14、Z变换相关知识详解

Z变换相关知识详解

1. 逆Z变换

逆Z变换是信号处理中一个重要的操作,它能将Z域的函数转换回时域序列。以下是几种不同形式Z变换求逆的方法。

1.1 有限阶多项式形式的Z变换

若(X(z))是有限阶多项式,那么(x(n))是有限长序列,(x(n))就是(X(z))中(z^{-n})的系数。例如,若(X(z))中(z^0)的系数为(4),则(x(0)=4);若(z^{-2})和(z^{2})的系数为(3),则(x(2)=x(-2)=3)。

1.2 一阶有理函数和形式的Z变换

当(X(z))是两个一阶有理函数的和,且其收敛域是圆的外部时,(x(n))是右边序列。可以利用右边指数序列的Z变换对来轻松求逆。

1.3 分母为二次式的有理函数形式的Z变换

对于分母是(z)的二次式的有理函数(X(z)),在求逆Z变换前,需要对分母进行因式分解并进行部分分式展开。例如:
- 若(X(z))有特定形式,因为(x(n))是右边序列,可按相应规则求逆。
- 对于(X(z)=\frac{1}{(1 - z^{-1})(1 - z^{-2})(1 - \cdots)})这种形式,可通过部分分式展开求逆,也可将(x(n))看作两个序列的卷积来求解。设(x(n)=x_1(n) x_2(n)),其中(x_1(n)=u(n)),(x_2(n))是上采样因子为(2)的阶跃函数,(x_1(n) x_2(n)={1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, \cdots}),与部分分式展开结果相同。

1.4 二阶系统的Z变换

对于二阶系统的Z

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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