最新近视调查报告PPT教学讲义PPT课件.ppt

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1、近视调查报告PPT了解近视近视(Myopia)是眼睛看不清远物、却看清近物的症状。在屈光静止的前提下,远处的物体不能在视网膜汇聚,而在视网膜之前形成焦点,因而造成视觉变形,导致远方的物体模糊不清。近视分屈光和轴性两类。其中屈光近视最为严重。屈光近视可达到600度以上,即高度近视。近视带来的危害1、视力低下,眼睛经常干涩和疲劳,影响学习、生活和工作质量。长期戴眼镜,会导致生活工作不便。2、中高度近视,会导致眼球突出,眼睑松弛,影响容貌。3、升学、参军和找工作受限。4、老年后因为花眼而必须配两副眼镜。5、近视患者其白

2、内障、青光眼的发病率明显高于正常人。6、最主要的危害是,中高度近视,特别是高度近视容易引发玻璃体混浊、视网膜出血而致盲。4、不要在车上看书。眼睛不容易调节。不能在床上或被窝里打着电筒看书。看电视的时间不能太长,玩游戏机也要有时间的限制。5、看的书本字体不能太小,要与年龄相符合。6、每天做眼保健操,以消除眼肌疲劳。7、每天不要长时间看电视或看电脑。8、定期检查视力。最好每隔半年检查一次视力,发现有近视,立即验光,配戴眼镜。另外需要指出的是,一旦有近视眼的小儿戴上了眼镜,千万不能脱脱戴戴,如读书、写字时戴上,玩时脱下

3、,这样反而会使近视加深!谢谢大家第二部分MATLAB应用篇1.拉氏变换和控制系统描述2.控制系统的时域分析3.根轨迹分析4.频率响应分析5.其它一、拉氏变换和控制系统描述时域函数的拉氏变换定义是:拉氏反变换定义为:MATLAB中,可以采用符运算工具箱进行拉氏变换和拉氏反变换(laplaceilaplace)拉氏反变换线性微分方程拉氏变换后方程拉氏方程的解微分方程时域解代数运算积分运算拉氏变换时域拉氏域或复频域图2-1拉氏变换和拉氏反变换MATLAB的LTI工具箱中,4类数学模型传递函数模型(TF,transfer

4、functionmodel)零极点增益模型和部分分式模型(极点留数型)(ZPK,zero-pole-gainmodel)状态空间模型(SS,Statusspacemodel)频率响应模型(FRD,FrequencyResponseDatamodel)模型之间都有着内在的联系,可以相互进行转换.1.系统的分类线性连续系统线性定常离散系统非线性系统通过拉氏变换和反变换,可以得到线性定常系统的解析解,这种方法通常只适用于常系数的线性微分方程,解析解是精确的,然而通常寻找解析解是困难的。MATLAB提供了ode23、od

5、e45等微分方程的数值解法函数,不仅适用于线性定常系统,也适用于非线性及时变系统。2.传递函数的描述(1-3)连续系统的传递函数模型num=[b0,b1,…,bm]den=[a0,a1,…,an,]注意:它们都是按s的降幂进行排列的。零极点增益模型k:传递函数的传递系数zi:传递函数的零点pj:传递函数的极点2.传递函数的描述(2-3)极点留数型/部分分式展开函数[r,p,k]=residue(b,a)对两个多项式的比进行部分展开,以及把传函分解为微分单元的形式。向量b和a是按s的降幂排列的多项式系数。部分分式展

6、开后,余数返回到向量r,极点返回到列向量p,常数项返回到k。状态空间描述A为系统矩阵(A是一个n×n的方阵,n指系统的状态);B为输入矩阵(B是一个n×m矩阵,m指明输入次数/是单输入还是多输入);C为输出矩阵(C是一个k×n矩阵,k为y(输出k×1)的行数);D为前馈矩阵(D是一个k×m的矩阵);2.传递函数的描述(3-3)频率响应数据模型式中,系统的频率响应数据是复数,可用response=[g1,g2, …,gk]输入;对应的频率w用freq=[w1,w2,…,wk]输入,两者应有相同的列数。得到的频率响应

7、数据模型用G=frd(response,freq)表示。3.模型的转换与连接(1-5)模型的转换ss2tf:状态空间模型转换为传递函数模型ss2zp:状态空间模型转换为零极点增益模型tf2ss:传递函数模型转换为状态空间模型tf2zp:传递函数模型转换为零极点增益模型zp2ss:零极点增益模型转换为状态空间模型zp2tf:零极点增益模型转换为传递函数模型2-23.模型的转换与连接(2-5)例:已知系统状态空间模型为:>>A=[01;-1-2];>>B=[0;1];>>C=[13];>>D=[1];>>[num,d

8、en]=ss2tf(A,B,C,D)>>[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D)3.模型的转换与连接(3-5)控制工具箱中的LTI对象A)LTI对象的类型和属性B)LTI模型的建立C)对象属性的获取和修改D)模型类型的参数转换和提取串联与并联例:求状态方程与模型串联。例:求闭环系统的传递函数:G1u1v2z1y2图2-3串联连接的结构图G2u2=y13.模型的转换与连

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