当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

频域分析最新视觉报道_频域分析法在实际中的应用(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

频域分析

西安交通大学控制考研大纲解析西安交通大学发布了控制考研的最新大纲，学硕的代码不变，专硕则从原来的911变为871。根据近20年的真题，我为大家整理了考纲中的复习重点，希望能给大家一个明确的复习方向。学硕大纲解析 𐟓š 试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟。试卷内容结构自动控制原理：占66.7% 现代控制理论：占33.3% 试卷题型结构共8道大题，无选择填空，总分150分。考试内容及要求自控部分掌握自动控制的基本概念、基本形式和基本原理。掌握控制系统的数学模型：微分方程、传递函数、方块图、信号流图。掌握典型一阶、二阶的时域分析方法（高阶用主导极点降阶）。掌握稳定性判断和稳态性能分析方法。掌握常规根轨迹的绘制方法，熟练利用根轨迹分析系统稳定性、瞬态性能和稳态性能。掌握伯德图、奈氏图的绘制和判稳。熟练掌握稳定裕度的概念。了解闭环系统的频率特性，以及闭环系统性能的分析方法。掌握频域串联校正方法。现代控制理论部分掌握控制系统的状态空间表达式、传递函数矩阵和状态空间表达式的线性变换。掌握线性连续定常系统的矩阵指数函数、状态转移矩阵的性质和计算方法，求解状态方程。掌握系统能控性、能观性判断，对偶原理以及第二能控标准型、第二能观标准型。掌握状态反馈的概念及基本性质，掌握状态反馈极点配置方法。掌握状态观测器的原理、构成与存在条件，掌握全维状态观测器的设计方法，以及带有观测器的状态反馈系统设计方法。专硕大纲解析 𐟓Š 试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟。试卷内容结构自动控制原理：占66.7% 现代控制理论：占33.3% 试卷题型结构共8道大题，无选择填空，总分150分。考试内容及要求自控部分与学硕相同，但额外要求李雅普诺夫稳定性分析和系统镇定方法。现代控制理论部分与学硕相同。参考书目推荐 𐟓– 《自动控制原理(第2版)》, 张爱民主编, 清华大学出版社, 2019年印刷。《现代控制理论(第2版）》，杨清宇等编，西安交通大学出版社, 2020年印刷。复习建议 𐟓 初试复习：自控部分不考离散系统和非线性系统，重点在于系统的模型建立、低阶系统的时域分析、根轨迹、系统的频域分析、系统频域校正。现控部分重点在于状态空间表达式、系统能控性能观性判断、齐次和非齐次状态方程求解、系统极点配置、状态观测器设计。复试说明 𐟓Š 西安交通大学的复试非常公平，特别对本科背景不那么理想的同学非常友好。双非和跨考的同学也不会受到歧视，一切都看自身实力。科研竞赛对复试的影响可以忽略不计（当然，在联系导师时会有一定帮助）。复试对英语的考察也不算严格，通常准备十来个常见问题（例如，为什么选择交大，介绍一下自己的家乡等），只要对答流畅、不怯场，就不会成为扣分项。老师们都很友好，自信地表现和礼貌地回答问题非常重要。基本上过了初试线，笔试也不放弃，就意味着你有很大的机会顺利上岸。当然，所有这一切的前提是你在初试中已经取得了良好的成绩。

