em算法matlab代码稳健的期望最大化（REM） 个体在许多实质性方面存在差异，但并不总是通过假定的数据生成模型来捕获。 为了解决这个问题，我们提出了一种基于EM算法的稳健估算程序，该算法称为REM（稳健期望最大化）。 该存储库中的文件包含用于仿真研究的MATLAB源代码，该论文在本文中找到，通过稳健估计来解决潜在变量设置中的异构种群。 有关REM和仿真研究的更多详细信息，请参见此处。 混合物模型 此文件夹包含用于运行模拟的代码，该模拟在模型错误指定下比较高斯混合模型参数的EM和REM估计。 可以从MixtureModel / GMM_sim_main.m运行模拟 可以对来自MixtureModel / GMM_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算 因子分析 该文件夹包含用于运行模拟的代码，这些模拟比较了异构种群中因子结构的EM和REM估计。 可以从FactorAnalysis / FA_sim_main.m运行模拟 可以对来自FactorAnalysis / FA_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算

这是将压缩感知应用到人脸识别的第一篇也是最经典的英文论文，我精心翻译了大部分，希望对大家有帮助。

对基于声辐射模态的结构振动主动控制中的鲁棒非脆弱问题进行了研究。首先以简支板为例。基于声辐射模态的主动控制策略，考虑被控系统参数的不确定性，建立了参数不确定模型。然后基于线性矩阵不等式（LMI）方法，考虑乘性控制器参数变化，设计了鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制器。仿真结果表明：该控制器不仅是鲁棒的，而且是非脆弱的，验证了该方法的有效性。

系统地介绍由作者提出的带不确定噪声方差和不确定模型参数的多传感器系统鲁棒信息融合Kalman滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用.

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鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

鲁棒控制经典著作，作者周克敏，全英文版，系统阐述了鲁棒控制与H无穷控制的相关内容

针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.

针对数字图像水印算法嵌入容量小、抗几何攻击性能弱的问题，提出一种基于加速鲁棒特征算法（SURF）、冗余离散小波变换（RDWT）及奇异值分解（SVD）的数字水印算法。利用SURF算法的旋转平移不变性提取特征点，分别对载体图、水印图进行RDWT和SVD变换及其逆变换，实现水印的嵌入和提取。引入随机抽样一致性算法对特征点匹配结果进行优化。实验结果表明该算法提升了嵌入水印容量，并有效增强了抗几何攻击的鲁棒性。