离散控制Matlab代码PID控制器算法 该库受MIT许可的约束，因此允许将其用于商业用途，修改，分发和私人使用，而不承担任何担保和责任。 PID控制器算法是用C编程语言开发的，以简化其在嵌入式系统中的实现。 因此，该算法可以导入到其IDE支持C编程（C-99）的任何嵌入式系统项目中。 该库为离散PID控制器提供了带导数过滤器和防缠绕方案，可通过Matlab simulink对其进行调整。 simulink提供积分和微分滤波器类型的选择，默认情况下两者均设置为正向欧拉（S到Z映射）。 此外，控制器的实际应用在输入和输出信号的大小上有限制。 例如，如果使用微控制器的ADC转换器读取设定值，则最大输入值可能是1023或255（3.3伏或5.0伏）。 在控制器的实际应用中，PWM用于生成控制信号，但是该信号的强度不足以驱动设备（例如电动机）。 因此，使用容量受限的放大器或驱动器来生成足以驱动设备的控制信号。 驾驶员约束也限制了可能非常大的控制工作量，因此，输出执行器极限在程序中被软编码。 为进一步推动该项目，在以下方面得到了高度评​​价：1.开发自动调谐功能2.将算法转换为C ++以支持Ar

自动控制原理：第八章 线性离散控制系统

离散控制Matlab代码KDRSDL 代码（ICCV 2017）。 作者： 该代码改编自我在帝国大学的理学硕士论文（2016年夏）。 要求 Matlab（在Matlab 2015a及更高版本上测试） 图像处理工具箱，用于产生噪声（ imnoise噪声） 离散时间Silverster方程求解器（ dlyap ）的控制系统工具箱 可选：并行计算工具箱 如何使用代码 主要功能是kdrsdl 。 function [ Data , Info ] = kdrsdl ( X , varargin ) Data和Info是分别包含分解的恢复组成部分和一些用于监视收敛性的信息（迭代数和每个步骤的停止标准值）。 Experiments文件夹包含示例数据集以及帮助程序功能。 参数 所支持选项的参考。 'r'（整数） 在模式1和模式2等级的上限，代码矩阵Rn的最大维数为r*r 。 对于m*n矩阵min(m, n)默认为min(m, n) 。 'lambda'（双精度） 优化问题中的lambda参数。 对于m*n*N张量1 / sqrt(N * max(m, n))默认为1 / sqrt(N * max(m,

离散控制Matlab代码ADAS_Project-Auto-steering-ACC- 这是密歇根大学EECS 461的最终项目。 该项目的目标是模拟自动转向和自适应巡航控制。 ACC和自我转向在汽车行业中越来越多地被使用。 就像最近一样，本田在其新的思域和雅阁中实现了2016年的本田传感。 在这个项目中，我们使用嵌入式系统来实现虚拟车辆的相同功能。 我们使用Simulink建立车辆模型，并为嵌入式系统生成C代码。 汽车可以由人驾驶，也可以在ACC模式下工作，以保持与前方车辆的速度或距离。 同样，汽车可以自动转向以保持在道路中间。 您将在此项目中拥有六个文件 DrivingSimVR：包含Windows图形程序的文件夹 parameters.m：用于设置模型参数的MATLAB脚本 最终项目TEMPLATE.slx：项目的模板Simulink模型 controllers.slx：包含一个位置和一个速度控制器 rappid_564xl_user_copy_required_files.m：与主项目Simulink文件放在同一文件夹中。 Demo.mp4：显示ACC和自动转向的结果 自动转向

离散控制Matlab代码二自由度并联机构的鲁棒控制 概述 该项目引用了由大学自动化与控制实验室的Isabella Stevani在迭戈·科隆教授的指导下，由Isabella Stevani撰写的题为“结合反馈线性化和H-无穷大设计的2-DOF并联机构的鲁棒控制”的硕士论文。圣保罗-LAC / USP。 此处提供的代码中使用的控制和建模方法的更多详细信息，可在Research Gate很快获得的硕士论文资格文本中找到。 该项目的目的是将反馈线性化和H无限设计相结合，以实现鲁棒的控制设计，并具有简单的调整功能，并适用于广泛的非线性系统，特别是具有并行架构的机器人机构。 即使在机械模型中存在不确定参数的情况下，有针对性的鲁棒控制设计也必须使系统稳定。 -项目状态：有效 代码 该代码是在MATLAB 2015a中开发的，因此早期版本可能不兼容。 指示 克隆存储库： $ git clone https://github.com/isabella-stevani/2dof-parallelrob.git 在MATLAB中，将克隆的存储库设为当前文件夹： >> cd .. \2 dof-parall

