研究了事件触发通讯机制下基于模型的网络化控制系统鲁棒 H∞控制问题。通过构造一个依赖于对象和模型采样状态的事件触发传输方案,并考虑网络诱导时延的影响,将闭环系统建模为一个带有区间时变时延的增广系统。利用 Lyapunov-Krasovskii泛函方法,以线性矩阵不等式的形式给出了系统的鲁棒 H∞性能判据和控制器的设计方法。最后,通过一个数值仿真例子验证所提方法的有效性。

学习simulink仿真代码生成的好书！作者的写作风格贴合实战经验，具有很强的实操性。

基于模型试验与傅里叶变换的结构模态参数识别方法研究，时丹，孙瑶，目前，土木工程结构健康监测系统研究已经成为土木工程领域的一个研究热点，而结构健康监测系统的关键在于获得准确的结构基本模态

层次分析matlab代码MBHC-FMM 该存储库提供了MATLAB的实现：具有Bregman散度和Fisher混合模型（MBHC-FMM）的基于模型的层次聚类。 它使用MBHC-FMM方法对3D定向数据执行聚类。 它已应用于聚类图像法线（3D单位矢量）以分析深度图像。 有三个演示文件来演示上述任务。 注意：此处添加了四个文件：emsamp.m，vsamp.m，unitrand.m和house.m，用于从指定的vMF混合模型中采样观察值。 这些文件来自“ vmfmatlab”代码，该代码可在线获得。 参考： [1] Hasnat等人，基于模型的Bregman散度和Fishers混合模型的层次聚类：在深度图像分析中的应用。 统计与计算，2015年1月20日。 [2]马萨诸塞州哈斯纳特，阿拉巴马州阿拉特市和特雷默岛，答（2014年10月）。 基于模型的3D方向特征聚类：应用于深度图像分析。 在2014年IEEE国际图像处理会议（ICIP）中，第3768-3772页。 [3] Hasnat等人，分层3D von Mises-Fisher混合模型，在第一届散度与散度学习研讨会（ICML-WDD

在气候变化的背景下，为森林管理目标制定计划变得更加复杂。 降水，温度和二氧化碳的可能变化会严重影响树木的生长，潜在的影响因物种和地区而异。 但是，可以使用模型来实现对这些因素的潜在森林生长响应的整合。 由于需要了解森林生长预测的范围以及不同建模方法的优势和局限性，因此我总结了25个关于未来几十年的预测森林响应研究的结果。 一些模型使用年轮与气候之间的统计关系来预测对未来气候的增长响应，一些模型使用标准林冠层的模拟净光合作用，而许多模型则使用了各种机械细节级别的树或林分生长模型。 总体而言，包含CO2响应的模型预测，美国和加拿大大部分商业林地的森林生长速度将提高2100。 对于适度的变暖，大多数模型在大多数地区均显示出增长。 在更热的情况下，许多模型和地区都显示出更大的增长增强，但预计西南地区，西部山区和加拿大西南部地区等地区将遭受干旱胁迫并增加火灾发生，尽管这些地区的预测是可变的。 预计幼林，被子植物和早期成功种表现出最积极的反应。 结果，取决于种类，商业收获年龄可能会加快几年。 美国中西部和东北部的一些模拟预测净初级生产力将增加一倍或更多，尽管其他研究表明反应较小。 不包含CO2施肥

北汽新能源-基于模型开发以及平台化应用介绍，完整介绍整个MBD开发流程，部分思想值得借鉴。欢迎下载，交流学习

基于模型预测算法的储能双层控制模型

支持文件：基于模型的预测控制：实用方法，作者 JA Rossiter 易于编辑的文件，用于模拟三种 MIMO 预测控制算法。 这些文件旨在作为本书的支持，使学生能够从公式的公式中研究预测控制算法。 直到闭环仿真的预测方程。 代码主要是基本的MATLAB，并且在结构上也是透明的。 因此，这些文件形成了用于算法修改或制定所需的精确场景或图的有用模板。 提供了示例文件以促进这一点。 一些文件允许使用传递函数模型，一些文件允许使用状态空间模型，它们同时适用于 SISO 和 MIMO 过程，并包括系统约束处理。 大多数文件不使用任何 MATLAB 工具箱，但少数例外可以很容易地被编辑掉，但功能损失很小。 这些文件是免费提供的，因此不保证它们的行为，也不打算提供全面的文件。 但是，如果用户发现错误或希望提出有用的改进建议，请与作者联系。

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术, 提出将K-means 聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型HVS和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差; 利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区, 在每个聚类分区应用最小平方法least-squares最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差, 所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法LSMB算法相比, 随着聚类分区的增加, 图像平滑且边缘清晰度增加, 尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较, 该算法的均方误差值有所降低, 而权重信噪比和峰值信噪比提高了0. 2～2 dB, 模拟实验结果验证了算法的有效性。

行业分类-电子电器-基于模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度方法.zip