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拉氏变换与Z变换公式等类似东西，随便翻翻书把如.h（n)=-a*h（n-1)+b*δ（n) a.求h（n)的z变换；b.问
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提问人：匿名网友
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拉氏变换与Z变换公式等类似东西，随便翻翻书把如.h(n)=-a*h(n-1)+b*δ(n) a.求h(n)的z变换；b.问该系统是否为稳定系统；c.写出FIR数字滤波器的差分方程；（未知）请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！
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?5 j5 \ Steve Jobs- c7 P; \8 T* C1 _! P/ E 别名' f: S0 D! Y4 \: j 苹果教父; A) C- B5 A' W5 B, O2 O 出生地) R" `$ A) Q$ Q 美国 加州 旧金山市' S. d/ d. c* e% B. A6 Z
V8 X 出生日期4 Y- T( A, G$ h' Q 日* D( W7 ], E6 O
W& H% ` 逝世日期" T5 j4 G- H: i) P$ R& `' ? 日9 X9 K, H+ B& h 毕业院校3 E9 b2 T0 B# N) E$ E Homestead High School3 H: h5 e2 X" f! d 职业0 J9 ]$ a- S1 B( `8 @ 发明家，企业家，苹果前执行总裁8 U: e) G- T3 L; @ 代表作品* F
c. ], I3 _1 e- F iPod, iPhone, iPad等# X& Y; ?! h" F0 F, [2 M 主要成就/ O* A0 X0 P) U. H7 M 1. 改变了现代通讯，娱乐乃至生活方式。2.引领全球资讯科技和电子产品的潮流，让曾经昂贵稀罕的电子产品变成现代人生活的一部分。; M5 G6 e. V1 L- F 注意：1. 词数100左右； 2. 内容可适当发挥，注意行文连贯。参考词汇：旧金山市 San Francisco教父 godfather
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科目:难易度:最佳答案（略）解析试题分析：本文是一篇人物传记。是介绍传奇人物乔布斯的生平。要根据表格所给信息，以时间为顺序，主体时态是一般过去时。本文的难度在于使用合适的词汇来表达文章要求的意思，注意不一定使用和文章要求一样的句式，可以变换使用多种句式。考点;考查人物传记点评：人物传记类短文的写作关键是要把该人物的所有的重大的事情都写进去，本题使用过去时，是记录过去发生的事情。本文的难度不算大，只是要仔细地谋篇布局。知识点:&&基础试题拔高试题热门知识点最新试题
关注我们官方微信关于跟谁学服务支持帮助中心自动化与仪器仪表；ZIDONGHUAYUYIQIYIBIAO200；智能仪器中的误差处理；南京理工大学制造工程学院(210094)马云鹂陆；摘要:简要介绍了智能仪器的特点,随后针对智能仪器；关键词:智能仪器滤波误差噪声；ABSTRACT:Thispaperintrod；中图分类号:TH701；1智能仪器的特点；微电子学和计算机等现代电子技术的成就给传；统的电
　　　　　　自动化与仪器仪表
ZIDONGHUAYUYIQIYIBIAO　　　　　　　　　　　　　　2000年第6期(总第92期)　　　　文章编号:00)06-0051-03
智能仪器中的误差处理
南京理工大学制造工程学院(210094)　马云鹂　陆宝春　张世琪
　　摘　要:简要介绍了智能仪器的特点,随后针对智能仪器中的两类误差,即随机误差和系统误差分别作了原理性剖析,在此基础上,给出了相应的处理方法,最后进行了小结。
关键词:智能仪器　滤波　误差　噪声
ABSTRACT:Thispaperintroducesthedevelopmentandmainfeaturesofintelligentinstrument,alsobasedontheanalyzingoftwokindsoferrorsinintelligentinstrumentstheoretically,thecorrespondinghandling-methodsarepresented.KEYWORDS:Intelligentinstrument　Filtering　Error　Noise
中图分类号:TH701
1　智能仪器的特点
微电子学和计算机等现代电子技术的成就给传
