多变量反馈控制——分析与设计》(第2版)以严谨易读的方式介绍了鲁棒多变量控制系统的分析和设计。
着重讲述实际的反馈控制，而不是一般的系统理论，力求使读者能够深刻了解反馈控制的优势和不足。
第2版涵盖了本领域的*发展，进行了全面的修订和更新： 使用全新的一章介绍线性矩阵不等式(LMIs)的使用，这是第二版的特色；
给出关于RHP极点和RHP零点对系统产生的基本性能限制的研究成果；
介绍有关自寻优控制和被控变量选择的*资料；
提供PID控制的简单IMC调整规则；
涵盖了一些附加材料，包括不稳定对象、反馈放大器、下增益裕量以及把积分作用引入LQG控制的清晰策略；
列举了大量应用实例、习题和具体案例，其中频繁使用了Matlab和新型鲁棒控制工具箱。
着重讲述实际的反馈控制，而不是一般的系统理论，力求使读者能够深刻了解反馈控制的优势和不足。
第2版涵盖了本领域的*发展，进行了全面的修订和更新： 使用全新的一章介绍线性矩阵不等式(LMIs)的使用，这是第二版的特色；
给出关于RHP极点和RHP零点对系统产生的基本性能限制的研究成果；
介绍有关自寻优控制和被控变量选择的*资料；
提供PID控制的简单IMC调整规则；
涵盖了一些附加材料，包括不稳定对象、反馈放大器、下增益裕量以及把积分作用引入LQG控制的清晰策略；
列举了大量应用实例、习题和具体案例，其中频繁使用了Matlab和新型鲁棒控制工具箱。
2025/1/30 3:41:42
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AGV的负载一般较大，因此自身存在较大的惯专题研究1Automation＆Instrumentation2016(10)性。
工业现场的路径均存在各种类型的转弯，如何实现快速、安全地转向是AGV路径跟踪的一个主要内容。
由于磁导航传感器的精确度有限以及AGV本身的非完整约束特性和非线性，传统的控制方法要实现良好的转向性能需要的算法很复杂，在单片机控制系统上很难实现。
故本文采用模糊控制[2]来设计AGV的差速转向系统。
工业现场的路径均存在各种类型的转弯，如何实现快速、安全地转向是AGV路径跟踪的一个主要内容。
由于磁导航传感器的精确度有限以及AGV本身的非完整约束特性和非线性，传统的控制方法要实现良好的转向性能需要的算法很复杂，在单片机控制系统上很难实现。
故本文采用模糊控制[2]来设计AGV的差速转向系统。
2025/1/30 2:46:19
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该文件中包含了Adaptiveas-natural-as-possibleimagestitching论文以及As-Projective-As-PossibleImageStitchingwithMovingDLT这两种较为经典的图像拼接方法。
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接
2025/1/29 22:13:31
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MIMO检测，线性ZF,MMS,ML码性能比较-MIMODetectionMIMO检测技术，迫零（ZF），最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）
2025/1/27 12:33:51
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Matlab用自适应线性神经网络进行预测的实例-用自适应线性神经网络进行预测的实例.rar用自适应线性神经网络进行预测的实例
2025/1/26 19:29:32
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歌集市场졸업작품어플리케이션상품이등록되어야이등록되어야리를前处理删除特殊字符好吧矢量化器（计数，TF-IDF）分词器（keras）删除停用词模型线性支持向量机朴素贝叶斯LSTM有线电视新闻网CNN-LSTM服务器阿帕奇DjangoWeb框架CentOS的应用AndroidStudio
2025/1/26 4:58:04
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基于opencv开发的图像处理程序内含直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、仿射变换、傅里叶变换、分割提取等等功能
2025/1/25 22:04:21
74.08MB
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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。
2024-04-09 15:03
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