内容概要：本文详细介绍了伺服系统中双线性变换离散化陷波滤波器的设计与优化。首先解释了双线性变换的基本原理，即如何将连续时间的陷波滤波器转换为离散时间的传递函数。接着讨论了频率补偿机制，解决了双线性变换导致的频率偏差问题。文中提供了具体的Python代码示例，演示了从参数设置、传递函数构建到双线性变换的具体过程。此外，还进行了仿真验证，通过Matlab和Python代码展示了滤波器的效果，证明了频率补偿的有效性和必要性。最后，强调了陷波滤波器在伺服系统中的重要性，特别是在抑制特定频率干扰方面的作用。 适合人群：从事伺服系统设计与优化的技术人员，尤其是对滤波器设计有需求的研发工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制频率特性的伺服控制系统，如工业自动化设备、机器人等领域。目标是提高系统的抗干扰能力和稳定性，确保在特定频率点上的深度衰减，从而消除不期望的频率成分。 其他说明：文中提供的代码和方法可以直接应用于实际项目中，同时提醒了在低采样率情况下需要注意的问题，并提出了动态调整频率的解决方案。

利用双线性映射构建高效身份认证方案.pdf,

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

python 最邻近插值 双线性插值 数据

逆Preisach模型双线性插值数值实现-References.part2.rar 本帖最后由 lgs2007m 于 2016-7-9 12:51 编辑 之前毕业设计弄了个Preisach迟滞模型GUI，只是参照别人的论文做的，没啥新的东西，分享给需要的人。很少上论坛，可能交流就做不到了，提供我参考的论文给需要的人参考学习吧。 程序源码及参考论文见附件-> 逆Preisach模型双线性插值数值实现.rar 程序参考的论文为： Real-time compensation of hysteresis in a piezoelectric-stack actuator tracking a stochastic reference 该论文的参考文献见附件-> References.part1.rar References.part2.rar References.part3.rar GUI效果图如下： Preisach模型数值实现： Preisach.gif Preisach模型数值实现GIF 逆Preisach模型双线性插值数值实现： Inverse_Preisach.gif 逆Preisach模型双线性插值数值实现GIF

1. 二阶带通（带阻）数字滤波器参数设计 2. DSP中二阶滤波器参数设计

双线性插值matlab代码图像处理 用于图像处理的Matlab代码 使用最近的插值调整图像大小 使用双线性插值调整图像大小 图像滤镜，填充 平均滤波器 加权平均滤波器 拉普拉斯过滤器 中值过滤器 索贝尔滤波器 锐化蒙版 高斯滤波器 影像旋转

六、双线性变换法的优缺点及局限性 1.解决了冲激不变法的混叠失真问题。 2.它是一种简单的代数关系。 3.双线性变换的模拟角频率与数字角频率存在非线性关系。所以双线性变换避免了混叠失真，却带来了非线性的频率失真。 4.双线性变换法不适用于设计线性相位的DF。 5.它要求AF的幅频响应是分段常数型。

是一个C#的C#双线性、临近点、反距离三种插值源代码。用于插值、图像缩放等用途

基于stm32的mlx90640红外成像(内含双线性插值), 图像之间进行对比