基于MATLAB的LTI系统非线性反馈识别方案

针对具有反馈非线性的LTI系统，提出了一种创新的非线性辨识方案，使用Matlab进行开发。

介绍了基于Matlab开发的非线性摆求解器，使用有限差分格式进行求解。

在现代科技环境下，Matlab被广泛应用于神经网络和非线性建模的研究中。这些技术不仅仅局限于传统的线性模型，而是通过人工神经网络等先进技术，推动了非线性建模方法的革新和发展。

非线性检测方案基于将不同时间间隔内的初始时间响应归零，并计算每个时间间隔的FFT，例如，MS Allen和RL Mayes在国际模态分析会议中描述了这种方法。这种方法的核心是通过删除时间历史的开头直到零交叉点，并进行FFT分析。它特别适用于那些早期非线性事件并在短时间内衰减的情况，例如由于脉冲加载导致的关节宏观滑移。使用ZEFFT可以准确捕捉频域中的特征消失时间。与传统的时频方法不同，ZEFFT通过确保初始响应为零而不是使用窗口来提高有效性。附带的Zip文件包含计算和绘制ZEFFT所需的一切，适用于基于一个或多个传感器的响应分析。

利用Matlab进行仿真的非线性调频研究，采用S曲线生成调频函数，具有较高的主副比和优秀的信噪比抑制性能。

随着技术的进步，利用Matlab神经网络实现非线性识别已成为一种先进的方法。

状态空间模型或传递函数模型中，设计状态反馈控制时的极点布置方法是关键。介绍了在MATLAB环境下实现状态反馈控制的技术和方法。

该软件涵盖两种情况：一种是已知的激励力，另一种是未知的输入力。对于后一种情况，请查看PDF案例1中的详细说明。运行cal.m以解决前向问题，并使用unknown_input.m/known_input.m进行参数识别。

使用Matlab进行非线性控制系统的分析和设计是一项重要任务。在图4.1中，我们计算了单条基线的方位角差异，通过分析单条基线的测向模糊区域来理解。如果我们移除基线长度小于半个波长的限制，测向结果将会出现模糊性。图中显示了两个理想点源天线组成的基线示意图（参见图4.1）。实际相差由式(4-1)给出，测量结果显示眠(一厅。