48、状态与控制的完整跟踪模型

状态与控制的完整跟踪模型

1. 转换规则

任何无 cont ref 类型 $\sigma$ 的封闭值 $V$ 都可以分解为抽象值 $A$(模式)和相应的替换 $\gamma$(匹配)。所有此类分解的集合 $AVal_{\sigma}(V)$ 定义如下:
- 当 $\sigma \in {Unit, Bool, Int}$ 时,$AVal_{\sigma}(V) \triangleq {(V, \varnothing)}$
- $AVal_{\sigma \to \sigma’}(V) \triangleq {(f, [f \mapsto V]) | f \in FNames_{\sigma \to \sigma’}}$
- $AVal_{\sigma \times \sigma’}(\langle U, V \rangle) \triangleq {(\langle A_1, A_2 \rangle, \gamma_1 \cdot \gamma_2) | (A_1, \gamma_1) \in AVal_{\sigma}(U), (A_2, \gamma_2) \in AVal_{\sigma’}(V)}$

这里, · 表示函数域不相交, 表示参数集不相交。

示例 :设 $\sigma = (Int \to Bool) \times (Int \times (Unit \to Int))$ 且 $V \equiv \langle \lambda x_{Int}.x \neq 1, \la

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值