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  • R语言判别分析--实验总结

    千次阅读 2018-12-04 21:27:17
    文章目录1 基本统计分析2 Logistic模型分析3 Fisher判别分析3.1 lda函数使用方法3.2 类别分析标记3.3 新类预判3.4 效果分析4 距离判别分析4.1 两总体距离判别4.1.1 二次判别函数qda函数使用方法4.1.2 判别4.1.3 分析...

    1 基本统计分析

    ------图形分析

    d6.1 = read.table('clipboard', header = T)
    boxplot(x1~G,d6.1)
    t.test(x1~G,d6.1)
    boxplot(x2~G,d6.1)
    t.test(x2~G,d6.1)
    

    
    Welch Two Sample t-test
    
    data:  x1 by G
    t = 0.59897, df = 11.671, p-value = 0.5606
    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     -3.443696  6.043696
    sample estimates:
    mean in group 1 mean in group 2 
               0.92           -0.38 
               
    Welch Two Sample t-test
    
    data:  x2 by G
    t = -3.2506, df = 17.655, p-value = 0.004527
    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     -11.118792  -2.381208
    sample estimates:
    mean in group 1 mean in group 2 
               2.10            8.85 
    

    2 Logistic模型分析

    summary(glm(G-1~x1+x2,family=binomial,d6.1))
    
    Deviance Residuals: 
         Min        1Q    Median        3Q       Max  
    -1.81637  -0.63629   0.04472   0.54520   2.13957  
    
    Coefficients:
                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
    (Intercept)  -2.0761     1.1082  -1.873   0.0610 .
    x1           -0.1957     0.1457  -1.344   0.1791  
    x2            0.3813     0.1681   2.269   0.0233 *
    ---
    Signif. codes:  
    0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
    (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    
        Null deviance: 27.726  on 19  degrees of freedom
    Residual deviance: 17.036  on 17  degrees of freedom
    AIC: 23.036
    
    Number of Fisher Scoring iterations: 5
    

    3 Fisher判别分析

    3.1 lda函数使用方法

    lda(formula,data,...)
    formula 形如y~x1+x2+...的公式框架,data是数据集
    

    3.2 类别分析标记

    #直观分析
    attach(d6.1) #绑定数据
    plot(x1, x2);
    text(x1, x2, G, adj=-0.5)
    #标志点所属类别G
    library(MASS)
    ld=lda(G~x1+x2)
    ld
    

    Call:
    lda(G ~ x1 + x2)
    
    Prior probabilities of groups:
      1   2 
    0.5 0.5 
    
    Group means:
         x1   x2
    1  0.92 2.10
    2 -0.38 8.85
    
    Coefficients of linear discriminants:
              LD1
    x1 -0.1035305
    x2  0.2247957
    

    y=a1x1+a2x2y=a_1 * x_1 + a_2 * x_2

    3.3 新类预判

    lp = predict(ld)
    G1 = lp$class
    data.frame(G,G1)
    
    1  1  1
    2  1  1
    3  1  1
    4  1  1
    5  1  1
    6  1  2
    7  1  1
    8  1  1
    9  1  1
    10 1  1
    11 2  2
    12 2  2
    13 2  2
    14 2  2
    15 2  1
    16 2  2
    17 2  2
    18 2  2
    19 2  2
    20 2  2
    

    3.4 效果分析

    #了解一下下
    tab1 = table(G,G1);
    tab1
    
    #   G1
    #G   1 2
    #  1 9 1
    #  2 1 9
      
      
    #计算符合率
    sum(diag(prop.table(tab1)))
    #0.9
    

    4 距离判别分析

    4.1 两总体距离判别

    **马氏距离**::
    $D(X,G_i) = (X-\mu_i)'(\sum_i)^{-1}(X-\mu_i)$
    
    同方差阵-------直线判别
    异方差阵-------曲线判别
    

    4.1.1 二次判别函数qda函数使用方法

    qda(formula, data, ...)
    formula 一个形如groups~x1+x2..的公式框架,data数据框
    

    4.1.2 判别

    #非线性判别模型
    qd = qda(G~x1+x2);qd
    
    Call:
    qda(G ~ x1 + x2)
    
