19、滤波器、频域与二极管知识解析

滤波器、频域实验与二极管知识解析

滤波器、频域与二极管知识解析

1. 滤波器与频域实验

在相关实验中,涉及到测量周期性波形的傅里叶分量。具体操作步骤如下:
1. 信号输入 :将频率为 1kHz、峰值为 6V 的正弦波施加到 Vref 输入,同时将频率为 1kHz、峰值为 6V 的方波施加到 Vin。使用函数发生器时,方波选择 1K 范围,正弦波选择 10K 范围。
2. 频率调节 :将 Vref(正弦波)在 10K 刻度可访问的整个频率范围内进行调节。当它的频率 ωr 接近 nω0 时,示波器上会出现一个差频正弦波。其振幅与方波在 nω0 处的傅里叶系数 an 成正比。
3. 数据记录与分析 :记录方波各傅里叶分量的振幅,直至 n = 21 左右。在对数刻度上绘制振幅 an 与 n 的关系图,并判断结果是否与理论分析一致。
4. 波形替换与重复实验 :将方波替换为三角波,重复上述测量和分析步骤,并将结果与计算值进行比较。

此外,还有一个实践测试,即对一个神秘盒子输出的波形进行诊断和理解。具体操作如下:
1. 设计电路去除直流分量 :设计并连接一个电路,该电路能够在不影响交流分量的情况下去除波形中的直流分量。
2. 添加低通滤波器 :在上述电路的滤波阶段之后添加一个低通滤波器,其截止频率为信号频率的 10 倍。

下面用 mermaid 流程图展示实验步骤:


                
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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