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Aircraft Control Toolbox——由普林斯顿卫星系统公司发布的MATLAB工具箱

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简介:
Aircraft Control Toolbox是由普林斯顿卫星系统公司开发的一款用于航空控制系统设计与分析的MATLAB插件,为工程师提供了便捷的设计、仿真和测试平台。 普林斯顿卫星系统公司版权所有2004-2006。技术支持、销售和信息请访问公司的网站。手册已嵌入到zip文件中。

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  • Aircraft Control Toolbox——MATLAB
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    Aircraft Control Toolbox是由普林斯顿卫星系统公司开发的一款用于航空控制系统设计与分析的MATLAB插件,为工程师提供了便捷的设计、仿真和测试平台。 普林斯顿卫星系统公司版权所有2004-2006。技术支持、销售和信息请访问公司的网站。手册已嵌入到zip文件中。
  • SatNav-ToolBox-3.0定位.rar
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    SatNav-ToolBox-3.0是一款功能强大的卫星导航与定位软件资源包,内含多种算法和工具,适用于科研及工程应用中的GPS、北斗等系统数据处理。 卫星定位工具箱3.0版本包含超过40个惯性导航和GPS实例应用,并且每个实例都配有详细的注释。
  • MATLAB鲁棒控制(Robust Control Toolbox
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    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析不确定系统的工具,帮助工程师开发鲁棒控制器,确保系统在各种条件下稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持涉及不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。借助此工具箱,你可以创建包含不确定参数和动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度及最坏情况下的性能表现。该工具箱还提供了多种控制器分析与综合函数,能够评估在最不利条件下的系统性能并确定这些条件下特定的参数值。通过使用模型降阶功能可以简化复杂的模型结构。此外,它还涵盖了先进的鲁棒控制方法,例如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析技术等。
  • 鲁棒控制(Matlab Robust Control Toolbox)
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    鲁棒控制工具箱是Matlab的一个扩展包,提供设计和分析不确定系统所需的函数。它支持频域内的模型、控制器综合以及性能评估,适用于工业与学术界的复杂控制系统开发。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持设计包含不确定元素的多输入多输出控制系统。借助该工具箱,你可以创建具有不确定参数及动态特性的LTI模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能表现。此外,它还提供了多种控制器分析和综合功能,能够评估最坏情况下的系统性能并确定相应的参数值。通过使用模型降阶函数可以简化复杂模型的处理过程。同时,该工具箱包含了先进的鲁棒控制方法,如H2、H∞、LMI及μ分析等技术。
  • MATLAB鲁棒控制(Robust Control Toolbox
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    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析鲁棒控制系统所需的功能。它包含用于模型不确定性的表示、H-infinity和mu综合方法等工具,帮助工程师确保系统在各种条件下都能稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数和工具来支持多输入多输出控制系统的设计,尤其是在系统包含不确定元素的情况下。使用该工具箱可以帮助建立含有不确定参数及动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并能分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能。 此外,此工具箱还提供了多种控制器的分析和综合方法,能够评估在最差条件下的系统表现并确定可能导致这些情形的具体参数值。它也包括了简化复杂模型的功能,通过降阶技术使它们更易于处理。除此之外,该工具箱支持高级鲁棒控制策略如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析方法。 综上所述,这个工具箱为工程师提供了全面的方法来设计并优化具有不确定性的多输入多输出控制系统。
  • Matlab鲁棒控制(Robust Control Toolbox)
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    MATLAB的鲁棒控制工具箱提供了一套全面的功能,用于设计和分析能够应对不确定性因素的控制系统。它支持频域内的多目标综合,并提供了诸如H-infinity以及mu综合算法等先进的技术,帮助工程师实现系统稳定性与性能的最佳平衡。该工具箱广泛应用于航空、汽车等领域中复杂系统的控制器开发。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数和工具来支持包含不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。借助该工具箱,可以建立具有不确定参数和动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能。此外,它还提供了多种控制器分析与综合的功能,能够评估系统在最差条件下的表现并确定这些条件下关键参数的值。通过使用模型降阶技术可以简化复杂的模型结构。同时,该工具箱也支持先进的鲁棒控制策略,如H2、H∞、LMI和μ方法等。
