11、离散信号变换:z变换与离散傅里叶变换详解

离散信号变换:z变换与离散傅里叶变换详解

1. z变换基础与MATLAB应用

z变换为离散信号提供了广义频域(z)表示,适用于任意序列。下面通过具体示例和代码展示其应用。

1.1 MATLAB脚本示例
>> n = [0:7]; x = cos(pi*n/3);
y = filter(b,a,x,xic)
y =
Columns 1 through 4
1.80750000000000
4.35545833333333
2.83975000000000
-1.56637197916667
Columns 5 through 8
-4.71759442187500
-3.40139732291667
1.35963484230469
5.02808085078841
% Matlab Verification
>> A=real(2*R(1)); B=imag(2*R(1)); C=real(2*R(3)); D=imag(2*R(4));
>> y=A*cos(pi*n/3)+B*sin(pi*n/3)+((0.95).^n).*(C*cos(pi*n/3)+D*sin(pi*n/3))
y =
Columns 1 through 4
1.80750000000048
4.35545833333359
2.83974999999978
-1.56637197916714
Columns 5 through 8
-4.71759442187528
-3.40139732291648
1.35963484230515
5.02808085078871
<
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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