常用的控制系統離散化方法共有6種，分別是：
（1）前向差分法
（2）後向差分法
（3）雙線性變換法
（4）脈衝響應不變法
（5）階躍響應不變法
（6）零極點匹配法
前三種方法比較簡單易用，已知對應的s域傳遞函式，可以通過簡單的代數變換求得對應的z變換
假設對應的傳遞函式為d(s) = 1/(rcs+1)
前向差分法：s = (z-1)/ts
後向差分法：s = (z-1)/zts
雙線性變換法：s = 2(z-1)/[ts(z+1)]
把d(s)中的s分別用上述的3個公式替換以後，就能產生對應的離散化函式d(z)，用於後續的控制與**操作。ts為系統取樣時間
個人關於上述的公式簡單的理解：s對應連續域的求導操作。前向差分其實就是y(t) = [x(t+1) - x(t)]/ts，後向差分是y(t) = [x(t) - x(t-1)]/ts
前向差分法離散化以後不保證系統的穩定性。因此後向差分法和雙線性變換法較常用，後向差分法公式較簡單，本人更喜歡使用一些
離散時間控制系統
對連續時間訊號進行週期性取樣得到離散時間序列。取樣訊號x t 加入到取樣開關的輸入端，如果取樣開關每隔時間 t 閉合一次，取樣開關為理想開關，那麼連續訊號f t 經過取樣就得到了一連串的脈衝序列x t 稱為衝激取樣器 i 理想取樣的數學描述 x t x t t x kt x kt t kt x t ...
網路控制系統之被控物件離散化
網路控制系統是引入網路的控制系統，即網路可能存在於控制系統的反饋通道和控制通道。在網路控制系統中，被控物件的數學模型當然是連續的 這個世界上還有離散的物理系統麼？但是，由於網路控制系統不可能使用連續的訊號來控制被控物件，所以我們需要把被控物件的模型離散化。例如 尤拉法 給定小車的模型為 x vcos...
常用特徵離散化方法
1規定劃分區間的引數，取定長的間隔將特徵放入不同的箱子中，這種方法對異常點比較敏感。2 根據頻率劃分箱子，會出現特徵相同卻不在乙個箱子中的情況，需要在劃分完成後進行微調。先對特徵值進行sort，然後評估分割點，劃分或者合併 3 1r方法 將前面的m個例項放入箱子中如果後面例項放入箱子時，比對當前例項...