二阶专题

[信号与系统]模拟域中的一阶低通滤波器和二阶滤波器

前言不是学电子出身的，这里很多东西是问了朋友… 模拟域中的一阶低通滤波器传递函数模拟域中的一阶低通滤波器的传递函数可以表示为： H ( s ) = 1 s + ω c H(s) = \frac{1}{s + \omega_c} H(s)=s+ωc1 这是因为一阶低通滤波器的设计目标是允许低频信号通过，同时衰减高频信号。具体来说，它的频率响应特性决定了这个形式的传递函数。 1.

second order system analysis in adaptive control 自控带零点的二阶系统matlab仿真分析

带零点的二阶系统matlab仿真分析上图是使用Matlab的simulink对带零点的二阶系统模型和不带零点的二阶系统进行仿真分析的模拟图仿真示波器输出结果：上面的波形是带零点的二阶系统输出下面的波形是不带零点的二阶系统的波形输出我们可以看出，零点(位于实轴负半轴)对二阶系

second order system analysis 自动控制原理二阶系统的matlab仿真分析

二阶系统的matlab仿真分析二阶系统的matlab仿真分析如上图。根据二阶函数对阶跃函数的响应函数，我们对参数epsilon进行分析讨论由于临界阻尼和无阻尼的情况在现实生活中比较难出现，二阶方程的根几乎不可能恰好，实部为0，或者两个实部相同且虚部为0. 于是，并为对以上两种较特殊的情况进行讨

一般二阶线性非齐次微分方程的解与对应齐次方程的解的关系

一般二阶线性非齐次微分方程的解与对应齐次方程的解的关系 @(微积分) 设 p(x),q(x),f(x),f(x)≠0 p(x),q(x),f(x),f(x)\neq 0为连续函数，对于下面的二阶线性非齐次方程： y″+p(x)y′+q(x)y=f(x) y''+p(x)y'+q(x)y = f(x) (1) 对应的二阶线性齐次方程： y″+p(x)y′+q(x)y=0 y''+p(x

一阶矩+二阶矩估计求解一个参数

一阶矩+二阶矩估计求解一个参数 @(概率论) 一般来说，一个参数对应一个方程。所以在矩估计法中，用一阶矩就可以求解一元。但是有些情况下，只写一阶矩，原理上是可以求得解的，但是，初等代数中很难剥离出来，可以考虑再求一次二阶矩，即，再利用样本提供一组值，二者相互作用，可以求解出p. 值得注意的是，二者求得的实际解并不是完全一致，因为又一次用了矩估计，所以等于两次估计求解一元。这是可以接受的，因为

由二阶常系数线性方程的通解反推方程

由二阶常系数线性方程的通解反推方程 @(微积分) 引例是这样的：设 cosx cosx与 xex xe^x为某n阶常系数线性齐次方程的两个解，则最小的n = ？，相应的首项系数为1的方程是？分析：由cosx是一个解，则必有另一解sinx, ±i \pm i是它的特征根； xex xe^x是一个解，则必有另一解 ex e^x,则1必是二重特征根。所以，n至少为4.特征方程可以列举如

Beamer中二阶导、一阶导数的显示问题

Beamer中二阶导、一阶导数的显示问题解决方法: 最简单的解法方法就是把\documentclass[professionalfont]{beamer} 改为 \documentclass[professionalfont]{beamer} 如果不能解决、请继续阅读查看其他解法在beamer中表示 f ′ f' f′和 f ′ ′ f'' f′′时发现导数符号距离 f f

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：在ResNet-50网络上应用二阶优化实践

常见的优化算法可分为一阶优化算法和二阶优化算法。经典的一阶优化算法如SGD等，计算量小、计算速度快，但是收敛的速度慢，所需的迭代次数多。而二阶优化算法使用目标函数的二阶导数来加速收敛，能更快地收敛到模型最优值，所需要的迭代次数少，但由于二阶优化算法过高的计算成本，导致其总体执行时间仍然慢于一阶，故目前在深度神经网络训练中二阶优化算法的应用并不普遍。二阶优化算法的主要计算成本在于二阶信息矩阵（He

二阶RC滤波器截止频率计算

f_c = 1 / ( 2 ∗ π ∗ √ ( R 1 ∗ R 2 ∗ C1*C2 ) ),其中R1、R2为电阻，C1,C2为电容。在某些设计中，为了简化设计和实现相等的Q值，可以令R 1 ∗ C1 = R 2 ∗ C2，这时截止频率简化为 f_c = 1 / ( 2 ∗ π ∗ R1*C1 ) 当R1=4.7K,C1=1000p，R2=47K，C2=100p，则f_c=1/(6.28*470

Matlab|二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用

目录一、主要内容二、部分代码三、程序代码四、下载链接一、主要内容最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶

$偏微分方程算法之二阶双曲型方程交替方向隐格式$

偏微分方程算法之二阶双曲型方程交替方向隐格式

目录一、研究目标二、理论推导 2.1 显差分格式 2.2 交替方向隐格式三、算例实现四、结论一、研究目标本节的研究对象为如下的双曲型偏微分方程初边值问题：为了保证连续性，公式（1）中相关函数满足：二、理论推导 2.1 显差分格式第一步：网格剖分。在三维长方体空间（二维平面加一维时间轴）进行网格

C++心决之类和对象详解(中篇)(封装入门二阶)

目录 1.类的6个默认成员函数 2. 构造函数 2.1 概念 2.2 特性 3.析构函数 3.1 概念 3.2 特性 4. 拷贝构造函数 4.1 概念 4.2 特征 5.赋值运算符重载 5.1 运算符重载 5.2 赋值运算符重载 5.3 前置++和后置++重载 7.const成员 8.取地址及const取地址操作符重载 1.类的6个默认成员函数

$偏微分方程算法之二阶双曲型方程紧差分方法$

偏微分方程算法之二阶双曲型方程紧差分方法

目录一、研究目标二、理论推导三、算例实现一、研究目标前面我们已经介绍了二阶双曲型方程显式、隐式差分格式，可否像抛物型方程一样，构建更高精度的差分格式。接下来我们介绍紧差分格式。这里继续以非齐次二阶双曲型偏微分方程的初边值问题为研究对象：公式（1）中u表示一个与时间t和位置x有关的待求波函数，及方程右端项函数都是已知函数，是非零常数。二、理论推导

hibernate进二阶之各式查询

hibernate.cfg.xml <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN""http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd"><hibernate-configuration><

hibernate进二阶之理解二级缓存

Hibernate提供了基于应用程序级别(进程)的缓存，可以跨多个session，即不同的session都可以访问缓存数据。这个换存也叫二级缓存。 Hibernate提供的二级缓存有默认的实现，且是一种可插配的缓存框架！如果用户想用二级缓存，只需要在hibernate.cfg.xml中配置即可；不想用，直接移除，不影响代码。 hibernate.cfg.xml <!--**

hibernate进二阶之项目中session的管理方式

@Testpublic void testSession() throws Exception {//openSession: 创建Session, 每次都会创建一个新的sessionSession session1 = sf.openSession();Session session2 = sf.openSession();System.out.println(session1 == sess

二阶差分题单

原理差分与前缀和互为逆运算，故将二阶差分数组进行两次前缀和操作得到结果。下面我们用一个例子理解: 原差分数组 i0123456789a[i]1001000000 一次前缀和操作后的数组 i0123456789a[i]1112222222 两次前缀和操作后的数组 i0123456789a[i]12357911131517 可以看到两次前缀和数组结果中，

c++类构造函数—二阶构造法

为什么要用二阶构造？当类的成员比较简单，如只有赋值等简单操作时，普通的构造函数就可以。然而实际中，以面向对象的思维开发程序时，类往往十分复杂，设计到动态内存申请、文件打开等操作。然而在调用构造函数后，无法得知这些复杂的操作是否顺利完成。假若动态内存未成功申请，然而对象实例在主程序中依然成功创建，这样的对象称为半成品对象。在后续对该对象的操作，往往会引起程序的奔溃。为了防止出现这样的情况，

算法中的二阶差分

众所周知，在往区间的每一个数都加上一个相同的数k，进行n次后会得到一个新的数列，如果每次加都循环区间挨个数加上k，这样时间复杂度无疑是O(n^2)，很高。这时可以采用一阶差分就可解决，这里默认会一阶差分，所以就不多说了嘿嘿。那如果是加上不同的数呢，比如说往区间[l,r]的l点加上数a，往l+1点加上数a+d，……。加的数形成等差数列，这该怎么办呢？这时可以用二阶差分。因为你想，对加上对应等差数

基于JAX的二阶优化方法的实践

使用协作分支上的算法 git clone https://github.com/linjing-lab/jax.gitcd jaxgit checkout linjing-labcd examples 在命令行预览方法牛顿方法： cat newton_method.py 拟牛顿法： cat bfgs_method.py 在命令行运行程序 python newton_m

高斯分布归一化、期望、二阶矩、方差推导证明

目录写在前面的唠叨：归一化推导证明：期望（一阶矩）推导证明：二阶矩推导证明：方差推导证明：写在前面的唠叨：最近这段时间一直在研究深度学习之类的东西，虽然如今对几种常见的神经网络都有了很好的了解，用起来也比较顺手，但是越学也越觉得瓶颈越来越明显了，最大的问题觉得还是数学基础不行，学习那些常见的模型已经把线性代数的知识捡的差不多了，而到了想自己设计模型的时候，才忽

汽车控制器基于Simulink模型开发MBD常用滤波器设计系列课程连载之二（下）: 二阶高通、带通、带阻滤波器建模及测试验证

[睿创智能科技]汽车控制器基于Simulink模型开发MBD常用滤波器设计系列课程连载之二（下）: 二阶高通、带通、带阻滤波器建模及测试验证

当刚体受力以后，通常会在介质中运动受到阻力，一般阻力大小正比速度，即kv，或者速度的平方kv^2，方向相反，速度是物体位移-时间微分曲线x(t)的一阶导x’=v，加速度是二阶导x’’=a，假设受力为T，质量为m，这样t时刻，对象受力情况为 f(t)=T-kv=ma 即 T-kx’=mx’’ 化为 x’’=T/m-kx’ 这是一个二阶常微分方程 x’’=f(t,x,x’) 初值x(t0)=x0, x

凸函数成立的一阶与二阶条件

文章目录 1、凸函数成立的一阶条件2、凸函数成立的二阶条件本文主要是针对凸函数成立的一阶和二阶充要条件进行描述和简单证明。 1、凸函数成立的一阶条件【定理1】对于函数 J : Ω → R J:\Omega \rightarrow \mathbb{R} J:Ω→R， J J J为凸函数，当且仅当 ∀ x , y ∈ Ω \forall \bf{x},\bf{y}\i

25-3 SQL 注入 - 二阶注入

环境准备：构建完善的安全渗透测试环境：推荐工具、资源和下载链接_渗透测试靶机下载-CSDN博客一、二阶注入介绍二次注入是一种常见于Web应用程序中的安全漏洞，也被称为SQL二阶注入。相对于一次注入漏洞，二次注入更不易被察觉，但却具有同样危险的攻击潜力。简而言之，二次注入指的是用户输入被存储后再次被读取并输入到SQL查询语句中，从而导致注入攻击。在二次注入

C#，数值计算，解微分方程的龙格-库塔二阶方法与源代码

1 微分方程含有导数或微分的方程称为微分方程，未知函数为一元函数的微分方程称为常微分方程。微分方程的阶数微分方程中导数或微分的最高阶数称为微分方程的阶数。微分方程的解使得微分方程成立的函数称为微分方程的解。微分方程的特解微分方程的不含任意常数的解称为微分方程的特解。微分方程的通解所含相互独立的任意常数的个数与微分方程的阶数相等的微分方程的