统的电子测量仪器带来了巨大的冲击和革命性的影响。从70年代微计算机技术应用于仪器仪表和测量领域以及智能仪器的出现,近20年来,智能仪器与微计算机取得的令人瞩目的进展,就其技术背景而言,硬件的不断发展及创新不能不说是一个非常重要的因素。同时,由于微计算机的内存容量的不断增加,工作速度的不断提高,因而使其数据处理的能力有了极大的改善。这样就可以将软件技术引入智能仪器中,比如各种数字信号处理技术,再配之以各种不同的分析软件,如智能化的故障诊断仪等。这类仪器的进一步发挥就是专家系统,其社会效益及经济效益将是十分巨大的。概括起来,智能仪器具有以下特点:
1　测量过程的软件控制
在进行软件控制时,仪器在CPU的指挥下,按照软件流程不断取指(令),寻(地)址,进行各种转换,逻辑判断,驱动某一执行元件,使仪器的工作按一定顺序进行下去。这种软件转换却带来很大的方便,其硬件组成是统一的,不必象过去硬件逻辑中那样许多一一对应的专用电路,而且软件的灵活性很强,当需要改变功能时,只改变程序即可,并不需要改变电路。
文献标识码:B
1.2　数据处理
对测量数据进行存储及运算的数据处理功能是
智能仪器最突出的特点。它主要表现在改善测量的精确度及对测量结果的再加工两个方面。
在提高测量精确度方面,大量的工作是对随机误差及系统误差进行处理。在智能仪器中采用软件技术对测量结果进行实时、在线处理可收到很好的效果,不仅方便、快速,而且可以避免主观因素,使测量的精确度及处理结果的质量都大为提高。由于可以实现各种算法,不仅可实现各种误差的计算及补偿。而且使得测量仪器中经常遇到的诸如非线性校准等问题也易于解决。
对测量结果的再加工,可使智能仪器提供更多、更全面的和高质量的信息。例如一些信号分析仪器在微计算机的控制下,不仅可以实时采集信号的实际波形,并在CRT上复现在时间轴上进行展开或压缩,还可以对其有效值、平均值进行运算,可以寻找出其峰-峰值、最大值和最小值等特征值;可以对所采集的样本进行数字滤波,将淹没于干扰信号中的真实信号提取出来;可以对样本进行时域的(如进行相关分析、求卷积、求传递函数等)或频域的(如求幅值谱、相位谱、功率谱等)分析。1.3　灵活性强
智能仪器的测量过程,软件控制及数据处理功能使一机多用或仪器的多功能化易于实现,以软件
为主体的智能仪器不仅在使用方便、功能多样化等方面呈现很大灵活性,而且在仪器的性能方面,由于其控制软件或运算软件易于修改,也是易于改变的。它不象传统的硬件仪器那样,每次功能或性能指标的改变都要牵扯到结构,元器件及重新调试方面的改变,较为困难。与纯硬件仪器相比,智能仪器的生产性及复制性较好。
2　误差处理
智能仪器的主要特征是以微处理器为核心进行工作,因而在实现全盘自动化、改善性能以及提高精度和可靠性方面都发生了巨大的变化。而其主要特点之一,就是可以利用微计算机对数据进行加工与处理,减少测量过程中产生的随机误差和系统误差,从而提高测量精度。2.1　随机误差的处理
随机误差是由一系列互不相关的独立因素,如外界电磁场的微小变化、热状态的起伏、空气的扰动、大地的微震、随机干扰信号对测定值的综合影响所造成的。在相同的条件下多次测量同一参数时,误差的绝对值和符号的变化没有确定的规律,也不可预见,但是服从统计规律,即以相等精度测量某一参数时,根据时间平均和总体平均方法,当测量平均时间或测量次数时,其随机误差之和为零,测量值的数字期望将等于被测参量的真值。在智能仪器中,常用的误差处理办法有程序判断滤波、终值滤波、算术平均滤波、滑动平均滤波和去极值平均滤波法等等,下面只结合总体平均法说明一般滤波方法的原理
n――――刻的总体平均值为x(t1)i∑x(t),且x(t1)可代表N=1ii
这次测量的统计特性。设第i次测量在时刻t1的测
量值内包含信号成分si和噪音成分ni,则进行N次测量的信号成分之和为i∑si=N?s,因为噪音的强度=1是用均方值来衡量的,进行N次测量的噪声之和为
∑nN?s。上述s,n分别表示进行N次测量后i==1
信号和噪声的平均幅值。
对N次测量进行总体平均后的信号和噪声比(N?s)为=nn)
式中s/n式总体平均前的信号噪声比。因此,总体平均后信号噪声比提高了倍。当N※∞时,显然噪声的影响就很小了。
(2)　数字化滤波器滤波器能滤掉信号频谱中的无用成分,从而提高信号质量。在测量装置中需要各种滤波器对噪声做预处理,以达到减少随机噪声引起的随机误差。如果用SNIR表示信号噪声改善比时,则SNIR=SNRout/SNRin,式中SNRout为滤波器输出端的信号噪声比,SNRin为滤波器输入端的信号噪声比,若si、so表示滤波器输入与输出的信号,ni、no表示滤波器输入与输出的噪声,则信号噪声改善比为SINR=so/no
。若滤波器为单位增益(so=si),输入端白噪声si/ni
带宽为Bni,输出端噪声带宽为Bno,则有SNIR=no/ni
根据数字信号处理的有关理论,滤波器带宽愈窄,信号噪声改善比愈大,从而随机误差减小。数字n1=
