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多变量紧格式动态线性化泛模型仅适用于常值干扰和慢变化干扰情形。其结构自适应功能只对系统的输出阶数和输入阶数有效,对系统的时滞无效,同时其伪梯度矩阵参数不唯一,要求控制输入的变化量不能为零。为此,提出一种适用于快变化干扰和随机干扰的多变量紧格式动态线性化泛模型,采用多变量解耦增量型滤波PID控制,基于可克服算法病态的非线性递推最小二乘算法对PID控制参数寻优,给出多变量系统的在线修正参数的变时滞无模型滤波PID控制算法。结果表明,算法具有在线修正参数性能和无模型自适应控制功能,以及优良的控制品质。

子阵级空时自适应处理方法是相控阵雷达系统中的核心技术之一，旨在优化雷达的性能，提高目标检测能力和干扰抑制能力。自适应数字波束形成（ADBF）是这一领域的重要组成部分，它通过调整相控阵天线各单元的加权系数来形成最佳波束，以应对不同环境和条件下的信号处理需求。 线性约束最小方差（LCMV）准则下的直接子阵加权（DSW）方法是实现ADBF的一种常见策略，但这种方法在存在阵列误差（如幅度误差和相位误差）的情况下，会导致波束形变，从而降低性能。为了解决这个问题，文章研究了子阵级广义旁瓣对消器（GSLC）结构的窄带ADBF方法。GSLC通过引入辅助阵列，能有效地保持波束形状并保持自适应性能，即使在有阵列误差的条件下。通过均匀子阵划分和归一化处理，GSLC可以实现与静态方向图一致的旁瓣电平，增强了抗干扰能力。 随着相控阵技术的进步，宽带信号在现代雷达系统中的应用日益广泛，因其独特的优点，如更宽的频率覆盖和更高的数据率。因此，文章还探讨了针对宽带信号的空时自适应处理（STAP）方法。STAP能够同时考虑时间和空间的信息，从而更有效地抑制干扰。GSLC的子阵级STAP方法被提出，同样采用了Wiener-Hopf方程、Nickel的常规方法以及Householder变换等三种实现方式，以适应宽带信号和宽带干扰环境。 此外，文章还研究了子阵级主阵列和阵元级辅助阵列相结合的ADBF与STAP实现算法。主阵列用于形成静态和动态波束，而辅助阵列则用于自适应干扰抑制。这种结构允许在不显著增加硬件成本的情况下，提高对抗宽带主瓣干扰的能力。 为了进一步优化子阵级STAP结构，文章提出了一种改进方案，即在辅助阵列中采用子阵级处理，并将辅助阵列布置在主阵列较远的位置。这种方法既可以降低软硬件成本，又能提升对宽带主瓣干扰的抑制效果。该改进方案通过最小方差准则和HA算法两种方法进行了实现，并通过仿真验证了其有效性。 本文深入研究了子阵级空时自适应处理的各种方法，包括窄带ADBF和宽带STAP，为相控阵雷达系统提供了更为灵活和强大的干扰抑制手段。这些方法不仅能够应对阵列误差，还能有效应对宽带信号带来的挑战，对于现代雷达技术的发展具有重要的理论和实践意义。

哈明窗matlab代码DASC（密集自适应自相关）描述符 2.0版（2016年4月14日） 由Seungryong Kim（）贡献。 这段代码是用MATLAB编写的，并实现了DASC描述符[]。 用法 mexDASC.cpp 设置SIFTflow代码[2] 启动main.m 参数 M_half ：大窗口M的一半大小 N_half ：大窗口N的一半大小 epsil ：用于FastGuidedFilter的epsilon [3] downSize ： downSize缩小因子s [3] sigma_s ：用于递归过滤器（RF）[4] sigma_r ：用于递归过滤器（RF）[4] iter ：用于递归滤波器（RF）[4] 输入和输出 输入：输入图像1（例如img1.png ），输入图像2（例如img2.png ） 输出：来自图像2的扭曲图像（例如warp2.png ），流结果（例如flow.png ） 笔记 该代码仅供学术使用。 禁止在任何与商业或工业相关的活动中使用该代码。 如果您使用我们的代码，请引用本文。 @InProceedings{Kim2015, author = {Seung

