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LMI Techniques for Optimal and Robust Control (Related PPTs from the Book).zip

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简介：
本资料包包含关于最优与鲁棒控制技术的演示文稿，内容源于相关书籍。适用于研究和教学用途，帮助深入理解线性矩阵不等式（LMI）在控制系统设计中的应用。 这是一份很好的LMi控制学习资料，涵盖了LMI在最优控制中的应用，例如H2和H无穷控制等内容，并且讲解得非常详细。

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  • LMI Techniques for Optimal and Robust Control (Related PPTs from the Book).zip
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    本资料包包含关于最优与鲁棒控制技术的演示文稿，内容源于相关书籍。适用于研究和教学用途，帮助深入理解线性矩阵不等式（LMI）在控制系统设计中的应用。 这是一份很好的LMi控制学习资料，涵盖了LMI在最优控制中的应用，例如H2和H无穷控制等内容，并且讲解得非常详细。
     
  • Prototyping for Designers: Crafting the Optimal Digital and Physical...
    优质
    本书《Prototyping for Designers》为设计师提供了打造数字和物理原型的专业指导，帮助读者掌握最新的设计技术和工具。 《Prototyping for Designers Developing the Best Digital and Physical Products》英文无水印版PDF文件已验证可以使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF及Firefox等软件打开。此资源来源于网络，如涉及版权问题，请联系上传者或相关方进行删除处理。欲了解该书详细信息，建议访问美国亚马逊官网查询。
     
  • Survival Analysis: Techniques for Handling Censored and Truncated Data (Book...)
    优质
    本书《生存分析：处理删失和截尾数据的技术》深入探讨了统计学中用于分析时间到事件数据的方法，特别聚焦于如何有效应对数据中的删失与截尾问题。 ### 生存分析：针对删失与截尾数据的技术 #### 一、生存分析概述 生存分析是一种统计方法，主要用于处理带有删失或截尾的数据集，这类数据在医学研究、生物学、工程可靠性分析以及社会科学等领域中非常常见。本书《Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data》由John P. Klein和Melvin L. Moeschberger合著，第二版进一步扩展和完善了第一版的内容。 #### 二、删失与截尾的概念 **删失(Censoring)** 是指观测过程中由于某种原因导致的观测不完整的情况。删失可以分为几种类型： - **右删失(Right Censoring)**：这是最常见的形式，当研究结束时，某些个体可能尚未经历感兴趣的事件（如死亡），但他们的生存时间仍然是未知的。 - **左删失(Left Censoring)**：如果一个事件发生的时间早于我们开始观察的时间，那么这个事件就是左删失。 - **区间删失(Interval Censoring)**：当只知道事件发生在某个区间内，而不知道确切时间时，这种情况称为区间删失。 **截尾(Truncation)** 是指观测过程中的某些部分完全被排除在外，因此不会出现在样本中。例如，在研究中只考虑存活超过一定时间的个体，这就会导致数据集中的左截尾。相反，如果只考虑在特定时间内死亡的个体，则会导致右截尾。 #### 三、生存分析的基本概念与模型 1. **生存函数(Survival Function)**：定义为在时间t时个体仍存活的概率，通常表示为S(t)。 2. **风险函数(Hazard Function)**：表示在时间t时，对于那些在该时刻之前存活的个体，其即时死亡率。 3. **累积风险函数(Cumulative Hazard Function)**：是风险函数从时间0到t的积分。 4. **比例风险模型(Proportional Hazards Model)**：也称为Cox比例风险回归模型，用于评估多个变量对生存时间的影响。 #### 四、生存分析中的主要技术和方法 1. **Kaplan-Meier估计(Kaplan-Meier Estimator)**：一种非参数方法，用于估计生存函数，即使存在删失数据也能有效估计。 2. **Log-rank检验(Log-rank Test)**：用来比较两个或多个组别之间生存曲线的差异是否具有统计学意义。 3. **Cox比例风险回归模型(Cox Proportional Hazards Regression Model)**：通过引入协变量来评估它们对生存时间的影响，并且假设风险比随着时间保持不变。 4. **加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model)**：这是一种替代Cox模型的方法，它假设协变量的作用是通过改变生存时间的尺度来实现的。 #### 五、应用实例 - **临床试验**：在新药的疗效评估中，经常会遇到患者提前退出或因其他原因未完成整个疗程的情况，这些都属于删失情况。生存分析可以帮助研究人员理解新药的效果。 - **工程可靠性分析**：在测试产品的耐用性时，可能由于资源限制或成本考虑，无法等待所有产品失效，此时就会出现删失数据。生存分析能够帮助预测产品的平均寿命和失效概率。 #### 六、结论 《Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data》一书深入探讨了生存分析的理论基础和技术方法，并提供了大量的实际案例来帮助读者理解和应用这些技术。无论是对于医学研究者还是工程师来说，这本书都是了解如何处理删失与截尾数据的重要参考资料。通过对删失和截尾数据的有效分析，可以更好地理解数据背后的真实情况，从而做出更准确的决策。
     
  • Robot Modeling and Control Techniques
    优质
    《Robot Modeling and Control Techniques》一书深入探讨了机器人建模与控制的核心理论及技术应用，涵盖从基础概念到高级算法的全面内容。 Robot Modeling and Control is a subject that focuses on the theoretical foundations and practical applications of modeling robots and controlling their movements. It involves understanding the mathematical representations of robotic systems, dynamics analysis, kinematics equations, control algorithms design, as well as sensor integration for feedback control. This field aims to enable robots to perform tasks accurately and efficiently in various environments.
     
