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ctrlcode
- 模型算法控制(DMC)是非常有效的控制算法，他采用单位节约相应序列作为模型，并使用增量式控制，可以消除控制系统的稳态误差，应用非常广泛。-Model algorithmic control (DMC) is a very effective control method, he used the units to save the corresponding sequence as a model, and use the incremental control, can eliminate t
sssc
- 自己编写的SSSC模型，使用了重复控制器，消除了稳态误差-The module of SSSC with the apply of Repeat Controller
TS_model
- 进行T-S模型的离线辨识程序，只需要有数据，直接代入就可以辨识出T-S模型的center以及后件参数，非常实用，并有误差曲线提供分析-offline T-S fuzzy model identification，a erorr map is provided for T-S model effectivity analysis.
gujia
- 如何用ARMA模型拟合股价时间序列?我在MATLAB2007上建立了ARMA模型，分析股价时间序列，模型已经有了，但是不知道如何得到拟合输出时序。分析需要拟合输出图，作拟合误差分析。-stock price estimation
SingleNeuralAdaptivePIDController
- 单神经元自适应pid,减少了模型误差对远程控制系统的影响,试验表明系统具有良好的鲁棒性和控制品质-Single neuron adaptive pid, a reduction of model error on the remote control systems, experiments show that the system has good robustness and control quality
tuxiangpinjiefa
- 一种全自动稳健的图像拼接融合算 提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的 精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的 RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变 换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代 过滤,并用提纯后的数据来做模型估计 -A ro
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
buck_boost
- 基于平均法的buck_boost型DC/DC建模步骤，包括电压模和峰值电流模。增加了误差放大器放大倍数的确定，电源调整率，负载调整率和三种变换器的一阶等效模型-Based on the average law buck_boost type DC/DC modeling steps, including the voltage mode and peak current mode. An increase of the error amplifier to determine the magni
rl
- 人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
0988
- 热电偶测温误差分析 论文 针对工业加热炉，详细分析了热电偶测温过程。由于热电偶热端与炉墙内表面之间的辐射换热，以 及热电偶本身因热端和冷端温度不同造成的导热总是存在，因此热电偶测温存在误差。本文从理论上分析了 热电偶测温误差的来源，提出了热电偶测温误差计算模型，并导出了测温误差的近似计算公式，还结合实例讨 论了减小测温误差的措施。
singlependulum
- 模拟钟摆实现动画 （１）绘制圆柱状三维钟摆模型，计算合理的摆线长度以及摆动初始位置，保证钟摆一个摆动周期为１秒，提供误差计算并显示误差（２０分） （２）计算重力作用以及摆线弹性拉力作用下的钟摆速度，计算每一帧的钟摆位置及相应的旋转变换角度，并实现动画（３０分） （３）增加阻尼计算，提供阻尼参数的调整工具，实现带阻尼的钟摆动画（３０分） （４）音效、图形画面效果（１０分） （５）详细的作业报告（１０分）-Simulation of the pendulum to
LmNet_PF
- LmNet PF 神经网络预测平台是公司基于最优神经网络算法(Levenberg-Marquardt动量项法)开发的通用预测平台工具。它是针对用户进行预测需要，快速构建神经网络应用的通用预测平台，它能解决包括销售量预测、销售价格预测、成本预测、市场潜力预测、新产品价格预测等方面的预测分析。功能包括：新建、修改网络模型；网络训练；网络仿真；误差分析；专家样本数据自动生成；节点配置；数据归一化处理；网络参数初始化设置等。~..~ -Neural Network Prediction LmNet
Introduction_of_Kalman_Filter_Chinese
- 1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给
PLR
- 在时间序列分段线性表示 PLR 基础上 ,提出用相对点平均误差度量子序列过程状态变化程度 ,改 进过程数据 PLR模型分段算法 ,克服采用单一误差算法的模型失配问题 ,更加准确地反应过程状态的变化。-:Based on PLR piecewise linear representation of time series,RPAE relative point average error is pro2 posed to measure linear degree of process
DecouplingInternalModelControlforTwoinputTwooutput
- 针对双输入双输出稳定过程,提出一种新的解耦内模控制设计方法。综合解耦和 稳态误差两方面因素,利用对象传递函数模型行列式的静态增益及次对角元素与同行相应主 对角元素之商的不合理部分(即不稳定极点和纯超前部分)的逆来设计控制器 -For the two-input dual-output stabilization process, a new decoupling internal model control design methods. Integrated decoupling
jieci
- 算例及matlab程序 一、 利用行列式比估计模型的阶次 二、 利用残差的方差估计模型的阶次三、 利用Akaike准则估计模型的阶次四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 附录1 利用行列式比估计模型的阶次 附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次-jie ci bian s
ANN-in-maneuvering-target-tracking
- 在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
gm11
- GM模型的实现,通过实验,证明,效果较好,误差特别小,-GM model to achieve the effect is good, the error is extremely small
SystemParameterIdentification
- 用广义最小二乘法辨识气动实验系统的参数，并采用最终误差预报估计模型阶次-Generalized Least Squares Identification of aerodynamic parameters of experimental system, using the final prediction error of the estimated model order
MQAM
- 摘要本文首先分析了自适应调制的原理, 它以频谱效率最高为准则, 在恒定功率约束条件下对接收信噪 比优化来选择不同调制阶数。然后引入时变多径信道模型, 通过仿真给出了自适应在此信道条件下的性能, 并分析 了信道估计误差对其性能的影响。 关键词自适应调制, 调制, 时变信道-Abstract This paper first analyzes the principle of adaptive modulation, spectral efficiency it up to standa