一、图灵机的基本模型 二、图灵机接受的语言——递归可枚举语言 三、用图灵机计算函数——部分可计算函数与可计算函数

8.1 引言 8.2 路与回路 8.3 欧拉图 8.4 哈密顿图 8.5 最短路 8.6 图论模型和证明

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置

应用给出的离散时间直接自适应控制算法改进了离散简单自适应控制的一些缺陷,能够在计算控制律不违反因果律的条件下,使被控对象的输出直接跟踪理想参考模型输出.应用Lyapunov函数和正实引理证明了算法的收敛性,并通过仿真研究说明了算法的有效性和可行性

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

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

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性

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

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性