1 实验目的
（1）掌握连续时间信号傅里叶变换的实现方法；
（2）了解傅里叶变换的特点及其应用；
（3）掌握傅里叶变换的数值计算方法以及绘制信号频谱图的方法；
2021-05-21 21:45:23
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采用梯度下降法，通过固定学习率、最速下降、共轭梯度三种方法，对定常系统和时变系统进行参数辨识，最后在matlab上设计了识别面板。该文档为该设计的总结文档。
2021-05-18 17:13:29
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基于梯度下降的参数辨识代码，分析了定常和时变系统在不同学习率调整规则下的辨识结果。在MATLAB 的AppDesigner设计工具上制作了参数辨识面板。
2021-05-17 23:58:22
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模糊模型设计方法归结为两种，即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能，是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法原理、特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。
2021-05-17 13:38:59
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针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.
2021-05-12 16:58:05
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