资源列表
RM
- 这是一个机器人轨迹跟踪控制的程序，应用的控制算法为滑模控制。(This is a robot trajectory tracking control program, the application of the control algorithm for sliding mode control.)
机器人控制系统的设计与MATLAB仿真_刘金琨[2008]
- 这个一本专门讲机器人控制系统的书，有详细的程序代码(This book, which specializes in robot control systems, has detailed program code)
PID11
- 用于PID控制的模型分析，广泛用于电机的控制中(matlab Model analysis for PID control is widely used in motor control)
新建文件夹
- 利用巴特沃斯滤波器，实现数字信号的频谱分析 ，包括幅值谱，相位谱，群延时谱(Spectrum analysis of digital signal)
Pattern Recognition and Machine Learning
- 这是机器学习的经典书籍，理论深入，值得研究(This is a classic book of machine learning, in-depth theory, worthy of study)
5_3小波分解与重构
- 图像图形小波分解与重构算法 MATLAB 语言源程序(Wavelet decomposition)
BP_PID
- 多输入多输出的三层神经网络（反向传播算法）PID控制(Multi input multi output three layer neural network (back propagation algorithm) PID control)
Least-Mean-Square-LMS-master
- %这是LMS的实现 测试LMS是否正确: 我将估计一个生成的AR函数的重量/系数(% This is an implementation of LMS % To test LMS if it works correctly: % I will estimate the weights/coefficients of a generated AR function)
Kalman filter
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
CIRCLE
- 利用python编写的基于蒙特卡洛算法计算圆周率的源码(Using Python to program a program of Monte Carlo to calculate the value of PI)
程序
- SVD分解信号滤波，内含各种信号滤波结果，以及特征值选取(SVD decomposition signal filtering)
程序
- OFDM-QPSK水声通信程序仿真，检测误码率等等(Underwater acoustic communication program simulation, detection error rate and so on)