    Prior probabilities of groups:
      1   2 
    0.5 0.5 
    
    Group means:
         x1   x2
    1  0.92 2.10
    2 -0.38 8.85
    

    4.1.3 分析

    qp = predict(qd)
    G2 = qp$class
    data.frame(G,G1,G2)
    
    
    	#
    	  G G1 G2
    	1  1  1  2
    	2  1  1  1
    	3  1  1  1
    	4  1  1  1
    	5  1  1  1
    	6  1  2  1
    	7  1  1  1
    	8  1  1  1
    	9  1  1  1
    	10 1  1  1
    	11 2  2  2
    	12 2  2  2
    	13 2  2  2
    	14 2  2  2
    	15 2  1  1
    	16 2  2  1
    	17 2  2  2
    	18 2  2  2
    	19 2  2  2
    	20 2  2  2
    

    4.1.4 效果分析

    tab2 = table(G,G2);tab2
     G2
    #G   1 2
    #  1 9 1
    #  2 2 8
    sum(diag(prop.table(tab2)))
    #[1] 0.85
    

    4.1.5 预测

    predict(qd,data.frame(x1=8.1,x2=2.0))
    #$`class`
    #[1] 1
    #Levels: 1 2
    #
    #$posterior
    #          1           2
    #1 0.9939952 0.006004808
    
    

    4.2 多总体距离判别

    4.2.1 训练预测

    > d6.3 = read.table('clipboard', header = T)
    > attach(d6.3)
    > ld3 = lda(G2~Q+C+P)
    > ld3
    Call:
    lda(G2 ~ Q + C + P)
    
    Prior probabilities of groups:
       1    2    3 
    0.25 0.40 0.35 
    
    Group means:
             Q        C      P
    1 8.400000 5.900000 48.200
    2 7.712500 7.250000 69.875
    3 5.957143 3.714286 34.000
    
    Coefficients of linear discriminants:
              LD1         LD2
    Q -0.81173396  0.88406311
    C -0.63090549  0.20134565
    P  0.01579385 -0.08775636
    
    Proportion of trace:
       LD1    LD2 
    0.7403 0.2597 
    

    4.2.2 预测对比

    > lp3 = predict(ld3)
    > lG3 = lp3$class
    > data.frame(G2,lG3)
       G2 lG3
    1   1   1
    2   1   1
    3   1   1
    4   1   1
    5   1   1
    6   2   1
    7   2   2
    8   2   2
    9   2   2
    10  2   2
    11  2   2
    12  2   2
    13  2   3
    14  3   3
    15  3   3
    16  3   3
    17  3   3
    18  3   3
    19  3   3
    20  3   3
    
    

    4.2.3 分析效果

    > ltab3 = table(G3,lG3)
    Error in table(G3, lG3) : object 'G3' not found
    > ltab3 = table(G2,lG3)
    > ltab3
       lG3
    G2  1 2 3
      1 5 0 0
      2 1 6 1
      3 0 0 7
     ##
    

    4.2.4 预测

    > predict(ld3, data.frame(Q = 8, C = 7.5, P = 6.5))
    	$`class`
    	[1] 1
    	Levels: 1 2 3
    	
    	$posterior
    	          1            2            3
    	1 0.9999632 3.640207e-05 4.438143e-07
    	
    	$x
    	        LD1      LD2
    	1 -2.461009 4.996961
    

    5 Bayes判别分析

    5.1 判别分析

    > ld42 = lda(G2~Q+C+P,prior = c(5,8,7)/20)
    > Z = predict(ld42)
    > data.frame(G2,ld42G=Z$class)
       G2 ld42G
    1   1     1
    2   1     1
    3   1     1
    4   1     1
    5   1     1
    6   2     1
    7   2     2
    8   2     2
    9   2     2
    10  2     2
    11  2     2
    12  2     2
    13  2     3
    14  3     3
    15  3     3
    16  3     3
    17  3     3
    18  3     3
    19  3     3
    20  3     3
    

    5.2 效果分析

    > T = table(G2,Z$class)
    > T
       
    G2  1 2 3
      1 5 0 0
      2 1 6 1
      3 0 0 7
    > sum(diag(T))/sum(T)
    [1] 0.9
    
    展开全文
  • R语言 判别分析小结

    千次阅读 2017-02-18 14:57:35
    判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类,即距离判别、Fisher判别和Bayes判别...

