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循环神经网络

拉普拉斯变换的matlab仿真,拉普拉斯变换及Simulink仿真.doc

發布時間:2023/12/10 循环神经网络 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 拉普拉斯变换的matlab仿真,拉普拉斯变换及Simulink仿真.doc 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

拉普拉斯變換及Simulink仿真.doc

南昌大學實驗報告(信號與系統)

學生姓名: 肖江 學 號: 6100210030 專業班級: 電子103班

實驗類型:■驗證 □綜合 □設計 □創新 實驗日期:2012/4/27 實驗成績:

拉普拉斯變換及Simulink仿真

實驗目的

學習用matlab實現拉氏變換及連續時間系統的s域分析。

學習Simulink的基本使用方法及仿真連續時間系統的s域。

實驗說明

1、求下列函數的拉氏逆變換F(s)=(s3+5s2+9s+7)/[(s+1)(s+2)]

2、求下列函數的拉氏逆變換F(s)=(s2+3)/[(s2+2s+5)(s+2)]

3、當F(s)極點落于圖示中個方框所處位置時,畫出對應的f(t)波形

填入框中。

4、若H(s)零極點,試探討它們分別是哪種濾波器。

5、主教材例5-2 RC低通網絡,再輸端加入矩形脈沖v1(t),利用傅里葉分析方法求v2(t)。E=1V ,t=0.5s。

6、用lsim仿真H(t)=(4s+5)/(s2+5s+6)的沖擊響應。

三、實驗數據及處理結果

1、b=[1,5,9,7];

a1=[1,1];

a2=[1,2];

a=conv(a1,a2);

[r,p,k]=residue(b,a)

輸出結果:

r =

-1

2

p =

-2

-1

k =

1 2

2、b=[1,0,3];

a1=[1,2,5];

a2=[1,2];

a=conv(a1,a2);

[r,p,k]=residue(b,a)

輸出結果:r =

-0.2000 + 0.4000i

-0.2000 - 0.4000i

1.4000

p =

-1.0000 + 2.0000i

-1.0000 - 2.0000i

-2.0000

k =

[]

3、t=[0:1:40]'; %定義抽樣時間

figure,id=1; %生成新圖框

for omega=.5:-.25:0 %外循環

for sigma=-0.06:0.03:0.06 %內循環

p=sigma+j*omega; %定義極點

if omega~=0 %如果極點不在實軸上

p=[p;p'];%則再添加一個共軛極點

end

[b,a]=zp2tf([],p,1);%由零極點轉換為傳遞函數的多項式系數

subplot(3,5,id); %生產標號為id的子圖框

impulse(b,a,t); %繪制抽樣時間為t的沖擊響應

set(gca,'YLim',[-20,20]);%設置y軸范圍

id=id+1; %子圖標號加一

end

end

輸出波形如下

由圖中可以看到,當極點由虛軸左側逐漸移動到虛軸右側的過程,其沖擊響應由衰減的過渡到等幅震蕩再過渡到發散,及極點在虛軸左側時為衰減的,當極點在虛軸上時變為正弦振蕩波,當極點在虛軸右側時為發散的,與理論分析相符。

4、data=struct('title',{'(a)','(b)','(c)','(d)','(e)',...

'(f)','(g)','(h)'},'zeros',{[],[0],[0;0],[-0.5],[0],...

[1.2j;-1.2j],[0;0],[1.2j;-1.2j]}, 'poles',{[-2;-1],...

[-2;-1], [-2;-1],[-2;-1],[-1+j;-1-j],[-1+j;-1-j],...

[-1+j;-1-j],[j;-j]}); %定義data為結構數組,數組中每個元素都是結構

omega=[0:0.01:6]; %生成頻率抽樣點

figure; %生成新圖框

for id=1:8 %依次繪制8個系統的頻率響應

[b,a]=zp2tf(data(id).zeros,data(id).poles,1);

%由零極點得到傳遞函數系數

H=freqs(b,a,omega); %計算指定頻率點的響應

subplot(4,2,id);

plot(omega,abs(H)); %繪制頻響

set(gca,'YScale','log','FontSize',16);

title(data(id).title); %繪制標題

xlabel('/omega');

總結

以上是生活随笔為你收集整理的拉普拉斯变换的matlab仿真,拉普拉斯变换及Simulink仿真.doc的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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