基于神经网络的逼近特性，针对一类包含未知函数的串级连续搅拌釜式反应系统，提出了一种自适应控制算法。
由于所考虑的反应系统具有非线性特性以及未知函数存在于各子系统的方程中，因而，该系统是复杂和难于控制的。
为了克服困难，神经网络逼近系统中的未知函数，新奇的递归设计方法用于消除系统中的互联项，同时，需要定义特殊的被逼近非线性函数。
利用李雅普诺夫稳定性分析方法，提出的控制算法保证了闭环系统的所有信号是有界的和系统的输出收敛到零的邻域内。
仿真例子表明提出的控制算法是有效的。
关键词：神经网络；
过程控制；
化学反应器；
非线性系统

带手打书签高清版本书系统而深入地引见了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。
全书共10章，分为四个部分。
第一部分包括第1章～第4章，引见了研究和学习现代数字信号处理的重要基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识；
第二部分包括第5章和第6章，详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法；
第三部分为第7章和第8章，引见了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具；
第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。
空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中，不单独成章。
本书在写作中，除注重内容的先进性和系统性外，也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。

这是一个Simulink下lm自适应滤波器电路的实现，希望对这在研究这方面内容的学者有协助

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智能化的虚拟电压采集、测量、监控系统是采用数字化测量技术，把连续的量（输入电压）转换成不连续、离散的数字化方式并加以显示的系统。
作为现代电子测量中最基础与核心的一种系统，对其测量精度和功能要求也越来越高。
由于电压测量范围广，特别是在微电压、高电压及待测信号强弱相差极大情况下，既要保证弱信号测量精度又要兼顾强信号的测量范围，传统的手动转换量程的电压表在测量技术上有一定难度；
同时，若量程选择不当，不但会造成测量精度下降甚至损坏仪表。
基于此，本次课程设计提出具有16位分辨率，以单片机作为测量的主控制器，采用A/D转换信号处理技术自适应调整放大器放大倍数实现全量程无档电压表的电路设计。

EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法，处理了EMD的模态混叠问题。
但其会因为白噪声残留较大，导致筛分次数增加，以及分解失败，因而计算效率不高。
针对以上问题，Torres等提出了一种噪声自适应完备总体平均经验模态分解(CompleteEEMDwithAdaptiveNoise，CEEMDAN)方法。
该方法特别适合ECG信号处理。

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这是看过的所有鲁棒教材中，讲解最为详细的一本，由浅入深。
（请勿用于商用）内容简介:本书主要介绍现代鲁棒控制理论的基本设计思想及其前沿领域的理论与应用成果，具体内容包括三个部分。
第一部分介绍有关基础知识，包括数学基础、稳定性、有界性和收敛性的基本定理、具有不确定性的系统的描述方法以及鲁棒稳定与鲁棒功能准则的条件；
第二部分介绍线性及非线性鲁棒控制的理论成果，其中线性鲁棒控制集中介绍以h。
控制以及ｕ设计等为代表的经典理论；
非线性鲁棒控制则主要介绍鲁棒镇定和鲁棒l设计，鲁棒自适应控制的基础理论与前沿成果；
第三部分分别介绍上述理论成果在机械系统、电力及电力电子等系统中的设计实例。
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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。