1. 利用S函数模块进行环路仿真 将PI 写成 截止频率的表示形式 Kp* (Ti*s+1)/Ti*s  ,  这里Kp = 20,  Ti = 0.0001  ,  写入仿真模型参数框 仿真结果: 2. 利用Z 函数模块来进行仿真模型搭建 首先利用matlab 的c2d 函数对 S 传递函数进行离散化处理 得到z 函数如下 所以仿真模型参数如下: 仿真结果:发现实际电流平均值高于参考值,而离散后的反馈值却是完全跟踪参考值,什么原因? 应该是数字环路采样速率 和 开关频率一样导致,采样速率不足导

很多算法都会比较输入序列中的元素.默认情况下,这类算法使用元素类型的<或==运算符完成比较.标准库还为这些算法定义了额外的版本,允许我们提供自己定义的操作来代替默认运算符. 例如,sort算法默认使用元素类型的<运算符.但可能我们希望的排序顺序与<所定义的顺序不同,或是我们的序列可能保存的是未定义<运算符的元素类型(如Sales_data).在这两种情况下,都需要重载sort的默认行为. 1 向算法传递函数 作为一个例子,假定希望在调用elimDups后打印vector的内容.此外

Windows消息传递函数SendMessage参数属性 转载于:http://www.cr173.com/html/5605_1.html Windows是一个消息驱动式系统,SendMessage是应用程序和应用程序之间进行消息传递的主要手段之一,这里我搜集整理了SendMessage函数的详细参数介绍,以备自用.  VFP声明:  DECLARE INTEGER SendMessage IN user32;  INTEGER hWnd,;  INTEGER wMsg,;  INTEGER

C#和c++之间相互传递函数指针 在C++和C#之中都有很多callback method,可以相互调用吗,怎么传递,是我表弟的问题. 1.定义c++ dll ,导出方法 // sort.cpp : 定义 DLL 应用程序的导出函数. // #include "stdafx.h" #include "sort.h" #include "stdlib.h" #include "iostream" // 这是导出函数的一个示例.

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

传递函数的极点就是对应微分方程的特征根(回忆一下,$\frac{1}{s+a}$是$e^{-a t}$的Laplace变换),因此它们决定了系统自由运动的模态. 传递函数的零点不直接形成自由运动的模态,但会影响各模态在响应中的比重.模态在单位阶跃响应中的比重取决于极点之间的距离和极点与零点之间的距离.若极点与零点距离较远,相应模态占比重就大且零点作用明显. 画个零极点图可能比较好理解. 我们总是要求系统的(有限)零点数量小于等于(有限)极点数量. 解释:考虑一个简单的系统s,这是个微分器,当输入

1.commandArgs(),是R自带的参数传递函数,属于位置参数. ##test.R args=commandArgs(T) print (args[1])##第一个外部参数 print (args[2])##第二个外部参数 ##运行脚本:Rscript test.R first second 结果: 2.getopt(),是getopt包的函数,需要先按照getopt包 getopt(spec = NULL, opt = commandArgs(TRUE),command = get_Rs

本次旨在解决 同参不同名 的函数作为参数传递的情况 情景: 一下两个函数分别多次重复调用了两个同参不同名的函数(实际上总共有3个这样的函数),函数结构基本相同,只有调用的函数名不一样,显然可以整合在一个函数中,减少代码量: private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { clsLineSeg.UpdateDiseasePostion(map, tblRouteData, "Z001522600"); clsLineSeg

摘要:在平时工作中,TB车身的传递函数分析,涉及到大量重复行的工作,费时费力.在学习python基础后,希望通过代码解决这部分重复工作.基础入门级操作,但是能够解决很大一部分工作内容.日后,待python学习达到一定水平后,在寻找更优的解决方案. NVH频响,接附点一般在30个左右,分x,y,z三个方向,激励工况在90个上下,每个工况对应DAREA,RLOAD,DLOAD:在实际项目中,习惯运用工况文本文件进行提交运算.NTF计算,90个工况,对应90个响应:VTF计算,90个工况对应270个响

一.通过字符串传递函数 1.定义:可以使用函数名(字符串)调用函数,也可以使用函数指针调用函数,将两者结合 2.特征: 1).在函数声明时使用函数指针 2).调用函数时使用函数名称(字符串) 3).可以让函数的调用更加灵活方便 3.应用代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <ctype.h> char *stringToLower(const char

一.通过指针传递函数与通过指针传递数据的本质是一样的,区别就是此时的数据是函数指针(函数的开始的地址) 1.定义:通过函数指针将函数传入函数:通过函数返回函数指针实现函数返回函数的目标 2.特征: 1).通过函数指针的介入,使函数调用变得更加灵活,实现功能的封装性 2).使真正的函数下沉一层,有利于函数功能的抽象 3).是函数的交互变得更加自然与方便 3.函数指针: 1).定义:与普通函数的定义基本类似,包括函数类型.函数名称和函数参数:形如 int  (*guoCal)(int, int):