【山东平衡机源头厂家】现场动平衡仪如何选择？转子质量不平衡常常会产生过大的振动并减少机械部件的寿命，首先我们对不平衡进行定义。转子质量中心线与转轴中心线不重合时便产生不平衡。如果设备发生了不平衡故障，我们需要对设备进行现场动平衡实验来消除不平衡分量，减小振动，这时就需要一台现场动平衡仪。市场上现场动平衡仪品牌众多，我们如何来选择一台适合的动平衡仪呢，有哪些参考指标呢？下面华科智创动平衡机技术师傅把总结的经验分享给大家。一般情况下，从以下几条来评价动平衡仪： 1、测量性能：工作转速和精度量程范围和线性度，最小分辨率相位角跟踪精度滤波特性是否足够尖锐系统稳定性和重复性如何 2、配重求解功能：能根据测试数据计算应在选择的校正平面什么半径、什么角度配多大质量以明显降低转子振动的能力。例子、一个测点一个校正平面动平衡。两个测点两个校正平面和其他。多个测点多个校正平面的动平衡。测点数等于校正平面。测点数多于校正平面。测点数小于校正平面。 3、时、频域分析功能：不是所有的振动都能用动平衡技术加以消除的。当振动比较复杂时：了解振动时域波形和频谱分析是十分必要的。只有设备在发生不平衡故障时，我们的动平衡仪才能计算配重的半径、重量、角度，来消除不平衡分量。具备时、频域分析功能的动平衡仪无疑为设备故障的定性提供了便利，为现场动平衡打下了坚实的基础，避免了方向性错误。 4、结构对称双支承转子的快速消振：两面同时同方向试、配重消除力不平衡；两面同时反方向试、配重消除力偶不平衡。两面同时在不同相位试、配不同质量配重，消除力与力偶不平衡。均能减少启停机次数。边试重边做、利用存储的影响系数测出原始振动后就配重、测量记录完后一次键入数据计算；配重合成与分解。如果你对动平衡校正方面的信息感兴趣，可以关注我，随时评论与我交流！ #平衡机# #全自动平衡机# #动平衡机# #机械#

P300脑电波分析：认知功能的窗口 𐟧 P300是一种在刺激呈现后约300毫秒出现的脑电波，因此得名。它是一种事件相关电位（ERP），主要用于研究大脑对特定刺激的认知处理。P300与注意力、认知负荷、判断和决策等认知功能密切相关。 𐟓Š 脑电平均P300 在脑电图中，P300的波形通常在Fp1、Fp2、F3等通道上可以观察到。其波幅和潜伏期的变化可以反映不同认知功能的强弱。例如，P300波幅增大可能与注意力集中有关，而潜伏期延长则可能与认知负荷增加有关。 𐟔 通道时域频域分析通过分析各个通道的P300波形，可以更深入地了解大脑在不同认知任务下的活动模式。例如，Fp1通道的P300波形可能反映了大脑对视觉刺激的响应，而F3通道的P300波形则可能反映了大脑对听觉刺激的响应。 𐟓ˆ ERP Time(ms) ERP时间（ms）是衡量P300波形出现时间的重要指标。通过记录不同通道上P300的时间，可以更准确地评估大脑在不同认知任务下的反应速度和准确性。 𐟖寸脑电图各个通道的P300 在脑电图中，各个通道的P300波形可以通过特定的软件进行可视化处理。例如，Fp1、Fp2、F3等通道的P300波形可以通过EEGLAB等软件进行详细分析。通过这些分析方法，我们可以更全面地了解大脑在不同认知任务下的活动模式，从而为临床诊断和治疗提供有力的支持。