    判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。

    判别分析的方法大体上有三类,即距离判别、Fisher判别和Bayes判别和。距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心,对未知分类的数据,计算它与各类重心的距离,与某个重心距离最近则归于该类。Fisher判别思想是投影降维,使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影轴的方向的要求是:使每一组内的投影值所形成的组内离差尽可能小,而不同组间的投影值所形成的类间离差尽可能大。Bayes判别思想是根据先验概率求出后验概率,并依据后验概率分布作出统计推断。

    用R进行判别分析的方法在MASS包,里面有lda(线性)和qda(二次)
    注意使用条件:1、正态总体,2、协方差相同(线性)/不同(二次)

    1、线性的判别分析

    #载入相关包和数据集
    library(MASS)
    library(sampling)
    #把iris重新赋值,并加入分类标记和行号标记
    i<-iris
    i$lv<-as.numeric(i$Species)
    i$lv<-as.factor(i$lv)
    i$id<-c(1:150)
    #进行分层抽样,每个类别随机抽出10个作为预测集,剩下的作为训练集
    i.s<-strata(data=i,stratanames="lv",size=c(10,10,10),method="srswor",description=F)
    i.train<-i[!(i$id %in% i.s$ID_unit),]
    i.predict<-i[(i$id %in% i.s$ID_unit),]
    #拟合线性判别lda
    fit<-lda(lv~.-id-Species,data=i.train)
    #预测训练集和预测集
    Y<-predict(fit,i.train)
    YN<-predict(fit,i.predict)
    #查看拟合情况
    table(Y$class,i.train$lv)
    table(YN$class,i.predict$lv)
    

    2、二次判别

    #当协方差矩阵不相同时(即来自不同总体),沿用上一个已经做好的数据
    fit2<-qda(lv~.-id-Species,data=i.train,cv=T)
    #再进行结果的拟合
    Y2<-predict(fit,i.train)
    YN2<-predict(fit,i.predict)
    #查看拟合情况
    table(Y2$class,i.train$lv)
    table(YN2$class,i.predict$lv)
    #所得结果是一样的,不知道是否为数据的协方差是一样的原因。
    

    另外,M一个使用贝叶斯进行判断分析的文章:R语言之判别分析、贝叶斯判别分析

    展开全文
  • 数据分析实验十 距离判别 一、实验目的和要求 掌握距离判别分析的理论与方法、模型的建立与误差率估计;掌握利用判别分析的SAS过程解决有关实际问题. 实验要求:编写程序,结果分析. 实验内容:5.2 5.3
  • SAS数据分析判别分析

    千次阅读 2019-02-26 21:56:41
    判别分析与聚类分析有非常类似...以下,给出我在判别分析实验中做的一个例子。 判别分析 人文与发展指数是联合国开发计划署于1990年5月发表的第一份《人类发展报告》中公布的。该报告建议,目前对人文发展的衡量指...

    判别分析与聚类分析有非常类似的特性,因此,在多数数据分析的教材中,这两章是一前一后出现的,简而言之,聚类分析,其实是判别分析的基础,即在聚类分析的基础上,总结出各类的权值,将待判样本与各类权值做对比,距离最近的,即为一类。
    以下,给出我在判别分析实验中做的一个小例子。

