出处-类目-编号1.问题描述：由于radau离散化之后的非线性方程组非常复杂，直接使用MATLAB自带
原创
2022-10-10 15:52:27
218阅读
1.算法概述伪谱法，又称为正交配置法，主要利用Lagrange插值多项式近似离散最优控制问题中的状态变量和控制变量，将连续型最优控制问题转化成离散形式的非线性规划(NLP)问题，然后利用相应的NLP算法求解。根据配置点的不同，伪谱法主要分为Legendre伪谱法、Gauss伪谱法和Radau伪谱法3种。在本课题中，飞行器的运动方程取为：!1.png(https://s2.51cto.com/ima
原创
2022-12-02 14:34:56
201阅读
写在前面数值法求解最优控制问题（二）——打靶法介绍了两种不同配点思路的直接法，一种是打靶法，一种是配点法，本篇文章介绍配点法。配点法中又包含欧拉法；Runge-Kutta 法；Hermit-Simpson 法；伪谱法（pseudospectral method）。伪谱法因其计算效率和计算精度上的优势、良好的收敛性以及较低的初值敏感度在最优控制领域求解算法中倍受关注。整个最优控制中直接法的分类可见下
转载
2024-11-02 06:53:00
424阅读
一、参数陷阱在使用默认参数时，可能碰见下列情况def show_args_trap(i, li = []):
li.append(100)
li[i] = 101
print(li)
show_args_trap(0)
show_args_trap(1)
show_args_trap(2)
# 显示结果为：
# [101]
# [101, 101]
# [101, 101,
# Python伪谱法声波方程实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何用Python实现伪谱法声波方程。伪谱法是一种数值计算方法，用于求解偏微分方程。声波方程描述了声波在介质中的传播规律。通过本教程，你将掌握如何使用Python编写代码，模拟声波在介质中的传播过程。
## 整体流程
下面是实现“Python伪谱法声波方程”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-02-23 07:18:04
183阅读
轨迹仿真计算 一、高斯伪谱法核心原理 1. 数学建模框架 将连续时间最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）： 通过Legendre-Gauss节点离散化，将动力学方程映射为代数约束。 2. 关键步骤 ...
1. import底层原理假设先创建一个文件demonA.py，内容如下：# encoding: utf-8
print("Test demon A")
def add(a, b):
"""
:param a:
:param b:
:return:
"""
return a + b
print("End test Demon
转载
2024-05-30 00:30:23
139阅读
一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-07-09 10:44:07
393阅读
1. 能量信号和功率信号 对信号积分求其能量，如果能够求出来而不是无穷大，即能量有限，在全部时间上的平均功率为0，就说这个信号是能量信号。如果能量无穷大，那么只好用功率来描述这个信号的能量大小，这种信号就是功率信号。任何信号不是能量信号就是功率信号，因为信号的功率永远不可能无穷大的。2. 频谱、能量谱与功率谱 在北理版《信号与系统》中，信号可以分成能
转载
2024-03-08 13:36:12
112阅读
作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
利用ORCAD的pspice仿真分析电路的幅频和相频谱1.介绍2.搭建电路原理图3.建立仿真文件，进行交流分析4.仿真、查看输出5.总结 1.介绍orcad配合pspice一直是电路原理图绘制和仿真的主要工具，pspice工具提供了诸如暂态分析、直流分析、交流分析等多个工具。学校主要教的是multisim，对orcad讲得很少，最进要利用orcad对运放构成的电路的频响、相移特性进行分析，发现资
如何得到信号的幅度谱和相位谱1 奈奎斯特采样率2 fftshift说明3 频谱图的横坐标如何和真实的频率对应4 频谱图的纵坐标如何和真实的幅度值对应5 源代码6 仿真结果 1 奈奎斯特采样率 如果想要不失真的恢复原基带信号，则采样频率要大于最高频率的两倍，该采样频率被称为奈奎斯特采样率。采样率越高，则采样周期越小，则信号越平滑。但是采样率不是
转载
2023-11-07 00:47:45
366阅读
信号与线性系统翻转课堂笔记8——周期性信号的频谱The Flipped Classroom8 of Signals and Linear Systems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著一、要点（1，重点）周期信号频谱的概念及其物理意义； （2，重点）周期矩形脉冲频谱的形状和特点，了解取样函数及其特点，掌握周期和脉冲宽度变化对周期矩形脉冲频谱的影响； （3）频带宽度
转载
2024-06-17 14:08:47
385阅读
伪类 伪元素 CSS中：和：： - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u014527697/article/details/81087139 Pseudo-elements - CSS: Cascading Style Sheets | MDN https://develop
转载
2018-09-11 01:26:00
319阅读
2评论
1、对实测载荷—时间历程进行统计计数（雨流计数法），得到应力幅值、均值及其频次。 2、分别对幅值和均值的频次进行统计，对它们的概率分布特征进行假设检验，得出最佳的拟合分布函数，最后再考虑两者之间的相关性。对于载荷随机变量的幅值或均值，它们一般服从正态分布、对数正态分布或威布尔分布。因此，根据实测载荷 ...
转载
2021-11-01 19:04:00
1132阅读
2评论
# Python 功率谱和功率谱密度简介
在信号处理领域，功率谱和功率谱密度是描述信号特性的重要工具。本文将带你了解这两个概念，并通过 Python 示例代码进行演示，帮助你更好地理解和应用它们。
## 什么是功率谱和功率谱密度？
### 功率谱
功率谱（Power Spectrum）是信号在频域上的表示，它显示了不同频率成分的功率分布情况。具体来说，功率谱将信号分解为不同的频率分量，并展
在这篇博文中，我将详细记录如何在 Python 中计算信号的幅度谱和相位谱。通过本指南，您将能够一步一步地掌握信号处理中的 FFT 技术。
### 环境准备
在开始之前，确保您已安装相应的 Python 环境和所需的库。我们将使用 `numpy` 和 `matplotlib` 库进行傅里叶变换及数据可视化。
以下是安装所需依赖的步骤：
```bash
pip install numpy m
ChemDraw软件是一款比较常见的化学绘图软件，化学专业的领域的人常常会用到它。本教程主要是针对新手用户，让其了解一些ChemDraw的一些基本操作，以便其能尽快上手早日用到工作中。下面我们就来给大家介绍介绍移动ChemDraw结构有什么方法？一、一般移动操作1、利用选择工具移动ChemDraw结构选择工具选中要移动的ChemDraw结构后，点击鼠标选中此结构，接着通过拖动鼠标将结构移动到所需位
在信号处理的学习中，有一些与谱有关的概念，如频谱、幅度谱、功率谱和能量谱等，常常让人很糊涂，搞不清其中的关系。这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换，就可以得到的信号的频谱，信号的频谱由两部分构成：幅度谱和相位谱。这个关系倒还是简单。那么，什么是功率谱呢？什么又是能量谱呢？功率谱或能量谱与信号的频谱有什么关系呢？ 要区分功率谱和能量谱，首先要
转载
2023-12-19 19:42:04
85阅读