信号与系统：从基础到应用的全解析 1. 𐟓Š 信号与系统基础（Fundamentals of Signals and Systems）信号是随时间变化的物理量。系统是对输入信号作用后产生输出信号的过程。傅里叶级数（Fourier Series）用于将周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的和。 𐟕’ 连续时间信号与系统（Continuous-Time Signals and Systems）连续时间信号是定义在连续时间上的信号。连续时间系统是对连续时间信号进行处理和转换的系统。连续时间信号的傅里叶变换用于将信号从时域转换到频域。 𐟔„ 离散时间信号与系统（Discrete-Time Signals and Systems）离散时间信号是定义在离散时间上的信号。离散时间系统是对离散时间信号进行处理和转换的系统。离散时间信号的离散傅里叶变换用于将信号从时域转换到频域。 𐟓ˆ 系统的时域分析（Time-Domain Analysis of Systems）系统的冲激响应（Impulse Response）描述系统对单位冲激信号的响应。系统的单位阶跃响应（Step Response）描述系统对单位阶跃信号的响应。 𐟓‰ 系统的频域分析（Frequency-Domain Analysis of Systems）系统的频率响应（Frequency Response）描述系统对不同频率信号的响应。系统的传递函数（Transfer Function）是输入输出之间的关系，可用于分析系统的频率响应。 𐟔 离散时间系统的Z变换（Z-Transform for Discrete-Time Systems）离散时间系统的Z变换用于将离散时间信号从时域转换到Z域。 Z变换提供了一种分析离散时间系统的强大工具，包括系统的稳定性和频率响应。 𐟌 系统的稳定性（Stability of Systems）系统的稳定性是指当输入有界时，系统输出也保持有界的特性。稳定系统不会产生无限增长或振荡的输出。系统的稳定性可以通过分析系统的极点位置来判断。 𐟎𞠩‡‡样与重构（Sampling and Reconstruction）采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。重构是将离散时间信号转换为连续时间信号的过程。 𐟔砧滦•㦗𖩗𔧳𛧻Ÿ的滤波器设计（Filter Design for Discrete-Time Systems）数字滤波器用于对离散时间信号进行滤波和频率选择。

中南946备考攻略𐟓š 大家好，今天我想和大家分享一下我备考中南946控制科学与工程的心得。作为一个二战上岸的老考生，我觉得自己还是有一些经验可以分享的。希望对正在备考的小伙伴们有所帮助。一战时的迷茫与探索 𐟌 第一次备考时，我虽然有一定的自控基础，但还是很迷茫。幸运的是，我遇到了一位学长，他推荐了一本叫《张明军的控制理论》的书。这本书真的对我帮助很大，尤其是里面的例题和习题。配合着真橙666（现在改名777），我还刷了不少其他院校的真题，尤其是和中南风格相似的那些。中南946的考察重点 𐟓š 中南946主要考察六个章节：梅逊增益公式、时域分析、频域分析、系统校正、离散系统和非线性系统。以下是我对这些章节的一些感想：梅逊公式：23年以前考的都很简单，所以我没太重视这章。挑了几道复杂的题目写了写，发现全对就跳过了。结果24年考得很复杂，很容易漏回路。所以25年备考的小伙伴们，一定要多做复杂的题，锻炼自己的能力。时域分析：这章刷完张明军的书，配合666的相关题，会有质的提升。频域分析：中南的热门考点是三段论（高频、中频、低频）。在一战备考期间，我都没怎么学过这块知识。当时看张明军的蓝色书，有点吃力。学完以后配合真题和666的习题，就觉得够用了。系统校正：中南的超前滞后校正会给你伯德图让你求，但保险起见还是背背那一堆公式。主要是频域分析三段论的问题，加上一些概念。离散系统：这章中南考得有点意思，会有自己的创新，但主要偏计算量。我平常用的是朱莉判据，考前几天突击学的z-w变换。低阶用朱莉，高阶用z-w。最小拍中南初试不考，不用学。非线性系统：中南会把非线性函数给你，不用记。23年中南的非线性就开始创新了，考的和以往不太一样，第一次见很容易掉坑里（我在做真题之前，已经在666里遇到过这种题）。24年的更加创新，如果没有好的方法，化简可能要十几分钟。我当时用的定义法化简，一分钟就做出来了。总结 𐟓 备考中南946真的需要多做题，多总结。每个章节都有其独特的考察方式和技巧。希望我的分享能对大家有所帮助，祝大家都能顺利上岸！

