7.1 引言 7.2 采样过程的数学描述 7.3 信号恢复 7.4 Z变换理论 7.5 采样系统的数学模型 7.6 离散控制系统分析 7.7 数字控制器的设计 7.8 Matlab在离散系统中应用

• 3.1 序列信号的周期性和频率 • 3.2 离散时间傅立叶变换(DTFT) • 3.3 离散系统的频率特性 • 3.4 周期序列的频谱—离散傅立叶级数 • 3.5 离散傅立叶变换(DFT) • 3.6 DFT的特性 • 3.7 用DFT计算线性卷积

3.5 数字滤波器在虚拟仪器中的应用及其软件实现 3.5.1调用数字滤波器子程序的几个问题 3.5.2 在LabVIEW中应用滤波器 3.6 信号和系统的频率分析技术及其软件实现 3.6.1 离散傅里叶变换 3.6.2 在LabVIEW中的频谱分析VI 3.6.3 功率谱分析及其VI 3.6.4 谐波分析及其LabVIEW实现 3.7 逐点分析库 3.8 虚拟仪器中其他常用数据处理技术 3.8.1 概率和统计函数 3.8.2 曲线拟合 3.8.3 线性代数

一、拉普拉斯变换 二、系统函数 三、系统函数的零、极点分布分析 四、线性系统的稳定性 五、拉氏变换与傅氏变换的关系

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

一、系统函数 二、序列线性时不变系统的频率响应 三、无限脉冲响应系统和有限脉冲响应系统

1、如何建立控制系统的微分方程？ 2、如何建立非线性控制系统的小信号模型？ 3、传递函数是如何定义的？它有什么性质？ 4、什么是控制系统的结构图？如何通过化 简结构图获得系统的传递函数？