本文在复模态理论基础上引入系统传递函数矩阵及其留数矩阵的概念,推证了传递函数矩阵展式,通过展式导出系统振动响应的实数表达式可用于计算具有重特征值的阻尼线性系统振动响应,从而解决了涉及重特征值的振动求解问题,文中对特征值、特征向量及留数矩阵做了探讨,并给出了算例

一维快速傅里叶变换 一、基本思想 由变换矩阵元素可见,利用矩阵元素的周期性与对称性之后,变换矩阵中许多元素相同。换言之,变换矩阵与输入信号相乘过程中存在着不必要的重复计算

第一节:矩阵的概念 第二节:矩阵的运算 第三节:分块矩阵及其运算

建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型（AR模型）的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度

1.矩阵的初等变换 什么是初等变换? 线性方程组的一般形式

本文提出了N口线性网络的统一参数慨念和统一参数理论。应用这个理论研究了一般线性多回路反馈网绍的回归差矩阵与零回归差矩阵,导出它们与网络的统一参数矩阵之间的关系,业将Blackman方程推广到从一口集到另一口集的传递矩阵的情况,从而建立了线性多回路反馈网络的N口统一参数理论。这个理论一个典型应用是解决了一般复合反馈放火器的理论分析问题

矩阵位移法是以计算机为计算工具的现代化结构分析方法。基于该法的结构分 析程序在结构设计中得到了广泛的应用。因此,以计算机进行结构分析是本章的学 习目的。 矩阵位移法是以位移法为理论基础,以矩阵为表现形式,以计算机为为运算工 具的综合分析方法

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

• 矩阵秩的定义 • 初等变换与矩阵的秩 • 再论矩阵的等价标准形 • 等价标准形应用举例 • 小结

• 矩阵的概念及性质 • 初等矩阵的作用 • 初等矩阵的应用 • 小结