中科大自动化考研必备！！！线性系统理论和设计-仝茂达(中科大).pdf )

吴大正的《信号与线性系统分析》配套答案 PDF版401页

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按照如下模型产生一组随机序列 x(n)=0.8x(n-1)+w(n)，其中w(n)为均值为0，方差为4的高斯白噪声序列。 （1） 模拟产生X(n)序列的500 观测样本函数，绘出波形图。 （2） 用观测点估计信号的均值和方差。 （3） 估计该过程的自相关函数和功率谱密度，并画出图形。 线性系统是一个RC电路（低通滤波器）如图所示。 （1） 将该低通滤波器转化为数字低通滤波器。 （2） 产生一组均匀分布的白噪声序列，让其通过（1）中的滤波器，画出输出信号直方图并分析为何类噪声。 （3） 产生一组高斯分布的白噪声序列，让其通过（1）中的滤波器，画出输出信号直方图并分析为何类噪声。 （4） 比较上述过程分析其结论。

本资源包含《信号与线性系统》（西安交大版）课后所有习题答案，读者可以在做练习时借鉴。

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吴大正信号与线性系统分析(第四版) ppt

针对带有未知虚拟控制增益符号的一类非线性系统,采用基于参数的坐标变换和参数重定义,将该系统转化为参数输出反馈形式, 从而将未知的虚拟控制增益归入高频控制增益中.由于该高频控制增益符号未知,将Nussbaum增益技术融入自适应Backstepping方法中设计自适应输出反馈控制器.采用调节函数法设计参数自适应律以避免过参数估计.该方法所设计的自适应输出反馈控制器可确保闭环系统的所有信号一致有界,且跟踪误差渐近收敛.仿真研究表明了该设计方法的有效性.

线性系 统 理论 是 系 统 与 控 制科学 领域 的 一 门 最 为 基 础 的课程。 本 书 按 照 课程的定 位和 少 而 精 的 原则 , 以 线 性系 统 为 基本 研 究 对 象 , 对 线 性系 统 的 时 间 域 理论 和复 频率 域 理论 作 了 系 统 而 全 面 的 论 述。 主要 内 容 包 括系 统 的 状 态 空 间 描 述和 矩 阵 分 式描 述 , 系 统 特性和 运动 的 时间 域 分 析 和 复 频率 域 分 析 , 系 统基 于 各类 性能 指 标的 时 间 域 综合 和复 频率 域 综合 等

matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码，以使用实验输入输出数据来识别（近似）NARMA-L2模型。 有关NARMA模型，NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息，请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意，该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中，我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的，该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多，但效率较低。 由于其更先进的训练算法，MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具，则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码，而不是依赖于现有的库（例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow） ，从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化，因此此实现非常有效。 可以任意指