线性离散系统的数学模型
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线性离散系统数学模型和分析方法目录一、内容简述 (3)二、线性离散系统的数学模型 (3)2.1 离散系统的概念 (5)2.2 离散系统的描述方法 (6)2.2.1 差分方程 (7)2.2.2 马尔可夫过程 (8)2.2.3 状态空间表示 (10)2.3 线性离散系统的特性 (11)2.3.1 稳定性分析 (12)2.3.2 脉冲响应与收敛性 (13)2.3.3 系统性能评估 (14)三、分析方法 (16)3.1 拉普拉斯变换法 (17)3.1.1 基本概念 (19)3.1.2 应用分析 (20)3.1.3 收敛性与应用局限 (21)3.2 状态空间方法 (23)3.2.1 基本理论 (24)3.2.2 控制器设计 (25)3.2.3 参数估计 (26)3.3 Z变换法 (27)3.3.1 基本原理 (28)3.3.2 系统分析 (30)3.3.3 系统的性能评估 (31)3.4 时域分析方法 (33)3.4.1 序贯逼近法 (34)3.4.2 数值仿真 (34)3.4.3 基于数字模型的算法 (36)四、应用实例 (37)4.1 控制系统设计 (39)4.1.1 系统建模 (40)4.1.2 控制器设计与仿真 (42)4.2 信号处理 (43)4.2.1 离散信号处理 (45)4.2.2 滤波器设计 (46)4.3 通信系统 (47)4.3.1 调制与解调 (49)4.3.2 语音编码与加密 (51)五、结论与展望 (52)5.1 研究成果总结 (53)5.2 未来研究方向 (54)5.3 实际应用前景 (55)一、内容简述本文档旨在全面介绍线性离散系统数学模型的构建及其分析方法。
线性离散系统在现代科技、工程和经济学等领域具有广泛的应用,因此对其数学模型的理解和分析显得尤为重要。
我们将从线性离散系统的基本概念出发,详细阐述线性离散系统的定义、特点以及类型。
通过实例演示如何建立线性离散系统的数学模型,包括状态方程、传递函数等基本形式。
离散模型§ 1 离散回归模型一、离散变量如果我们用0,1,2,3,4,⋯说明企业每年的专利申请数,申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量,该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。
但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项,类似表示状态的变量才在本章的讨论中。
在专利申请数的问题中,离散变量0,1,2,3 和4 等数字具有具体的经济含义,不能随意更改;而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中,数字0和1只是用于区别两种不同的选择,是表示一种状态。
本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。
、离散因变量在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策用数字1 表示,而将家庭不购买住房的决策用数字0 表示。
1 yesx0 no如果x 作为说明某种具体经济问题的自变量,则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。
如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时,则表示状态的虚拟变量就不再是自变量,而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。
因此,需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展,以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。
因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态,所以将通过虚拟因变量讨论备择对象选择的回归模型称为离散选择模型。
三、线性概率模型现在约定备择对象的0 和1 两项选择模型中,下标i 表示各不同的经济主体,取值0或l的因变量 y i表示经济主体的具体选择结果,而影响经济主体进行选择的自变量 x i 。
如果选择响应YES 的概率为 p(y i 1/ x i ) ,则经济主体选择响应NO 的概率为 1 p(y i 1/ x i),则E(y i /x i) 1 p(y i 1/x i) 0 p(y i 0/x i)= p(y i 1/x i)。
根据经典线性回归,我们知道其总体回归方程是条件期望建立的,这使我们想象可以构造线性概率模型p(y i 1/ x i) E(y i / x i) x iβ0 1 x i1 L k x ik u i描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知,根据统计数据得到的回归结果并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0,1]。
2326.4 离散系统的数学模型为研究离散系统的性能,需要建立离散系统的数学模型。
线性离散系统的数学模型有差分方程、脉冲传递函数和离散状态空间表达式三种。
本节主要介绍差分方程及其解法,脉冲传递函数的定义,以及求开环脉冲传递函数和闭环脉冲传递函数的方法。
有关离散状态空表达式及其求解,将在第8章介绍。
6.4.1 线性常系数差分方程及其解法对于线性定常离散系统,k 时刻的输出)(k c ,不但与k 时刻的输入)(k r 有关,而且与k 时刻以前的输入 ),2(),1(--k r k r 有关,同时还与k 时刻以前的输出 ),2(),1(--k c k c 有关。
这种关系一般可以用n 阶后向差分方程来描述,即∑∑==-+--=mj jni i j k r bi k c a k c 01)()()( (6-34)式中,i a ,i =1,2,…,n 和j b ,j =0,1,…,m 为常系数,n m ≤。
式(6-34)称为n 阶线性常系数差分方程。
线性定常离散系统也可以用n 阶前向差分方程来描述,即∑∑==-++-+-=+mj jni i j m k r bi n k c a n k c 01)()()( (6-35)工程上求解常系数差分方程通常采用迭代法和z 变换法。
1. 迭代法若已知差分方程式(6-34)或式(6-35),并且给定输出序列的初值,则可以利用递推关系,在计算机上通过迭代一步一步地算出输出序列。
例6-10 已知二阶差分方程)2(6)1(5)()(---+=k c k c k r k c输入序列1)(=k r ,初始条件为1)1(,0)0(==c c ,试用迭代法求输出序列)(k c , ,5,4,3,2,1,0=k 。
解 根据初始条件及递推关系,得0)0(=c 1)1(=c6)0(6)1(5)2()2(=-+=c c r c 25)1(6)2(5)3()3(=-+=c c r c 90)2(6)3(5)4()4(=-+=c c r c301)3(6)4(5)5()5(=-+=c c r c2. z 变换法233设差分方程如式(6-34)所示,对差分方程两端取z 变换,并利用z 变换的实数位移定理,得到以z 为变量的代数方程,然后对代数方程的解)(z C 取z 反变换,可求得输出序列)(k c 。