18、数字滤波器实现与傅里叶变换应用

数字滤波器实现与傅里叶变换应用

1. 非实时 FIR 滤波器实现

在处理输入数组时,对每个输入数组段的处理结束后,需要完成移动过程。若使输入数组缓冲区远大于 FIR 滤波器的长度,此处理量可忽略不计。

下面是实现非实时(NRT)形式 FIR 滤波器的 Dig_FIR_Filt_NRT 函数:

/*==================================================== 
  Dig_FIR_Filt_NRT() - filters input array using FIR 
              coefs (uses nonreal-time code) 
  Prototype:  void Dig_FIR_Filt_NRT(int *X,int *Y, 
                      double *C,int numb_coefs,int N); 
  Return:     error value. 
  Arguments:  X - ptr to input array 
              Y - ptr to output array 
              C - ptr to coefs array 
              numb_coefs - number of coefficients 
              N - number of values in array 
====================================================*/ 
void 
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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