滤波器具有模拟滤波器无可比拟的优点,如精度较高、可靠性和稳定性高、输入输出不存在阻抗匹配问题,以及改善系数就能容易地改善滤波器的传递函数等。
在许多应用中,数字滤波要比模拟滤波适用得多,特别是当处理信号数据以数字形式出现时尤其
(1)　总体平均法(平稳随机过程,各态历经)假设X(t)代表一个强平稳随机过程,而且是各态历经的,所有可能的x1(t),x2(t),x3(t)…的集合构成了X(t),总体平均法就是将这些x1(t),x2(t),x3(t)…在某个时刻进行平均,如图1所示的波形,在
时刻t1的总体平均为x(t1)∑x(t),也就
N※∞Ni=1ii
是说,总体平均法示求各次测量在同一时刻的算术平均值。根据强平稳随机过程的统计特性,在t1时如此。根据冲击响应的时间特性可分为IIR滤波器和FIR滤波器。对于前者,常采用冲击响应不变法和双积分Z变换法,而后者常采用矩形窗口法和频率采样法。2.2　系统误差的处理
系统误差是在同一条件下多次测量同一量时,误差的绝对值和符号保持恒定,或按某一确定规律变化的误差。系统误差与随机误差不同,它不是依靠概率统计的办法来清除或减弱的。一般来说,系
统误差是属于测量技术问题,不能象处理随机误差那样得出一些普遍的统计方法,只能针对每一种具体的情况采取不同的处理措施。
(1)　建立系统误差模型修正系统误差先通过理论分析来建立系统误差模型,由误差模型求出修正误差表达式,式中含有若干误差因子,然后通过校准技术来求得这些误差因子。最后利用误差因子和修正公式来消除或减小系统误差的影响。至于误差模型的建立,必须根据具体情况进行具体分析,目前还没有统一的方法可循。
(2)　利用校准曲线通过查表法修正系统误差在较为复杂的仪器中,对较多的误差来源往往不能充分的了解,因此难以建立适当的误差模型。这时可通过实验,即通过实际校准求得校准曲线,然后将曲线上各校准点的数据存入存储器的校准表格中,在以后的实际测量中,通过查表来求得修正后的测量结果。
(3)　非线性的校正许多传感器、检波器及其它敏感元件的输出信号与被测参数间存在明显的非线性关系。为使智能仪器直接显示各种被测参数并提高测量精度,必须对非线性进行校正,使之线性化。非线性校正的方法很多,例如:上述利用校准曲线,用查表法做修正;利用分段折线法获得非线性校准算法;利用平方插值法获得非线性校正算法;直接从所描绘的非线性方程中获得其算法等。鉴于非线性校正在许多相关书籍中都作了探讨,这里就不做详细介绍了。
(4)　利用最小二乘法消除系统误差趋势项是样本记录中周期大于记录长度的频率成分。这可能是测试系统中各种原因造成的。时间序列中的线性的或慢性的趋势误差,如果不去掉,会在相关分析中出现很大畸变。比如,数据中的趋势项甚至可以使低频时的谱估计完全失去真实性。
为了消除趋势项,需要对数据做专门处理。最常见的高精度方法就是最小二乘法,它既可以消除高阶多项式趋势项,又能消除线性趋势项。
若{un},n=1,2,…N,■t=h的数据采样值序列,则可精确而方便地用一多项式来拟合这些数据。假如用如下定义的K阶多项式来拟合这些数据:
=∑[un-∑bk(nh)]n=1k=0
要使Q(b)取最小值,则需要使Q(b)对b的偏导为零,即
∑bkn∑(nh)k=0=1
=∑unh)　(l=0,1,2,…k)n(n=1
由这(K+1)个方程显然可以解出(k+1)个系数{bk}。线性趋势项un=b0+b1t以连续函数的形
式表示于图2。一般来说,用于消除趋势项很少有大于3的情况
除了以上谈到的几种误差处理的技术外,还有一些常用的对数据进行预处理的技术,如偏移和增益误差的自动校准,归一化技术及频率响应误差的校准,改变数据形式(工程量自动转换),数据校准等等。3　小　结
随着微电子技术和计算机技术的迅猛发展,特别是单片微机的出现和发展,使得传统的电子测量仪器在原理、功能、精度及自动化水平等方面都发生了巨大的变化,逐渐形成了智能仪器迅猛发展的势头。
传统电子仪器和测试系统因为其硬件结构的不变性和功能单一化,在使用过程中不可避免地受到各种干扰而又无法有效地消除这些干扰所产生的误差。智能仪器以其软控制和高速处理能力等特点为我们提供了有效的解决方法。利用误差理论,我们可以针对不同类型的误差(包括随机误差和系统误差)进行软件处理,有效地消除这些误差,提高测量精度。
1　蒋洪明,张庆.动态测试理论及应用.南京:东南大学出版社,1999.2
2　赵新民.智能仪器原理及设计.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1997.4
un=∑bk(nk)　(n=1,2,…,N)k=0
适当选择系数bk,使得un与un之差的平方和
为最小,就认为{un}很好地拟合了{un}。
令Q(b)=n∑(un-un)=1
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