    判别分析

    人文与发展指数是联合国开发计划署于1990年5月发表的第一份《人类发展报告》中公布的。该报告建议,目前对人文发展的衡量指标应当以人生的三大要素为重点。衡量人生的三大要素的指标分别为:实际人均GDP指数、出生时的预期寿命指数、受教育程度指数(由成人识字率指数和综合总人学率指数按2/3、1/3的权重加权而得),将一生三个指数合成为一个指数就是人文发展指数。今从2007年世界各国人文发展指数(2005年)的排序中,选取高发展水平、中等发展水平和低发展水平国家各6个作为三组样品,另选四个国家作为待判样品,资料如下表所示。试用距离判别对以下数据资料进行判别分析,并据此对待选的四个国家进行判别归类,并使用Fisher 判别写出判别函数。
    G 国家 人均GDP(美元) 出生时的预期寿命(岁) 成人识字率(%) 初等、中等和高等教育入学率(%)
    第一类:高发展水平国家 1 美国 41890 77.9 99.5 93.3
    1 德国 29461 79.1 99.2 88
    1 希腊 23381 78.9 96 99
    1 新加坡 29663 79.4 92.5 87.3
    1 意大利 28529 80.3 98.4 90.6
    1 韩国 22029 77.9 99 96
    第二类:中等发展水平国家 2 古巴 6000 77.7 99.8 87.6
    2 罗马尼亚 9060 71.9 97.3 76.8
    2 巴西 8402 71.7 88.6 87.5
    2 泰国 8677 69.6 92.6 71.2
    2 菲律宾 5137 71 92.6 81.1
    2 土耳其 8407 71.4 87.4 68.7
    第三类:低发展水平国家 3 尼泊尔 1550 62.6 48.6 58.1
    3 尼日利亚 1128 46.5 69.1 56.2
    3 喀麦隆 2299 49.8 67.9 62.3
    3 巴基斯坦 2370 64.6 49.9 40
    3 越南 3071 73.7 90.3 63.9
    3 印度尼西亚 3843 69.7 90.4 68.2
    待判组 日本 31267 82.3 99 85.9
    印度 3452 63.7 61 63.8
    中国 6757 72.5 90.9 69.1
    南非 11110 50.8 82.4 77

    这是在判别分析中非常经典的例题,以下给出SAS代码:

    距离判别

    data exp; 
    /*生成训练样本数据集ex_6_2_1; 数据为坐标数据*/
    input g $ name $ x1 x2 x3 x4;
    cards;
    1	美国	41890	77.9	99.5	93.3
    1	德国	29461	79.1	99.2	88
    1	希腊	23381	78.9	96	99
    1	新加坡	29663	79.4	92.5	87.3
    1	意大利	28529	80.3	98.4	90.6
    1	韩国	22029	77.9	99	96
    2	古巴	6000	77.7	99.8	87.6
    2	罗马尼亚	9060	71.9	97.3	76.8
    2	巴西	8402	71.7	88.6	87.5
    2	泰国	8677	69.6	92.6	71.2
    2	菲律宾	5137	71	92.6	81.1
    2	土耳其	8407	71.4	87.4	68.7
    3	尼泊尔	1550	62.6	48.6	58.1
    3	尼日利亚	1128	46.5	69.1	56.2
    3	喀麦隆	2299	49.8	67.9	62.3
    3	巴基斯坦	2370	64.6	49.9	40
    3	越南	3071	73.7	90.3	63.9
    3	印度尼西亚	3843	69.7	90.4	68.2
    ;
    data testexp;    /*生成待判样品数据集ex1*/
    input name $ x1 x2 x3 x4;
    cards;
    日本	31267	82.3	99	85.9
    印度	3452	63.7	61	63.8
    中国	6757	72.5	90.9	69.1
    南非	11110	50.8	82.4	77
    ;
    proc discrim  data=exp testdata=testexp testout=fexp list listerr testlist testlisterr crosslist  crosslisterr ; 
    class g;
    var x1 x2 x3 x4;
    run;
    proc print data=fexp;run;
    

    以下是程序结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Fish判别

    data exp; 
    input g $ name $ x1 x2 x3 x4;
    cards;
    1	美国	41890	77.9	99.5	93.3
    1	德国	29461	79.1	99.2	88
    1	希腊	23381	78.9	96	99
    1	新加坡	29663	79.4	92.5	87.3
    1	意大利	28529	80.3	98.4	90.6
    1	韩国	22029	77.9	99	96
    2	古巴	6000	77.7	99.8	87.6
    2	罗马尼亚	9060	71.9	97.3	76.8
    2	巴西	8402	71.7	88.6	87.5
    2	泰国	8677	69.6	92.6	71.2
    2	菲律宾	5137	71	92.6	81.1
    2	土耳其	8407	71.4	87.4	68.7
    3	尼泊尔	1550	62.6	48.6	58.1
    3	尼日利亚	1128	46.5	69.1	56.2
    3	喀麦隆	2299	49.8	67.9	62.3
    3	巴基斯坦	2370	64.6	49.9	40
    3	越南	3071	73.7	90.3	63.9
    3	印度尼西亚	3843	69.7	90.4	68.2
    ;
    proc candisc data=exp out=outcan simple;
    class g;
    var x1 x2 x3 x4;
    proc print data=outcan;
    run;
    proc plot ;
    plot  can2*can1=g; /*如果不足两个典型变量则不产生散点图*/
    run; 
    

