信号処理と制御システム工学の関係は？

制御システム工学とデジタル信号処理はどちらも電気工学の重要なコース/科目ですが、これら2つの科目/コースは互いにどのように関連していますか？

また、制御システムエンジニアリングに関する推奨リソース（本、チュートリアル、講義など）と、技術レベルでの作業を開始する方法について教えてください。

以下のリンクで回答がありますが、その回答はdspリソースに関するものなので、制御システムエンジニアリングに関する参考資料を探しています。

オーバーラップはたくさんありますが、強調にはいくつかの違いがあります。コントロールエンジニアリングもDSPより古いです。あなたが伝統的なEE教育をしているなら、あなたは本当に区別をあまりしません。

状態変数は、コントロールのより一般的な視点です。Oppenheim and Schafer 1975の最初の版には、状態変数に関する章がありましたが、彼らは長年にわたってそれを削除しました。オーバーラップの領域であるカルマンフィルタリングを実行するには、状態変数を理解する必要があります。線形推定と線形制御は、お互いの双対です。

Controlsでは、連続/離散時間ハイブリッドシステムがより一般的であるとも言えますが、DSPの例もたくさんあります。

ほとんどの場合、DSPは均一サンプリングで実行されます。状態変数は、非一様サンプリングでも機能します。

因果関係のない制御システムについては聞いたことがありませんが、DSPでは時間内のフォワードバックワードフィルタリングが一般的です。コントロールは本質的に因果関係です。片側ラプラス変換は、コントロールではより一般的です。

フィードバックループの安定性は、両方の領域で重要です。高度な制御システムのクラスでは、Lyaponovの安定性などのトピックを扱います。通常、DSPでカバーされていることはわかりませんが、その手法を使用するDSPペーパーがあります。

制御理論は機械工学に現れます。DSPがファイナンスに登場します。コンピュータビジョンも使用するロボット工学には、両方ともたくさんあります。

レーダーでは、波形とフィルタリングはフロントエンドでのDSPが多くなりますが、バックエンドでの追跡システムはより多くのコントロールに似ています。

私はそれぞれを説明するために単一の単語を使用しなければならなかった場合。

コントロール：フィードバック

信号処理：センシング

または多分フレーズを使用して

コントロール：現在

DSP：溝内

私は信号処理の博士号を取得しました。制御システム部門。私の見解では、信号処理は開ループです。制御システムはループを閉じます。

それとは別に、両方の背後にある数学は非常に似ています。一般的に大きく異なるのはアプリケーションです。

どちらも線形システム理論（別名「信号とシステム」）を利用しています。また、通信システム、線形電気回路、電子回路、分散ネットワーク（別名、伝送線路）も同様です。

どちらもシステムの安定性を心配しています。極は単位円の内側にある必要があります。DSPは、実際にはコントロールまたはコミュニケーションよりも広いです。

制御システムは通常、時間領域の動作により関心があります。インパルス応答とステップ応答。Routh-Hurwitz基準（またはその離散時間の対応物）とRoot-Locus手法は、コントロール担当者が心配するものです。私はそれについて本当に心配したことがありません。

かつては、状態変数システムが制御の範囲内にあったことでしたが、カルマンフィルター以来、状態変数表現（A、B、C、D行列を含む）がDSPでより頻繁に表示されるのを見てきました。

コントロール以外のDSPの問題の多くは、時間領域の動作についてはあまり関心がなく、周波数領域の動作についてはより関心があります。

画像処理は、コントロールよりもDSPに密接に関連しています。

Controlsの人たちはFFTなどについてまったく心配していません。

これらのすべての分野には、エレクトロニクスになるという実用的な目的があります。DSPまたはCPUチップがA / DおよびD / Aコンバーター、メモリ、および他の周辺機器に接続される方法を心配しています。私はコントロールの人たちが量子化誤差についてどれだけ心配するか知りませんが、彼らはそうすべきです。

かなり単純な違いがあります。

信号処理は、制御エンジニアリングに使用できるツールのセットです。

制御工学とは、何かを動かしたい方法で動かすことです。信号処理のいくつかのツールはそれを助けます（そしていくつかはそうしません;後方フィルタリングはTARDISなしではリアルタイムで起こりません）。

信号処理は、周波数応答（ゲイン）に大きく関係しています。これは、聞こえる内容に影響を与えるほとんどの場合です。フェーズとグループの遅延は問題ですが、多くの場合、大きな問題ではありません。

しかし、制御工学では、通常、何かを特定の位置に移動してから移動しないようにします。これを行うには、基本的な原則があります。それが見えなければ、修正することはできません。。。位置測定が測定を大幅に遅延させる方法でフィルタリングされている場合、制御ループはそれがどこにあるかを知らない（またはその情報を十分に速く取得できない）ため、適切に移動できません。さらに悪いことに、情報の取得が遅すぎると、間違った方向に移動しようとすることさえあります。

そのため、制御工学では、バターワースのようなフィルターを使用する傾向がありますが、これはフィルター処理にはそれほど効果的ではないかもしれませんが、信号にははるかに害のない影響を及ぼします。または、制御ループが遅い場合や、慣性の多いシステムの場合、信号のノイズがシステムの動きに影響を与えないため、フィルターをまったく使用しないこともあります。

私が知っている最高の教科書は、緒方の現代制御工学です。私はそれを徹底的にお勧めできます。状態空間の制御の手前で停止しますが、ほとんどの制御作業では、それが必要になることはほとんどありません。

制御工学は、多くの場合、修士号まで、同様のまたは同じ学習コースで教えられます。一般的なシステムモデリングアプローチでは、入力（$I$）と出力（$O$）はシステム（$S$）、私は、ターゲットについて $O$、彼らはどちらかに取り組んでいます $S$ または $I$：

• 制御エンジニアはシステムの出力に（強い）制約を課す傾向があり、制約を満たす入力を見つけることに専念しています
• 信号処理の人々は、出力に（強い）期待を置き、、入力を適切に変換するシステム見つけるます。

結果として、彼らのツールは非常に似ており、彼らが時々それらを使用するようなものは二重のやり方です。彼らの背景が非常に近い場合でも、私は彼らの相互通信にいくつかの困難に気づきました。ある程度、この状況は、ジョージバーナードショーのことを思い出させます。

アメリカとイギリスは、共通の言語で隔てられた2つの国です。

したがって、信号/画像処理と制御エンジニアリングは、共通のツールのセットによって分離された2つの密接な専門分野です。

• 要件、因果、リアルタイム（システムの実装時間が連続的独立パラメータである）参照基準に対する出力誤差を最小化するには、制御システムの規律を区別する。

• https://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-30-feedback-control-systems-fall-2010/などのMITオープンコースウェアを検索できます。

• 無料のMATLAB機能のScilab（https://scilab.org）は、制御システムの設計と分析をサポートする多くの実績のあるライブラリへのアクセスを提供します。

• PythonのNumPyおよびSciPy（https://scipy.org）は、Scilabの代わりに使用できますが、SymPy（https://sympy.org）は、記号（コンピュータ代数システム）の操作に役立ちます。 Anaconda Jupyter Notebook（https://anaconda.org）を使用すると、Markdown植字とLaTeX式のレンダリング、およびインタラクティブなコードと出力ブロックを使用して、開発を文書化できます。

• 制御システムを頻繁に要約するシグナルフローグラフをレンダリングするには、Graphviz（https://graphviz.org）を使用できます。

• Roger Labbeがカルマンフィルターを非常に効果的に説明しています：https : //github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python 推定されたシステム状態がカルマンフィルターの制御対象です。