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simulink传递函数的
离散化
仿真
simulink传递函数的
离散化
仿真
2022-05-21 15:16:14
32KB
simulink
1
一级倒立摆状态空间建模,
离散化
,Matlab仿真,添加高斯噪声并采用卡尔曼滤波去噪
一级倒立摆状态空间建模,
离散化
,Matlab仿真,添加高斯噪声并采用卡尔曼滤波去噪
2022-05-08 19:03:45
271KB
matlab
文档资料
开发语言
1
PFC的PID控制_C语言
离散化
实现.rar
本文介绍功率因数校正(PFC)的simulink仿真实现,并用PID控制器将功率因数调整为近似1。最后将控制器
离散化
,用C语言的形式编写代码实现PID控制simulink中的模型实现同样的效果。(仅作为学习参考作用,若有不足请指出讨论。) 博客地址:https://blog.csdn.net/qq_39400324/article/details/123210674
2022-04-08 10:08:38
35KB
c语言
电力电子技术
PFC
功率因数校正
1
CAIM
离散化
算法:这是CAIM算法的实现-matlab开发
这是CAIM算法的实现。 仅提供一种功能。 任何更正或改进,请告诉我。 更正....****
2022-03-27 10:29:59
3KB
matlab
1
离散化
线性系统保持能控性和能观测性的条件-线性系统分析
4.6
离散化
线性系统保持能控性和能观测性的条件 设连续时间线性时不变系统 对应的时间
离散化
系统 其中G=eAT H= A的特征值 结论12 如果连续系统(A、B、C)不能控(不能观测),则对任意采样周期T
离散化
后的系统(G、H、C)也是不能控(不能观测)的。 证明 用反证法 设连续系统不能控,而对于某采样T
离散化
后的系统却是能控的。则 rank[H、GH、G2H、…Gn-1H]=n 1/3,27/45
2022-03-23 18:23:00
3.32MB
线性多变量
1
贝叶斯分类器+基于熵的
离散化
算法
对于numeric类型的数据,基本贝叶斯分类算法并不能直接应用。对于需要分类的数据,首先按照信息熵进行
离散化
后。之后对于处理过后的数据,使用基本贝叶斯分类算法进行训练和分类。
2022-03-20 10:53:57
4KB
贝叶斯分类器
离散化算法
信息熵
1
CAIM
离散化
算法:CAIM(类-属性相互依赖最大化)旨在
离散化
连续数据。-matlab开发
从数据库中提取知识的任务通常由机器学习算法执行。 多数的这些算法只能应用于由离散数字或名义属性(特征)描述的数据。 在连续属性的情况下,需要一种将连续属性转换为离散属性的
离散化
算法。 此代码基于论文:“CAIM Discretization Algorithm”,详细信息可查找该论文[1]。 你可以从“ControlCenter.m”开始,在这里你会找到一个简单的例子,并附有说明。 如果有任何问题,请告诉我。 我会尽快回复你。 [1] Kurgan, L. 和 Cios, KJ,2004 年。CAIM
离散化
算法。 IEEE 知识与数据工程汇刊,16(2):145-153
2022-03-09 16:46:49
1.8MB
matlab
1
分数傅里叶变换
离散化
(DFRFT)算法和应用研究 (2009年)
分数傅里叶变换是传统傅里叶变换的发展和推广,在信息处理中有非常广泛的应用。文章对已发展的四种分数傅里叶变换
离散化
算法进行了系统的归纳和总结,重点比较了几种算法的优缺点,指出了适用范围,并对其中三种主要方法给出了计算机模拟结果;在此基础上,用解啁秋法对 chirp信号进行了检测和滤波,并给出了仿真结果。
2022-03-07 15:40:06
808KB
自然科学
论文
1
分数阶微分器和积分器的
离散化
本文涉及分数阶微分器和积分器的
离散化
,这是分数阶控制器数字化实现的基础。 首先,将参数化的Al-Alaoui变换表示为具有一个可变参数的一般生成函数,可以对其进行调整以获得常用的生成函数(例如Euler运算符,Tustin运算符和Al-Alaoui运算符)。 然而,以下仿真结果表明,对于不同的分数阶,最优变量参数是不同的。 然后,将关于幅度和相位的加权平方积分指标定义为目标函数,以实现针对不同分数阶的最佳可变参数。 最后,仿真结果表明,不同分数阶微分和积分算子的最优变量参数存在较大差异,在数字分数阶控制器的设计中应引起更多关注。
2022-02-20 16:09:02
548KB
分数阶控制
分数阶运算符
Al-Alaoui转换
离散化
1
离散化
算法:Class-Attribute Contingency Coefficient:对于离散连续数据,CACC是2008年提出的一种很有前途的
离散化
方案-matlab开发
离散化
算法在数据挖掘和知识发现中发挥了重要作用。 它们不仅能对连续属性进行简明的总结,帮助专家更轻松地理解数据,还能让学习更准确、更快。 我们实现的 CACC 算法是基于论文 [1]。 至于代码,可以先打开“ControlCenter.m”,这里有一个简单的例子,还有一个酵母数据库。 此文件中也包含说明。 如果有任何问题,请告诉我,我会尽快帮助您。 [1]Cheng-Jung Tsai、Chien-I Lee、Wei-Pang Yang:一种基于类-属性权变系数的
离散化
算法。 信息科学178(3): 714-731 (2008)
2022-02-20 12:35:40
1.8MB
matlab
1
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