离散控制Matlab代码MPC脑血流 我们提出了一个控制框架，该模型统一了模型的预测控制和控制障碍函数，其中终端成本函数充当控制Lyapunov函数的稳定性。 这是本文的参考实现： 具有离散时间控制屏障功能的安全关键模型预测控制 | | 曾军，张自行车和库希尔·史瑞纳斯（Koushil Sreenath） 引用 如果您发现此代码在您的工作中很有用，请考虑引用： @article{zeng2021mpccbf, title={Safety-critical model predictive control with discrete-time control barrier function}, author={Zeng, Jun and Zhang, Bike and Sreenath, Koushil}, booktitle={2021 American Control Conference (ACC)}, year={2021} } 指示 分配了2D双积分器以避开障碍物到达原点的目标位置。 对于不同的控制器，我们分为三类： DCLFDCBF.m （DCLF-DCBF）， MPCCB

离散控制Matlab代码 一阶倒立摆最优控制 Invert pendulum Optimal Control 考虑一阶倒立摆简化模型如下图，如图所示为非线性不稳定的倒立摆，目标是通过传感器测量

离散控制Matlab代码Shearlet增强快照压缩成像（SeSCI） 这是，，，和Guihai Chen撰写的IEEE图像处理事务（TIP）中常规论文Shearlet增强快照压缩成像的资料库。 快照压缩成像 开发了快照压缩成像（SCI）系统，以使用低尺寸的现成传感器捕获高尺寸（$ \ geqslant3 $）信号。 多个帧被压缩为单个测量帧，从而节省了内存，带宽和其他资源。 采样过程中的简洁性使其难以重建原始帧。 在此存储库中，我们实现了一种称为“剪切波增强快照压缩成像”（SeSCI）的重建算法，该算法可确保在短时间内进行准确的重建。 SeSCI的性能源自先于频率域和小波域的联合稀疏性。 我们在两个名为编码Kong径压缩时间成像（CACTI）和编码Kong径镜头频谱成像（CASSI）的SCI系统上进行了重建实验。 我们将提出的SeSCI与其他算法进行比较，并进行SeSCI的消融实验。 我们还揭示了SeSCI在幻像成像（GI）系统上的泛化能力。 相关代码在“ experiments文件夹下列出。 这是重建图像的示例。 图1：重建示例。 剪毛 剪切波是多尺度图像变换域，其提供图像信号的方

离散控制Matlab代码[removed] </ script> [removed] hljs.initHighlightingOnLoad（）; </ script> [removed] MathJax.Hub.Config（{tex2jax：{inlineMath：[['$'，'$']，['\\（'，'\\）']]}}））;; </ script> [removed] 线性化MPC控制器教程 这是有关在Matlab中实现基于连续线性化的模型预测控制的教程。 该脚本显示了如何为微分方程描述的非线性系统实现控制器 \ begin {align} \ dot {x}＆= f（x，u）\ newline y＆= Cx + Du \ end {align} 有关派生和背景信息的详细信息，请参阅Zhakatayey等人。 “”

离散控制Matlab代码

离散控制Matlab代码MATLAB模拟自主移动机器人（AMR） 该项目提供了在MATLAB中模拟的基本AMR。 各个组件是： 平台：四轮移动机器人； 后轮驱动 控制器：非线性反步或神经网络控制器 传感器：激光雷达 导航算法：潜在领域导航或墙跟随或错误2 本地化算法：未实现（已计划粒子过滤器本地化） 根据MST等级EE5380的要求，该项目已完成。 作者：Singh，Siddharth和Sengupta，Ayush 怎么跑 下载代码并使用MATLAB运行。 要求这段代码是用MATLAB 2015a编写的。 该代码也应与GNU Octave一起使用，但未经测试。 解释 控制器 非线性后退 在反向步进控制中，控制转矩（

