两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

在本文中，提出了一种新颖的自适应鲁棒方法来对一类受执行器未建模动力学影响的柔性臂机器人进行建模和控制。 它显示了如何利用动态系统测量的实时信号来提高柔性机器人数学模型的准确性。 鉴于机器人手臂的弹性，柔性机械手具有被动和主动自由度。 非线性鲁棒控制器设计用于主动自由度，以使机器人在执行器存在未建模动力学的情况下能够遵循所需轨迹。 此外，表明在某些可行的条件下，为被动自由度设计了另一个非线性鲁棒控制器。 此外，为了将系统响应用于模型提取，提出了两个辅助信号，以提供足够的信息来从数字上提高系统动力学的准确性。 另外，在每种情况下都提出了两种自适应定律来更新两个引入的辅助信号。 结果，在主动自由度收敛到它们的期望轨迹之后，控制器控制被动自由度。 同时，从系统收集的用于更新辅助信号的信息提高了模型的准确性。 最后，给出了仿真结果以验证所提出控制器的性能。

已知受控对象的传递函数，求对应的控制器的Youla参数化描述；系统的鲁棒镇定问题，求鲁棒镇定控制器

介绍鲁棒控制中的μ分析与综合问题，解析清楚，参考性强

您可以使用它来区分包含高频噪声的信号/矢量。 您使用的点越多，以更多计算为代价的噪声抑制就越大。 robustDiff 使用未来信息和过去信息来估计当前点的导数（非因果）。 robustDiffOneSide 仅使用过去的信息（因果关系）。 robustDiffOneSide的相移会随着使用的点数的增加而增加，因此请注意。 安装/设置说明： 将 zip 的内容添加到您的路径中。 该文档将通过 MATLAB 主文档页面上的“补充软件”链接提供。 “补充软件”链接仅在您将 zip 文件的内容添加到您的路径时才会显示。 如果这很复杂，只需查看“文档”目录。 使用的公式来自 Pavel Holoborodko 所做的工作。 有关这些公式的更多信息，请访问他的网站： http : //goo.gl/vfRWcg

鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

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基于特征提取模型和BPNN的鲁棒车牌检测与字符识别算法

对于带未知互协方差的两传感器系统, 提出一种协方差交叉(CI) 融合鲁棒稳态Kalman 滤波器, 它关于未知
互协方差具有鲁棒性. 严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度, 但低于带已知互协方差的最优
融合Kalman 滤波器的精度. 基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释. 进一步将上述结果推广到一般多传感器情
形. 一个跟踪系统的Monte-Carlo 仿真例子表明, 其实际精度接近于带已知互协方差的最优融合器的精度.