qq_43161960的博客

将微分方程通过拉式变换后，求传函在通过查表拉式逆变换后，求微分方程。微分方程为之前电路的微分方程

图像的腐蚀操作和膨胀操作。腐蚀和膨胀对矩阵的影响。

使用BP神经网络，教会大家如何使用matlab此功能，使用了x为-5至5的输入向量,使用了对应y=x*x的目标向量，基本准确的预计了x为-10至10对应的y值

此文章是为了快速处理图像，简化后面的运算结果而写的文章，展现矩阵处理图像和for处理图像的速度差异。也是图像处理入门的基础

将二阶电路数学化，使用simulink及matlab得出电路关于微分方程UC的解，直观观看电路电压C的变化

大学期间我买了块硬盘，闲置未用，放到现在一直在吃灰，将其插入电脑一看很多考研题，瞬间泪流满面，白了少年头空悲切！看到自控题那就拿来练练手吧。获得其状态空间表达式算法，这里不做具体详解。如果我推倒也只能将课本内容做搬移。求解结果求矩阵的逆结果书面形式表示。求解E^AT结果如下这个是算法首先求解结果如下其次结果如下最终求和函数图像如图所示matlab的计算与答案相同，看来第一问解决了。再今后的教程我会讲解如何根据状态方程画出其传函图像进行大家学

依据下图可以列写微分关系式这里面只要RLC的关系没有数字关系matlab运行结果如下[ 2*exp(-t) - exp(-2*t), exp(-t) - exp(-2*t)][ -2*exp(-2*t)*(exp(t) - 1), -exp(-2*t)*(exp(t) - 2)] 使用matlab得出结果x的值运算结果如图所示[ u(t0)*(2*exp(-t) - exp(-2*t)), u(t0)*(exp(-t) - exp(-2*t))][ -2*ex

matlab求解一阶微分方程

最近小Y在学习电路，突然理解了大学期间不能理解的矩阵，Y对此产生了很大的兴趣于是在邱关源的课本找到了一道题，用数学的方法验证我的想法。这就是电路图。节点一：1=U1；节点二：2=U2 节点三：4=U4；节点四接地所以为0；电流I为电源正极出发流至负极。使用的方法为节点电压法：得出如上方程，将所需要的矩阵进行整合其形式如下将其转换成矩阵方程其中设矩阵A为矩阵B为接下来就是解决此问题在matlab中将矩阵以符号函数形式输入求解形式为C=A\B 将其书面形式输出pretty

前言：之所以叫浪子回头是因为感觉这块在大学期间没有认真学习。并且也忘的差不多了也导致换行业还要重新拾起他。现在从事的是硬件开发和FPGA。这篇博客开写之前非常想感谢小z和x哥，还有小u公司，没有小z的推荐没有x哥指导，没有小u的平台也就没有现在的我。也许我也有和鲁智深的命吧。这可能是遇z而起,遇u而成吧。小y最近有拿起了邱关源的电路，随手翻到了课后题发现好多不会求解了，其实直接用multisim就能看出答案，但是这样无法了解其本质，我们将其数学化模型话的话便可以更好的理解电路。附：现在将所作的题矩阵

最近小y在想技术不是长久之路，因为可替代性很强，工资不可能非常的高，所以想准备进研发体制了。我们大学期间，学的是自动化。专业倒是不怎么学习软件，主要学习理论，常用的软件也就matlab，以我现在的水平我认为自动控制如果能在硬件实现那是最好的。如果将RLC电路串联起来的话我们可以得到一个微分方程，也可以使用此微分方程在simlink里面建模这个不急后面写博客。最近换工作成了硬件研发所以又把大学的电路啥的一起拿出来学习学习。嘿，但是发现电路的基本原理又有很多的矩阵运算这个让y很为难，要不写个算法去解决

先放大招直接上代码段和运行结果%% 读取图像并转换成灰度图I = imread( "ex.JPG" ) ;T_B = rgb2gray( I ) ;I_B = im2double ( T_B ) ;%% sharp（图像锐化）H = [ 0 ,1 , 0 ; 0 , -4 , 0 ; 0 , 1 ,0 ] ;T_S = conv2 ( I_B ,H ,"same" ) ;K = ...