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    最后四个观测的归类结果为19号(日本)观测为高发展水平国家,第20号(印度)为第3类,即低发展水平国家,21号(中国)和22号(南非)归为中等发展水平国家。

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    自动控制原理实验座位安排,控制系统的时域与频域特性分析,实验考核,1、实验报告(预习报告、实验报告); 2、综合测评(思考题、实验操作) 。,实验报告具体要求,一、实验名称:严格按照封皮上的实验名称填写 二、实验目的:见讲义 三、实验环境:计算机、自动控制原理实验箱 四、实验内容与实验步骤 实验内容、原理、原理图分析及具体实验步骤。 实验内容与实验步骤按讲义中所要求的写 五、实验过程分析 详细记录在实验过程中发生的故障和问题,并进行故障分析,说明故障排除的过程及方法。 根据具体实验,记录、整理相应数据表格、绘制曲线、波形图等,并进行误差分析。 曲线要有坐标轴名称、刻度、单位、图题(曲线名称) 数据要求有单位 六、实验结果总结 对实验结果进行分析,完成思考题目,总结实验的心得体会,并提出实验的改进意见。 按照实验目的中的条目进行实验结果总结。 另外用A4纸写实验报告,上侧装订;曲线用坐标纸,相应曲线要用对数坐标纸;图表必须规范(包括打印曲线不规范处,也要按规范修改),自动控制原理实验箱说明,HEUAC-F2型控制理论模拟实验装置由计算机(实验软件)、A/D D/A接口板、模拟实验台和打印机组成。,,HEUAC-F2型自动控制原理实验系统的实验箱面板,RS232串行口,D/A接口(1、2),A/D接口 (1、2、3、4),电源 指示灯,电源 开关,电源 插座,各种典型环节,典型 非线性 环节,A/D、D/A接口板,电源,实验软件的使用方法,,注意事项,1、注意电缆的连接是否牢靠;通讯电缆必须连在COM2上。 2、在再次点选“开始采样”按钮前以及对线路进行更改前,必须将实验箱电源关闭。 3、按照要求填写相应内容,注意填写值的真正的数值范围。 4、在数据没有采集完成时不要再点选其他的实验项目,以免引起采集装置的工作混乱。 5、出现问题可以按先将实验箱电源关闭,重现再做;如果仍不可以将软件退出,则重新运行。 6、实验中,测量点可能由于倒相器的作用(每加一个运算放大器构成的环节就对前级做了一次倒相),输出值可能是,若想测得真正的输出点,可以在之后串联一个增益为1的比例环节,比例环节的输出即为的正输出。,1. 典型环节的阶跃响应,预习思考题一,1、控制系统常用的输入信号有哪些? 2、什么是控制系统的动态过程?什么是 控制系统的稳态过程? 3、系统的动态性能指标有哪些? 4、试写出惯性环节、积分环节的传递函 数,并作出相应的阶跃响应曲线图。,预习思考题一 答案,1、控制系统的典型输入信号有哪些? 答:单位阶跃、斜坡、加速度、脉冲、正弦函数。 2、什么是控制系统的动态过程?什么是控制系统的稳态过程? 答:系统在典型输入信号作用下,系统输出量从初始状态到最终状态的响应过程。 系统在典型输入信号作用下,当时间t趋于无穷时,系统输出量的表现方式。 3、系统的动态性能指标有哪些? 答:延迟时间、上升时间、峰值时间、调节时间、超条量。 4、试写出惯性环节、积分环节的传递函数,并作出相应的阶跃响应曲线图。 答:,一、实验目的 1.掌握自动控制原理实验箱的使用方法; 2.学习典型环节的电路构成,了解电路参数对环节特性的影响; 3.学习系统阶跃响应的测量方法,并学会由阶跃响应曲线计算典型环节的传递函数; 4.通过对典型电路分析和实验,学习用电路搭建系统模型(传递函数)。,二、实验内容 见实验指导书。,2. 二阶系统阶跃响应,预习思考题二,1、试写出典型二阶系统的闭环传递函数。 2、试画出当取不同典型值的二阶系统的阶跃相应曲线图。 