永磁同步电机（PMSM)速度环一阶线性自抗扰（LADRC）控制simulink仿真模型。 自抗扰控制（ADRC）原理及仿真搭建说明文档链接： 永磁同步电机ADRC（自抗扰控制） https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137648267

整理了： 一阶RC低通滤波器数学模型推导及算法实现 一阶RC高通滤波器数学模型推导及算法实现 二阶RC低通滤波器数学模型推导 二阶RC高通滤波器数学模型推导 陷波滤波器数学公式推导及算法实现 标准卡尔曼滤波器数学公式推导及算法实现 文中对基础知识进行了注释，适合对遗忘的知识的拾起，文中算法的实现都使用了C++语言，适合移植到嵌入式平台，代码也进行了比较清晰的注释，适合理解。 文中所有公式都是up主手动敲出来的。 up主能力有限，难免有错误，欢迎网友指出和交流。 陷波滤波器代码部分不完整，完整代码放置百度云盘，自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r6mTPmbRJyTKgvBMdlNdIw 提取码：rntb 本文主要涵盖了四种滤波器的公式推导及算法实现，分别是：一阶RC低通滤波器、一阶RC高通滤波器、二阶RC低通滤波器、二阶RC高通滤波器，以及陷波滤波器和标准卡尔曼滤波器。这些滤波器广泛应用于信号处理和数据分析领域，尤其是在嵌入式系统中。 1. 一阶RC低通滤波器： - 数学模型推导：通过拉普拉斯变换将时域转换为频域，得到传递函数。 - 算法推导：采用一阶后向差分进行离散化，通过采样频率和截止频率计算系数。 - 代码实现：提供了一段C++代码实现了一阶RC低通滤波器。 - 算法验证：通过验证代码来确保滤波器功能的正确性。 2. 一阶RC高通滤波器： - 数学模型推导：与低通滤波器类似，但传递函数有所不同，允许高频信号通过。 - 算法推导和实现：同样使用离散化方法，计算系数并实现滤波算法。 - 算法验证：验证滤波器效果。 3. 二阶RC低通/高通滤波器： - 数学模型推导：扩展一阶模型，增加一个电容或电阻，得到更复杂的传递函数。 - 算法推导：推导离散化形式，计算新的系数。 - 实现未在文本中详述，可能需要参考作者提供的完整代码。 4. 陷波滤波器： - 传递函数推导：设计一个特定的滤波器，以衰减特定频率范围内的信号。 - 算法推导：计算系数并实现陷波滤波算法。 - 代码实现：不完整，完整代码需从链接下载。 5. 标准卡尔曼滤波器： - 前置知识：介绍递归处理、数据融合、相关数学基础和状态空间方程。 - 算法推导：包括卡尔曼增益的计算、先验和后验估计协方差的求解。 - 算法实现：分别展示了适用于一维、二维或多维的卡尔曼滤波器的C++实现。 卡尔曼滤波是一种高级的滤波技术，它结合了动态系统的状态估计和测量数据，通过递归算法处理数据，实现对系统状态的最优估计。滤波器的选择取决于应用场景，低通滤波器用于抑制噪声，陷波滤波器用于去除特定频率干扰，而卡尔曼滤波器则适用于复杂环境下的动态数据处理。

基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

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Docker：进阶与实战

根据钢筋混凝土偏心受压构件的受力状态,推导出了构件截面受压承载力计算时相关参数的 计算公式,由此得出了不同配筋率与不同钢筋和混凝土强度比时中国规范GB50010―2002、美国 规范ACI318-08和欧洲规范EN1992-1-1 :2004的构件截面弯矩-轴力曲线 ;在此基础上,根据中国 混凝土规范中的偏心距增大系数法、美国混凝土规范的弯矩增大系数法和欧洲混凝土规范的基于 名义刚度及名义曲率的方法分析考虑二阶效应的承载力,给出了不同长细比时偏心受压构件的弯 矩-轴力曲线。分析结果表明 :对于混凝土偏心受

《青少年C++进阶课程详解》 C++作为一门强大的编程语言，被广泛应用于信息学竞赛，特别是青少年信息学奥林匹克竞赛。本课程旨在为青少年提供深入浅出的C++学习路径，通过生动有趣的实例，帮助他们掌握编程的核心概念和实用技巧。 课程围绕着考试常用算法展开，这些算法是解决复杂问题的基础。贪心算法是一种局部最优策略，适用于解决问题的每一步都选择当前最优解的情况。在C++中，通过合理设计数据结构和逻辑流程，可以有效地实现贪心算法。 查找技术是程序设计中的重要组成部分，包括顺序查找、二分查找等。二分查找利用了有序序列的特性，能够在较短的时间内找到目标元素，其时间复杂度为O(logn)。在C++中，可以利用数组或vector容器来实现。 二分图是一种特殊的图结构，其中任意两个顶点间要么有边相连，要么无边相连。在处理匹配问题时，二分图有着重要的应用。C++中，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图，并通过深度优先搜索或广度优先搜索来求解。 网络流问题常常出现在运筹学和图论中，如最大流最小割问题。C++中的动态规划和增广路算法是解决这类问题的关键。通过建立网络模型，可以找到在网络中从源点到汇点的最大流量。 排序算法是C++编程中不可或缺的部分，包括冒泡排序、快速排序、归并排序等。快速排序以其平均时间复杂度为O(nlogn)而受到青睐，而归并排序则能保证稳定的排序效果。理解并熟练运用这些排序算法，对于提升编程能力大有裨益。 线性结构如数组、链表、队列和栈，是数据结构的基础。在C++中，可以使用标准模板库(STL)中的容器如vector、list、queue和stack来操作这些数据结构。理解它们的特性和应用场景，有助于解决实际问题。 树形结构，如二叉树、平衡树和图树等，是处理层次关系和搜索问题的有效工具。二叉搜索树(BST)提供了快速的查找和插入操作，AVL树和红黑树则是自平衡的二叉搜索树，能保持高效的性能。C++中的set和map容器就是基于这些树结构实现的。 课程内容丰富，涵盖了C++编程的多个重要方面，无论你是初学者还是有一定基础的学生，都能从中受益。通过学习，不仅可以提升编程技能，还能培养逻辑思维和问题解决能力。立即下载这16节精心设计的课程，开启你的C++进阶之旅吧！

（2）高阶系统的降阶近似处理 三阶系统 a，b，c都是正数，且bc a，即系统是稳定的。 降阶处理：忽略高次项，得近似的一阶系统 近似条件 (2-50) (2-51) (2-52)

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