最优控制是系统设计的一种方法。它所研究的中心问题是如何选择控制信号才 能保证控制系统的性能在某种意义下最优

二、小脑模型连接控制器(CMAC)网络 原理:从小脑活动只获取启发 （1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 （2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制

1、独立电压源(简称电压源) 定义:一个二端元件①不论流过它的电流 为多少②它的端电压是常数V或是一定的 时间的函数v(t),这样的电路元件称独立 电压源

1、范围:通信领域中各种高频电路(含非线性电路)的组成、 工作原理及分析计算。 2、主要内容:高频小信号放大器、高频功率放大器、正玹波振 荡器、频谱的线性搬移电路、振幅调制与解调、 混频、频率调制与解调、参量电路、反馈控制电 路原理及应用。 3、要求:掌握基本概念和分析方法;掌握有关内容的数学 推导过程;理论与实际结合培养动手能力

第8章其它类型的数字滤波器 8.1.3最小相位系统 最小相位系统在工程理论中较为重要,下面给出最小相位系统的几个重要特点。(1)任何一个非最小相位系统的系统函数H(z)均可由一个最小相位系统Hmn(z)和一个全通系统Hap(z)级联而成,即(8.1.8) 证明假设因果稳定系统H(z)仅有一个零点在单位圆外,令该零点为z=1/z0,口z1,则H(z)可表示为

◆理解傅里叶变换的几种形式 ◆了解周期序列的傅里叶级数及性质,掌握周期卷积过程 ◆理解离散傅里叶变换及性质,掌握圆周移位、共轭对称性,掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间的关系 ◆了解频域抽样理论 ◆理解频谱分析过程 ◆了解序列的抽取与插值过程

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

为了抑制狭小封闭空间内宽频噪声场的反射声波，提出一种基于倒谱裁剪的反射声波抑制方法.首先利用环境脉冲响应的持续时间对信号倒谱反射成分进行划分，然后根据理论对代表反射成分的异常点进行判定，最后对异常点的幅值重新赋予正常值，从而在不破坏噪声信号直射成分的前提下对反射声波进行抑制.在室内弱反射环境和小实验舱内强反射环境中进行对比实验验证，实验结果表明新方法可有效抑制反射声波，对于反射声波所带来的声场重构误差，由90%降低至35%，有效提高了声场的重构精度

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在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考