導覽
近期變更
隨機頁面
新手上路
新頁面
優質條目評選
繁體
不转换
简体
繁體
18.118.93.61
登入
工具
閱讀
檢視原始碼
特殊頁面
頁面資訊
求真百科歡迎當事人提供第一手真實資料,洗刷冤屈,終結網路霸凌。
檢視 加权模式 的原始碼
←
加权模式
前往:
導覽
、
搜尋
由於下列原因,您沒有權限進行 編輯此頁面 的動作:
您請求的操作只有這個群組的使用者能使用:
用戶
您可以檢視並複製此頁面的原始碼。
{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #66CCFF" align= center| '''<big>加权模式</big> ''' |- |[[File:加权模式.jpg|缩略图|[ [https://dl-preview.csdnimg.cn/15837806/0001-8402395abbbeb698cd8fde035c260d31_thumbnail.jpeg]原图链接]]] |- | style="background: #66CCFF" align= center| |- | align= light| 中文名: 加权模式 外文名: weighting pattern 学 科: 电子 |} 线性动态系统的'''加权模式'''(weighting pattern)是指其输入和输出之间的关系。<ref>[ ], , --</ref> 线性动态系统的加权模式(weighting pattern)是指其输入 之间的关系。假设以下的时变系统 其输出可以写成 其中 为状态转移矩阵。 加权模式可以决定一个系统,不过若存在一个对应加权模式的实现,也就表示会存在许多个可以对应同一加权模式的实现。 ==状态转移矩阵== 状态转移矩阵(state-transition matrix)是控制理论中的矩阵,是时间t 和初始时间的函数,可以将初始时间的状态向量和此矩阵相乘,得到时间t 时的状态向量。状态转移矩阵可以用来找线性动态系统的通解。 在线性时不变系统中,其加权模式为: 连续时间系统 其中 为矩阵指数。 离散时间系统 ==矩阵指数== 矩阵指数是方块矩阵的一种矩阵函数,与指数函数类似。矩阵指数给出了矩阵李代数与对应的李群之间的关系。 设X为n×n的实数或复数矩阵。X的指数,用e或exp(X)来表示,是由以下幂级数所给出的n×n矩阵: 以上的级数总是收敛的,因此X的指数是定义良好的。注意,如果X是1×1的矩阵,则X的矩阵指数就是由X的元素的指数所组成的1×1矩阵。 ==线性动态系统== 线性动态系统是指其评价函数为线性的动态系统。一般的动态系统不一定存在解析解,但某些简单的线性动态系统(如线性非时变动态系统),解为解析解,而且存在很多的数学性质。可以计算动态系统在某一平衡点附近的行为,将其近似为线性动态系统,就可以用近似的线性动态系统了解此动态系统的一些特性。 ==线性非时变系统理论== 线性非时变系统理论俗称LTI系统理论,源自应用数学,直接在核磁共振频谱学、地震学、电路、信号处理和控制理论等技术领域运用。它研究的是线性、非时变系统对任意输入信号的响应。虽然这些系统的轨迹通常会随时间变化(例如声学波形)来测量和跟踪,但是应用到图像处理和场论时,LTI系统在空间维度上也有轨迹。因此,这些系统也被称为线性时不变平移,在最一般的范围理论给出此理论。在离散(即采样)系统中对应的术语是线性时不变平移系统。由电阻、电容、电感组成的电路是LTI系统的一个很好的例子。 == 参考来源 == {{reflist}} [[Category: ]]
此頁面使用了以下模板:
Template:Main other
(
檢視原始碼
)
Template:Reflist
(
檢視原始碼
)
模块:Check for unknown parameters
(
檢視原始碼
)
返回「
加权模式
」頁面