目前的无感无刷材料比较少，这篇文档是同事从美国那边的弄来的控制算法文档

为了缓解各种宽带和窄带扰动引起的光束抖动，提高自由空间激光通信卫星平台捕获跟瞄(ATP)系统的瞄准精度，在传统的比例积分微分(PID)反馈算法基础上增加一套误差自顺应前馈控制算法构成误差自顺应前馈复合控制。
误差自顺应前馈复合控制结合了PID反馈算法和自顺应前馈算法的优点，能更好地抑制卫星终端精跟踪系统承受的扰动，而且具有不需要额外前馈传感器的优点，不增加系统硬件的复杂性和成本。
在实验室搭建了快速反射镜实验系统对这种复合控制算法进行了实验，实验结果表明，误差自顺应前馈复合控制算法相对于经典PID反馈算法精度提高了约5倍；
相对于自顺应前馈算法精度提高了约1倍。
误差自顺应前馈复合控制算法在不增加系统复杂性的同时能进一步缓解光束抖动，提高卫星平台ATP系统精度。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

一个恍惚PID温度控制算法源代码(亲测可用)

次要讲述三电平逆变器的SVPWM控制算法原理与MATLAB仿真研究

fxLMS自动噪声控制算法，比较全，分享给大家，值得学习。

本设计采用STC12C5A60S2单片机作为主控芯片实现了PID电机调速控制器。
传感器采用欧姆龙的200线编码器。
电机驱动模块采用L298N，运用LM2596来对电机供电。
设计中的重点是电机转速的获取和基于PID的电机控制算法的实现。

设计了一种基于AＲM微控制器，采用继电型PID自整定方法实现的用于电阻炉温度的控制器。
阐述了继电型PID自整定控制器的工作原理，参数自整定方法和PID控制算法。
列出了该温控器的硬件结构和各软件模块功能。
试验结果表明控温精度高，可达到±0．1℃，同时鲁棒性强，动态呼应好，上升时间快，超调小

12自由度的四足仿生机器人已经成为足式机器人中的一个重要门类。
通常来说,机器人的复杂度和可靠性成反比关系,而四足机器人较为平衡,比双足人型机器人控制更为简单,比六足昆虫类机器人关节自由度少。
随着液压伺服技术、电机驱动技术和相关控制技术的成熟,四足机器人的障碍通过能力和抗干扰能力迅速提升,让人们重燃对足式机器人面向服务、工业乃至军事领域更大可能性的希冀。
随着相关技术的普及和模块成本降低,四足机器人开始走向普通实验室,本设计旨在制造一台十二自由度的小型电动直驱四足机器人,并探究以对角步态为主的相关步态控制算法,具体工作包括主控板设计制造、电路系统搭建、电机驱动调试、底层驱动代码编写、控制算法仿真移植和应用层环境感知仿真等。
本设计采用盘式外转子无刷电机直接驱动足部关节,并通过矢量控制(FOC)驱动器进行较高精度的位置和扭矩控制。

通过综合运用模糊PID控制算法、空间电压矢量脉宽调制方法(SVPWM)与矢量转换技术,搭建了一种包括速度闭环与电流矢量闭环的二相混合步进电机双闭环的控制系统,并借助于MATLAB/Simulink强大的建模仿真功能,对步进电机双闭环控制系统进行了仿真分析。
相关仿真结果表明,该控制系统具有较好的控制功能与动态响应能力。

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。