第四章连续系统的频域分析 4.1信号分解为正交函数→ 4.2傅里叶级数→ 4.3周期信号的频谱→ 4.4非周期信号的频谱傅里叶变换 4.5傅里叶变换的性质→ 4.6周期信号的傅里叶变换→ 4.7LT系统的频域分析→ 4.8取样定理→

• §4.1 上的傅里叶级数 • §4.2 典型周期信号的谱 • §4.3 上函数的傅里叶变换 • §4.4 傅里叶变换的性质 • §4.5 周期信号的傅里叶变换

3.1 信号的正交分解 3.2 周期信号的傅里叶级数 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.7 LTI系统的频域分析 3.8 取样定理

4.1 信号分解为正交函数 4.2 傅里叶级数 4.3 周期信号的频谱 4.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 4.5 傅里叶变换的性质 4.6 周期信号的傅里叶变换 4.7 LTI系统的频域分析 4.8 取样定理

3.1 信号的正交分解 3.2 周期信号的傅里叶级数 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.7 LTI系统的频域分析 3.8 取样定理

5.1 傅里叶级数 5.2 傅里叶积分与傅里叶变换 5.3 δ-函数

5.1 傅里叶级数 5.2 傅里叶积分与傅里叶变换

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

本章重点是非正弦周期函数的典型傅里叶级数、有效值、平均值和平均功率。难点是有效值、平均值和平均功率的计算。 1. 非正弦周期信号及其分解— 复习傅里叶级数； 2. 非正弦周期信号的频谱、平均值、有效值、平均功率的概念和计算； 3. 非正弦周期信号稳态电路的分析法—谐波分析法 ； 4. *对称三相电路的高次谐波

一、周期为2L的周期函数的傅里叶级数 二、典型例题 三、小结思考题