37、二维Hurwitz多项式理论详解

二维Hurwitz多项式理论及应用详解

二维Hurwitz多项式理论详解

1. 引言

二维(2 - D)信号和图像处理的发展推动了二维电路与系统领域的研究。二维(2 - V)或二维Hurwitz多项式的研究在多个领域有应用,如生成和测试二维电抗函数、有界/正实函数和矩阵,测试二维数字滤波器的稳定性,以及生成稳定的二维数字传递函数。稳定性分析是动态系统设计的重要方面,通常通过检查系统传递函数分母多项式在复平面特定区域是否存在零点来进行。一维(1 - D)系统通过判断分母多项式是否为Hurwitz多项式来研究,在此基础上可以定义和研究二维Hurwitz多项式。为满足不同应用需求,已定义了多种二维Hurwitz多项式并建立了测试方法。

2. 预备知识和符号说明
2.1 无穷远点

在(S1, S2)双平面中,无穷远点在某些二维Hurwitz多项式的定义中起着重要作用。一些应用中的混淆可能是由于忽略了这些无穷远点。这里考虑包含无穷远点的扩展(S1, S2)双平面,并明确指出所考虑区域是否包含无穷远点。文献中对二维多项式在无穷远点的行为有详细描述,一维平面(如S1平面或S2平面)上看似众多的无穷远点可视为合并为一个点,即无穷大被视为一个点,任何从该无穷远点的微小偏移都会到达有限远点。

2.2 模拟双平面

定义如下区域:
|符号|定义|
| ---- | ---- |
|Re(s)|变量s的实部|
|Si+|{si | Re(si) > 0, |si| < ∞},Si平面的开右半平面|
|Sio|{si | Re(si) = 0, |si| ≤ ∞},Si平面的虚轴|
|Si⁻|{si | Re(si) ≥ 0

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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