离散控制Matlab代码Me 具有电解质和温度的单粒子模型：电化学-热电池模型 最初由斯科特·莫拉（Scott Moura）教授于2016年11月5日发布能源，控制和应用实验室（eCAL） 加州大学伯克利分校 执行摘要 该存储库提供具有电解质和热动力学（SPMeT）的单粒子模型的Matlab代码。 SPMeT的示意图如下。 可以从filename运行和编辑SPMeT。 SPMeT模型代码基于以下出版物中的方程式。 作者：SJ Moura，F。Bribiesca Argomedo，R。Klein，A。Mirtabatabaei，M。Krstic 即将出版IEEE控制系统技术交易DOI： 作者：Perez，X. Hu，SJ Moura，2016年美国控制会议DOI： 该存储库还包含SPMe的Matlab代码，即无温度动态的等温条件。 可以从文件名运行和编辑SPMe。 特征 具体而言，该代码对以下动态模型进行建模： 固相锂扩散 固相单颗粒锂的表面和体积浓度 电解质相锂扩散 两种状态的热力学（果冻卷和罐头） 温度相关参数 可选的SEI层生长老化子模型 电压 详细功能 浓度依赖的交换电流密度 浓

离散控制Matlab代码EIT模拟框架 EIDORS和PSPICE之间的集成，用于EIT仿真。 A / D和D / A模拟； 自动生成用于激励信号和多路复用命令的PWL激励； 示例Testbench代码； PSPICE实施说明。 要求： EIDORS和标准MATLAB库； 具有PWL功能的PSPICE或其他替代SPICE模拟器。 仿真步骤： EIDORS侧（testbench_stimulation.m） 在测试台上设置路径变量； 使用EIDORS设置所需的FEM模型，刺激模式和均匀/不均匀结构； 将图像结构转换成香料网表到netlist_path中的.lib文件； 使用DAC_MODEL类和pwl_write（）函数配置刺激信号； 使用MUX_CONTROL类和pwl_write（）函数配置控制和触发信号； 运行testbench_stimulation.m生成PWL和网表文件。 PSPICE侧 使用MODEL EDITOR为.lib FEM网表创建CAPTURE部分； 将VPWL（永远）源用作刺激信号。 将零件与“ DA_output.txt”文件相关联； 将VPWL源用于开关控制

离散控制Matlab代码系留飞行物的非线性模型预测控制和状态估计 动机 是否可以在三维空间中两点之间的预定轨迹上移动飞行物体？ 考虑了以前的建模尝试，并应用了Lagrange形式主义，以便找到更合适的模型以进行更快的仿真和控制。 然后使用几个优化例程估算其参数。 像往常一样，对模型进行线性化和离散化处理，并使用离散线性二次调节器来控制球的仰角，作为对转盘上不同种类输入激励的响应。 仅在设计和实现卡尔曼滤波器之后才能实现全状态控制器。 然后使用所谓的内部模型原理对这两个组件进行改进，以使球的仰角响应尽可能保持不变。 然后开发了非线性模型预测控制以及移动视点估计器（状态观测器），并测试了两个非平凡的最优控制问题。 代码 该代码在模块化主题检查点中分开，对于其中的一些主题检查点（基本上出于建模目的）仅可用Matlab实现，而对于状态估计或预测控制实时C ++（OROCOS）版本也需要这些实现。 造型部分 代码中的点1-6对应于遵循的建模链： 1，2：摩擦参数识别：找到并调整了从下部电机到轴的简单摩擦模型。 调整了二阶模型，并将其用作进一步模型链的基础。 3：用Matlab符号工具进行Lagr

离散控制Matlab代码用于三相逆变器的MPC： 该存储库包含使用模型预测控制（MPC）控制带有输出LC滤波器的三相逆变器的代码。 控制器使用系统的离散时间模型来预测逆变器生成的所有可能开关状态的输出电压行为。 然后，将成本函数用作选择将在下一个采样间隔期间应用的开关状态的标准。 使用MATLAB/Simulink工具，在线性和非线性负载下，仅需一个预测步骤即可对MPC进行MATLAB/Simulink 。 用法： 对于线性负载（即电阻性），在“命令”窗口中键入，例如： >> clear all, clc, Ts = 30e-6; Vref = 200; Cfilter = 40e-6; Lfilter = 2.5e-3; Vdc = 500; Res = 100; 然后，运行Simulink模型（即MPC_3Phase_Inverter.slx ） 对于非线性负载（即，二极管桥式整流器），在“命令”窗口中键入，例如： >> clear all, clc, Rnload = 100; Cnload = 500e-6; Ts = 30e-6; Lfilter= 4.0e-3; Cfilt