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脈沖響應(yīng)函數(shù)，MATLAB中脈沖函數(shù)用什么表示啊

來源：整理時間：2025-04-18 20:41:44 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，MATLAB中脈沖函數(shù)用什么表示啊
2，某系統(tǒng)傳遞函數(shù)為s1s25s6試求其單位脈沖響應(yīng)函數(shù) 搜
3，數(shù)據(jù)差分之后做的脈沖響應(yīng)函數(shù)怎么解釋
4，用EVIEWS怎么建立脈沖響應(yīng)函數(shù)
5，脈沖響應(yīng)函數(shù)與頻率響應(yīng)函數(shù)的關(guān)系怎樣
6，狄拉克函數(shù)的定義

1，MATLAB中脈沖函數(shù)用什么表示啊

求取脈沖響應(yīng)的函數(shù)為impulse 單位脈沖函數(shù)dirac(x-a)再看看別人怎么說的。

MATLAB中脈沖函數(shù)用什么表示啊

2，某系統(tǒng)傳遞函數(shù)為s1s25s6試求其單位脈沖響應(yīng)函數(shù) 搜

樓主你好,系統(tǒng)的單位脈沖響應(yīng)的拉普拉斯變換恰好是其傳遞函數(shù)(因為F(deta(t))=1) 因此對(s+1)/(s^2+5s+6)求反拉氏變換即可得到脈沖響應(yīng)的時域表達(dá)式反拉氏變換使用部分分式展開法,即展開成A/(s+2)+B/(s+3)之后再反拉氏變換即可

某系統(tǒng)傳遞函數(shù)為s1s25s6試求其單位脈沖響應(yīng)函數(shù) 搜

3，數(shù)據(jù)差分之后做的脈沖響應(yīng)函數(shù)怎么解釋

兩者的解釋不一樣的，因為一個因變量是水平值，另一個因變量是變化值你做差分應(yīng)該就是為了做平穩(wěn)吧，脈沖本身就是一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，指波動的影響，差分應(yīng)該可以算收益序列

是時間序列的var模型還是面板數(shù)據(jù)的var模型啊時間序列先根據(jù)最優(yōu)滯后階數(shù)做var后就可以做脈沖響應(yīng)和方差分解啦

數(shù)據(jù)差分之后做的脈沖響應(yīng)函數(shù)怎么解釋

4，用EVIEWS怎么建立脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖相應(yīng)函數(shù)是用于衡量隨機(jī)擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響.比如在eviews中有g(shù)np和m2+cd的數(shù)列,在命令窗口輸入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名義gnp成長率dy,同樣類似的命令可以得到名義貨幣需求成長率dm.然后對名義數(shù)據(jù)的成長率進(jìn)行var分析.menu->quick->estimate VAR .內(nèi)生變數(shù)里輸入dy dm就可以了.在eviews里進(jìn)行var推定之后,view->impulse response里選擇table,就可以知道第一期dm的noise在第二期也同樣帶來影響.用命令來輸入的話,就是var1.impluse(20,T) dy dm.括號內(nèi)是期數(shù)

5，脈沖響應(yīng)函數(shù)與頻率響應(yīng)函數(shù)的關(guān)系怎樣

有限說明其脈沖響應(yīng)是有限的。與IIR相比，它具有線性相位、容易設(shè)計的優(yōu)點。這也就說明，IIR濾波器具有相位不線性，不容易設(shè)計的缺點。而另一方面，IIR卻擁有FIR所不具有的缺點，那就是設(shè)計同樣參數(shù)的濾波器，F(xiàn)IR比IIR需要更多的參數(shù)。這也就說明，要增加DSP的計算量。DSP需要更多的計算時間，對DSP的實時性有影響。以下都是低通濾波器的設(shè)計。FIR的設(shè)計：FIR濾波器的設(shè)計比較簡單，就是要設(shè)計一個數(shù)字濾波器去逼近一個理想的低通濾波器。通常這個理想的低通濾波器在頻域上是一個矩形窗。根據(jù)傅里葉變換我們可以知道，此函數(shù)在時域上是一個采樣函數(shù)。通常此函數(shù)的表達(dá)式為：sa（n）＝sin（n∩）/n∏，但是這個采樣序列是無限的，計算機(jī)是無法對它進(jìn)行計算的。故我們需要對此采樣函數(shù)進(jìn)行截斷處理。也就是加一個窗函數(shù)。就是傳說中的加窗。也就是把這個時域采樣序列去乘一個窗函數(shù)，就把這個無限的時域采樣序列截成了有限個序列值。但是加窗后對此采樣序列的頻域也產(chǎn)生了影響：此時的頻域便不在是一個理想的矩形窗，而是成了一個有過渡帶，阻帶有波動的低通濾波器。通常根據(jù)所加的窗函數(shù)的不同，對采樣信號加窗后，在頻域所得的低通濾波器的阻帶衰減也不同。通常我們就是根據(jù)此阻帶衰減去選擇一個合適的窗函數(shù)。如矩形窗、漢寧窗、漢明窗、BLACKMAN窗、凱撒窗等。選擇一個具體的窗函數(shù)之后，根據(jù)所設(shè)計濾波器的參數(shù)來計算所需的階數(shù)、此窗函數(shù)的表達(dá)式。然后用這個窗函數(shù)去和采樣序列相乘，就可以得到實際濾波器的脈沖響應(yīng)。IIR的設(shè)計（雙線性變換法）：IIR的設(shè)計理念是這樣的：根據(jù)所要設(shè)計濾波器的參數(shù)去確定一個模擬濾波器的傳輸函數(shù)，然后再根據(jù)這個傳輸函數(shù)，通過雙線性變換、或脈沖響應(yīng)不變法來進(jìn)行數(shù)字濾波器的設(shè)計。它的設(shè)計比較復(fù)雜，復(fù)雜在于它的模擬濾波器傳輸函數(shù)H（s）的確定。這一點我們可以讓軟件來實現(xiàn)。然后，我們說一下它的具體實現(xiàn)步驟：首先你要先確定你需要一個什么樣的濾波器，巴特沃斯型，切比雪夫型，還是其它什么型的濾波器。當(dāng)你選定一個型號后，你就可以根據(jù)設(shè)計參數(shù)和這個濾波器的計算公式來確定其階數(shù)、傳輸函數(shù)的表達(dá)式。通常這個過程中還存在預(yù)扭曲的問題（這只是雙線性變換法所需要注意的問題，脈沖響應(yīng)不變法不存在這種問題）。確定H（S）后，就可以通過雙線性變換得到其數(shù)字域的差分方程。追問：啥玩意呀！看清題目??！

