机器人学

心房纤颤检测血液压力监测仪示波法 该项目是一种采用示波法的电子血压计研究平台，包括SBP和DBP估计算法，心房颤动检测算法，校正曲线，用于微调BP算法的GUI工具等，这仅是研究用途。 血压测量示波法 示波法于1876年首次被证实，它涉及观察血压计袖带压力的波动，该波动是由血流的振荡引起的。它采用了血压计袖带，与听诊法一样，但是带有一个电子压力传感器（换能器）观察袖带压力的波动，电子设备自动对其进行解释，以及袖带的自动充气和放气。 压力传感器应定期校准以保持精度。 对相关解剖学，生理学和物理学的新分析揭示了袖带压力振荡产生的潜在机制，以及从任何个体的振荡包膜中提取收缩压和舒张压的方法。 可以从包膜形状中提取出受压动脉段的刚度特征，以创建个性化的数学模型。 使用可能的收缩压和舒张压值矩阵对模型进行测试，观察和预测的包络函数之间的最小最小二乘方差表明测试矩阵内收缩压和舒张压的最佳拟合选择。

Aircraft Control and Simulation: Dynamics, Controls Design, and Autonomous Systems (英语) 精装

旋转倒立摆的滑模和LQR控制 lqr.mdl实现了用于旋转倒立摆的线性二次调节器 smc.mdl具有针对相同RIP模型的滑模控制器实现 有关任何文档，请阅读report.pdf

可以在MATLAB中用来分析分数阶控制系统的工具箱，包含处理分数阶传递函数的函数，如阶跃响应(step response)、伯德图(bode diagram)、乃奎斯特图(nyquist plot)、尼科尔斯图(nichols chart)等等

ur5_force_control ur5的力控制

学习优化：训练用于无线资源管理的深度神经网络。 Python代码可重现我们在SPAWC 2017的DNN研究中的工作。 Demo.py包含了从数据生成，训练，测试到绘制10个用户IC盒的整个过程，即使该过程是在一个包含25000个样本的小型数据集上完成的，仍可以在不到100次迭代中轻松实现94％的准确度。 在test.py中，我们对表I：高斯IC案例进行了测试阶段，该测试基于预先训练的模型。 要从头开始训练模型，请按照本文中的说明进行操作，并阅读demo.py以供参考。 所有代码均已在Python 3.6.0上成功测试。 设置 安装python 3.6 正在运行的应用程序 安装pip依赖项 pip install -r requirements.txt 运行python文件 python3 demo.py python3 test.py 参考文献：[1]孙浩然，陈香怡，施庆江

by Thomas Esbensen and Christoffer Slot, Denmark

Nonlinear_Control_Systems_3E_(Alberto_Isidori)，国外非线性经典教材

简单的模糊控制的源程序，有助于初学者理解。