Advertisement

哈工程线控研究生课程课件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
简介:本课程为哈尔滨工程大学车辆工程专业线控方向研究生定制设计,涵盖先进的线控技术理论与实践内容,旨在培养学生的研发能力和创新思维。 哈尔滨工程大学现代控制理论上课课件可供参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 线
    优质
    简介:本课程为哈尔滨工程大学车辆工程专业线控方向研究生定制设计,涵盖先进的线控技术理论与实践内容,旨在培养学生的研发能力和创新思维。 哈尔滨工程大学现代控制理论上课课件可供参考。
  • 算法实验
    优质
    《哈工大研究生算法实验课程》是由哈尔滨工业大学为计算机科学及工程专业的硕士生设计的专业课程。该课程旨在通过一系列深入浅出的算法实践和理论讲解,帮助学生掌握数据结构与算法的核心知识,增强编程解决问题的能力,并激发对科学研究的热情。 哈工大研究生的算法设计与分析实验包括分治算法和搜索算法的内容。
  • 尔滨大学用MATLAB-.rar
    优质
    本资源为哈尔滨工程大学提供的MATLAB课程学习材料,适用于在校研究生进行编程和算法设计的学习与实践。包含了教学大纲、实验指导及示例代码等内容。 哈尔滨工程大学研究生的MATLAB课件-MATLAB课件.rar分享如下:这是该校研究生使用的MATLAB课程资料。
  • 《数理统计》笔记
    优质
    本资料为哈尔滨工业大学研究生《数理统计》课程学习笔记,涵盖课堂讲授的核心概念、定理证明及例题解析,适合需要深入理解数理统计理论与应用的学习者参考。 哈工大研究生《数理统计》课堂笔记。
  • 线性非高斯滤波讲解(
    优质
    本课程为哈尔滨工业大学研究生专业课,专注于非线性非高斯系统的状态估计理论与实践,深入探讨先进滤波技术及其应用。 非线性非高斯滤波是现代信号处理与状态估计领域的重要研究方向,在航空航天、自动驾驶、机器人导航及图像处理等多个复杂系统中有广泛的应用价值。本课件由哈尔滨工业大学为研究生开设,旨在深入探讨在非线性和非高斯环境下的滤波理论和实践。 针对那些不能用线性模型准确描述的动态系统的非线性滤波方法,是研究的重点之一。传统的卡尔曼滤波算法适用于处理线性的系统问题,在面对非线性系统时其性能会大幅下降。为应对这一挑战,科学家们开发了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)等方法来提高在复杂环境下的适应能力。其中,扩展卡尔曼滤波通过泰勒级数近似非线性函数,并使用标准的卡尔曼步骤进行处理;而无迹卡尔曼滤波则采用随机采样技术以避免局部线性化误差带来的问题。 当噪声不是简单的高斯分布时,需要应用非高斯滤波方法。实际中,系统中的干扰可能呈现多峰或偏斜等形式,与传统假设的零均值正态噪音相去甚远。基于矩和粒子滤波等技术能够更好地描述这些复杂情况,并提供更准确的状态估计。 序贯蒙特卡罗方法(即粒子滤波)在处理非线性和非高斯问题时展现出了强大的能力。它通过生成大量随机样本以逼近目标概率分布,特别适用于模型结构复杂、状态空间庞大的场景,尽管这种方法通常伴随着较高的计算成本和对内存资源的需求。 课件内容还会覆盖著名学者Yehuda Bar-Shalom关于状态估计的理论贡献及其实际应用案例分析,这有助于学生理解并掌握非线性滤波的核心原理。通过学习这一主题,研究生将能够设计出适应不确定性和复杂环境下的优化算法,以提升系统性能与可靠性。 课件不仅介绍理论推导和算法实现,还包含丰富的实践案例研究,确保学员具备扎实的理论基础及实践经验。
  • 测试软.rar
    优质
    本资源为《研究生课程工程测试软件》压缩包,内含工程测试领域的相关教学资料与软件工具,适合研究生学习和实践应用。 在本课程中,我们将深入探讨“工程测试”的研究生层次学习内容,重点是利用Python进行轴承故障诊断识别,并构建上位机用户界面。这个压缩包包含实现这一目标所需的所有资源。 一、Python编程基础 Python是一种高级的解释型语言,适用于数据处理、科学计算和自动化任务等场景。在本课程中,我们将使用Python来实现轴承故障诊断的关键算法。其优势在于简洁易懂的语法以及丰富的库支持(如Numpy用于数值计算,Pandas用于数据处理,Matplotlib和Plotly用于数据可视化)。 二、轴承故障诊断 作为机械设备中的关键部件,良好的轴承状态对设备运行效率及寿命至关重要。通过监测振动、温度等信号来早期识别潜在问题的故障诊断技术能够有效预防事故的发生。利用Python分析这些信号,并应用特征提取与机器学习方法进行故障识别是本课程的重要内容之一。 三、信号处理与特征提取 在轴承故障检测中,有效的信号处理技术至关重要。