采样周期对系统稳定影响matlab
在matlab中如何实现函数的抽样？
在matlab中如何实现函数的抽样？
在matlab中实现函数的抽样用法： 一、dyaddown 功能：对时间序列进行二元采样，每隔一个元素提取一个元素，得到一个降采样时间序列。 格式： 1.y dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD0时，从x中第二个元素开始采样（偶采样）；当EVENODD1时，从x中第一个元素开始采样（奇采样）。 2.y dyaddown(x) EVENODD缺省，按EVENODD0 二、dyadup 功能：对时间序列进行二元插值，每隔一个元素插入一个0元素，得到一个时间序列。 格式： 1.y dyadup(x, EVENODD) 当EVENODD0时，从x中第二个元素开始采样（偶采样）；当EVENODD1时，从x中第一个元素开始采样（奇采样）。 2.y dyadup(x) EVENODD缺省，按EVENODD0 三、interp 功能：对时间序列进行整数倍插值，使得时间序列曲线更光滑。 格式： 1.y interp(x, r) 在x中插入一些数据，使得插值后的序列y的长度为x的r倍。 2.y interp(x, r, l, alpha) 插值后得到的序列y的长度为x的r倍。 3.[y, b] interp(x, r, l, alpha) 插值后同时得到一个低通插值滤波器的系数，长度为2rl 1. 说明： x--时间序列 r--插入点的倍数 l--插值滤波器长度 alpha--滤波器的截止频率，0
简述butter函数impinvar函数的含义和用法？
Matlab中，butter函数是用来求Butterworth数字滤波器的系数，[B,A]butter(n,wn)，其中n是滤波器的阶数，wn是归一化截止频率，又叫自然频率。impinvar函数用来将模拟滤波器转化为数字滤波器，[bz,az]impinvar(b,a,fs)，参数a,b给出模拟滤波器传递函数的分子系数和分母系数，fs是采样频率，缺省情况下为1Hz。bz和az返回设计出的数字滤波器的传递函数的分子和分母系数。
电压滤波几种算法？
几种软件滤波算法的原理和比较
第1种方法：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差ltA，则本次值有效，如果本次值与上次值之差gtA，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。
B优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
C缺点： 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。
第2种方法：中位值滤波法
A方法： 连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
B优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
C缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。
第3种方法：算术平均滤波法
A方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N12；压力：N4。
B优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
C缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM 。
第4种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A方法： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N12；压力：N4；液面，N4~12；温度，N1~4。
B优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。
C缺点： 灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。
第5种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A方法： 相当于“中位值滤波法” “算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。
B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
C缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。
第6种方法：限幅平均滤波法
A方法： 相当于“限幅滤波法” “递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。
B优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
C缺点： 比较浪费RAM 。
第7种方法：一阶滞后滤波法
A方法： 取a0~1，本次滤波结果（1-a）*本次采样值 a*上次滤波结果。
B优点： 对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。
第8种方法：加权递推平均滤波法
A方法： 是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。
B优点： 适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。
C缺点： 对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。
第9种方法：消抖滤波法
A方法： 设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值ltgt当前有效值，则计数器 1，并判断计数器是否gt上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。
B优点： 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。
C缺点： 对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。
第10种方法：限幅消抖滤波法
A方法： 相当于“限幅滤波法” “消抖滤波法”，先限幅后消抖。
B优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。
C缺点： 对于快速变化的参数不宜。
第11种方法：IIR 数字滤波器
A方法： 确定信号带宽， 滤之。 Y(n) a1*Y(n-1) a2*Y(n-2) ... ak*Y(n-k) b0*X(n) b1*X(n-1) b2*X(n-2) ... bk*X(n-k)。
B优点： 高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。
C缺点： 运算量大。