离散时间信号，时域离散随机信号，维纳滤波器，线性预测，自适应处理，LMS,最小二乘估计，RLS,卡尔曼滤波

PyTorch中的RAHGCN 1.概述 该存储库是PyTorch中通过强化学习（RAHGCN）实现的自适应双曲图卷积神经网络。 下游任务包括： 链接预测（ lp ） 节点分类（ nc ） 2.设定 2.1下载代码 首先从Github下载源代码。 git clone git@github.com:fuxingcheng/RHGNN.git" cd rahgcn 2.2启动虚拟环境 我们建议在虚拟环境中设置我们的项目。 您可以选择conda或virtualenv来创建和管理虚拟环境。 如果您尚未安装conda，请按照的说明进行安装。 如果尚未安装virtualenv，则只需运行pip3 install virtualenv 。 对于conda ： conda env create -f environment.yml python=3.6 source activate ra

实现LCM自适应波束形成的MATLAB程序，附有说明，便于调试

基于MMSE准则的自适应旁瓣对消，平面阵的三维天线方向图计算，matlab仿真

基于模糊补偿的机械手自适应模糊滑模控制 matlab仿真程序

分行法实现湍流相位屏，并计算相关参数。具体数值自行调整即可。

对于B站https://www.bilibili.com/video/BV19G4y1W7oQ/?vd_source=9e644f2e0e7de53e29e3dfcb4f1f16b6 内容的仿真内容。

KrigingModelCode 实现Kriging插值预测，可用于实现自适应代理模型构建

很好的学习文档 大家一起来学习下 控制器的设计交流

研究了含有参数不确定及外部扰动的带有TCSC（thyristor controlled series compensation）的单机无穷大母线系统的鲁棒控制问题。针对描述单机无穷大母线系统的非线性三阶模型，将自适应理论和L2增益干扰理论相结合，并用逆推法构造出系统的存储函数，设计出了系统的非线性自适应鲁棒控制器。所设计的控制器不仅能够保证系统状态有界，而且能够有效地抑制外部干扰对系统输出的影响。仿真结果表明，所设计的控制器能够在很短的时间内使系统恢复稳定的状态，说明其控制是有效的。