6，狄拉克函數(shù)的定義

物理學(xué)中常常要研究一個物理量在空間或時間中分布的密度，例如質(zhì)量密度、電荷密度、每單位時間傳遞的動量（即力）等等，但是物理學(xué)中又常用到質(zhì)點、點電荷、瞬時力等抽象模型，他們不是連續(xù)分布于空間或時間中，而是集中在空間中的某一點或者時間中的某一瞬時，那么它們的密度應(yīng)該如何表示呢？為了在數(shù)學(xué)上理想地表示出這種密度分布，引入了δ函數(shù)的概念。在概念上，它是這么一個“函數(shù)”：在除了零以外的點函數(shù)值都等于零，而其在整個定義域上的積分等于1。用數(shù)學(xué)表示為：上述表達(dá)式不規(guī)定δ函數(shù)在0點的取值，是因為這個值無法嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乇硎龀鰜?，不能籠統(tǒng)的定義為正無窮，并且函數(shù)取值的“大小”是由第二個積分式?jīng)Q定的，因此只需限定取值為零的區(qū)域即可。如果函數(shù)不在0點取非零值，而在其他地方，可定義其中H(x)稱為階躍函數(shù)或亥維賽單位函數(shù)：可以證明兩種定義是等價的。從第二個定義中，可以看到δ函數(shù)可以通過對階躍函數(shù)取微分得到，實際上，只要我們對一個不連續(xù)函數(shù)取微分，就會出現(xiàn)δ函數(shù) 。

關(guān)于狄拉克δ函數(shù)的疑問:δ（x）= ∞ x = 0 時δ（x）= 0 x ≠ 0 時且∫ (x:-∞-> ∞ ) δ（x）dx = 1 它的定義域是r。這個函數(shù)確實很怪，在0點處值無窮大，但"總強度"卻等于1。所以工程上也叫單位脈沖函數(shù)。自然界也確實存在與δ函數(shù)特征相類似的現(xiàn)象：1，一道極強的閃電，瞬間電壓幾乎是無窮大（∞ ），離開這一刻就消失了（0），但是總強度是有限的（積分是有限值）。這類現(xiàn)象經(jīng)科學(xué)家一抽象，就引出了狄拉克δ函數(shù)。2，另外的一個例子：如材料力學(xué)中常見的集中載荷問題，集中載荷被認(rèn)為是作用在一個點上的，一個點上作用一個力那么壓強幾乎為無窮大，可力是有限的，總強度是有限的，這又是一個與δ函數(shù)有關(guān)的問題。如果用微分方程解彈性梁的變形曲線，那么集中載荷可表成：pδ（x-x1），它的意思是在梁x1點處作用一個集中載荷p：其總強度 ∫ (x:-∞-> ∞ ) pδ（x-x0）dx = p。數(shù)學(xué)家研究出有關(guān)δ函數(shù)的運算方法，使得許多問題迎刃而解！在自動控制系統(tǒng)中，給系統(tǒng)輸入δ(t)函數(shù)，那么系統(tǒng)的響應(yīng)叫作脈沖響應(yīng)函數(shù)h(t)，有了h(t)系統(tǒng)對任意輸入x(t)的響應(yīng)y(t)等于h(t)與x(t)的卷積：y(t) = h(t)*x(t)。δ（x）因與常規(guī)函數(shù)不同列為廣義函數(shù)，專門研究其理論，方法和應(yīng)用。

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