Äîêóìåíò âçÿò èç êýøà ïîèñêîâîé ìàøèíû. Àäðåñ
îðèãèíàëüíîãî äîêóìåíòà
: http://www.mrao.cam.ac.uk/~rachael/systems/Summary1.html
Äàòà èçìåíåíèÿ: Tue Feb 10 15:00:49 2004 Äàòà èíäåêñèðîâàíèÿ: Tue Oct 2 04:54:50 2012 Êîäèðîâêà: |
1.
Linearity á convolution:
á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á
2. Hence in the frequency domain we have a filter:
á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á á
3.
á is a general eigenfunction of the system
á hence we can define the Laplace Transform:
á á á á á á á á á á
4. Inverse Laplace Transform most easily done by looking up a table.
5.
Represent a function
graphically by means of a pole-zero plot.
This gives an easy route to visualizing the frequency
response (behaviour when á ). Magnitude is the product of the distances
from a point on the axis to each of the zeros, divided by the product of the
distances to the poles.
6.
Hence when á is close to the imaginary part of a pole, we
have a resonance.á
7. A linear system is stable if it has no poles in the Right Half-Plane
8. Test with Routh-Hurwitz criteria:
a. All coefficients must have the same sign.
b.
For a cubic,
9. Alternatively test with Nyquist criterion: locus of GH must not encircle the point (-1,0).