全部可以运行，有时序仿真，频域分析，功率谱等

给定一个带参数的连续时间系统，我们能否找到系统稳定的参数范围（或区间）？ 当系统模型用拉普拉斯变换编写时，这个问题相当于找到一个参数化多项式的所有根，其中根的实部为负。 通过基于 orthant 的符号确定分解，创建了一组“顶点多项式”，从而可以进行这种稳定性测试。 通过参数空间的迭代二分，可以构建和查看动态系统的稳定参数区域。 提供了参数是控制器的 PID 增益的示例，尽管这些参数也可能出现在工厂中。 目前，参数必须是实值的，但多项式不需要是实值的。 有关更多详细信息，请参阅 H1 信息和自述文件中引用的论文。 类似的结果可用于离散时间系统，但此处未包含这些结果。 截图是多项式的稳定区域： s^4 + (kd + kp + 10)*s^3 + (2*kp - 4*kd + 35)*s^2 + (50 - 23*kp - 18*kd*kp - 19*kd)* s + 35*kd

本文考虑了连续时间马尔可夫决策过程中平均报酬的方差优化问题。 假设状态空间是可计数的，而动作空间是Borel可测量的空间。 本文的主要目的是在确定性平稳策略空间中找到方差最小的策略。 与传统的马尔可夫决策过程不同，方差准则中的成本函数将受到未来行动的影响。 为此，我们通过引入称为伪方差的概念将方差最小化问题转换为标准（MDP）。 通过给出伪方差优化问题的策略迭代算法，推导了原始方差优化问题的最优策略，并给出了方差最优策略的充分条件。 最后，我们用一个例子来说明本文的结论。

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

基于MATLAB的连续时间信号的频域分析

基于MATLAB的连续时间系统的频域分析.doc

matlab 连续时间系统的频域分析，是有关滤波器的频率分析

连续时间马尔科夫链 无后效性 柯尔莫哥洛夫方程 生灭过程 纯生过程 更新过程

3.5连续时间线性时变系统的运动分析 状态转移矩阵 设连续时间线性时变系统，状态方程为 对连续时间线性时变系统，矩阵方程： 的解矩阵ф(t,t0)称为状态转移矩阵。 矩阵方程 的解矩阵Ψ(t)称为基本解阵,其中H为任意非奇异实常值矩阵。 1/3,22/29

大多数连续时间动力系统的分岔图都是基于对局部最大值的分析。 事实上，我们还必须考虑最小值。 我们提出了一个应用于 Rössler 系统的程序。 但它适用于任何其他此类模型。