使用Scipy库中的滤波器设计和信号分析工具可以去除噪声并提取有效信息;同时通过计算峭度值、自相关函数等参数来进行特征提取工作,以便识别不同类型的故障模式。 四、机器学习模型 Python的Scikit-learn库提供了多种用于训练轴承故障分类模型的算法(如支持向量机SVM、随机森林和K近邻KNN)。此外,还可以使用深度学习框架TensorFlow或PyTorch来构建神经网络以提高识别精度。 五、上位机界面开发 为了方便非专业人士操作,在课程中还将介绍如何用Python创建用户友好的图形界面。可以借助Tkinter、PyQt或wxPython等库实现数据输入、结果展示和流程控制等功能,从而提升用户体验并简化诊断过程。 六、项目实施 在实践中,学员将学习从原始数据采集到生成故障识别报告的整个系统构建方法。这包括了数据预处理、模型训练及可视化等多个环节的学习与实践操作,以全面提升学生解决实际工程问题的能力。 通过本课程的学习,学生们不仅能掌握Python编程技能,并且还将深入理解轴承故障诊断的相关理论和技术应用,从而具备了解决现实世界中类似技术挑战的能力。提供的学习资源包括示例代码、数据集以及项目指南等材料来帮助学员逐步掌握并运用这些知识。
  • 尔滨业大学数据挖掘
    优质
    本课程由哈尔滨工业大学开设,面向研究生群体,专注于数据挖掘理论与实践,涵盖算法设计、模型构建及行业应用等多方面内容。 哈工大研究生数据挖掘课程包含课件、文档、代码、实验资料以及重点内容,并附有电子版书籍及书籍答案。
  • :泛函分析
    优质
    本课程为研究生阶段专业课程,深入探讨抽象空间及其上的函数理论,涵盖线性算子、希尔伯特空间与巴拿赫空间等核心内容。 泛函课程课件内容包括Banach空间、线性算子与线性泛函以及谱论初步。
  • 大学现代制理论(线
    优质
    该课程为哈尔滨工程大学提供的现代控制理论相关教学资源,专注于线控技术领域的知识讲解与案例分析,适合希望深入了解汽车电子控制系统原理及应用的学生和工程师学习。 现代控制理论(线性系统理论)上课课件完全版,适用于哈尔滨工程大学自动化学院4系的哈工程自动化考研专业课复习。
  • 《软线电》大作业
    优质
    本课程大作业为《软件无线电》研究生课程设计,旨在通过理论与实践结合的方式,深入探索软件定义无线通信系统的原理及应用。参与者将完成从需求分析到系统实现的各项任务,全面提升在现代通信技术领域的研究和开发能力。 《软件无线电》研究生大作业主要探讨调频(FM)信号的解调流程以及相关滤波器的设计与分析。在软件无线电领域,信号处理通常包括降采样、滤波和鉴频等多个阶段,以实现对信号的有效解调。 1. **CICF滤波器**:这是一种用于降采样的积分梳状(Cascaded Integrator-Comb, CIC)滤波器,其传递函数由多个级联的积分器与梳状滤波器构成。在本作业中采用3级级联结构,抽取因子D1=10,并进行了增益补偿以值为2。通过Z变换可以得到CICF滤波器的具体传递函数;随着级数增加旁瓣电平迅速下降,有效抑制了信号干扰。 2. **HBF滤波器**:半带(Half-Band)滤波器是一种特殊的有限冲击响应(Finite Impulse Response, FIR) 滤波器类型。在此作业中使用的是9阶的3级级联结构,并设置抽取因子D2=8。由于其独特的频率特性,HBF在信号降噪及频谱整形方面发挥重要作用。 3. **FIRF滤波器**:该部分采用127阶有限冲击响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器进行进一步的信号处理和形状调整;采样率为500kHz、通带为20kHz,过渡带宽为15kHz且阻带衰减达到100dB。此线性相位低通滤波器能够有效保留所需频段内的信息并抑制不需要的高频成分。 4. **鉴频FIR滤波器**:用于从信号中提取频率信息的是63阶有限冲击响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器;采样率为100kHz、通带为20kHz,过渡带宽为10kHz且阻带衰减达到80dB。同样具备线性相位特性以确保稳定的频响性能。 5. **仿真信号处理**:给定的模拟信号中包含高斯白噪声及由两个正弦波(频率分别为f1=1,000Hz和f2=2,000Hz)组成的瞬时相位,信噪比(SNR)为20dB。通过CICF、HBF以及FIRF三级滤波器的处理可以推导出不同阶段输出信号的具体表达式,并绘制其时域波形图;这些步骤对于理解噪声环境下各处理环节对信号变化的影响至关重要。 这份研究生大作业涵盖了软件无线电中的关键概念,包括信号解调流程的设计、各种滤波技术的应用以及仿真分析。通过实践操作,学生可以深入了解如何利用数字信号处理技术优化软件无线电系统内的信号质量和信息提取效率。