混合动力系统动力分配计算（行星齿轮）_混合动力汽车Simulink模型.rar
2022-04-30 09:08:36
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matlab求导代码GPR_DOB_MAP
使用高斯过程回归（GPR）模型和导数观测值（也称为局部线性模型）的非线性动力学系统的最大后验（MAP）状态估计量。
这是我的CGNCC
2016论文随附的源代码。
X.
Yang，B。Peng，H。Zhou和L.
Yang，[使用高斯过程和预先计算的局部线性模型的非线性动态系统的状态估计]（“
IEEE
Xplore”），2016
IEEE中文版制导，导航和控制Conference（CGNCC），南京，2016年，第1963-1968页。
目录结构
GPR_DOB包含具有派生观测值的高斯过程回归模型的代码。
这是存储库的精确复制，带有一个附加的'sq_dist.c'及其编译的二进制文件，以提高原始mfile'sq_dist.m'的执行速度
GPR_DOB_MAP包含此存储库的主要代码，即使用GPR模型和派生观测值的MAP估计器。
名称为example_的文件就是示例文件。
飞机攻角估计的例子
此存储库中有两个示例，都在MATLAB中运行。
这些示例使用其他纵向可变项的测量值来估计飞机的迎角，并构成了我在CGNCC2016文件中进行调查的案例研
2022-03-15 10:32:08
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matlab系统聚类代码LDS工具箱：用于线性动力系统（LDS）建模的Matlab工具箱
作者：
概述
线性动力系统（LDS）是在各种学科中对时空数据进行建模的基本工具。
尽管LDS具有丰富的建模功能，但分析LDS并非没有困难，这主要是因为LDS不符合欧几里得几何学，因此传统的学习技术无法直接应用。
具体而言，LDS应用参数方程式对时空数据进行建模。
从输入中获悉的最佳系统参数（即系统元组（A，C））用作每个时空序列的描述符。
使用此工具箱，您可以：1）通过各种方法学习任何给定序列的稳定LDS系统元组；
2）在LDS的空间上进行聚类或稀疏编码；
3）对时空数据（例如视频和触觉序列）进行分类。
如果您在工作中使用此工具箱，请引用以下论文：
@inproceedings
{huang2017efficiency，title
=
{线性动态系统的有效优化及其在聚类和稀疏编码中的应用。}，作者=
{Huang，Wenbing
and
Mehrtash，Harandi
and
Tong，Zhang
and
Lijie，Fan
and
Fuchun，Sun
and
Junzhou，Huang
}，
2022-03-09 23:08:06
92.66MB
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