本章讨论线性系统的运动分析。 – 主要介绍 • 连续系统与离散系统的状态空间模型的求解、 • 状态转移矩阵的性质和计算以及 • 连续系统状态方程的离散化。 – 本章最后介绍基于Matlab的状态空间模型求解与 控制系统的运动仿真问题的程序设计与仿真计算

一、作业的问题 作业中最大的问题就是,许多学生并没有将方程的增广矩阵,经过一系列行初等变换后,变化成行简化阶梯矩阵, 将任何一个矩阵经过一系列行初等变换,变化成行简化阶梯矩阵,是线性代数的基本技术,一定要掌握

我们希望能够找到一种方法,能够从任意一个n阶线性定常的 般形式的微分方程组中构造出一个n维的状态空间模型。设输出量a (标量)与输入量r(标量)之间的关系由线性定常微分方程表示。 我们定义状态量为ω及其n-1阶导数 这样,我们就得到了n个状态量(与微分方程的阶次相同)。现 在我们对x求导,直到x(n-1)

离子选择性电极的性能参数 Nernst响应、线性范围、检测下限 以离子选择电极的电位对响应离子活度的负对 数作图(见图),所得曲线称为校正曲线。若这种 响应变化服从于 Nernst方程,则称它为 Nernst响应。此校准曲线的直线部分所对应的离子活度范围称为离子选择电极响应的线性范围。该直线的斜率称为级差。当活度较低时,曲线就逐渐弯曲,CD和FG延长线的交点A所对应的活度a;称为检测下限

一、关于叠加原理的一般概念 物理量满足叠加原理的条件是该物理量遵从线性微分方程:

7.1 离散时间信号 7.2 离散时间系统的数学模型 7.3 常系数线性差分方程的求解 7.4 零输入响应与零状态响应 7.5 卷积

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

§7.1 简谐振动的运动学描述 §7.2 简谐振动的动力学性质 §7.3 保守系的振动 §7.4 阻尼振动、受迫振动 §7.5 波的运动学描述 §7.6 一维线性波动方程 §7.7 波的能量 §7.8 真空中电磁波

只讨论极点性的奇点 方程的奇点可能同时也是解的奇点.不但可能是解的极点或本性奇点,还可能是解的枝点 作为在方程正则奇点邻域内求解的依据,再次不加证明地介绍另一个定理

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题