𐟧 𐟒𛠨„‘电数据处理的图像分析之旅 𐟓Š 深入探索脑电数据处理的奇妙世界！从EEGLAB预处理开始，我们一步步揭示脑电信号的奥秘。𐟔 𐟓ˆ 首先，通过EEGLAB对脑电数据进行预处理，包括信号通道定位、滤波、重参考，以及剔除眼电伪迹等，确保数据的准确性和可靠性。 𐟌ˆ 接下来，我们进行频域分析，计算alpha、beta、theta、delta等频段的绝对能量或相对能量，可视化每个通道的频谱和功率谱地形图，让你对脑电信号的频率特性有更直观的了解。 ⏳ 时域分析也是不可或缺的一环，通过提取常见成分的潜伏期和幅值，我们可以更深入地理解脑电信号的时间特性。而且，我们还可以绘制地形图，让你对脑电信号的空间分布有更清晰的认识。 𐟎蠦—𖩢‘分析则为我们提供了更全面的视角，通过提取时频特征并可视化时频图，你可以同时观察到脑电信号的时间和频率变化。 𐟌 非线性分析则带你进入脑电信号的复杂世界。通过计算样本熵、近似熵、多尺度熵等指标，我们可以更深入地了解脑电信号的非线性特性。 𐟤 网络分析则揭示了脑电信号之间的相互关系。通过计算相干性、皮尔逊相关系数、锁相值、相位滞后指数等指标，我们可以更清晰地了解脑电信号的网络结构。 𐟓 源定位分析则帮助我们定位脑电信号的来源。通过成像和体素统计等方法，我们可以更准确地了解脑电信号的起源。 𐟒ᠦœ€后，我们还可以进行相关性分析、机器学习分类与回归任务等高级分析，让你对脑电数据有更深入的理解和应用。 ✨ 这一系列的脑电数据处理的图像分析方法，将带你走进脑电世界的神秘大门，探索人脑的无限可能！

FFT：频域分析的超级武器 𐟚€ 快速傅里叶变换（FFT）是一种超级高效的算法，专门用来计算傅里叶变换。它能把原本复杂的计算过程变得超级简单，从原本的复杂度降低到。FFT的核心思想是利用信号的对称性和周期性，通过分治法来减少冗余运算。它在信号处理、图像分析、通信等领域都有广泛应用，简直是现代频域分析的万能工具。什么是FFT？ FFT其实是离散傅里叶变换（DFT）的一种高效实现。DFT是用来把时间域信号转换成频域表示的，公式是这样的： X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j \frac{2\pi}{N}kn}, \quad k = 0, 1, \dots, N-1 如果你直接计算DFT，复杂度是，而FFT通过分解计算过程，把复杂度降到了。 FFT的原理分治思想 FFT的核心思想就是把一个点的DFT分解成两个点的子DFT，一直迭代到基本单位，这样就能减少重复运算。公式是这样的： X[k] = X_{\text{even}}[k] + W_N^k X_{\text{odd}}[k] 蝶形计算 FFT的基本运算单元是蝶形计算。通过奇偶项的合并计算，完成频域值的快速更新。 FFT的优点高效性：复杂度从降至。大规模数据处理：适合处理百万级以上的数据。适用性广泛：可以用于一维信号、二维图像、多维数据。数值稳定：减少计算误差，适合高精度任务。 FFT的主要应用信号处理音频处理：提取频谱、滤波、降噪。医学信号：如心电图分析，检测异常频率。图像处理频谱分析：图像去噪、高通/低通滤波。压缩技术：如JPEG利用离散余弦变换（DCT）。通信信号调制与解调：分析频谱特性。 OFDM系统：FFT是正交频分复用的核心算法。科学研究地震分析：检测波形频率特征。天文观测：解析恒星光谱中的频率分量。 FFT的局限性输入限制：信号长度需为，否则需零填充。非平稳信号：对变化频率较快的信号适配性差。边界效应：可能引入伪影，可用窗口函数缓解。 FFT的优化零填充：提高计算效率并增加频谱分辨率。硬件加速：使用GPU或分布式计算加速FFT。算法改进：如稀疏傅里叶变换（Sparse FFT）减少计算量。总结快速傅里叶变换是现代频域分析的核心算法，为信号处理、图像分析和科学研究提供了强大的工具。尽管存在非平稳信号适配性差等局限，但通过结合改进方法，FFT的适用范围不断拓展，在大规模数据处理的时代中，依然具有不可替代的价值。

