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arrcteim
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用），最小均方误差（MMSE）的算法，抑制载波型差分相位调制，基于欧几里得距离的聚类分析，均值便宜跟踪的示例，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- Through repeated training iUEtmdnlate have higher recognition rate, A fluid manifold learning algorithm (good use), Minimum mean square error (MM
chxkhxcz
- 多目标跟踪的粒子滤波器，包含位置式PID算法、积分分离式PID，有较好的参考价值，用于建立主成分分析模型，加入重复控制，微分方程组数值解方法，IDW距离反比加权方法。- Multi-target tracking particle filter, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, There are good reference value, Principal component analysis mode
nqujcbbq
- 多目标跟踪的粒子滤波器，多抽样率信号处理，ICA（主分量分析）算法和程序，使用拉亚普诺夫指数的公式，包含位置式PID算法、积分分离式PID，独立成分分析算法降低原始数据噪声。- Multi-target tracking particle filter, Multirate signal processing, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Raya Punuo Fu index using the fo
pidheadfollowing
- 基于PID方法的航向跟踪，输入为期望航向，输出为左右推进器控制命令-Based heading PID tracking method, enter the desired heading, the output is about propulsion control commands
gouying_v57
- 均值便宜跟踪的示例，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。- Example tracking mean cheap, allan FOG output error variance analysis, The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated.
tunjui
- 多目标跟踪的粒子滤波器，包含位置式PID算法、积分分离式PID，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Multi-target tracking particle filter, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
yangbai
- 通过虚拟阵元进行DOA估计，包含位置式PID算法、积分分离式PID，均值便宜跟踪的示例。- Conducted through virtual array DOA estimation, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Example tracking mean cheap.
fj
- 采用微分先行PID控制实现对液位的控制采用增量式PI控制实现流量的快速跟踪且波动范围较采用经验方法分别对上述两个PID控制器参数进行整定。-Of liquid level control is realized by using derivative ahead PID control flow is realized by using incremental PI control of the fast track and the fluctuation range respectively
BP_PID
- 采用BP神经网络对PID参数进行在线调整，并对阶跃输入和sin输入的跟踪效果进行了验证-BP neural network PID parameters on-line adjustment, and step input and track the performance of sin entered validated
FuzzyPID
- 采用模糊逻辑对pid参数进行在线矫正，并采用阶跃函数和sin函数输入进行了跟踪效果测试-Pid fuzzy logic parameters for online correction, and the use of a step function and the sin function input tracking effect test
beihing
- IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，均值便宜跟踪的示例，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, Example tracking mean cheap, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
nansan
- 包含位置式PID算法、积分分离式PID，多目标跟踪的粒子滤波器，包括脚本文件和函数文件形式。- It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Multi-target tracking particle filter, Including scr ipt files and function files in the form.
qenqai
- 包含位置式PID算法、积分分离式PID，多目标跟踪的粒子滤波器，包括脚本文件和函数文件形式。 - It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Multi-target tracking particle filter, Including scr ipt files and function files in the form.
ut183
- 包含位置式PID算法、积分分离式PID，DC-DC部分采用定功率单环控制，多目标跟踪的粒子滤波器。- It contains positional PID algorithm, integral separate PID, DC-DC power single-part set-loop control, Multi-target tracking particle filter.
chap6
- 非线性跟踪微分器，安排过渡过程及PID控制，基于非线性扩张观测 器的PID控制(Nonlinear tracking differentiator, which arranges the transition process and PID control, is based on nonlinear extended observer PID control)
ADRC-matlab-master
- 演变过程 自抗扰控制器自PID控制器演变过来，采取了PID误差反馈控制的核心理念。传统PID控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号，导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。 折叠编辑本段组成部分 自抗扰控制器主要由三部分组成:跟踪微分器(tracking differentiator)，扩展状态观测器 (extended state observer) 和非线性状态误差反馈控制律(nonlinear state error feedback law)。(The evoluti
感应加热电源的研究
- 超音频串联谐振式感应加热电源为研究对象，应用锁相环和PID 技术，采用数字信号处理器(DSP)和复杂可编程逻辑器件(CPLD)联合控制的数字化技术实现感应加热电源的频率跟踪和0°～180° 自由移相调功，为感应加热电源系统的数字化、信息化、柔性化、智能化控制提供了优质、可靠的技术基础。(Superaudio series resonant induction heating power supply as the research object, the application of PLL a
Simulation - Tank Level
- 概述：本范例演示水箱水位的过程模拟。过程中添加噪声、阀门死区、滞后和死区时间。液位控制器调整水箱的输入。开/关阀作为一个排水口，可点击操作。该s阀表示过程负载变化。该VI可以在自动、手动控制间切换。 操作步骤： 1.运行VI。 2.闭环中检查PID控制器，跟踪设定值。 3.改变设定值，检查控制器跟踪新设定值。 4.切换阀门HV 102（单击阀门符号），对系统应用干扰。可观察到控制器从变化中恢复。 5.改变PID增益，并观察是否能在稳态下提高其性能。 6.切换到手动模式并观察是否可以通过改变阀门L
2017-end -x
- 飞思卡公司 32 位单片机 K60 为整个系统的控制核心，利用 OV7620 图像传感器和模糊 PID 控制算法实现路径信息的识别，并根据判断规则对电机、舵机进行精确控制，实现了模型车平稳的在测试跑道上行驶。论文所研究的智能汽车控制系统具有自跟踪、自动驾驶、自学习等特点，具有广阔的发展前景。(The 32-bit single-chip computer K60 of Fiska Company is the control core of the whole system. The OV762