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CS_SAMP.rar_CS_SAMP自适应匹配_samp_自适应CS_稀疏自适应

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简介：
本资源包提供CS-SAMP算法相关代码与文档，实现信号处理中的稀疏信号自适应匹配，适用于科研和工程应用中对高精度、低复杂度算法的需求。 稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）是一种用于压缩感知重构的算法。该方法能够根据信号本身的特性动态调整稀疏度参数，从而提高重构精度与效率，在实际应用中表现出色。

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  • CS_SAMP.rar_CS_SAMP自适应匹配_samp_自适应CS_稀疏自适应
    优质
    本资源包提供CS-SAMP算法相关代码与文档，实现信号处理中的稀疏信号自适应匹配，适用于科研和工程应用中对高精度、低复杂度算法的需求。 稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）是一种用于压缩感知重构的算法。该方法能够根据信号本身的特性动态调整稀疏度参数，从而提高重构精度与效率，在实际应用中表现出色。
     
  • 自适应稀疏度匹配追踪的压缩感知算法(SAMP)
    优质
    SAMP是一种改进的压缩感知信号重构算法，通过自适应调整稀疏度来提升匹配追踪方法的有效性，适用于大规模数据处理场景。 压缩感知稀疏度自适应匹配追踪算法不需要预先知道稀疏度信息。这种算法又称为SAMP算法。
     
  • 子带自适应滤波_子带自适应理论_自适应子带
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    简介：子带自适应滤波技术基于信号处理中的子带分解与合成方法，结合自适应滤波器在特定频段内优化性能。此技术广泛应用于语音增强、噪声抑制及宽带通信领域，有效提升系统对多变环境的适应能力。 本资料的五个主要特点如下：首先，它为希望在研究与应用领域设计及部署子带自适应滤波器的研究人员、研究生以及工程师提供了一种及时且实用的方法介绍；其次，通过填补自适应滤波理论与多速率信号处理两个不同领域的空白，使两者之间的知识联系更为紧密；再次，附赠的CD中包含基于MATLAB?的源程序，提供了实践操作的机会；此外，资料内含超过100个M文件供读者使用和修改，帮助他们更好地理解子带自适应滤波器的相关理论与概念。最后，该资源不仅适合实习工程师、高年级本科生及研究生阅读学习，同时也对研究人员、技术经理以及计算机科学家具有较高的参考价值。
     
  • 自适应模糊控制_beartoh_matlab_fuzzy_模糊自适应_自适应控制_自适应模糊控制系统.rar
    优质
    本资源为MATLAB实现的自适应模糊控制系统代码及文档。包含beartoh模型应用实例，适合研究和学习模糊逻辑与自适应控制理论。 基于MATLAB的自适应模糊控制算法实现代码可以分为几个关键步骤：首先定义模糊逻辑系统的结构，包括输入变量、输出变量以及它们各自的隶属函数；其次建立规则库以描述系统行为；然后使用MATLAB内置工具或编写脚本来调整参数和学习过程，使控制器能够根据反馈信息进行自我优化。此方法适用于处理非线性及不确定性较强的动态系统控制问题，在实际应用中表现出良好的鲁棒性和适应能力。
     
  • Fuzzy_PID.zip - PID自适应控制_模糊PID_模糊自适应PID_自适应PID
    优质
    Fuzzy_PID是一款集成了传统PID与模糊逻辑优势的自适应控制系统。该资源提供了实现模糊自适应PID控制的方法和代码，适用于需要高精度、快速响应的应用场景。 一种基于模糊控制的自适应PID算法，适用于各种嵌入式开发环境。
     
  • MIT.rar_MIT_自适应控制_自适应控制模型_自适应控制与MIT
    优质
    该资源为麻省理工学院（MIT）关于自适应控制系统的研究资料，涵盖理论建模、设计方法及应用案例等内容。适合科研人员和工程技术人员参考学习。 模型参考自适应控制的MIT方法采用单位阶跃信号作为输入，并使用积分自适应律。
     
  • smo_adaptive.rar_自适应滑模_滑模程序_滑模自适应_自适应控制
    优质
    该资源为一个关于自适应滑模控制的MATLAB或Simulink程序包，适用于研究和实现滑模控制理论中的自适应算法。包含多种滑模控制器设计与仿真模型，便于学习和应用相关技术。 这是一个基于自适应滑模控制的仿真程序，对于研究滑模控制具有帮助。
     
  • MIMO-OFDM自适应程序.rar_MIMO OFDM自适应_SIM-OFDM_MIMO MATLAB_MIMO OFDM自适
    优质
    本资源包含MIMO-OFDM系统中实现信号自适应传输的MATLAB代码，适用于研究和教学。演示了SIM-OFDM技术在多天线环境中的应用与优化。 通过参考其他程序，自己改写了MIMO-OFDM的自适应调制程序，并运行了ui-start-sim。
     
  • 自适应控制教程自适应控制教程自适应控制教程
    优质
    《自适应控制教程》是一本全面介绍自适应控制系统设计与应用的教材，适合自动化、机械工程等专业的学生及工程师阅读。 自适应控制是现代控制理论中的一个重要分支，它主要研究如何设计控制器使得系统在未知参数或非线性特性的情况下能够自动调整其行为以达到最优或满意的性能。本教程深入浅出地介绍了自适应控制的基本概念、理论及其应用，适合研究生学习和工程技术人员提升专业技能。 自适应控制的核心在于允许系统根据实际运行数据来更新控制参数，从而应对系统特性的变化。这一特性使得自适应控制在许多领域中展现出强大的生命力，如航空航天、机械自动化、电力系统以及机器人控制等。 本教程将深入讨论以下几个关键知识点： 1. 自适应控制基础：理解基本原理包括确定自适应律、参数估计和控制器设计的方法。这涉及数学工具的应用，例如最小二乘法、滑模控制及Lyapunov稳定性理论。 2. 自校正控制：这是早期的自适应形式，通过在线调整控制器参数来逼近理想控制器以实现对未知系统的稳定控制。我们将详细探讨基于模型和无模型自校正控制器的设计方法。 3. 参数估计与辨识：在自适应控制中，准确地识别系统参数是关键步骤之一。本教程将介绍如何利用输入输出数据进行参数辨识，并分析不同算法的优缺点，如递推最小二乘法及卡尔曼滤波器。 4. 自适应PID控制：作为工业中最常用的控制器类型之一，通过引入自适应机制可以实现对PID参数的动态调整以应对系统变化。 5. 滑模自适应控制：结合滑模控制策略处理具有不确定性和非线性的复杂系统。我们将探讨设计方法与性能分析。 6. 自适应控制的应用实例：教程将展示如何在具体工程案例中应用，如机器人路径规划及飞行控制系统等，以证明其实际效果。 7. 最新进展与挑战：自适应控制领域不断发展，新的理论和技术不断涌现，例如神经网络和模糊逻辑自适应控制。本节简要介绍了这些前沿领域的研究动态。 通过学习本教程内容并结合相关资料进行实践操作，你将能够全面深入地理解自适应控制，并具备解决实际工程问题的能力。
     
  • 自适应MPC.rar
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    自适应MPC.rar包含了一种先进的控制策略代码和文档，用于实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）系统，并能够根据系统的运行状态进行自动调整优化。 一个很有参考性的案例涉及自动驾驶领域的模型预测控制（MPC）；该案例展示了如何实时更新模型预测控制中的预测模型参数，以实现自适应控制。通过Simulink搭建车辆的自适应MPC控制系统，并且算法已经调试完成，效果良好。