基于状态观测器的状态反馈控制Matlab仿真实现

基于状态观测器的状态反馈控制Matlab仿真实现

控制系统设计与仿真综合设计：直流电动机的系统建模，分析，设计，仿真，包含状态反馈极点配置，全维状态观测器设计等仿真。

PMSM永磁同步电机 ；无传感器控制；高频电压信号注入法；

永磁同步电机滑膜观测器simulink仿真

提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一，是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值，形成空间相关性k近邻预测的参考矢量；以相关系数作为相关性的具体评价指标，从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻；采用7种回归模型进行本地的未来风速预测。荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明：使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测，优化的k近邻数量为100左右，优化的历史数据年数为10 a；空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测。

光的干涉与衍射的Matlab仿真及其实验观测.pdf

RINEX格式的GPS观测文件matlab读取程序（附测试数据），建议读者先弄清楚RINEX的格式，然后再来根据需要修改代码

针对部分可观测马氏决策过程(POMDP) 中, 由于感知混淆现象的存在, 利用Sarsa 等算法得到的无记忆策 略可能发生振荡的现象, 研究了一种基于记忆的强化学习算法——CPnSarsa (K) 学习算法来解决该问题. 它通过重新 定义状态,A gent 结合观测历史来识别混淆状态. 将CPnSarsa (K) 算法应用到一些典型的POMDP, 最后得到的是最 优或近似最优策略. 与以往算法相比, 该算法的收敛速度有了很大提高.

AOFlagger是一种工具，可以在射电天文观测中找到并消除射频干扰（RFI）。 该代码已针对速度和准确性进行了高度优化。 默认情况下，它用于LOFAR射电望远镜，因此处于生产阶段。 该软件可以完全自动化的方式运行，但是提供了图形界面来分析结果并调整策略。 首选的输入文件格式是Casa Measurement Set（MS）格式。 我相信无论从准确性还是速度上来说，AOFlagger都是最佳的标记器。 它已成功用于多种干涉式望远镜，包括LOFAR，WSRT，VLA，GMRT，ATCA和MWA，以及单碟望远镜Parkes和Arecibo 305m。 除标志器外，该软件还包括以各种方式有效可视化数据的工具，例如绘制时频图和功率谱。 它提供了程序rficonsole，rfigui，aoqplot，aoquality等。