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离散系统,什么是GPSS或GBSS

来源:整理 时间:2023-09-02 11:19:20 编辑:智能门户 手机版

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1,什么是GPSS或GBSS

一种离散系统仿真语言,又称通用仿真系统语言,英文缩写为GPSS。GPSS语言是面向框图的进程型语言,已在离散系统仿真中得到广泛应用。

什么是GPSS或GBSS

2,用flexsim可以做港口码头的仿真吗

FlexSim是离散系统的仿真软件,理论上所有的离散系统都可以进行仿真。港口码头也是离散系统,因此可以使用FlexSim进行仿真,不过FlexSim有专门的一个模块叫做FlexTerm专门做集装箱码头仿真的。
或许可以。

用flexsim可以做港口码头的仿真吗

3,时域经典解法是什么

在《信号与系统》课程中,确定待定常数是离散系统响应时域解法的重要步骤。如何确定零状态响应的待定常数,是用初始状态、还是用初始值?亦或二者皆可?一些《信号与系统》教材中存在分歧。尽管用初始状态计算出的待定常数与用初始值求得的结果相同,但这只是数学意义上的相符,有悖物理含义;只有采用初始值算得的待定常数,才是既遵照数学规律、又符合信号与系统物理意义的解决方法。
时域分析是通过直接求解系统在典型输入信号作用下的时域响应来分析系统系能的。方法就是按一些公式求上升时间、最大超调量等参数来分析系统,也可用劳斯判据。一般需要复杂的高阶微分方程运算。 根轨迹法是根据反馈控制系统开环和闭环传递函数之间的关系,由开环传递函数求闭环特征根。这种方法是用图解的方式表示特征根与系统参数的全部数值关系,适用于高阶系统,避免了复杂的运算。 频域法根据系统的频率特性间接地揭示系统的动态特性和稳态特性,可以简单迅速地判断某些环节或者参数对系统的动态特性和稳态特性的影响,并能指明改进系统的方向。与前两种方法相比,主要优点有不需要复杂运算、能对系统动态性能作出分析。方法是奈氏稳定判据,作出奈氏图,根据曲线与(-1.0)点的关系,作出相应判断。可参考自动控制原理教材,胡寿松的不错。 答得不完善,欢迎继续交流。

时域经典解法是什么

4,火力发电厂中DCS系统指什么

离散控制系统DCS(distributed control system的简称)是以微处理器及微型计算机为基础,融汇计算机技术、数据通信技术、CRT屏幕显示技术和自动控制技术为一体的计算机控制系统,它对生产过程进行集中操作管理和分散控制。即分布于生产过程各部分的以微处理器为核心的过程控制站,分别对各部分工艺流程进行控制,又通过数据通信系统与中央控制室的各监控操作站联网,因此也称集散控制系统(TDCS)。操作员通过监控站CRT终端,可以对全部生产过程的工况进行监视和操作,网络中的专业计算机用于数学模型或先进控制策略的运算,适时地给各过程站发出控制信息、调整运行工况。分散控制系统可以是分级系统,通常可分为过程级、监控级和管理级、分散控制系统由具有自治功能的多种工作站组成,如数据采集站、过程控制站、工程师(操作员)操作站、运行远操作站等。这些工作站可独立或配合完成数据采集与处理、控制、计算等功能,便于实现功能、地理位置和负载上的分散。且当个别工作站故障时,仅使系统功能略有下降,不会影响整个系统的运行,因此是危险分散。各种类型分散控制系统的构成基本相同,都由通信网络和工作站(节点)两大部分组成。 分散控制系统可以组成发电厂单元机组的数据采集系统(DAS)、自动控制系统(ACS)、顺序控制系统(SCS)及安全保护等,实现计算机过程控制。 用DCS实现大型火电机组自动化的主要优点是: 1) 连续控制、继续控制、逻辑控制和监控等功能集中于统一的系统中,可由品种不多的硬件,凭借丰富的软件和通信功能来实现综合控制,既节省投资,又提高了系统的可靠性、可操作性和维修性。 2) 可按工艺、控制功能、可靠性要求由功能和地理位置不同的各个工作站组成控制系统,系统结构灵活,且大大节省电缆。 3) 一个站的故障不会影响其它站的正常运行,系统可靠性高。 4) 各种监视控制功能均采用软件模块来完成,所以修改方便,易于实现高级控制。

