MATLAB 提供了函数filter,可以实现差分方程的递规求解. 设差分方程的形式为\(a_0y(n) + a_1y(n-1) + \cdots + a_my(n-m)=b_0x(n)+b_1x(n-1)+\cdots+b_sx(n-s)\) 基本的调用方法: yn = filter(B, A, xn) \(B = [b_0, \cdots, b_s], A = [a_0, \cdots, a_m]\): xn是输入信号: yn是输入信号通过系统的零状态响应. 如果输入是单位脉冲函数,则输出就

问题描述 今日碰到一道差分方程的题目,如下 [ y(n + 2) - cfrac{7}{10}y(n + 1) + cfrac{1}{10}y(n) = 7x(n+2) -2 x(n + 1) ] 已知(x(n) = left(cfrac{1}{2}right)^n u(n) , y(0) = 2, y(1) = 4​),求全响应. 一般求解这种题目的思路很清晰,首先根据特征方程求出特征根,从而得出零输入解的形式,但是这个时候给的条件是(y(0))和(y(1)),而不是(y_{zi}(0))和(

filter:滤波函数,可用来解差分方程. y = filter(b,a,X) [y,zf] = filter(b,a,X) [y,zf] = filter(b,a,X,zi) y = filter(b,a,X,zi,dim) [...] = filter(b,a,X,[],dim) eg. 输入为 求y. clc; clear; n = :; x1 = exp(1i*(pi/)*n); a = [ 0.9]; b = [ -0.25]; y1 = filter(a,b,x1); stem(n,

本文,介绍了Filter在MVC请求的生命周期中的作用和角色,以及Filter的一些常用应用场景. 同时针对MVC中的对于Session,Cookie等的依赖,如何使用Filter解依赖. 如果大家有什么好的Filter应用方法,希望一起多交流. 阅读目录: 一.Filter在MVC生命周期中的位置 二.Filter常见的应用场景 三.Filter的执行顺序 四.MVC中常见的对于Session, Cookie的依赖 五.使用Filter解除依赖 1. Filter在MVC生命周期中的位置 下面

本文转自:http://www.cnblogs.com/JustRun1983/p/3279139.html 本文,介绍了Filter在MVC请求的生命周期中的作用和角色,以及Filter的一些常用应用场景. 同时针对MVC中的对于Session,Cookie等的依赖,如何使用Filter解依赖. 如果大家有什么好的Filter应用方法,希望一起多交流. 阅读目录: 一.Filter在MVC生命周期中的位置 二.Filter常见的应用场景 三.Filter的执行顺序 四.MVC中常见的对于Ses

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

http://blog.163.com/xiaheng0804@126/blog/static/1205282120132129471816/ 创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果.同时用七中滤波方法测试.混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声. 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声. 1.巴特沃斯低通滤波器去噪巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下.下图是巴特沃斯对两个信号的滤波效果.

在工程实际中遇到的信号经常伴有噪声,为了消除或减弱噪声,提取有用信号,必须进行滤波,能实现滤波功能的系统称为滤波器.严格地讲,滤波器可以定义为对已知的激励提供规定响应的系统,响应的要求可以在时域或频域内给定.滤波器的功能主要由其系统函数决定.滤波技术在通信测量.数据采集.控制系统及电力系统等领域得到了广泛的应用.滤波器的设计在这些领域中必不可少, 甚至是至关重要的环节, 其优劣将直接影响整个系统的性能.滤波器设计的关键是找到一个稳定可实现的逼近函数, 其频率特性满足所需滤波器的所有要求.虽然目前

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

PID控制器的数字实现及C语法讲解 概述 为方便学习与交流,根据自己的理解与经验写了这份教程,有错误之处请各位读者予以指出,具体包含以下三部分内容: (1)  PID数字化的推导过程(实质:微积分的近似计算): (2)  程序风格介绍(程序风格来源于TI官方案例): (3)  C有关语法简述(语法会结合实例进行讲解). =========================================================================================

