线性跟驰模型的MATLAB代码，包含项目集合。

简介：
线性跟驰模型的MATLAB代码项目，专注于汽车的速度模型预测控制[Matlab/Simulink]，旨在实现自动驾驶汽车的精准速度调节。该方案的核心在于，在不同道路坡度或角度下，车辆能够维持稳定的速度。具体而言，所采用的模型包含速度变量v和道路角度θ，以及作用于车辆的力F。系统通过传感器获取道路角度θ和车辆速度v的实时数据，并利用这些信息作为输入来控制施加在车辆上的力F。为了实现精确的控制效果，系统采用了卡尔曼滤波器，将传感器测量值与所建立的数学模型进行融合，从而准确地估计系统的状态变量。进一步地，针对控制系统设计了模型预测控制算法，并结合了增量公式，以确保对高精度参考值的完美跟踪。 癫痫发作预测项目[Matlab/Simulink]是我的硕士论文研究成果，我开发了一种全新的机器学习与识别算法，该算法能够提前至少15分钟预测癫痫发作事件。该算法首先识别EEG信号中的自相关(AR)模型，随后利用训练好的支持向量机从非癫痫发作的信号中辨识出预示着癫痫发作的特征信号。为了进一步提升算法性能和降低计算复杂度，还进行了主成分分析(PCA)以减少特征数量。实验结果表明，使用“PoliclinicoGemelli”医院提供的录音数据库进行测试后显示出令人振奋的效果。 卡尔曼滤波器[C++]：我设计了一段C++代码来实现“速度模型预测控制”项目中使用的卡尔曼滤波器功能。