异,这个差异就是非线性积分误差。

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    与增益和偏移一样,计算非线性微分与积分误差也有很多种方法,代码平均和电压抖动两种方法都可以使用,但是由于存在重复搜索,当器件位数较多时这两种方法执行起来很费时。一个更加有效计算INL和DNL的方法是直方图法,采用线性或正弦直方图。图7说明了线性斜升技术的应用,首先使输入电压线性增加,同时对输出以固定间隔连续采样,电压逐步增加时连续几次采样都会得到同样输出代码,这些采样次数称。

    从统计上讲,每个代码的点击数量直接与该代码的相应输入电压范围成正比,点击数越多表明该代码的输入电压范围越大,非线性微分误差也就越大;同样,代码点击数越少表明该代码输入电压范围越小,非线性微分误差也就越小。用数学方法计算,如果某个代码点击数为98,则该器件的非线性微分误差就是(9-8)/8或0.125。非线性积分是所有代码非线性微分的累计值,对于斜升直方图,它就是每个非线性微分误差的和。从数学观点来看,非线性积分误差等于在代码X-1的非线性微分误差加上代码X和代码X-1的非线性微分误差平均值。

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  • 误差理论与数据处理

    2017-09-14 14:59:36
    本书论述了科学实验工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论数据处理,并重点结合几何量、机械量相关物理量测量进行介绍,内容包括:绪论、误差的基本性质与处理、误差的合成与分配、测量不确定度、线性...
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  • 本书是全国高等学校首次出版使用的...本书论述了科学实验工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论数据处理,并重点结合几何量、机械量相关物理量测量进行误差分析。下载链接:链接:https://pan.bai...

    本书是全国高等学校首次出版使用的《误差理论与数据处理》教材,自1981年出版第1版以来,深受高等学校和科研院所欢迎使用,多次修订再版,本书为第6版。第6版在保持原教材特色基础上,对部分内容作了修改,以适应更多专业的教学需要。本书论述了科学实验和工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论和数据处理,并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行误差分析。下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/16ooo_1DjkS6xjGyAzoNlEw  提取码:w7tr 

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    千次阅读 2011-03-23 09:42:00
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空空如也

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动态误差和静态误差