3、如何从二阶系统阶跃相应曲线图上求出动态性能指标。,4、如下图模拟电路,求出给定系统的传递函数。(要求写出详细步骤)并做出系统的理论响应曲线。,电路中所有定值电阻均取100K,电容值取1uf。,一、实验目的 5、研究二阶系统的两个重要参数:阻尼比和无阻尼自然频率对动态性能的影响。 6、学会根据系统阶跃响应曲线确定传递函数参数的方法。 二、实验内容 见实验指导书。,实验思考题 已知如图的系统,思考下列问题:,1、求出给定系统的传递函数。(要求写出详细步骤) 2、由实验曲线读出超调量和调整时间,求出传递函数,并与由模拟电路计算的传递函数相比较,分析实验误差原因。 3、 取阻尼比为0,实验所的曲线是否和理论相同,说明理由。 4、当系统处于过阻尼时,所得到的实际曲线和理论曲线会产生很大的误差,分析其原因。,二阶系统模拟电路图,3.控制系统稳定性分析,预习思考,1、研究控制系统的稳定性有什么意义? 2、什么是系统的稳定性? 3、判断系统的稳定性有哪些方法? 4、线性系统稳定的充分必要条件是什么? 5、如何通过系统阶跃响应曲线判断系统是否稳定?,预习思考参考答案,1、研究控制系统的稳定性有什么意义? 稳定性是控制系统正常工作的首要条件。因此,分析系统的稳定性,并提出保证系统稳定的条件,是设计控制系统的基本要求。 2、什么是系统的稳定性? 线性系统在初始扰动的影响下,其动态过程随时间的推移逐渐衰减并趋于零(原平衡工作点),称系统渐进稳定;反之,若在初始扰动影响下,系统的动态过程随时间的推移而发散,则称系统不稳定。 3、判断系统的稳定性有哪些方法? 劳斯判据、赫尔维茨稳定判据、奈奎斯特稳定判据、对数频率稳定判据。 4、线性系统稳定的充分必要条件是什么? 闭环系统特征方程的所有根均具有负实部,或者,闭环传递函数的极点均严格位于左半S平面。,7、巩固典型环节的电路构成,学习利用典型环节搭建控制系统; 8、研究系统开环增益K和时间常数T对稳定性的影响; 9、观察系统的不稳定现象。,实验目的,实验内容,1、求出系统开环传递函数,确定开环增益和时间常数与电路中电阻电容之间的关系。 2、用你所学的稳定性判别方法确定系统稳定时K的范围。 3、画出稳定、临界稳定、不稳定三种情况的响应曲线。 4、使系统工作在临界稳定状态下,改变时间常数,画出时间常数变大、变小两种情况的响应曲线。,系统线路图,4.系统频率特性测量,预习思考,1、基于时域法和基于频域法研究控制系统的性能各有什么特点? 2、用频域法分析系统时,常用的频率响应图有哪些? 3、什么是相角裕度?什么是幅值裕度?在工程实践中,这两个参数的取值范围一般是多少? 4、画出惯性环节的渐进幅频特性。 5、画出二节震荡环节的渐进幅频特性。,预习思考参考答案,1、基于时域法和基于频域法研究控制系统的性能各有什么特点? 时域:具有直观、准确,并且可以提供系统时间响应全部信息。 频域:1、2、3、4 2、用频域法分析系统时,常用的频率响应图有哪些? 奈奎斯特曲线,对数频率特性 3、什么是相角裕度?什么是幅值裕度?在工程实践中,这两个参数的取值范围一般是多少系统可正常工作? 对于闭环稳定系统,如果系统开环相频特性再滞后r度,则系统将处于临界稳定状态。45-70度 对于闭环稳定系统,如果系统开环幅频特性再增大h倍,则系统将处于临界稳定状态。,10、加深了解系统及元件频率特性的概念。 11、掌握系统及元件频率特性的测量方法。,实验目的,实验内容,被测系统电路图,,根据屏幕提示,测量多点输出与输入正弦波的振幅比及相位差,并记录相应数据。参考角频率可在仿真的基础上输入,最后画Bode图,注意,实验思考题四,1、为什么稳定系统的幅频特性一般要求以-20dB/dec的斜率穿越横轴?,

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空空如也

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