机器视觉-张广 .pdf
2022-04-14 16:54:51 48.75MB 机器视觉
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机器视觉,对计算机视觉的简介,觉得不错,适合入门或者当做参考书看一下。
2022-04-13 21:15:35 42.63MB 机器视觉
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Web应用程序开发教程——ASP.NET+SQL Server(源码) 岳学 李晓黎 主编 人民邮电出版社
2022-04-12 00:45:55 7.59MB ASP.net 岳学军
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信息系统项目管理师论文集-马老师整理
2022-04-11 14:06:58 208.99MB 高级软考论文
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一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—
2022-04-10 12:01:15 3.21MB 陈新海 李言俊 周军
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这是2022年最新最全西安电子科技大学出版社,作者是冯梅林、薄立的课后习题答案,是目前最新最全的答案,
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绝版书的超清晰pdf文件,徐科版,清华大学出版社,在打印店扫描出来的
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机器学习的经典课件,共13章,曾华译,机器学习的入门好的一手资料
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