自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(1)
  • 资源 (1)
  • 收藏
  • 关注

原创 DSP中连续的s域信号如何转化为离散信号

#DSP中连续的s域信号如何转化为离散信号一、离散化的目的• 将s域下的传递函数转换为离散的z域函数;• 只有离散域下的函数,才可以在DSP中实现。二、离散化的种类• 一阶前向差分• 一阶后后差分• 双线性转换(Tustin变换),较为常用,误差最小,稳定性最强。三、离散化过程的基本公式双线性变换公式为:上式中Ts为离散化的时间,实际情况下,可认定为是dsp的控制周期。我们可以通过将上式直接带入到s域下的函数,直接得到z域下的函数。但通常情况下,手算比较繁琐,通常直接使用matlab函数

2020-11-25 15:19:35 1683 1

Q-LEARNING 算法在控制倒立摆的应用

这是基于q学习的一个模型,是一个基于倒立摆平衡问题的解决,没有加入神经网络,只是引入一些有限的数据,有不足的地方欢迎大家批评指正,两个函数没有传上去后续补上

2020-11-10

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除