这段时间一直在使用react,由于这react是单向数据绑定,总感觉有点不适用,毕竟之前一直都在使用angular,但学习还是要继续,做了一个迭代的项目,都差点忘记要总结一下这个react了,现在可以写点东西了.(react 新手,仅仅参考) 1.react一开始我更理解为是一个各种代码片段,由于之前接触了一段时间meteor,感觉有点相似.在使用之前都要在app.js中将一总的父组件通过import导入,另外在route中的path中写入链接 例如:import createHistory f

sys=tf(400,[1,50,0]) sys = 400 ---------- s^2 + 50 s 其中,tf()函数的用法.   传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z') dsys = 0.0001967 z + 0.0001935 ----------------------- z^2 - 1.951 z + 0.9512 Sample time: 0.001 seconds Discrete-time transfer function. 其中,c2d函数的用法,应该是离散

Transfer function: 1 ------- 5 s + 1 写成微分方程: 5y'(t)+y(t)=u(t) 向前差分: 5y(k+1)+(T-5)y(k)=Tu(k) T:Sample time 向后差分: (5+t)y(k)-Ty(k-1)=Tu(k) Matlab阶跃响应: G1=tf([1],[5 1]); step(G1) %连续传递函数阶跃响应曲线 hold on G2=c2d(G1,0.1,'zoh'); step(G2) %离散传递函数阶跃响应曲线 hold on

9.3 关键项\(1/(1+T)\)和\(T/(1+T)\)以及闭环传递函数的构建 从式(9.4)到(9.9)的传递函数可以很容易的由图形代数方法进行构建.假设我们已经分析了反馈系统模块,并且已经画出了\(||T(s)||\)的bode图.举一个具体的例子,假设结果为图9.5所示,其中\(T(s)\)为: \[T(s)=T_{0} \cfrac{(1+\cfrac{s}{\omega_{z}})}{(1+\cfrac{s}{Q\omega_{p1}}+(\cfrac{s}{\omega_{p1}

9.2 负反馈对网络传递函数的影响 我们已经知道了如何推导开关变换器的交流小信号传递函数.例如,buck变换器的等效电路模型可以表示为图9.3所示.这个等效电路包含三个独立输入:控制输入变量\(\hat{d}\),输入电压变量\(\hat{v}_{g}\),以及负载电流变量\(\hat{i}_{load}\).那么输出电压变量\(\hat{v}\)可以表示为上述三个变量的线性组合,也就是: \[\hat{v}(s)=G_{vd}(s)\hat{d}(s)+G_{vg}(s)\hat{v}_{g}

8.5 交流传递函数以及阻抗的测量 测量原型变换器和变换器系统的传递函数是非常好的工程实践过程.这样的实践可以验证系统是否被正确地建模和设计.此外,通过测量单个电路元件的端阻抗来表征其特性也是非常有用的. 小信号交流的幅值和相位的测量可以使用一种被称为网路分析仪或频率分析仪的设备.基本的网络分析仪的关键输入和输出如图8.60所示.网络分析仪提供幅值和频率可控的正弦输出电压\(\hat{v}_{z}\).该信号可以注入到带测量系统的任何期望位置.网络分析仪也可以有两个或多个输入,\(\hat{v}

8.4 变换器传递函数的图形化构建 第7章推导出的buck变换器小信号等效电路模型在图8.55中再次给出.让我们用上一节的图解方法来构造该变换器的传递函数和端阻抗. Fig. 8.55 Small-signal model of the buck converter, with input impedance Zin(s) and output impedance Zout(s) explicitly defined 输出阻抗\(Z_{out}(s)\)可以通过将\(\hat{d}(s)\)和\

8.3 阻抗和传递函数图形的构建 通常,我们可以通过观察来绘制近似的bode图,这样没有大量混乱的代数和不可避免的有关代数错误.使用这种方法可以对电路运行有较好的了解.在各种频率下哪些元件主导电路的响应变得很明显,同时合适的近似变得显而易见.近似转折频率和渐近线的解析表达式就可以直接得到.复杂网络的阻抗和传递函数也可以容易构建.因此,可以获得对电路的较好了解,方便设计的工程师修改电路,来获得所需的频率响应. 图形构造方法,也称为"在图形上做代数",其涉及到使用一些简单的规则来组合阻抗和

8.2 变换器传递函数分析 接下来,让我们推导基本变换器传递函数中的极点,零点和渐近线增益的解析表达式. 8.2.1 示例:Buck-boost变换器的传递函数 Buck-boost变换器的小信号等效电路模型已经在7.2节中推导完成,其结果这里在图8.31中重新给出.让我们来推导并画出这个电路的控制-输出以及输入-输出的传递函数. 这个变换器包含两个独立的交流输入:控制输入\(\hat{d}(s)\)和直流输入\(\hat{v}_{g}(s)\).交流输出电压的变化量\(\hat{v}(s)\)