《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

梯度校正参数辨识方法，方崇智，过程辨识，清华大学出版社1确定性问题的梯度校正参数辨识方法2随机逼近法

《ANSYS_LS_DYNA模拟鸟撞飞机风挡的动态响应》鸟撞问题在飞机设计中至关重要，尤其是在飞机起飞和降落时，高速运动的飞机与鸟类相撞可能导致严重损伤，甚至造成机毁人亡的灾难。
特别是飞机的前风挡部分，由于迎风面积大，成为鸟撞概率较高的区域，而风挡玻璃的强度相对较低，因此对风挡受鸟撞冲击的模拟分析显得尤为必要，以提升飞行安全性。
早期的抗鸟撞设计主要依赖实验方法，但随着计算机技术和有限元数值计算理论的发展，现在越来越多地采用数值计算来分析鸟撞问题。
目前的有限元模型主要分为解耦解法和耦合解法。
解耦解法将鸟撞冲击力作为已知条件，单独求解风挡的动态响应，但鸟撞载荷模型的不确定性会影响求解精度。
耦合解法则考虑碰撞接触，通过协调鸟体与风挡接触部位的条件，联合求解，能更直观地模拟整个鸟撞过程。
本文采用ANSYS_LS_DYNA软件，建立鸟撞风挡的三维模型，研究鸟撞风挡的动态响应特征。
在建立有限元模型时，使用ANSYS软件，简化了计算过程，忽略了对风挡动态响应影响不大的结构因素，如机身、后弧框和铆钉等，将其替换为边界固定。
风挡结构为圆弧形，材料为特定型号的国产航空玻璃，鸟撞击点设在风挡中部，撞击角度为29°。
选用LS-DYNA材料库中的塑性动力学材料模型，破坏准则设定为最大塑性应变失效模式，当材料塑性应变达到5%时材料破坏。
鸟体的模拟是鸟撞分析的一大挑战，由于真实鸟体的本构特性难以准确描述，通常采取弹性体、弹塑性体或理想流体等简化模型。
本文中，鸟体被简化为质量1.8kg、直径14cm的圆柱体，材料选用弹性流体模型。
计算结果显示，当鸟撞速度达到540km/h（相对于风挡的绝对速度）时，风挡的后弧框处有效塑性应变达到5%，风挡破坏。
据此，计算得出风挡的安全临界速度为150m/s。
在这一速度下，风挡后弧框处首先发生破坏，成为结构弱点。
撞击时的最大应力主要集中在后弧框及其下方，而非撞击点。
此外，鸟撞还会导致风挡结构产生位移。
风挡下方通常布置有精密仪器，因此必须考虑鸟撞引起的位移情况。
鸟体撞击后在风挡上滑行，挤压风挡表面，产生较大位移。
计算表明，在150m/s的撞击速度下，最大位移可达38mm，位于撞击点和后弧框之间。
风挡表面位移随着时间呈现出先向下位移，然后因弯曲波反弹而振荡的行为。
总结来说，鸟撞风挡的最危险区域位于后弧框及其下方。
不同结构的风挡有不同的鸟撞安全临界速度、最大位移和撞击时间。
对于本文的风挡模型，临界速度为450km/h，最大位移为38mm，撞击时间约为7ms。
这些分析结果对于飞机设计改进和飞行安全性的提升具有重要指导意义。

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

5G确定性网络@电力系列白皮书I：需求、技术及实践.pdf

目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

第三版与前两版之研究范围、结构层次大体相同，仍然是讨论确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念和基本分析方法，从时域到变换域，从连续到离散，从输入输出描述到状态空间描述，以通信和控制工程作为主要应用背景，注重实例分析。
第三版保持了前两版之特色：注重结合基本理论融人各类工程应用实例。
新版对这些例子进行了修订和更新，使全书具有强烈的时代感；
保留了第六章信号矢量空间分析的内容，并有适当修订与补充，从而突显《信号与系统（上册）（第3版）》与国内、外同类教材的重要区别；
全书结构有较大灵活性，可适用于通信电子类和非通信电子类的多种理工科专业的本科生教学。

准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。

EngineeringEquationSolver(EES)工程方程求解器主要由美国最顶尖公立大学之一UniversityofWisconsin-Madison机械系SanfordAKlein教授开发。
EES核心模块式是美国国标局NIST物性参数软件包REFPROP（ReferenceFluidThermodynamicandTransportPropertiesDatabase）的基础。
EES是一款通用的方程求解程序，它可以数值化求解数千连接的非线性代数和微分方程。
该程序还可以用来解决微分和积分方程，做优化，提供了不确定性分析，进行线性和非线性回归，转换单位，检查单位的一致性，并生成出版质量的情节。
EES的一个主要特征是其高精确度的热力学和传输性质的数据库，提供了数百物质的方式来增强求解能力。
此软件只作交流学习之用，严禁用于商业用途。
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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。