离散控制Matlab代码具有完全相对度的不确定SISO线性植物的混合自适应逆。 Matteo Cocetti，Matteo Ragni，Sophie Tarbouriech，Luca Zaccarian 抽象的 我们为具有完整相对度的单输入单输出线性设备提出了一种混合自适应前馈调节器。 该方案包括一个自适应定律，该定律估计工厂的逆，并提供根据所需输出及其导数计算的前馈控制。 自适应是在离散的时间事件（称为jumps）中执行的，而前馈操作是连续的。 这种结合导致了完整的混合动力系统。 该框架的优点是在离散的适应动力学和连续的植物动力学之间进行了概念上的分离。 在激励持续存在的假设下，我们通过示例显示输出渐近跟踪所需的参考，并且逆参数的估计收敛。 示例存储库 该存储库包含本文中提供的示例的源代码和simulink模型。 要求： Matlab / Simulink（R2018a） Matlab控制系统工具箱 Matlab符号工具箱 用法： 打开文件example.slx并运行模拟。 数据是通过initSim准备的，在仿真开始时会自动调用它。 编辑initSim以测试不同的工厂/初始条件/过滤

计算逆矩阵并且验证计算结果，用cuda实现

Ada-IRL Adaboost逆向强化学习 一种使用类似于Adaboost的I-Rl算法的方法。 RL 开始进行强化学习的测试演示。 python rl_test.py 内部收益率 开始进行逆向强化学习的测试演示。 python irl_test.py

加权KNN分类 在加权KNN算法中，逆距离加权方法已被用来确定距离点的重要性。 根据这种方法，最近邻居的标签比远邻的标签对分类的影响更大。

对伪逆矩阵进行因式分解以求解正规方程： A*x = b 与MATLAB pinv相比，伪逆有两个优点： - PINV 需要昂贵的 SVD - PINV 不适用于稀疏矩阵。 解 x 最小化残差 |Ax - b| 的 2-范数。 在欠定系统的情况下，即 rank(A) < length(x)，pseudoinverse(A)*b 返回的解是所有解中最小的 2-norm。 请注意，如果使用反斜杠运算符，则此属性*不*满足：x = A\b。 方法：对源空间和目标空间都使用 QR 分解。 分解后的结果存储在 object 中，稍后可用于与任何目标空间向量 (RHS) 相乘。 灵感来自 FACTORIZE http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24119

基本概念（概要） 1. 读取输入图像2. 将图像大小调整为 1024 x 1024 图像3. 定义 Haar 滤波器矩阵 { 1/sqrt(2)*[1 1; 1 -1] } 4. 执行过滤沿着 Colms 然后沿着 Rows 并向下采样 2 迭代更新输出图像5. 多分辨率图像的显示6. 执行恢复沿行然后沿 Colms 并按 2 上采样迭代更新输出图像7. 显示最终恢复的 Img

三角洲机器人逆运动学 计算delta bot逆运动学的简单程序

COMPUTATIONAL METHODS FOR INVERSE PROBLEMS，反问题的计算方法，国外艾斯维尔出版的关于反问题求解的重要书籍，JPG版本

IKPy 演示版 IKPy可以做的实时演示（单击下面的图像查看视频）： 另外，还提供IKPy的演示： 。 特征 使用IKPy，您可以： 计算每个现有机器人的逆运动学。 计算位置，或两者的逆运动学 使用任意表示法定义运动链：DH（Denavit–Hartenberg），URDF，自定义... 从URDF文件自动导入运动链。 使用预先配置的机器人，例如或poppy-torso IKPy是精确的（最多7位）：唯一的限制是您的基础模型的精度，并且速度快：完整的IK计算从7毫秒到50毫秒（取决于您的精度）。 绘制运动链：无需使用真实的机器人（或模拟器）来测试算法！ 定义自己的逆运动学方法。 用于分析和分析URDF文件的实用程序： 此外，IKPy是纯Python库：安装仅需几秒钟，并且不需要编译。 安装 您有三种选择： 从PyPI（推荐）-只需运行： pip install

阻尼最小二乘法matlab代码我的matlab机器人学工具箱 DH参数在MATLAB中的简单直接实现这可用于执行机器人的正向运动学，以查找机器人每个链接的位置和方向。 DH参数的实现有两种不同的约定。 这使用标准的DH参数，该参数也可以在本书中找到：。 结果已通过Peter Corke的RVC工具箱（）进行了验证。 cgr前缀表示代码已准备好代码生成。 NCGR意味着代码不是代码生成做好准备。 特征： 正向运动学 机器人各环节的同质化改造 数值雅可比 简单的可视化，也可以动画 用伪逆方法和阻尼最小二乘法进行逆运动学。 代码生成准备就绪。 如何使用： 创建一个全局变量N_DOFS，并在其中定义机器人的自由度数。 使用全局变量的原因是因为在将动态内存分配用于MATLAB编码器时一直遇到问题。 因此，我使用全局变量来定义必要的静态数组的维数。 使用cgr_create创建机械手结构。 使用cgr_self_update函数来激活和更新关节。 如有必要，可通过在程序开始时首先调用ncgr_graphic来绘制带有ncgr_plot的机械手。 为了创建已编译的MEX或DLL文件，提供了两个MAT