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数ヶ月前から、動的システムの制御の分野に積極的に関与し始めました。 ほとんどの場合、特定の動的システム用にコントローラーを設計するには、特に信号フィルターの分野でデジタル信号処理技術を使用する必要があります。 私は制御工学のバックグラウンドを持っていないので、シグナルフィルターを扱っているサウンド教科書の提案を詳細に提供してもらえないかと思います。 教科書は理想的には以下を含むべきです： DSPの分野で最も一般的なフィルターの紹介。 周波数領域と時間領域の両方での主な特性の説明。 どのシナリオで一般的に使用されますか（フィルターの役割または機能）。 素朴な質問ではありますが、いくつかの教科書をアドバイスしてください。

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したがって、一次時間遅延システム用のPIコントローラーの設計方法に答えながら （質問はこちら） 制御システムに対する閉ループ方程式は次のとおりです。 GC（s ）= KT（1 − s T）（s ）s3+ （1T+ a − KKp）s2+ （aT+ KKPT+ K私）s + KK私TGC（s）=KT（1−sT）（s）s3+（1T+a−KKp）s2+（aT+KKPT+K私）s+KK私T G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} 質問：フィルターが不安定な場合、閉ループ伝達関数で分子を正規化するにはどうすればよいですか？（飛行機のRH上のポール） 通常、コントローラーの前に以下を行うフィルターを導入します。 1KT（1 − s T）（s ）1KT（1−sT）（s） \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} 分子を正規化する ただし、次の用語により、フィルター自体は不安定です。 は、システムをまったく実現できないという問題を引き起こすステップ応答に対して不安定です。1（1 − s …

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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。

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線形回帰とカルマンフィルターの両方を使用して、データの時間領域シーケンスから推定および予測できます（データの背後にあるモデルに関するいくつかの仮定があります）。 周波数領域データを使用して予測を行う場合、どのような方法が適用できると思いますか？（たとえば、推定のために時間領域に戻るだけでなく、前のデータの適切なFFTからの出力を使用して、将来のステップを予測します。） 周波数領域での予測の品質または最適性がある場合、データまたはデータの背後にあるモデルについて、どのような仮定が必要になる可能性がありますか？（ただし、データソースがFFTアパーチャ幅で厳密に周期的であるかどうかは、事前にわかっていないものとします。）

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私は最近、「多変量制御システム」に関するMITコースのA. Megretskiによるいくつかのノートで、「 Watrbed 効果」に関するいくつかのノートを偶然見つけました。ここに抜粋があります： 開ループプラントの不安定な零点と極に通常関連する共通の影響により、特定の閉ループ伝達関数をすべての周波数で同時に「小さく」することは理論的に不可能になります。周波数応答の振幅がスペクトルの一部で減少する場合、それは他の部分で大きくなる必要があるかもしれません。ウォーターベッド効果と呼ばれることもあるこの効果は、閉ループ伝達関数に課せられる積分不等式によって数学的に説明できます。このような結果の基礎は、すべての可能な閉ループ応答のアフィン特性、および分析関数のコーシー積分関係です。 これまで聞いたことがないと思います。誰かがより実用的な用語で効果を説明できますか？実際にこの影響に遭遇する可能性があるのはいつですか？

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