pid控制器设计代码matlab 可靠的倒立摆控制 在这里，作为一个交流项目的一部分，在MATLAB中创建并仿真了许多控制器，例如PID，模糊逻辑和鲁棒控制器以及模糊逻辑控制器。要运行仿真，请首先提取zip文件的所有组件，以查看zip文件的仿真。 PID控制器，查看PID.m代码并在MATLAB中运行以查看控制器的输出。要查看模糊逻辑控制器的仿真，请打开Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真以查看控制器的稳定状态。摆锤的角度非常接近垂直方向。 要查看鲁棒模糊逻辑控制器的仿真，请打开Robust_Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真，以查看控制器以非常接近垂直方向的角度稳定摆锤。 创建了一份报告，其中详细提到了这些仿真的设计方式，并比较了每个控制器的性能。

阿罗哈Matlab代码健壮的ALOHA（仅GPU版本） 用于脉冲噪声消除的Hankel结构矩阵的稀疏和低秩分解（arXiv） 在启动功能强大的ALOHA之前，请确保已在您的计算机中正确安装了GPU，并请在文件夹“ bin”中修改compile_gpu.m。 然后，启动main.m文件以获取灰度图像中的随机值脉冲噪声。 *注：这些代码主要在带有GPU TITAN X的Matlab 2016a上运行（体系结构：Maxwell） 联系人︰金敬（）

IE598NH-lecture-17-Stochastic Approximation for MSP.pdfI

APAP中采样算法参考文献

Abstract— Visual-inertial SLAM (VI-SLAM) requires a good initial estimation of the initial velocity, orientation with respect to gravity and gyroscope and accelerometer biases. In this paper we build on the initialization method proposed by Martinelli [1] and extended by Kaiser et al. [2], modifying it to be more general and efficient. We improve accuracy with several rounds of visual-inertial bundle adjustment, and robustify the method with novel observability and consensus tests, that discard erroneous solutions. Our results on the EuRoC dataset show that, while the original method produces scale errors up to 156%, our method is able to consistently initialize in less than two seconds with scale errors around 5%, which can be further reduced to less than 1% performing visual-inertial bundle adjustment after ten seconds

autoform sigma官方介绍Robust Process Improvement-Sigma-RSPI webinar 2020

robust optimization_sliders_rt.pdf

内含从国外网站上下的开源C++代码（以OpenCV为基础，但不是直接调用OpenCVC里面的SURF）与原理文档，算法步骤十分明确，注释十分到位，运行环境为VS2008+OpenCV2，希望对深入学习SURF算法的同学有帮助！

2009年 Yi Ma的论文，对于学习鲁棒PCA非常有帮助

讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别