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lqr
- 建立了一级倒立摆的状态空间模型，并采用LQR实现了稳定控制。-establishment of an inverted pendulum of state space models, and the use of LQR achieve stability control.
ZHUANGTAI
- 状态空间模型 加强ＭＡＴＬＡＢ学习 很有用的 -state-space model to strengthen MATLAB very useful learning
svdnew
- PMSM直接转矩控制系统的空间辨识,辨识出系统介次,和状态空间模型,从而调节控制器参数-PMSM Direct Torque Control System Identification, identify system Kaiji, and the state-space model, adjust the controller parameters
ParticleFilterforStateEstimationBaseOnJumpMarkovMo
- 跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究，本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上，重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题，给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法，一定程度上缓解了传统粒子滤波算法在高维状态空间估计中的失效问题，有效提高了状态估计的精度。应用数值仿真计算，对相关粒子滤波算法的性能进行了比较分析。结果表明，本文研究的算法能够有效完成二维离散状态与连续状态的
vbssm
- 基于变分贝叶斯方法的状态空间模型学习程序
kalman-VB
- 使用VB语言实现的卡尔曼滤波源程序， 其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。
KalmanFiltering
- 卡尔曼滤波算法C++，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。
Kalman
- 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人 的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去 的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论， 并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计 的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利 用前一
zhuangtaiyijie
- 预测模型为状态空间模型预测函数控制MATLAB程序，包括一阶、二阶、高阶跟踪阶跃，斜坡-Prediction model for the state space model predictive functional control MATLAB procedures, including first, second, high-tracking step, ramp
particale_filters
- 粒子滤波器是通过蒙特卡罗模拟来实现递归贝叶斯滤波，它不需要线性、高斯噪声的假设，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，比卡尔曼滤波器的适用范围广。这里给出了几个粒子滤波的matlab编程实例。-Particle filters are using Monte Carlo simulations to achieve the recursive Bayesian filtering, it does not require linear, Gaussian noise assumptions
VSC_HVDC1a_lianxudy
- HVDC Light连续时间状态空间模型的Matlab仿真-HVDC Light continuous time state space model of the Matlab simulation
xiandaikongzhililun
- 电力牵引电机控制，设计的目的是用MatLab得到系统的状态空间模型，计算系统的传递函数。并预测系统的阶跃响应，并判断系统是否能控和能观。-Electric traction motor control, is designed to be used MatLab system state space model to calculate the system transfer function. And predict the system step response and determine
kongzhililun
- T形桥接网络是一种常用的滤波网络中，用MatLab求其状态空间模型，画出该电路的零——极点图。-T-shaped bridge network is a kind of filter commonly used network, use MatLab for its state-space model, draw the circuit zero- Pole map.
kalmanFit
- Matlab对kalman状态空间模型估计-Matlab on the state space model to estimate kalman
1124345436765564
- 粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→
ModelOrderReductionAlgorithms
- 自动控制方法中的状态空间模型参数降秩数学算法，分别为 SVD-based method； Krylov-based Order Reduction－－Lanczos algorithm； Krylov-based Order Reduction－－Modified Lanczos algorithm； Krylov-based Order Reduction－－The Arnoldi-algorithm； -Model Order Reduction Algorithms f
Particle-Filter-with-comments
- 有注释的粒子滤波程序。粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。-Annotated particle filter program. Particle filter (PF: Particle Filter) Monte Carlo method based on the idea (Monte Carlo methods), which is set to r
Analysis_of_Financial_Time_Series
- 状态空间模型处理时间序列的资料汇总，包含案例和案例代码(time series using state space form)
m_4wr
- 构建了三自由度四轮转向汽车的状态空间模型，可以直接进行时域、频域、稳定性等方面的控制(The state space model of three degree of freedom four wheel steering vehicle is constructed, which can be simulated directly in time domain, frequency domain, stability and so on)
二轮平衡车状态空间仿真
- 运用数学建模得到了二轮平衡车的状态空间模型，然后再去MATLAB/simulink中建立仿真模型进行仿真