AudioLab：安卓剪辑神器！ AudioLab 不仅仅是一个安卓手机上的音频剪辑软件，它其实是一个非常强大的 Python 库，专门用于音频处理和分析。这个工具可以读取和写入各种音频格式，支持音频特征提取、降噪处理、时域和频域分析等功能。⏳⏳⏳ 它的软件界面非常简洁，操作起来也很方便。无论是音频文件转换、音频数据分析，还是实时音频播放、音乐与声音合成，AudioLab 都能轻松搞定。𐟕𓯸𐟕𓯸𐟕𓯸 比如说，你可以用它来剪辑音频，去掉不需要的部分，或者将多个音频文件合并成一个。再比如，你可以提取音频中的特定声音，比如人声或者背景音乐，然后进行单独处理。这些功能都让 AudioLab 成为音频编辑者的得力助手。总之，AudioLab 是一个非常实用且功能全面的音频处理软件，值得一试！

北理工843控制工程备考全攻略 “控制工程基础”是北理工考研的一门重要科目，满分150分。考试题型包括选择、填空、简答和大题。具体来说，选择题有5个，每个3分；填空题有10个，每个2分；简答题1个，15分；大题有4个，共100分。整体来看，试题难度不大，基础知识点较多，需要重点复习。 𐟓š 第一章：反馈与控制系统第一章主要涉及反馈的概念、开环控制及闭环控制的优缺点、控制系统的组成和分类、以及控制系统的性能要求。这一章考得较少，通常只有一个选择题和一个填空题，主要是针对以上概念进行考察。 𐟓 第二章：传递函数与系统分析第二章的核心是传递函数。843的大题第一题往往求传递函数，基本是用复阻抗法求解，较为简单。弹簧阻尼系统考的概率较小，而有源网络则需要设置中间点，用电流关系求解。方框图的变化是个重点，考试中一定会用到。 𐟔砧쬤𘉧렯𜚧賥€穗˜ 第三章的稳定性问题是重中之重。需要熟练使用劳斯判据（注意开环还是闭环），掌握一阶二阶过渡过程和二阶过程的四个参数。输入和干扰的两种系统误差求法不同，但都与第二章求系统的闭环传递函数相联系。 𐟓ˆ 第四章：频域分析第四章主要针对频域进行分析。重要的有对数图，而乃式图考试出现的概率很小。伯德图的求画是这章的重点，通常第四章会考一个完整的大题。 𐟔砧쬤𚔧렯𜚦 ᦭㤸Ž控制系统第五章内容较少但较为杂乱，大概率会出现一个选择或者一个填空。需要牢记相位滞后、超前校正的定义和优缺点，并能判断两者的区别。开环增益的影响要知道，PID可以了解一下（低频积分、高频微分）。 𐟓 简答题部分针对简答题部分，只需要将历年真题中的简答题整理出来，时常进行复习和背诵即可。 𐟓… 复习进度建议 7-8月：看完并学习完一遍参考书目，背诵书上的知识点，做一下指导书习题，也可参考一下清华大学出版社的《控制工程基础》及胡寿松老师的《自动控制原理》（但以北理的书为标准，参考书目只是辅助理解作用）。 9-10月：一边看书，一边做真题。一定要多看书！反复看书！把书中概念性的内容熟记于心！真题一刷完成后，继续进行二刷、三刷。 11月：继续做真题，看书，此时大概可以达到每2-3天能把整本书中知识点过一遍的程度，保证真题不会出错。 12月：回归课本，仔细看知识点，复习做过的题。通过以上复习计划，相信你能顺利掌握843控制工程的基础知识，取得好成绩！

