该书于2008年由springer出版。是基于matlab实现的模型预测控制，里面的例子采用matlab编程，并介绍实际工程例子。

matlab录入语音信号代码线性预测编码器 LPC语音信号算法的MATLAB实现 为什么选择LPC？ 在通信系统中，由于通道的带宽限制，通常有必要以压缩或编码形式传输音频（语音）信号。 在这方面，“线性预测编码（LPC）”是一种低比特率的语音编码的有效方法。 特征 **分析/编码阶段，合成/解码阶段。 **采用全极点滤波器建模的人声。 **在解码阶段提取LPC参数（滤波器系数，音高，增益等）。 **持续时间为30毫秒的非重叠帧 怎么跑 **确保已安装MATLAB（最新版本） **将两个文件（带有.mp3文件的LPC.m）放在同一文件夹中 **打开LPC.m文件并运行它。 注释 通过更改代码中的输入文件名，可以对不同的音频（.mp3）文件进行编码/解码。

对模型预测控制（model predictive control)的理论及应用做了详细的介绍，并且附有详细的matlab程序，推荐！

LogicBlox系统的设计与实现 这是我第一次尝试理解研究论文！ 我将尝试问一些我不了解的问题，并尝试进行一些研究以了解它们。 LogicBlox LogicBlox的主要产品是我们所谓的智能数据库。 这是一个活跃的云数据库，具有很多传统上通常需要编写的业务逻辑命令式语言在数据库中的不同计算机上运行。 这样，当数据添加到数据库中时， 这些业务规则生效并自动更新视图。 它专门从事真正的大规模分析和事务和分析之间混合的应用程序， 资料来源： 抽象的 The LogicBlox system aims to reduce the complexity of software development for modern applications which enhance and automate decision-making and enable their users to evo

应用预测建模 (Applied Predictive Modeling 中文版)

隐式广义预测自校正控制器程序，基于Clarke广义预测控制的最优控制率，直接辨识控制律中G矩阵，无需求解Diophantine方程。内含两个最小相位系统控制例程以及一个非最小相位系统控制例程。

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

状态空间域中的广义预测控制

随机森林图像matlab代码狗还是猫？ 任期：2018年Spring 项目名称：图像分类：狗还是猫？ 团队人数：3 团队成员：Alek Anichowski，Sophie Beiers，Mingyue Kong，Yun Li，Keith Rodriguez 项目摘要：我们为猫和狗的图像创建了分类引擎。 我们的基准模型是使用SIFT功能的GBM模型，该模型在测试试验中预测的准确率为72％，但是我们最终考虑了随机森林，逻辑回归，神经网络和SVM模型。 最后，我们最先进的模型是随机森林，逻辑回归和SVM的组合，该模型使用多数投票来预测猫和狗。 当给定一组全新的测试图像时，我们的模型正确预测猫和狗的比率为75％。 要重现我们的代码，请转到。 有关我们的项目步骤和代码的可读版本，请转至。 贡献声明：Alek开发了SIFT功能，创建了神经网络模型，对main.Rmd进行了处理，组合了模型以获得最终模型，清理了代码并进行了介绍。 Sophie开发了HOG功能，并针对所有功能组合训练了随机森林模型，并在main.Rmd上进行了工作，编写了README.md文件并进行了介绍。 Yun提取了颜色特征，并开

Predictive Maintenance Toolbox Getting Started Guide_R2021a.pdf