  • Control-System-Toolbox-8.2_.zip_*@ltidata.com_控制
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    Control-System-Toolbox-8.2_.zip文件为控制系统工具箱软件包,适用于进行系统模型化和仿真的高级应用开发。来源邮箱为ltidata.com。 从MATLAB的toolbox文件夹复制出来的控制工具箱文件压缩包。
  • 快速排序PPT
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    该PPT深入解析了普林斯顿大学教授讲解的快速排序算法,内容涵盖其核心原理、实现步骤及优化技巧,适用于计算机科学学习者和编程爱好者。 ### 普林斯顿快速排序PPT核心知识点解析 #### 快速排序算法详解 **快速排序**(Quick Sort)是一种高效的排序方法,由英国计算机科学家C.A.R. Hoare在1960年提出。它采用分治策略将一个序列分为较小的两个子序列,并对这两个子序列进行递归地排序。 ### 一、快速排序基本概念 - **基本计划**:首先随机化处理数组,然后选择基准元素将其左右两边的所有元素分别重新排列成不大于和不小于该基准值的形式;最后递归地对该左右两部分继续执行快速排序。 - **分区操作**:选定一个基准元素,并通过一系列交换使左边所有元素都不大于它而右边的则都不少于它。 - **递归排序**:对基准元素两边形成的子数组进行同样的快速排序。 ### 二、快速排序示例 #### 分区过程 1. **初始化指针**:设置`i`从左向右扫描,`j`从右向左扫描。 2. **移动指针**: - `i`逐渐增加直到发现第一个大于等于基准值的位置; - `j`逐渐减少直到找到第一个小于等于基准值的元素位置。 3. **交换操作**:当两指针未交错时,则互换它们所指向的两个数。 4. **完成分区**:一旦两指针相遇,将基准元素与`a[j]`的位置对调以结束该轮排序。 #### 示例演示 对于数组`KRATELEPUIMQCXOS`: 1. **初始状态**:给定数组为`KRATELEPUIMQCXOS` 2. **随机化处理**:经过随机化的结果是`ECAIEKLPUTMQRXOS` 3. **分区操作**: - 经过第一轮排序后变为`ACEEIKLPUTMQRXOS` - 最终得到的结果为`ACEEIKLMOPQRSTUX` ### 三、Java代码实现 #### 分区函数实现 ```java private static int partition(Comparable[] a, int lo, int hi) { int i = lo, j = hi + 1; while (true) { // 寻找第一个大于等于基准元素的位置 while (less(a[++i], a[lo])) if (i == hi) break; // 寻找第一个小于等于基准元素的位置 while (less(a[lo], a[--j])) if (j == lo) break; // 如果指针交错,则停止循环 if (i >= j) break; // 交换两个位置的值 exch(a, i, j); } // 将基准元素与j处的元素互换,完成一次分区操作 exch(a, lo, j); return j; } ``` 其中: - `less()`用于比较两个对象大小; - `exch()`负责交换数组中的两个值。 ### 四、快速排序的应用和优化 - **应用领域**:在众多系统中,如Java的内置排序功能或C++标准库里的`qsort`函数等都大量使用了快速排序。 - **性能分析**:平均情况下,其时间复杂度为O(n log n),然而最坏的情况下(比如输入数组完全有序),则会退化至O(n^2)。 - **优化措施**: - 选择基准值时随机选取可以避免遇到极端情况; - 对于较小的子序列采用插入排序而非快速排序,因为前者在这种情况下更有效率; - 使用尾递归或迭代方法来代替直接的递归调用以减少内存使用。 ### 五、总结 由于其优良的速度和简单的实现方式,使得快速排序成为众多实际问题中的首选。掌握它的核心原理及其具体实施对于提高算法理解能力有很大帮助。本段落不仅介绍了该算法的基本步骤及其实现细节,并且探讨了它在不同场景下的应用与改进策略,为深入学习其他高级排序方法打下坚实的基础。
  • Prony Toolbox: PronyMATLAB
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    Prony Toolbox是一款基于MATLAB开发的工具箱,专为实现普朗尼分析而设计。它提供了便捷的功能来评估信号的指数衰减正弦分量,广泛应用于系统辨识和滤波器设计等领域。 Prony Toolbox 是一个用于执行 Prony 分析的图形用户界面工具。
  • MATLAB | Curve Fitting Toolbox
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    Curve Fitting Toolbox是MATLAB的一个重要工具箱,提供了一系列算法和函数用于曲线拟合、曲面拟合及光滑操作。它支持多种拟合类型,并提供了直观的用户界面进行数据分析与可视化。 在MATLAB中安装工具包的方法如下:首先下载所需的工具包并解压文件夹;然后将该文件夹复制到MATLAB的安装目录下的toolbox文件夹内;接着,在MATLAB程序中打开“设置路径”功能,添加刚刚放置工具包的那个文件夹,并选择“添加并包含子文件夹”的选项;完成以上步骤后点击保存即可开始使用这个新安装的工具包。