内容包含脉冲响应矩阵和传递函数矩阵之间的关系,状态转移矩阵及性质,以及线性连续系统离散化及其性质…

内容包含系统能控性结构分解.系统能观测性结构分解以及系统结构规范分解原理,线性系统的内部稳定.BIBO稳定概念及其性质…

内容包含线性系统的运动求解,系统矩阵特征值和特征向量对运动的影响,脉冲响应矩阵与传递函数之间的关系…

内容包含组合系统的状态空间描述以及输入输出描述,零输入响应的概念以及矩阵指数函数的性质…

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则…

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四…

对“癌症.csv”中的肾细胞癌组织内微血管数进行连续属性的等宽离散化处理(分为3类),并用宽值找替原来的值 癌症.csv setwd('D:\\data') list.files() dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE) #等宽离散化 v1=ceiling(dat[,1]) #等频离散化 names(data)='f'#变量重命名 attach(dat) seq(0,length(f),length(f)/2)#等频划分为6组 v=sort(f…

上一节中,我论述了PID算法的基本形式,并对其控制过程的实现有了一个简要的说明,通过上一节的总结,基本已经可以明白PID控制的过程.这一节中先继续上一节内容补充说明一下. 1.说明一下反馈控制的原理,通过上一节的框图不难看出,PID控制其实是对偏差的控制过程; 2.如果偏差为0,则比例环节不起作用,只有存在偏差时,比例环节才起作用. 3.积分环节主要是用来消除静差,所谓静差,就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值,积分环节实际上就是偏差累计的过程,把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差.…

1 标准化 & 归一化 导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 (Z-Score) x'=(x-mean)/std 原转换的数据为x,新数据为x′,mean和std为x所在列的均值和标准差 标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布. 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合…

参考文献: Efficient constrained path planning via search in state lattices Differentially Constrained Mobile Robot Motion Planning in State Lattices Spatiotemporal state lattices for fast trajectory planning in dynamic on-road driving scenarios 1. 整体思想 状…