77、滤波器分析与综合中的信号流图

滤波器分析与综合中的信号流图

1. 线性网络信号流图的构建

1.1 基本原理

线性网络遵循基尔霍夫电压定律(KVL)、基尔霍夫电流定律(KCL)和元件定律(支路特性)。对于滤波器应用,我们在频域中编写网络方程。线性网络的信号流图(SFG)是一种描述网络特性的方法。网络分支可分为以下四类:
- E :独立电压源
- J :独立电流源
- Z :树中的无源支路,以阻抗表征
- Y :余树中的无源支路,以导纳表征

1.2 无受控源线性网络SFG的构建步骤

以下是构建无受控源线性网络SFG的详细步骤:
1. 步骤1 :应用KVL,用$V_E$和$V_Z$表示每个$V_Y$(余树中无源支路的电压)。
2. 步骤2 :应用KCL,用$I_J$和$I_Y$表示每个$I_Z$(树中无源支路的电流)。
3. 步骤3 :对于每个无源树支路,将其电压视为阻抗和电流的乘积,即$V_Z = Z_ZI_Z$。
4. 步骤4 :对于每个无源余树支路,将其电流视为导纳和电压的乘积,即$I_Y = Y_YV_Y$。

1.3 示例1:低通滤波器网络SFG的构建

考虑图20.1(a)所示的低通滤波器网络,构建其SFG并使用梅森公式求电压增益函数$H(s) = V_o(s

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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