  • A Review of Motion Planning and Control Techniques for Autonomous Driving...
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    本文综述了自主驾驶中的路径规划与控制技术，涵盖了从基本理论到最新进展的全面分析，旨在为研究人员提供深入理解并推动该领域的未来发展。 本论文主要探讨智能驾驶中的决策算法，该研究基于2016年的一篇论文。对于对智能驾驶感兴趣的同学来说，这篇论文值得深入研究。
     
  • Matlab Code for Robust Control
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    本资源提供用于鲁棒控制设计与分析的MATLAB代码，涵盖不确定性系统的控制器开发、性能评估及仿真。 此CD-ROM是与Da-Wei Gu, Petko H. Petkov 和 Mihail M. Konstantinov所著的《鲁棒控制设计MATLAB》一书配套使用的，版权属于Springer-Verlag伦敦公司2005年所有。光盘包含以下文件夹： mds：用于质量/阻尼器/弹簧系统（第八章）的鲁棒控制系统设计和分析的M文件。 pendul：用于三重倒立摆稳定控制系统的鲁棒控制设计与分析的M文件。（第九章） hdd：硬盘驱动伺服系统的鲁棒控制器的设计和分析程序代码，对应第十章。 column：高纯度精馏塔系统（第十一章）的鲁棒控制系统设计及分析用程序代码。 rocket：固体推进火箭姿态控制系统（第十二章）的鲁棒控制策略开发与评估M文件。 flexman：用于柔性机械臂系统的鲁棒控制器的设计和分析，对应第十三章。 每个文件夹内均包含一个名为contents.m 的文档, 其中列出了该目录下所有程序代码及其功能说明。使用这些文件前建议将其复制到您的硬盘上。（要编辑这些文件，请移除已复制文件的只读属性）。 M-Files可以用MATLAB 7.0.2版本运行，需要安装Robust Control Toolbox v3.0、Control System Toolbox v6.1 和 Simulink v6.1。建议按照contents.m 文件中列出的顺序调用这些程序代码。 column文件夹中的Colas.m, colamod.m和cola_init.mat三个M-File经原作者Sigurd Skogestad教授及其版权持有人授权使用。 GuPK_color.pdf包含本书彩色超文本版本，可以利用Adobe Acrobat Reader 7.0阅读。
     
  • Robust Analysis and Control Applications of LMI.pdf
    优质
    本文档探讨了线性矩阵不等式（LMI）在系统分析与控制应用中的稳健方法，并提供了理论分析及实用案例。 LMI在鲁棒分析与控制中的应用： 1. 数学基础 2. 利用线性矩阵不等式（LMI）进行李雅普诺夫稳定性分析及静态状态反馈（SSF）综合 3. 连续时间系统下的有界实引理（CT-BRL） 4. 连续时间系统的H∞合成方法 5. 离散时间系统下的有界实引理（DT-BRL） 6. 各种鲁棒性和H∞分析及综合作法的MATLAB代码 7. 附录B：用于仿真的三个“基准”系统
     
  • Dynamic Programming and Optimal Control, Volume 2
    优质
    《动态规划与最优控制》（卷2）深入探讨了复杂系统中的优化问题，涵盖了马尔可夫决策过程、随机最优控制等主题。适合研究和工程领域专业人士阅读。 这篇文章内容不错，适合进行决策评估的研究生阅读。现在这本书已经出了第4版，在2012年出版了。如果有谁有这本书可以分享一下哦！
     
  • Dynamic Programming and Optimal Control: Volume I
    优质
    《动态规划与最优控制》（卷一）系统地介绍了动态规划的基本理论及其在优化控制中的应用，是该领域的经典之作。 《动态规划与最优控制》是Dimitri P. Bertsekas教授编写的教材，在教学和科研领域广受认可。Bertsekas教授在系统科学、优化、控制理论、大规模计算及数据通信网络等领域有着深厚的研究背景，他于希腊国家技术大学获得机械与电气工程学位，并在美国麻省理工学院（MIT）取得了系统科学博士学位。自1979年起，他在麻省理工学院的电气工程和计算机科学系任教至今。 动态规划是一种解决多阶段决策过程优化问题的方法，它将复杂的问题分解成若干子问题来求解最优解。该方法的核心是贝尔曼最优性原理：无论初始状态如何，后续策略对于整个问题的最优性都是独立的，因此可以通过递推计算出整体的最佳解决方案。 《动态规划与最优控制》第三版涵盖了大量关于动态规划和最优控制理论的知识，并为读者提供了系统的分析框架及解决问题的方法。书中内容分为数学优化基础和动态规划两大板块：前者介绍相关的基本原理，后者深入讲解该领域的各种算法及其应用。 Bertsekas教授与其合作者John Tsitsiklis共同撰写的《Neuro-Dynamic Programming》一书在1997年获得了INFORMS颁发的运筹学与计算机科学界面研究卓越奖。此外，他还于2000年获得希腊国家运筹学奖，并于次年荣获美国控制会议（ACC）John R. Ragazzini教育奖，这些奖项进一步肯定了他在学术界的贡献和地位。 Bertsekas教授的其他著作同样被广泛应用于麻省理工学院及其他大学的教学中。他发表了大量研究论文并出版了十三本书籍，其中数本已成为MIT课程的标准教材之一。除学术工作外，他还经常为私营企业提供咨询服务，并在多个期刊担任编辑职务。 除了动态规划和最优控制领域之外，Bertsekas教授的研究还涉及优化、大规模计算以及数据通信网络等多个方向。他的研究活动与教学及书籍撰写紧密相连，其成就得到了国际上的广泛认可，在2001年被选为美国国家工程院院士。Athena Scientific是该教授所在的研究机构。 《动态规划与最优控制》一书不仅是相关课程的理想教材，也是从事该领域工作的专业人士的重要参考文献。Bertsekas教授的工作在推动这些学科的发展和应用方面发挥了重要作用，并且具有深远的影响。