𐟧 𐟒𛠍atlab GUI界面设计 𐟎蠦Ž⧴⍡tlab的强大GUI界面设计！从脑电信号处理到数据可视化，一切尽在掌握。𐟓Š 去噪、提取波段、频域分析，滤波、分类检测，数据分析一应俱全。𐟔 深入探索AlphaWave、BetaWave等脑电波，通过滤波器响应观察时域和频域的变化。𐟓ˆ 无需编程基础，轻松打造专业级数据分析界面。𐟌Ÿ 开始你的Matlab GUI设计之旅吧！

专栏内容推荐

1363 x 810 · png
科学网—布朗运动的频域特性 - 高宏的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
640 x 340 · png
用matlab进行频域分析,使用Matlab对信号进行频域分析的方法_weixin_39664994的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1989 x 1490 · png
时序信号的时域、频域、时-频域特征提取 | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com
1437 x 926 · png
PID自控理论（频域bode图理论分析）
素材来自:ppmy.cn

922 x 668 · png
时域数据分析方法时域分析原理_mob64ca13ff28f1的技术博客_51CTO博客
素材来自:blog.51cto.com
600 x 465 · png
第4章信号的频域分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1282 x 848 · png
音频时域频域特性分析以及RGB文件熵的计算_振动熵计算公式-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1000 x 562 · gif
心脏标测信号的频域相关分析方法与流程
素材来自:xjishu.com

1582 x 894 · png
【基础篇】示波器上的频域分析利器，Spectrum View测试分析 - 测试测量 - -EETOP-创芯网
素材来自:eetop.cn
1080 x 810 · jpeg
第4章. 傅里叶变换与系统的频域分析_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

3500 x 2625 · jpeg
频谱图（spectrogram） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
645 x 458 · jpeg
一张图搞懂频域和时域的关系-电子工程专辑
素材来自:eet-china.com

1080 x 810 · jpeg
系统的频域分析_word文档免费下载_文档大全
素材来自:1mpi.com
1080 x 810 · jpeg
频域控制系统的频率法分析_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

1080 x 810 · jpeg
离散LTI系统的频域分析_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com
1080 x 810 · jpeg
频域控制系统的频率法分析_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

300 x 209 · jpeg
频域 - 搜狗百科
素材来自:baike.sogou.com
892 x 553 · png
Matlab课程设计连续时间系统的复频域分析与仿真_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

914 x 1020 · jpeg
神经时间序列的频域和时频域分析研究的建议和指南 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1366 x 1025 · jpeg
信号的时间域分辨率和频率域分辨率 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

878 x 779 · jpeg
第十四章：线性动态电路的复频域分析（1） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 810 · jpeg
第4章频域分析法_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com

794 x 468 · png
第4章信号的频域分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 810 · jpeg
6第六章系统的频域分析及其应用_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com

1781 x 1381 · png
自动控制原理知识点梳理——5.线性系统的频域分析法_相位裕度和相角裕度的区别-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
937 x 625 · png
现代信号处理——时频分析与时频分布（时频分布的基本概念）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

569 x 495 · png
系统的复频域分析_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com
444 x 214 · jpeg
一种基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法与流程
素材来自:xjishu.com

1080 x 810 · jpeg
基于MATLIB的控制系统频域分析_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
1722 x 1692 · jpeg
MATLAB音频信号波形与频谱的实验报告 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 810 · jpeg
ch3-part2频域分析_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
548 x 406 · png
心电信号的时域与频域分析及实现_文档之家
素材来自:doczj.com

1080 x 810 · jpeg
第十一章线性动态电路的复频域分析_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
915 x 532 · png
理解频响分析的频域响应曲线_Nastran_Patran_振动_航天_试验-仿真秀干货文章
素材来自:fangzhenxiu.com

600 x 296 · jpeg
诊断师必读：时域分析与频谱分析详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)