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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（5）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/10/22
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（3）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/9/24
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第十二章：自适应控制（1）: 自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别，这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达，而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正实际系统的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下，被控对象的参数是不便直接调整的，为了实现参数可调，必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中，分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号，则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。

2013/8/9
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第十二章：自适应控制（2）: 自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别，这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达，而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正实际系统的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下，被控对象的参数是不便直接调整的，为了实现参数可调，必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中，分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号，则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。

2013/8/9
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电路保护术语[文档]: 绝对最大额定值一种指标，超出该指标时会对转换器造成永久性损坏。它们并非连续工作额定值，因此不能在该值下正常工作。绝对导磁率以实际物理单位表示的磁性材料导磁率，不是自由空间相对导磁率。磁性材料的导磁率很少用绝对导磁率来表示。常用模式是“相对导磁率”。交流滤波器一种滤波电路，用于去除大多数交流电流中无用的频率成份（谐波）。其中包括部分电磁干扰滤波器。交流磁通密度（高斯）由交流磁场产生的每单位横截面积上的磁力线数量。接入方法联网站点根据它来确定何时可以通过共享传输介质传输数据的方法。此外，SNA 处理器中的软件也可以控制信息在网络中的流动。接入提供商为用户提供网络服务并进行维护的机构。接入速率最终用户与网络之间实际接入电路的传输速率（比特/秒）。高电平有效电源开关的使能输入电压必须高于元件的规定阀值电压（通常为 1.5V）才能开启元件。反之，使能输入电压必须低于阀值电压才能关闭元件。

2013/8/2
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（1）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/7/3
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（2）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/7/3
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第一章：绪论（1）: 现代控制理论英文名: Modern Control Theory课程类型: 电工学校: 西北工业大学主讲人: 周军!第一章绪论1.1 现代控制理论的产生与发展 1.2 现代控制理论的内容1.3 现代控制理论与经典控制理论的差异1.4 现代控制理论的应用！现代控制理论建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。1958年，苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。1960～1961年，美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响，把控制理论的研究范围扩大，包括了更为复杂的控制问题。几乎在同一时期内，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。

2013/5/8
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第一章：绪论（2）: 现代控制理论英文名: Modern Control Theory课程类型: 电工学校: 西北工业大学主讲人: 周军!第一章绪论1.1 现代控制理论的产生与发展 1.2 现代控制理论的内容1.3 现代控制理论与经典控制理论的差异1.4 现代控制理论的应用！现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。　　线性系统理论它是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。按所采用的数学工具，线性系统理论通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是W.M.旺纳姆;基于抽象代数方法的代数理论,代表人物是R.E.卡尔曼；基于复变量方法的频域理论，代表人物是H.H.罗森布罗克。　　非线性系统理论非线性系统的分析和综合理论尚不完善。研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。更一般的非线性系统理论还有待建立。从70年代中期以来，由微分几何理论得出的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。　　最优控制理论最优控制理论是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。在最优控制理论中，用于综合最优控制系统的主要方法有极大值原理和动态规划。最优控制理论的研究范围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数系统的最优控制等。　　随机控制理论随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。　　适应控制理论适应控制系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立的一类可自动调整本身特性的控制系统。适应控制系统的研究常可归结为如下的三个基本问题：①识别受控对象的动态特性；②在识别对象的基础上选择决策；③在决策的基础上做出反应或动作。

2013/5/8
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2013/4/4
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