pyHSICLasso pyHSICLasso是希尔伯特·施密特（Hilbert Schmidt）独立标准套索（HSIC Lasso）的软件包，这是一种考虑了非线性输入和输出关系的黑匣子（非线性）特征选择方法。 HSIC Lasso可以看作是广泛使用的最小冗余最大相关性（mRMR）特征选择算法的凸变体。 HSIC套索的优势 可以有效地找到与非线性相关的特征。 可以找到非冗余功能。 可以获得全局最优的解决方案。 可以通过内核处理回归和分类问题。 功能选择 监督性特征选择的目标是找到负责预测输出值的输入特征子集。 通过使用它，您可以补充非线性输入和输出的依赖性，并且可以有效地计算高维问题的最优解。 通过针对数以千计的特征进行分类和回归的特征选择实验证明了其有效性。 在许多实际应用中，例如从微阵列数据中选择基因，文档分类和假体控制，在高维监督学习中寻找功能的子集是一个重要的问题。 安装

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matlab代码 积分 Readme 这是我在研一下学习非线性方程组数值解时的MATLAB代码记录。 第一次作业是让我们找个100维的非线性方程组，然后后面几次的作业是让我们用不同的迭代方法迭代计算他的数值解，并比较不同解法的优劣。 由于作业的pdf 中有个人信息的名字，所以被我重新处理了一下，本质上还是提交给老师的作业。 有一些作业文件夹里都有自己的Readme文档，可以查看更详细的信息，当然，大多数文件夹中没有。 [TOC] 下面是每次作业的内容： 第二次作业：牛顿法迭代 这一次写的太烂，还附赠了同学的代码 第三次作业：Newton-SOR 迭代法和 SOR-Newton 迭代法 只给出了结果，没有写自己观察的结论，或者说总结和讨论（或者说自己的感想），被老师教育了一顿，不知道在最后一次作业里补上了没有。 第四次作业：一点割线法、两点割线法和改进n步迭代法 第五次作业：延拓牛顿法和循环中点求积牛顿法 这次作业也是个总结，老师要求把之前所有的作业都一起呈现出来。 实验结论在这次作业中总结的最好，但是代码都分布在其他作业的各个文件夹中。

Falcone Nonlinear Model Predictive Control for Autonomous Vehicles.rar

Khalil写的非线性系统理论，经典！这是第二版的。

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非线性微波和射频电路(第2版) 英文版 英文名：Artech.House.Nonlinear.Microwave.And.RF.Circuits.2nd.Edition.eBook-LiB.pdf

应用非线性控制英文版麻省理工学院

多尺度（样本）熵分析（MSE） 该代码的基础来自PhysioNet软件库（请参阅和 ）。 介绍了使用样本熵（SampEn）的MSE概念。 该软件包包含一个C库和一个围绕它的Python包装器。 C库编译 没有外部依赖项（数学库除外），只是： gcc -shared -o libsampen.so -O -Wall -fPIC sampen.c -lm 此命令在当前目录中生成文件“ libsampen.so”。 注意：请勿更改文件名，Python包装器将搜索该名称。 Python包装器 在python中，假设当前目录包含一个包含存储库文件和libsampen.so的目录（例如，名为MultiScaleEntropy ）， import MultiScaleEntropy 将加载MultiScaleEntropy模块，该模块具有两个最重要的功能： sampen ：计算序列的s

F16战斗机的仿真程序可以仿真F16战斗机飞行中的姿态.非线性F16机体6-自由度飞行动力学模型，包含气动数据，姿态方程等，经典模型，值得学习。