Advertisement

多输入多输出(MIMO)系统广义奈奎斯特(Nyquist)曲线的绘制

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

简介：
本研究探讨了如何在MIMO系统中绘制广义奈奎斯特曲线，分析其稳定性与性能特性，为控制系统设计提供理论支持。 多输入多输出系统奈奎斯特曲线绘制已亲测可用，文章验证结果表明完美运行。使用nyqmimo函数（G）%其中G为所需绘制的MIMO系统的开环传函矩阵。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 多输入多输出(MIMO)系统广义奈奎斯特(Nyquist)曲线的绘制
    优质
    本研究探讨了如何在MIMO系统中绘制广义奈奎斯特曲线，分析其稳定性与性能特性，为控制系统设计提供理论支持。 多输入多输出系统奈奎斯特曲线绘制已亲测可用，文章验证结果表明完美运行。使用nyqmimo函数（G）%其中G为所需绘制的MIMO系统的开环传函矩阵。
     
  • FTN.zip_FTN_FTN系统_ftn03_奈奎斯特_超奈奎斯特方案
    优质
    本资源为FTN系统的压缩文件包，内含针对奈奎斯特与超奈奎斯特场景下的解决方案及相关文档，适用于信号处理和通信领域的研究人员。 超奈奎斯特采样的平台涵盖了整个系统及其部分结果。
     
  • 隐式广义预测自校正控制算法在多输入多输出系统中的应用
    优质
    本文探讨了隐式广义预测控制与自校正控制技术相结合的方法，在复杂多输入多输出系统的实际控制问题上的应用和优势。通过理论分析及实验验证，展示了该方法的有效性和广泛适用性。 关于《智能预测控制及其MATLAB实现》一书中提到的多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法中的双输入双输出MATLAB仿真程序的相关内容。
     
  • MIMO-SVR：多输入多输出支持向量回归
    优质
    MIMO-SVR是一种先进的机器学习技术，它结合了多输入多输出系统与支持向量回归的优势，有效提高了复杂数据建模和预测精度。 mimo-svr 是一种多输入多输出支持向量回归方法，由 Fernando Pérez-Cruz 开发并进行了代码端口。请引用以下文献：William J. Brouwer、James D. Kubicki、Jorge O. Sofo 和 C. Lee Giles 的《应用于凝聚态物质结构预测的机器学习方法调查》；以及 Sánchez-Fernández, M., de Prado-Cumplido, M., Arenas-García, J., Pérez-Cruz, F. 的《SVM 多重回归在多输入多输出系统中的非线性信道估计》，发表于 IEEE Trans。信号过程，52(8)，2298-2307，2004。 此外，在目录中包含一个小的训练/测试集，该集合对应于产生光谱的相应原子结构的压缩 NMR 数据 (x) 和晶胞参数 (y)。
     
  • 具有发射端已知信道状态信息的MIMO系统——MIMO多输入多输出天线技术
    优质
    本研究探讨了在具备发射端已知信道状态信息条件下的MIMO（多输入多输出）系统，重点分析其通信性能与传输效率，并提出优化算法以提升数据吞吐量和链路稳定性。 在发射端已知信道状态信息的MIMO系统中，...
     
  • 三极管的输入输出特性曲线
    优质
    本内容详细介绍了三极管的输入和输出特性曲线，包括工作区、饱和区及截止区的定义与特点，并分析了电流增益和电压变化对曲线的影响。 三极管是模拟电路中的重要基础元件，其工作原理及特性对于设计与分析各种电子电路至关重要。本段落将详细介绍三极管的输入输出特性曲线，包括共发射极电路的分析、输入特性曲线和输出特性曲线的概念、不同工作区域的特点以及在放大电路和开关电路中的应用。 首先讨论的是三极管的输入特性曲线，当集电极与发射极之间的电压（Uce）保持不变时，该曲线描述了基极电流（Ib）与基射结正向偏置电压（Ube）的关系。在共发射极配置下，若Uce为0，则此三极管的输入特性类似于普通二极管的正向伏安特性，因为此时两个PN结均处于正向偏置状态。然而当增加Uce值时，基射电流Ib会随之减少；这是由于随着Uce增大，更多的基极电流被吸引到集电区而非发射区所致。一旦Uce超过一定阈值（通常为1伏以上），即使继续提高电压，Ib的变化也不再明显。因此，在高于这个阈值的条件下，输入特性曲线可以简化成一条直线。 接下来是输出特性曲线，它展示的是在基极电流Ib固定的情况下集电极与发射极之间的电压Uce如何影响集电极电流Ic的关系。这些曲线通常由一系列对应不同基射结偏置条件下的折线组成。通过观察输出特性曲线可以了解三极管在其工作范围内的行为，比如：截止区（几乎不导通）、饱和区（大量导通）和放大区（表现出良好的电压控制能力）。在放大区域中，发射结正向偏置而集电结反向偏置；此时基射电流的微小变化会引起较大的集电极电流响应。因此，在设计放大电路时需要确保三极管处于这种状态以实现信号的有效放大。 综上所述，理解三极管的工作模式和特性曲线对于电子工程师来说至关重要。这些知识不仅有助于选择合适的元件并将其置于理想的电路位置，还能帮助分析故障原因以及优化性能表现。无论是在简单的开关应用还是复杂的模拟环境中，掌握有关三极管的基础理论都是不可或缺的技能。
     
  • MIMOtool：MATLAB中的多输入多输出系统工具箱
    优质
    MIMOtool是一款用于MATLAB的多功能工具箱，专门针对多输入多输出系统的分析和设计。它提供了丰富的功能来支持工程师和研究人员进行复杂控制系统的研究与开发。 MIMO Tool 是一款专为 MATLAB 设计的工具箱，在5.3到7.8版本之间均可使用。该工具的主要目标是提供一个全面的应用程序来分析连续时间多输入多输出（MIMO）线性系统，并进行鲁棒控制综合设计，使用户能够在不离开可视化界面的情况下完成典型的 MIMO 控制系统设计的每个步骤： - 建模 - 开环系统的分析 - 控制器的设计与合成 - 闭环评估 - 控制器优化和模拟 该工具箱在比萨大学电气系（DSEA）内开发，由教授指导。Mario Innocenti 和 Massimo Davini 负责主要的视觉界面设计工作，而 Giampiero Campa 则是底层例程的主要开发者。 此外，使用MIMO Tool需要安装以下 MATLAB 工具箱： - 控制工具箱 - LMI（线性矩阵不等式）工具箱 - Mu-Tools 尽管强大的控制和优化工具箱可以提供额外的功能支持，但它们并非运行程序所必需的。
     
  • MATLAB开发——多输入多输出系统的模型预测控制
    优质
    本项目聚焦于使用MATLAB进行多输入多输出(MIMO)系统的研究与设计，重点探讨其在模型预测控制（MPC）中的应用。通过构建精确的数学模型和优化算法，旨在提高复杂工业过程的控制性能和稳定性。 在MATLAB开发环境中实现多输入多输出系统的模型预测控制，并采用二次规划方法进行模拟。
     
  • BP_bp多输入_MATLAB神经网络_多输出预测_多输入多输出模型
    优质
    本项目采用MATLAB开发BP神经网络模型，用于实现复杂系统中的多输入多输出预测。通过优化算法提高模型精度和泛化能力，适用于各类时间序列分析与预测任务。 传统神经网络训练模型可以用于实现多输入多输出的预测功能。