线性约束下的二次型规划控制算法实现路径跟踪实例，MATLAB源码分享，MATLAB2012a版本曾经跑通了

第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模仿PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析

以AT89C52单片机作为控制器的核心，采用PID速度控制算法，设计了一辆简易的智能避障及自主寻迹识别的小车，能够实现小车沿着黑色引导线进行直线行驶和不同曲率的弯道自动行驶的功能。
通过小车的红外检测，感知黑色轨迹和障碍物体，将信号实时反馈给单片机，实现小车的前进、后退、左转、右转，避障则采用了红外避障和触须避障两种方案的结合，大大提高了小车的避障功能

使用MATLABSIMULINK对无刷直流电机进行控制仿真仿真要求搭建一个闭环控制系统，使用控制算法为模糊PID（如有其它算法现成的模板能有效提高设计速度请告知，可以更换控制算法）得到仿真结果为加上控制算法和没有控制算法（或一般PID）的电机参数对比图，包括电流、转矩、负载发生变化时速度的变化，另外需要有整个系统的仿真机构图。
系统结构必须有的模块包括电机本体模块，驱动器提供的电流闭环调理模块，还有模糊PID控制模块，其它相应辅助模块按需添加，如附带论文所示模块

自动驾驶AEB算法引见，另外还包含了自动驾驶学习资料，涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器；
1.apollo相关的技术教程和文档；
2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等）3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利引见4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。
6.规划控制相关的算法论文引见7.等等总共3G多的资料

用MatlabSimulink建模的逆变器反复控制算法仿真模型，仿真效果非常好,在带RCD负载时THD能达到5%以下。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

提出了一种电加热温度控制方法，它采用Fuzzy-PID复合控制算法，通过对加热功率的调理进行闭环控制，实现了控制点温度的稳态控制。
在MATLAB环境中以中央空调末端电加热为例，进行模糊PID控制方法仿真。
结果表明该控制方法提高了温度稳定性、降低了能耗、抗扰动性好，控制精度达到±0.1℃。

基于STM32的电机控制算法材料，包含位置环控制，速度环控制，及位置环和速度环双闭环控制，内有源码，方便大家学习。

VS2010环境下采用C++面向对象的PID控制算法；
正文详尽

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。