我们前面讨论了z变换,其实也是为了利用z变换分析LTI系统. 利用z变换得到LTI系统的单位脉冲响应 对于用差分方程描述的LTI系统而言,z变换将十分有用.有如下形式的差分方程: $\displaystyle{ y[n] = –\sum_{k=1}^{N}\left(\frac{a_k}{a_0}\right)y[n-k]+\sum_{k=0}^{M}\left(\frac{b_k}{a_0}\right)x[n-k] }$ 我们可以通过z变换得到上述式子的单位脉冲响应. 等式两边进行z变换 $

2016-9-27 20:20:08 还需要进行修改和完善.先这种理论性的博客不太好写,请大家见谅. 在上一篇博客中,我们重点了解了关于自动控制原理的一些基本概念 以及一些相关的术语,以及能够分析控制系统的基本组成以及相应的工作原理.那么本篇博客我们重点学习的是控制原理的数学模型. 我们在上一篇博客中曾经提到过:在经典控制理论当中有三个理论基石:时域分析法,根轨迹法.频域分析法.而这三种方法只是我们分析系统的一种手段,而不管是采用那一钟方法,我们都离不开系统它的数学 模型. 数学模型是什么呢?是

1. z 变换 单位脉冲响应为 \(h[n]\) 的离散时间线性时不变系统对复指数输入 \(z^n\) 的响应 \(y[n]\) 为 \[ \tag{1} y[n] = H(z) z^{n}\] 式中 \(H(z)\) 是一个复常数,为 \[ \tag 2 H[z] =\sum_{n=-\infty}^{+\infty}h[n]z^{-n}\] 若 \(z=e^{j\omega}\),这里 \(\omega\) 为实数(即,\(|z|=1\)),则(2)式的求和式就是 \(h[n]\) 的离散时

一.概述 1.1 数字人类的概要 数字人类(Digital Human)是利用计算机模拟真实人类的一种综合性的渲染技术.也被称为虚拟人类.超真实人类.照片级人类. 它是一种技术和艺术相结合的综合性模拟渲染,涵盖计算机图形渲染.模型扫描.3D建模.肢体驱动.AI算法等领域. 数字人类概念图 1.1.1 数字人类的历史和现状 随着计算机渲染技术的发展,数字人类在电影领域早有应用.在上世纪80年代的<星球大战>系列.<异形>系列等电影,到后来的<终结者>系列.<黑客帝国

%求方程的解 x=sym('x'); fx=(3*x*x+2*x)*(x*x+2.32*x+4)-(2*x+2.32)*(x*x*x+x*x) fx = 

控制的含义 控制(CONTROL)----某个主体使某个客体按照一定的目的动作.主体–人:人工控制: 机器:自动控制客体–指一件物体,一套装置,一个物化过程,一个特定系统. 人工控制与自动控制 人在控制过程中起三个作用:(1)观测:用眼睛去观测,如温度计.转速表等的指示值:(2)比较与决策:人脑把观测得到的数据与要求的数据相比较,并进行判断,根据给定的控制规律给出控制量:(3)执行:根据控制量用手具体调节,如调节阀门开度.改变触点位置. 开环控制和闭环控制 典型开环系统 典型闭环系统 自动控制系

NewQuant的设计思路——整体的领域分析 “领域驱动设计(DDD)”是著名软件工程建模专家Eric Evans提出的一个重要概念,是“面向对象分析设计(OOAD)”的深化.当业务逻辑变得复杂,系统变得庞大时,OOAD会使人陷入“只见树木不见树林”的处境,而DDD可以指导设计人员暂时忽略掉琐碎细节,高屋建瓴的观察问题.如果要全面了解DDD,请阅读Eric Evans的著作<领域驱动设计>和<实现领域驱动设计>. 在NewQuant的设计中,DDD的思想给了我很大启发.简单直观地讲

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

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用JAVA实现大文件上传及显示进度信息 ---解析HTTP MultiPart协议 (本文提供全部源码下载,请访问 https://github.com/grayprince/UploadBigFile) 一. 大文件上传基础描述: 各种WEB框架中,对于浏览器上传文件的请求,都有自己的处理对象负责对Http MultiPart协议内容进行解析,并供开发人员调用请求的表单内容. 比如: Spring 框架中使用类似CommonsMultipartFile对象处理表二进制文件信息. 而.NET 中