霍特林 地位 关于 Hotelling 实施了一个和两个样本 Hotelling T^2（T 平方）测试。 它还实现了 Hotelling Control Charts (Multivariate) 和多个 Univariate Control Charts 自由软件：MIT 许可证 文档： : 。 tests/data额外tests/data 特征 统计模块涵盖hotelling t^2（t平方）统计、f值和p值 覆盖单变量控制图和霍特林控制图的绘图模块 使用可选的dask （和distributed ）模块，可以有效地处理大型数据集 使用可选的plotly模块，提供交互式图表： 为了使其正常工作，您必须安装plotly 0.5 或更高版本。 这可以从 pypi 或通过 conda 的 plotly 通道获得： conda install plotly -c plotly 学分

倒立摆系统是一个典型的非线性、强耦合、多变量和不稳定系统，作为控制系统的被控对象，通过以单级倒立摆为被控对象，来掌握控制系统的数学模型的建立方法和及控制系统的调试方法，掌握MATLAB仿真软件的使用方法。 本次课程设计包含如下几个内容： [1]研究该装置的非线性数学模型，并提出合理的线性化方法，建立该装置的线性数学模型－传递函数（以u为输入，为输出）； [2]用画根轨迹方法对系统进行稳定性分析,用BODE图求出系统的相角裕度和截止频率. [3]用Matlab求系统阶跃响应.

替换代码中的函数和初始值。 您可以根据所需的解决方案更改迭代次数。

本文将从矩阵论的角度来描述多变量控制系统中的可控性及可观性问题，并简单举例一个全维观测器的设计步骤与思路，用以加深矩阵论在控制系统中应用的理解。 一个系统的状态向量x(t)和输出向量y(t)能否控制，系统的状态向量x(t)能否通过控制向量u(t)和输出向量y(t)观测得出，是系统最基本的性质。可控性和可观测性对确定系统的结构以及稳定性等方面具有很重要的作用。

数学分析，期末复习，资料，全面涉及所有内容

Tensorflow多变量线性回归（房价预测） 。。

处理多变量的PID的simullik仿真，只要应用了S函数来出来相应的问题

非线性回归问题（单变量或多变量）可以使用图形用户界面 (GUI) 轻松提出，该界面使用以下求解器之一解决问题： - nlinfit：仅单变量问题。 - lsqnonlin：可以处理多变量问题（多个因拟合变量，ydata为矩阵）。 - 模式搜索：在使用 nlinfit 或 lsqonolin 之前，此求解器有助于获得良好的起点； 这样，更容易确定全局最小值。 数据作为矢量或矩阵从工作区引入 GUI。 要拟合的模型必须以矢量化形式写入 M 文件： ypred = 模型（x，xdata） ypred 是具有模型响应（行中的观察值）的列向量（单变量问题）或矩阵（多变量问题）。 x 是带有要拟合的模型参数的向量。 xdata 是一个矩阵，其中列是自变量，行是观察值。 附上使用间歇化学React器数据的动力学方程拟合示例。 要求：优化工具箱/统计工具箱/遗传算法和直接搜索工具箱取决于所选的求解

matlab开发-多变量子空间识别moesp。使用moesp算法进行子空间识别的工具。

计算数据矩阵中面向列的向量的多尺度、多变量置换熵。 多变量置换熵是一种考虑多个数据向量之间相关性的方法（例如，对于 EEG）。 这是 Morabito 等人 (2012) 提出的 Entropy 大纲的实现。 有关更多详细信息，请参阅文件本身中的文档。