【MATLAB】 連續系統與離散系統的轉換
續傳遞函數離散化的核心環節，就是將控制器的s轉移函數(s-TF)轉換為z轉移
函數(z-TF)。
一般情況下，由連續到離散的設計最好多實驗幾種方法（通過模擬，得出滿意的
結果）。
用於PID連續系統映射轉換成PID離散系統的方塊圖如下:
■離散化演算法摘要
【TIPS】D/A Converter 會把數位訊號變成類比訊號。但是把沒有維度的點，
轉換成一個一維的曲線，這中間勢必經過一些轉換。而主要的轉換方法有三種，
分別是：
1.Zero-order hold (ZoH)：這其實就是 latch
2.First-order hold (FoH)
3.predictive FoH (triangle hold)
上述的zero order hold 會把 impulse 變成 u(t)−u(t−T)。 因此，轉移函數就是
impulse response 的 Laplace transform：
■離散化演算法比較
■MATLAB 指令說明
c2d: 將連續時間s-TF,轉換成離散時間z-TF
d2c : 將離散時間z-TF, 轉換成連續時間s-TF
濾波器設計多採用脈衝響應不變法；
控制器設計多採用雙線性轉換法（tustin）、零極點配置法（matched）、後向
差分法；控制系統模擬或控制器的直接數字化設計，被控對象離散化則多採用加
零階保持器方法（zoh）。
FOH（First-Order Hold） 是指定採樣間隔運行的一階採樣保持器。此模組在實
際應用中價值不大，主要用於學術用途。
■含有延遲的系統的離散化
對含有延遲(即Ts採樣週期)的SISO或MIMO連續時間模型可以使用c2d進行離散
化。
●連續時間模型中的tau秒延遲,被映射到離散化模型中的k採樣週期(延遲)。
k = fix(tau/Ts)
●殘差項延遲 tau - k*Ts被吸收到離散模型的係數中（僅適用於零階保持zoh和
一階保持foh方法）。
這裡輸入延遲H(s)達到採樣週期0.1秒的2.5倍。因此，離散模型經由
hd.inputdelay指令,只轉移了兩個採樣週期的輸入延遲。通過離散化算法將剩餘
半週期延遲轉入hd的係數中。
連續和離散模型的步階響應比較圖如下。該圖由step 指令生成
注意 : Tustin和Matched(匹配的極點/零點)方法只對整數倍採樣週期的延遲是準
確的。因此，一般的延遲模型, 最好使用zoh和foh離散化方法。
即將進入廣告，捲動後可繼續閱讀
為什麼會看到廣告
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
離心機利用離心力將樣本中的不同成分分離，以達到分析、純化或濃縮的目的，在實驗室、醫療、生技等領域扮演著不可或缺的角色。那麼，離心機究竟是如何運作的呢？轉速要如何與不同產業搭配？本文將深入淺出地為您解說離心機的原理、轉速的重要性，以及選購離心機時需要注意的細節，讓你對離心機產業有更深入的理解。
內轉子馬達的定子繞線加工，雖以馬達設計觀點理當如出一轍，皆屬槽開口向內之定子設計；然就馬達製造領域而言，卻還得再進一步分類。首先是集中繞與分佈繞的繞法差異，會將對應的馬達生產機台分為針嘴式與入線式兩種類型，本文將以集中繞針嘴式無刷馬達製造工藝介紹說明為主。
以針嘴式稱呼此馬達製程，顧名思義就是在定
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列，我們將該輸出序列稱為參考。
上期有介紹過，內繞式定子加工的生產設備有分為兩種型態，分別為針嘴式與入線式；主要的差異在於馬達繞線設計上是採用集中繞或分佈繞，可參考下圖說明，集中繞就是線圈僅繞於矽鋼片上的單一齒，而分佈繞則會跨越多齒進行遶線。傳統的感應馬達以及永磁無刷馬達大多使用分佈繞的設計，新式的無刷馬則改為採用為集中繞居多，除
首先是Y-Δ轉換口語的念法，筆者習慣稱為Y-Delte轉換，直接以英文發音為主；而它還有個中文名稱為星角轉換，也就是星形跟三角形轉換。
這是一份筆者常常使用的小工具，用來快速調整Y接或Δ接馬達設計變換時，線圈繞線條件的更改；但作為馬達設計者而言，是絕不需要考慮的Δ接設計方案。主要是Δ接會在馬達的三
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的 區間DP框架，
並且以回文子字串、回文子序列的應用題與概念為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
回文字串的基本定義
s = s[::-1]
也就是說字串s的正序 和 逆序完全相同。
回文字串的基本結構
空字串"
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的遞回框架，
並且鏈結串列的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
遞回框架
尋找共通模式(common pattern)，對應到演算法的General case
確立初始條件(initial conditio
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
離心機利用離心力將樣本中的不同成分分離，以達到分析、純化或濃縮的目的，在實驗室、醫療、生技等領域扮演著不可或缺的角色。那麼，離心機究竟是如何運作的呢？轉速要如何與不同產業搭配？本文將深入淺出地為您解說離心機的原理、轉速的重要性，以及選購離心機時需要注意的細節，讓你對離心機產業有更深入的理解。
內轉子馬達的定子繞線加工，雖以馬達設計觀點理當如出一轍，皆屬槽開口向內之定子設計；然就馬達製造領域而言，卻還得再進一步分類。首先是集中繞與分佈繞的繞法差異，會將對應的馬達生產機台分為針嘴式與入線式兩種類型，本文將以集中繞針嘴式無刷馬達製造工藝介紹說明為主。
以針嘴式稱呼此馬達製程，顧名思義就是在定
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列，我們將該輸出序列稱為參考。
上期有介紹過，內繞式定子加工的生產設備有分為兩種型態，分別為針嘴式與入線式；主要的差異在於馬達繞線設計上是採用集中繞或分佈繞，可參考下圖說明，集中繞就是線圈僅繞於矽鋼片上的單一齒，而分佈繞則會跨越多齒進行遶線。傳統的感應馬達以及永磁無刷馬達大多使用分佈繞的設計，新式的無刷馬則改為採用為集中繞居多，除
首先是Y-Δ轉換口語的念法，筆者習慣稱為Y-Delte轉換，直接以英文發音為主；而它還有個中文名稱為星角轉換，也就是星形跟三角形轉換。
這是一份筆者常常使用的小工具，用來快速調整Y接或Δ接馬達設計變換時，線圈繞線條件的更改；但作為馬達設計者而言，是絕不需要考慮的Δ接設計方案。主要是Δ接會在馬達的三
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的 區間DP框架，
並且以回文子字串、回文子序列的應用題與概念為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
回文字串的基本定義
s = s[::-1]
也就是說字串s的正序 和 逆序完全相同。
回文字串的基本結構
空字串"
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的遞回框架，
並且鏈結串列的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
遞回框架
尋找共通模式(common pattern)，對應到演算法的General case
確立初始條件(initial conditio
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的FSM+DP框架，
並且以有限狀態機 + DP狀態轉移的概念為核心，
貫穿一些相關聯最佳股票買賣系列的題目，
透過框架複現來幫助讀者理解這個實用的演算法框架。
基本的FSM + DP 框架，配合交易邏輯。
針對每一天，其實歸根究柢只有兩種狀態。
第一種
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa