華小電

摘要： 刪除文件夾~/.Yozo_Office/UserConfig 內iabddbbabbstart.sys iabddbbabbsys.ini 兩個文件 閱讀全文

摘要： from scipy.signal import lti, lsim # 微分環節的參數 T = 10 # 時間常數 # 創建慣性環節的傳遞函數 num = [T,0] den = [T, 1] system = lti(num, den) # 10s # # 10s+1 # 計算階躍響應 t = 閱讀全文

摘要： class PID: def __init__(self, kp, ki, kd): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.prev_error = 0 self.integral = 0 def update(self, setpoint, cur 閱讀全文

摘要： 對于二階過阻尼系統，其傳遞函數通常可表示為兩個一階慣性環節的串聯形式： \(G(s)=\dfrac{1}{(T_1s+1)(T_2s+1)}\qquad(T_1>T_2>0)\) 其中 $T_1 $和 \(T_2\) 為系統的時間常數。以下為階躍響應公式的詳細推導過程： ?步驟1：寫出系統的階躍響應 閱讀全文

摘要： 計算一個傳遞函數，使其階躍響應在 ?15秒達到穩態值的75%?，?30秒達到穩態值的90%? ?步驟1：選擇系統模型結構? 通常使用 ?一階系統? 或 ?二階過阻尼系統? 進行擬合，因兩者均無超調且易解析計算。 ?推薦模型?： \(G(s)=\dfrac{K}{(T_1s+1)(T_2s+1)}\) 閱讀全文

摘要： import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 生成一個 10x5 的隨機矩陣 matrix = np.random.rand(10, 5) # 創建 MinMaxScaler 對象 scaler = MinMa 閱讀全文

摘要： 微分信號 傳遞函數 \[G(s) = \frac{Ts}{Ts+1} \]階躍響應 單位階躍函數\(u(t)\) 的拉普拉斯變化為 \(U(s)=\frac{1}{s}\) \[Y(s)=G(s)U(s)=\frac{T}{Ts+1} \]對\(Y(s)\) 進行拉普拉斯反變換,得到微信信號的階躍響 閱讀全文

摘要： sklearn 自帶數據集 來自知乎 閱讀全文

摘要： rolling參數 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window：表示時間窗口的大小；可省略不寫。兩種形式：int和offse 閱讀全文

摘要： 雙向 LSTM（Bidirectional LSTM，BiLSTM）是一種特殊的 LSTM 結構，它同時處理序列的正向和反向信息。這意味著對于給定的時間步，雙向 LSTM 不僅考慮了之前的時間步的信息（像標準的單向 LSTM 一樣），還考慮了未來時間步的信息。這使得 BiLSTM 在處理自然語言處理 閱讀全文