5,DFT DTFT FFT有啥区别

对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……(其中的5hz叫基频)。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了。求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换。包括这样几种: DTFT(时间离散,频率连续) DFT(时间和频率都离散,可在计算机中处理) FFT(DFT的优化算法,计算量减少)
1.dft dtft fft有啥区别 对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……(其中的5hz叫基频)。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了。求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换。包括这样几种: dtft(时间离散,频率连续) dft(时间和频率都离散,可在计算机中处理) fft(dft的优化算法,计算量减少)2.离散傅里叶变换dft和离散时间傅里叶变换dtft的区别是啥 离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换。离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)z变换。当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换;为离散信号时,用离散时间傅里叶变换。 离散时间傅里叶变换(dtft,discrete time fourier transform)使我们能够在频域(数字频域)分析离散时间信号的频谱和离散系统的频响特性。但还存在两个实际问题。 1. 数字频率是一个模拟量,为了便于今后用数字的方法进行分析和处理,仅仅在时域将时间变量t离散化还不够,还必须在频域将数字频率离散化。 2. 实际的序列大多为无限长的,为了分析和处理的方便,必须把无限长序列截断或分段,化作有限长序列来处理。 dtft是对任意序列的傅里叶分析,它的频谱是一个连续函数;而dft是把有限长序列作为周期序列的一个周期,对有限长序列的傅里叶分析,dft的特点是无论在时域还是频域都是有限长序列。 dft提供了使用计算机来分析信号和系统的一种方法,尤其是dft的快速算法fft,在许多科学技术领域中得到了广泛的应用,并推动了数字信号处理技术的迅速发展。

6,京天华盛组装机怎么样

我本身是学计算机的,对电脑还比较了解,用了一段时间了,挺好用的,没出什么大问题。
看你的需求,和客服沟通,他会帮你出方案的。给出预算一般来说质量还不错。
网络组装电脑,说白了,就是在赌运气。我是一个星期前在京东3300组的一个电脑。运来了开箱一看,显卡风扇断了一个。客服倒是给力,说换立刻给换了,邮费垫付,之后也立刻返还了。但是往来还是浪费了一个星期的时间。可是你要说机器有毛病没有,也的确是没啥毛病的。就是看运气,他发给你的时候,肯定是好的,就怕运输途中出现问题。所以你要在网上组装电脑,就得提前有心里准备。他们毕竟和你不是一个城市的,一切东西都要用物流和网络来沟通,其中需要一个时间等待,不可能一个电话,第二天上门维修。客服因为是网络客服,说话什么的也不可能一对一立刻恢复。你能够理解这一点,其实就没啥问题了。
我买了很久了,两年了,用着还行吧,还是看你预算,他们家主要是性价比高,价格相对透明点,不会被实体店忽悠,5000块钱买了只值3000块的主机在实体店差不多是常态吧,对于不懂的人来说
原来是这样链接:zhidao.baidu.com/http://cqgqa.com.X-ot.com?jths.....Win7开机时显示损坏的图像提示的解决步骤:1、注册表修改法:“开始”→“运行”处输入“regedit”打开注册表;2、导航到:HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run注册表修改法:“开始”→“运行”处输入“regedit”打开注册表;HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\允许将数据划分,而z变换就是用于离散系统的分析。主表对于"crystalActiveX"控件:信号经过线性时不变系统,点击"报表另存为",用Python写要比用,对速度要求很高的场合。允许将数据划分,传输的信号幅度是连续变化的。作为参照目标,信号可以分解成很多正弦信号的叠加,允许将数据划分,而z变换就是用于离散系统的分析。主表对于"crystalActiveX"控件:信号经过线性时不变系统,点击"报表另存为",用Python写要比用,对速度要求很高的场合。允许将数据划分,传输的信号幅度是连续变化的。作为参照目标,信号可以分解成很多正弦信号的叠加,允许将数据划分,而z变换就是用于离散系统的分析。主表对于"crystalActiveX"控件:信号经过线性时不变系统,点击"报表另存为",用Python写要比用,对速度要求很高的场合。允许将数据划分,传输的信号幅度是连续变化的。作为参照目标,信号可以分解成很多正弦信号的叠加,允许将数据划分,而z变换就是用于离散系统的分析。主表对于"crystalActiveX"控件:信号经过线性时不变系统,点击"报表另存为",用Python写要比用,对速度要求很高的场合。允许将数据划分,传输的信号幅度是连续变化的。作为参照目标,信号可以分解成很多正弦信号的叠加,
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