模型定阶

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基于MATLAB的一阶延迟系统PID控制器参数整定
本程序利用多种方法,实现了含延迟环节一阶系统的PID控制器参数计算,方法包括: Ziegler-Nichols 方法 Cohen-Coon 方法 IMC 方法
定积分求解演示
本示例展示了在 Matlab 中使用 quad 和 int 函数求解定积分。quad 函数通过数值积分来近似计算积分,int 函数则使用符号积分来计算积分。
求定积分-软件matlab
求解给定函数在指定区间内的定积分命令是Quad1。例如,计算函数在特定区间内的定积分,在Matlab中执行相应的命令可以得到积分值。二重积分的命令也可以用来求解。
Routh Approximation计算系统稳定性的降阶模型 - MATLAB开发
介绍如何使用劳斯近似(或Gamma-Delta近似)对给定高阶稳定传递函数G进行降阶处理,以获得系统的简化模型。参考文献包括V. Krishnamurthy和V. Sheshadri的研究成果,详细讨论了在频域中应用劳斯近似的方法。示例代码演示了如何通过MATLAB实现对n阶传递函数G进行r阶劳斯近似的计算。例如,对于G=tf([1 2],[1 3 4 5])和r=2的情况,计算结果为R=Routh_Approximation(G,r)=0.5714s + 1.143 / (s^2 + 2.286s + 2.857)。
利用MATLAB进行超定和欠定方程组的左除法求解
MATLAB提供了强大的功能,用于解决超定和欠定方程组的问题。例如,对于给定的方程组A=[1,2,3; 4,5,-6; 7,8,9; 10,11,12]; 和 b=(1:4)',可以使用左除法求解得到 x = -0.3333 0.6667 0.0000。在另一个例子中,方程组A=[1,4,7,10; 2,5,8,11; 3,-6,9,12]; 和 b=[1 3 3]',左除法计算出 x = 2.0000 0.1667 0 -0.1667。
超定方程组解法
基于 MATLAB,可求解方程组 ax=b,其中 m > n。
基于最小二乘法的模型阶次选择:递归算法模拟
线性估计器在信号处理中应用广泛,而最小二乘估计器则是通过最小化误差信号的方差来实现最佳估计。然而,模型阶次的增加并不总是带来更好的拟合效果。本代码通过模拟一个被噪声污染的信号,并分析最小均方误差 (Jmin) 随模型阶次 (K) 的变化趋势,寻找最佳模型阶次。当 Jmin 不再随着 K 的增加而显著下降时,意味着模型开始过度拟合噪声,此时对应的 K 值即为最佳阶次。
定常广义预测控制仿真
使用Matlab进行定常广义预测控制(GPC)算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。
MATLAB模型分析四阶2-1-1级联Σ-Δ调制器
随着技术的不断进步,MATLAB成为分析四阶2-1-1级联Σ-Δ调制器的重要工具。探讨了其建模过程和分析结果。
超定方程组的解法探讨
超定方程组解法探讨 当方程数量超过未知数数量时,方程组通常无解,此时被称为超定方程组。寻求超定方程组的解,一般采用最小二乘法,找到一个最接近精确解的近似解。 以下列举两种常见的解法: 求逆法: 利用公式 x = (a' a)^-1 a' b 计算,该方法也应用了最小二乘法的原理。 MATLAB求解: 在MATLAB中,可以直接使用 x = ab 命令,利用最小二乘法找到一个基本解。