迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪

无人机自适应滑模控制simulink模型

针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题，本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法． 该方法，利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程，基于退化监测数据运用Bayesian 方法更新模型的随机参数，进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计． 区别于现有方法，本文方法基于设备到当前时刻的监测数据，利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计，由此.无需多个同类设备历史数据． 最后，通过数值仿真与实例分析，验证了本文方法在剩余寿命预测时的有效性．

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iceemdan/emd/基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解

这是培生经典书，关于自适应、最优估计、最优控制。书名副标题GPC是广义预测控制之意。书是扫描版，但很清楚。作者是牛人bitmead。对于那些关心卡尔曼滤波的人来说，这也是基本参考。作者在其课程中多处引用他自己的这本书，牛人看来都相信自己！

在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装，所以说单独使用不能完美的进行设计仿真，这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序，神经网络学习算法于此构造，学习速率为 xite，惯性因子为 alfa，隐含层加权系数为 wi，输出层加权系数为 wo，完成仿真前首先要初始化，仿真开始后首先建立一个传递函数，然后对其进行离散化提取出分子和分母，三个输出分别对应 PID 参数中的Kp、Ki、Kd，然后是对参数的不断更新，该环节反复进行，每次数据方向传播回来后与之前的误差对比，在所有的运行过程中每个神经元的权值和阀值都会自动调整，直到取得最佳解或者达到指定次数才会停止更新。

关于自适应控制器的simulink数学模型