为mincx确定目标函数cTx 考虑优化问题 其中X、P是对称矩阵变量. x0=[1 1]; setlmis([]) X=lmivar(1,[3 1]) P=lmivar(1,[2 1]) …. lmisys=getlmis n=decnbr(lmisys) c=zeros(n,1) for j=1:n [Xj,Pj]=defcx(lmisys,j,X,P) c(j)=trace(Xj)+x0’*Pj*x0 end [copt,xopt]=mincx(lmisys,c,options)

模糊逻辑控制是一个非常重要的工具，在simulink中也有非常重要的使用，比如在整车建模中可以对驾驶员模型使用模糊逻辑控制算法进行建模，效果甚至可以超过PID。本压缩包里主要内容包含两篇PPT，对如何使用模糊工具箱有详细的介绍，并且有详细的实例带你深入，让你一步步深入理解模糊控制。相对来说，MATLAB模糊工具箱极大简化了模糊控制的使用方法，你只需要学会操作并理解其就行，所以，本压缩包的学习资料足够让你快速掌握模糊工具箱的使用，并且快速将模糊控制应用到simulink模型中。另外，本压缩包里包含三篇用模糊控制器对驾驶员模型建模的论文，对于急于建立整车前向模型的研究者来说，是不错的学习资料。

内含有matlab关于求解约束优化问题的所有m函数文件及使用说明。

适用于Azure Kinect的Matlab界面 要求： -Azure Kinect SDK。 https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/blob/develop/docs/usage.md -C ++编译器-用于pointCloudDemo2的MATLAB 2015b或更高版本，其使用MATLAB的内置pointCloud对象 安装1.按照https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/sensor-sdk-download中的说明安装Azure Kinect SDK。 对于Windows，请下载显示Microsoft安装程序的.exe，然后按照以下步骤操作。 对于Ubuntu，请使用同一页面上显示的sudo apt install命令。 2.对于身体追踪功能（可选），您需

包含全部的nurbs曲线拟合函数，下载后将其放在MATLAB根目录的toolbox文件夹中，或者添加路径即可试用

深度学习的MATLAB工具箱 ，包含CNN，RNN，DBN等，很好的学习入门工具

求解LMI的Matlab工具箱

在一些现实生活中的优化问题中，目标通常是不可公度的，并且明确/数学上不可用。 交互式进化计算（IEC）可以有效地解决这些问题。 IEC 在优化系统中使用人工评估。 简单地说，IEC 是一种进化算法 (EA) 类的技术，其适应度函数被人类取代。 在交互式进化中，用户选择一个或多个生存和繁殖（有变异）的个体来构成新一代，IEC 使用两个不同的空间进行搜索。 人类用户根据心理空间中目标与系统输出的距离来评价目标系统的输出。 另一方面，EA 在参数空间中搜索。 可以说，IEC 是基于这两个空间之间的映射，EA 和人工搜索协同工作的优化技术。 也可以从此处获得更多信息，html帮助和有关此工具箱应用程序的三篇论文： http://www.abonyilab.com/software-and-data/easy_iec

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