离散控制Matlab代码马可夫决策过程 马尔可夫决策过程（MDP）是离散的时间随机控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态编程和强化学习解决的优化问题非常有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知;罗纳德·霍华德（Ronald Howard）于1960年出版的《动态编程和马尔可夫过程》是马尔可夫决策过程研究的核心内容，它们被用于许多领域，包括机器人技术，自动控制，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家Andrey Markov。 。 算法： 值迭代（Bellman 1957）：也称为反向归纳，不使用π函数； 而是在需要时在V（s）内计算π（s）的值。 将π（s）的计算代入V（s）的计算可得出组合步骤。 在下面查看有关如何计算效用的示例（有关更多详细信息，请参见-中的代码）算法： 策略迭代：在策略迭代中（霍华德1960），第一步执行一次，然后重复第二步直到收敛。 然后，再次执行第一步，依此类推。 对于大量可能的状态，策略迭代通常比值迭代慢。 算法 ： 注意：在此代码中，我们将不处理该算法（我们将在稍后发

离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合 约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu，J.，D. Li和Y. Xi（2013）中提出的思想的尝试。 “不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。” IET控制理论与应用7（5）：707-719。 看 。 提供了可与或结合使用的matlab代码。 假定所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。 如果不是，则必须安装它们，在主脚本中取消注释几行，并相应地进行更改。 MATLAB mfiles 主要脚本 主脚本是文件“ Example_Constrained”。 只需在提示符后键入名称，脚本将负责运行本文中给出的示例。 请记住在调用之前为yalmip，sedumi或mosek设置路径。 在脚本中，您将找到以下几行： addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / yalmip'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx / sedumi'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx /

离散控制Matlab代码cic：Athey和Imbens（2006年）Change-in-Changes模型的Stata实现 描述 这个Stata命令cic实现了Athey和Imbens（2006）提出的变化中的变化（CIC）模型。 该命令估计在治疗前后，在治疗组和对照组中观察到重复的个体横截面的环境中，治疗的平均效果和分位数效果。 CIC模型放宽了标准线性差异中模型的几个假设。 cic命令中包括连续CIC模型和离散CIC模型（带有和不带有条件独立性假设），以及来自标准线性差异差模型和分位数差异模型的处理效果。 通过与其他两个先前存在的估计器一起实现CIC估计器， cic命令可以说明在各种假设下处理的效果如何变化。 背景 我为我的学位论文项目之一编写了此Stata实现的代码（Kranker 2011，2016）。 该代码以的简单“端口”开始。 然后，我对代码进行了一些更改，以各种方式加速并扩展了方法。 当在2019年6月翻阅一些旧文件时，我遇到了这段代码，认为这可能对其他人有帮助，并决定在线发布该软件包。 我看到布莱斯·梅利（Blaise Melley）也有。 希望此发行版可以防止其他

离散控制Matlab代码信号发生器 信号发生器是MATLAB的混合函数，可用于在混响环境中生成移动声源和接收器的响应。 用户可以在每个离散时间实例中指定源和接收器的位置。 通过将（无回声）源信号与时变房间脉冲响应进行卷积来计算输出信号。 可以指定多个接收器位置以同时生成多个响应。 房间冲激响应是使用图像方法生成的，该方法由Allen和Berkley在1979年提出[1]。 用户可以以类似于RIR发生器的方式控制混响时间（或反射系数），反射顺序，房间尺寸和麦克风指向性。 该软件包包括一个MATLAB示例，mex函数以及mex函数的源代码。 可以找到更多信息。 [1] JB Allen和DA Berkley，“有效模拟小房间声学的图像方法”，《美国声学学会》，65（4），1979年4月，第943页。

离散控制Matlab代码DPCM编码器-解码器 该存储库包含用MATLAB编写的差分脉冲编码调制（DPCM）的示例。 这是图像处理课程的编程练习。 我将其清理并上传到这里，以供有兴趣了解该算法的任何人使用。 该代码绝对没有经过优化，但是编写起来很容易理解。 本自述文件提供了一些有关实现选择的理论背景和见解。 如何使用编码器-解码器 该存储库包含3个MATLAB文件：一个用于编码器功能，另一个用于解码器，以及一个。 编码器-解码器可以作用为以矩阵形式存储的图像。 函数error = DPCM_encoder(image, error_quantization_levels)可用于计算将在传输通道上发送的量化误差。 第二个参数定义误差的量化级别数。 它越高，则重构图像将越接近原始图像；反之，则越接近原始图像。 它越小，需要发送的信息就越少。 然后可以使用image_r = DPCM_decoder(error)重建图像。 这是一个灰度图像的示例，其中误差被量化为8个级别（每个像素仅3位，而不是8位）。 对于彩色图像，必须首先将其转换为单个矩阵。 对于此实现，最好在3个颜色通道（RGB）上分