simpleRaft 什么？ Raft在纯Python中的实现。 为什么？ 在阅读了有关Raft算法的几篇文章之后，我认为我会实现它，并将其用于需要Raft提供的一致性以确保其正确性的我的项目中。 细节 此实现尝试保留尽可能纯的Python，以确保在此存储库中的代码外部运行此依赖项所需的依赖关系很少。 我还努力使它在Python 2.6+上运行，以使其尽可能地灵活。 该系统分为两部分。 有一个状态类系统，用于定义节点在Raft运行期间可以通过的特定状态所需的功能，其中包括： 追随者 候选人 领导 每个人的角色都在其类文件中定义。 除了这些状态类外，还定义了消息，这些消息将用于保持消息格式的正确定义并尽可能地从有线格式中抽象出来。 最后一部分是通信层。 当前的通信层目前将使用使用随机子组的Gossiping，但是它将以易于实现的方式编写，并在以后插入不同的通信层。 参考：

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小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现,：对信号进行小波分解；小波分解高频系数的域值量化；信号重组。

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广义预测控制（GPC）是一种鲁棒性强、能够有效地克服系统滞后、可应用于开环不稳定非最小相位系统的先进控制算法，但由于它需要Diophantine方程计算、矩阵求逆和最小二乘的递推求解，因此计算量很大，本文针对此缺陷提出四种不基于对象模型且实时性高的广义预测控制快速算法，为广义预测控制应用于实时性要求高的快速系统奠定了理论基础。但是实际工业过程中存在着各种约束，这会使求解控制量的滚动优化问题变得复杂，通常需求解一个有约束的二次规划或非凸规划，另外非凸规划的求解对初始条件也非常敏感，这些会影响到广义预测控制的性能。为了解决此问题，本文将粒子群优化算法应用到广义预测控制中，解决广义预测控制的局限性。

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