PythonTutorialExample2
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開始行:
[[PythonTutorial]]
* Pythonを使ったデータ解析その2 [#xc25415b]
#contents
** 準備 [#d44aa4e0]
[[ex2.zip>https://granite.phys.s.u-tokyo.ac.jp/wiki/Lab/?...
をダウンロードして展開し，ex2.ipynbを開く
*** 中身について [#y6c67512]
今回はミッドフリンジに制御したマイケルソン干渉計の制御信...
- ex2.ipynb: メインのデータ解析をするnotebook
- OLTF.csv: 制御のオープンループ伝達関数
- feedback.csv: フィードバック信号のパワースペクトル密度
** アクチュエーター伝達関数の推定 [#se11de68]
外乱を推定するために，測定したオープンループ伝達関数から...
そのためにはセンシング効率，フィルターの伝達関数の情報が...
*** フィルターの伝達関数 [#sd51c88c]
ここでは[[前回>PythonTutorialExample1]]の解析で用いたもの...
つまり，ゲインが100倍，カットオフが1Hzのローパスフィルタ...
*** センシング効率 [#y854e4d2]
マイケルソン干渉計をミッドフリンジに制御した時のセンシン...
今回フリンジの最大値/最小値は
Vmax = 0.232 [V]
Vmin = 0.020 [V]
と与えている（事前の測定で求めた）．
***アクチュエーターの伝達関数 [#sa47bdc8]
アクチュエーターの伝達関数は，今回はピエゾで鏡を駆動して...
なので，値 A をフィッティングパラメーターとしてオープンル...
** 外乱の推定 [#nb02d06b]
推定したアクチュエーターの伝達関数を用いて外乱のパワース...
細かい式はnotebookなり誰かの修論・D論なりを参照．
終了行:
[[PythonTutorial]]
* Pythonを使ったデータ解析その2 [#xc25415b]
#contents
** 準備 [#d44aa4e0]
[[ex2.zip>https://granite.phys.s.u-tokyo.ac.jp/wiki/Lab/?...
をダウンロードして展開し，ex2.ipynbを開く
*** 中身について [#y6c67512]
今回はミッドフリンジに制御したマイケルソン干渉計の制御信...
- ex2.ipynb: メインのデータ解析をするnotebook
- OLTF.csv: 制御のオープンループ伝達関数
- feedback.csv: フィードバック信号のパワースペクトル密度
** アクチュエーター伝達関数の推定 [#se11de68]
外乱を推定するために，測定したオープンループ伝達関数から...
そのためにはセンシング効率，フィルターの伝達関数の情報が...
*** フィルターの伝達関数 [#sd51c88c]
ここでは[[前回>PythonTutorialExample1]]の解析で用いたもの...
つまり，ゲインが100倍，カットオフが1Hzのローパスフィルタ...
*** センシング効率 [#y854e4d2]
マイケルソン干渉計をミッドフリンジに制御した時のセンシン...
今回フリンジの最大値/最小値は
Vmax = 0.232 [V]
Vmin = 0.020 [V]
と与えている（事前の測定で求めた）．
***アクチュエーターの伝達関数 [#sa47bdc8]
アクチュエーターの伝達関数は，今回はピエゾで鏡を駆動して...
なので，値 A をフィッティングパラメーターとしてオープンル...
** 外乱の推定 [#nb02d06b]
推定したアクチュエーターの伝達関数を用いて外乱のパワース...
細かい式はnotebookなり誰かの修論・D論なりを参照．
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![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
