先進(jìn) PID 控制及其 MATLAB 仿真（教材+相關(guān)程序） 劉金琨 著 電 子 工 業(yè) 出 版 社 內(nèi) 容 簡(jiǎn) 介 本書從 MATLAB 仿真角度系統(tǒng)地介紹了 PID 控制的基本理論、基本方法和應(yīng)用技術(shù)，是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶，同時(shí)融入了國(guó)內(nèi)外同行近年來所取得的新成果。 全書共分十章，包括連續(xù)系統(tǒng)和離散系統(tǒng)的 PID 控制，常用數(shù)字 PID 控制，專家 PID和模糊 PID 控制，神經(jīng) PID 控制，遺傳算法 PID 控制，多變量解耦 PID 控制，幾種先進(jìn)的PID 控制，灰色 PID 控制，伺服系統(tǒng) PID 控制，PID 實(shí)時(shí)控制，每種方法都通過 MATLAB 仿真程序進(jìn)行了說明。本書各部分內(nèi)容既相互聯(lián)系又相互獨(dú)立，讀者可根據(jù)自己需要選擇學(xué)習(xí)。本書適用于從事生產(chǎn)過程自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、機(jī)械電子和電氣自動(dòng)化領(lǐng)域工作的工程技術(shù)人員閱讀，也可作為大專院校工業(yè)自動(dòng)化、自動(dòng)控制、機(jī)械電子、自動(dòng)化儀表、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)的教學(xué)參考書。
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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將提升小波用于目標(biāo)跟蹤。 小波提升的核心就是更新算法和預(yù)測(cè)算法,通過預(yù)測(cè)算法可以得到高頻信息,而通過更新算子可以得到正確的低頻信息.提升樣式可以實(shí)現(xiàn)原位計(jì)算和整數(shù)提升,并且變換的中間結(jié)果是交織排列的.其中原位計(jì)算和整數(shù)提升在硬件實(shí)現(xiàn)中很有價(jià)值.
標(biāo)簽： 更新 預(yù)測(cè)算法 提升小波 低頻
上傳時(shí)間： 2013-12-11
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本程序是用VB編寫的有關(guān)于一個(gè)串口通訊的子和序。
上傳時(shí)間： 2015-11-20
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本書在高階技術(shù)(尤涉作業(yè)系統(tǒng)核心)方面居崇高位,不少名書也常推薦此書以補(bǔ)不足。本書基本以作業(yè)系統(tǒng)觀念為主，輔以範(fàn)例驗(yàn)證之。讀者群設(shè)定在具備32位元Windows程式經(jīng)驗(yàn)者。"Richter在實(shí)作技巧是位高手。諸君，試安裝本書所附光碟片你就知道了，我只能用華麗兩字來形容。"
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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51 單片機(jī)的經(jīng)常用到的子函數(shù)，非常具有參考價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2015-11-21
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計(jì)算方法中的根據(jù)給出的一組數(shù)值（x,y)構(gòu)造出相應(yīng)的方程
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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五子棋游戲五 子棋游戲五 子棋游戲五 子棋游戲五子棋游戲
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2015-11-22
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最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.
標(biāo)簽： 輸出 最小二乘法 參數(shù)估計(jì) 遞推算法
上傳時(shí)間： 2014-07-12
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一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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