"自适应天线匹配低频RFID读写器设计" RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术在工业现场、野外甚至水中的应用中，读写器天线电特性参数的变化会导致阻抗不匹配和发射功率大幅下降，降低RFID读写器读写范围和效率。为了解决这个问题，需要设计一个自适应天线匹配RFID读写器系统。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括电子标签、读写器和远端数据处理计算机三部分。电子标签具有智能读写及加密通信的能力，包含天线、匹配网络、充电模块、传输算法模块、存储模块等。低频读写器由天线、无线匹配模块、读写器芯片和微处理器组成，通过调制的射频信号向标签发出请求信号，标签回答识别信息，然后读写器把信号送到计算机或者其他数据处理设备。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括微处理器模块、功率放大、自适应电容匹配网络、低噪声放大、正弦波均方根检测、模数转换器、天线以及相应的处理程序和算法。该系统比基本的低频RFID读写器系统多了三个模块：自适应电容匹配网络、正弦波均方根检测和模/数转换器。 自适应电容匹配网络是用来调节射频前端电路阻抗与天线阻抗的匹配效率。正弦波均方根检测和模/数转换器是为了检测天线发射信号的幅度，并转换成数字量存储到微处理器。 解调点电压采集电路的主要任务是实现天线发射信号的正弦波均方根检测和模/数转换。该电路采用高度集成专用集成电路，仅需要较少的电阻、电容等外围器件就可以完成相应功能，使采集电路小型化并尽量降低电路的功耗。 AD736是一款低功耗、精密、单芯片真正弦波均方根检测电路。能够直接将正弦波转换为直流输出，直流电压就是该正弦波的均方根值Vrms，该正弦波的幅度Va可以由式(1)表示： Va = Vrms / √2 模/数转换电路采用ADS1113，该芯片具有16位分辨率的高精度模/数转换器(ADC)，采用超小型的MSOP-10封装。ADS1113具有一个板上基准和振荡器。数据通过一个I2C兼容型串行接口进行传输。 自适应匹配电容网络天线匹配电路通过计算阻抗匹配计算相应的电阻和电容值，可以实现长距离的天线匹配和各类天线布局要求。将电容矩阵代替图4中C4、C5构成可调节天线匹配网络。由于天线电感值的变化在一定的范围，不可能从0到无限大，因此可以根据实验初步确定最大电感为Lmax，由此可以在电容矩阵连接一个不需要断开的电容C_M，其他的电容可以通过微处理器输出控制信号D1、D2…D8控制MOS开关来确定是否连接该电容到天线匹配网络。 自适应匹配方法与软件设计自适应天线匹配低频RFID读写器系统软件设计的流程图如图6所示。为了保证正弦波均方根检测电路和后续的模拟/数字转换器电路有足够的稳定和转换时间，确保采集的天线发射信号的幅度准确稳定，在读取过程中需要加入多个延时。程序中需要设置专门寄存数组用于存储读采集的256组发射信号幅度，在读取完成全部256组数据以后，再将256组数遍历一遍，找出其中最大的一组。根据最大的一组所对应的位置，设置相应的电容矩阵，获取最佳匹配电容和实现射频前端电路阻抗与天线阻抗的自动匹配。

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提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。

图像分割是数字图像处理中的核心问题之一，它是将图像转换成更易于理解和分析的形式的过程，该过程涉及将图像分割成多个组成部分，使图像中的每个部分都属于一个单独的类别或对象。在交通视频监测领域，图像分割尤为重要，因为它的目标是分离出图像中的前景（移动对象）和背景，以便对交通中的车辆和行人的运动数据进行进一步分析。 图像分割技术主要有基于阈值的方法、边缘检测法、区域生长法、分水岭法等。阈值化方法因其简单高效而被广泛使用。直方图是一种重要的图像分析工具，它能显示出图像中各个灰度级的像素数量。在图像分割的背景下，直方图可以用来确定图像中的前景和背景之间的阈值。传统上，如果直方图呈现双峰形状，那么两个峰之间的谷底可以作为阈值点，用以区分背景和前景。但是，当图像受到光照变化或噪声的影响时，直方图可能不会呈现双峰形状，这时候传统的双峰谷底分割方法就无法应用。 针对差图像的直方图可能呈现递减形状的情况，本篇文章提出了一种实时自适应阈值分割方法。该方法首先对直方图的频率值进行从高到低的排序，以形成一条光滑递减的曲线。然后通过将直方图的最高点和最低点连接起来得到一条直线，从直方图上找到距离这条直线最远的点对应的灰度值，作为分割前景和背景的阈值。这种方法能够更好地适应图像中光照变化和噪声，是一种鲁棒性强的图像分割技术。 该文还提到了在计算过程中可能遇到的计算量大、速度慢的问题。为了解决这个问题，作者提出了一种快速计算最大距离的方法，有效减少了运算中的乘法次数，从而提高算法的执行速度。这种方法不仅提高了分割的准确性，同时也保证了处理的实时性，对实时视频监控中的目标检测与跟踪具有重要意义。 对于进行图像处理和Matlab仿真开发的科研人员，本文所介绍的自适应阈值方法及其快速计算算法具有很高的实用价值和参考意义。通过Matlab的仿真平台，科研人员可以进一步实验和完善这一方法，将其应用于其他图像处理任务，如图像二值化、物体识别和跟踪等，从而提升图像处理系统的性能和准确性。此外，本文作者提供的个人主页和相关链接为读者提供了丰富的Matlab图像处理内容和资源，有助于读者深入学习和实践图像分割及相关技术。文章最后还提供了获取Matlab源码的方式，方便读者在实际操作中运用所学知识。

目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

内容概要：本文围绕永磁同步电机的MRAS（模型参考自适应）无传感器矢量控制技术，介绍基于Matlab/Simulink的仿真模型构建方法。通过建立电机的数学模型，设计MRAS控制算法，并在仿真环境中验证其转速估计、转矩响应和系统稳定性等性能，分析该控制策略在高效率、低维护应用场景中的可行性与优势。 适合人群：具备电机控制基础、熟悉Matlab/Simulink工具，从事电机驱动系统研发的工程师或高校研究人员，尤其适合从事无传感器控制算法开发的技术人员。 使用场景及目标：①实现永磁同步电机无位置传感器的高性能矢量控制；②通过仿真验证MRAS观测器的动态响应与鲁棒性；③辅助电机控制系统的算法设计、参数整定与性能优化。 阅读建议：建议结合Matlab仿真实践，深入理解MRAS中参考模型与可调模型的构造、自适应律设计及误差反馈机制，重点关注转速估算精度与系统抗干扰能力的提升策略。