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摘要： 1. 正态分布的定义 正态分布（Normal Distribution），又称为高斯分布（Gaussian Distribution） ，是一种在统计学和概率论中最重要的连续概率分布。它广泛应用于自然科学、社会科学、工程、金融等领域。 正态分布的概率密度函数（PDF）如下： \[f(x|\mu, \ 阅读全文

摘要： import numpy as np # 数据集，一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征 data = np.array([ [11.51, 529.83, 526.49, 93.00, 71.45, 208.25], [12.09, 526.70, 524.66, 92.03, 84 阅读全文

摘要： StandardScaler 是一种常用的数据标准化方法，用于将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布。 但是，StandardScaler在计算过程中用的是 “总体标准差”，而不是“样本标准差” 总体标准差 \[\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_ 阅读全文

摘要： 在DataFrame中使用np.select可以根据不同条件对DataFrame的列进行赋值操作。 example:创建了一个包含学生姓名和成绩的DataFrame，接着定义了一系列条件以及对应的等级标签，最后借助np.select函数依据这些条件为每个学生添加了等级标签。 import panda 阅读全文

摘要： 删除文件夹~/.Yozo_Office/UserConfig 内iabddbbabbstart.sys iabddbbabbsys.ini 两个文件 阅读全文

摘要： from scipy.signal import lti, lsim # 微分环节的参数 T = 10 # 时间常数 # 创建惯性环节的传递函数 num = [T,0] den = [T, 1] system = lti(num, den) # 10s # # 10s+1 # 计算阶跃响应 t = 阅读全文

摘要： class PID: def __init__(self, kp, ki, kd): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.prev_error = 0 self.integral = 0 def update(self, setpoint, cur 阅读全文

摘要： 对于二阶过阻尼系统，其传递函数通常可表示为两个一阶惯性环节的串联形式： \(G(s)=\dfrac{1}{(T_1s+1)(T_2s+1)}\qquad(T_1>T_2>0)\) 其中 $T_1 $和 \(T_2\) 为系统的时间常数。以下为阶跃响应公式的详细推导过程： ‌步骤1：写出系统的阶跃响应 阅读全文

摘要： 计算一个传递函数，使其阶跃响应在 ‌15秒达到稳态值的75%‌，‌30秒达到稳态值的90%‌ ‌步骤1：选择系统模型结构‌ 通常使用 ‌一阶系统‌ 或 ‌二阶过阻尼系统‌ 进行拟合，因两者均无超调且易解析计算。 ‌推荐模型‌： \(G(s)=\dfrac{K}{(T_1s+1)(T_2s+1)}\) 阅读全文

摘要： import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 生成一个 10x5 的随机矩阵 matrix = np.random.rand(10, 5) # 创建 MinMaxScaler 对象 scaler = MinMa 阅读全文