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CHAPTER5
说明： 倒立摆 Lqr控制，，有matlab仿真文件(Lqr inverted pendulum control, with matlab simulation file)
- 2011-02-20 20:39:05下载
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ga1
使用matlab软件编程遗传算法在不规则自由空间中的路径规划(Matlab software programming using genetic algorithms in irregular free space path planning)
- 2015-03-08 11:42:51下载
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RFNNIC
利用遞迴式模糊類神經網路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進行系統辨識, 自己寫的請多包含(recerrent neural networks system identification, RFNN)
- 2009-02-05 20:32:41下载
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Perritaz.Rapport
An ebook to help implementing trajectory calculation and PID
- 2010-10-20 13:57:18下载
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houghostu
matlab平台下的一个车道线检测算法
其中主要包括了HOUGH变换方法和大津自动阈值分割方法,在打包文件中详细说明了每个函数的作用,其中包括了验证图片(Matlab platform under a lane line detection algorithm which includes mainly the transformation methods and HOUGH big-automatic thresholding methods, the packing paper detailed description of each function of the role, including the certification Photo)
- 2007-06-13 20:54:49下载
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WDM-filter-transceivers
我们设计和实验证明
布拉格光栅波分复用器
三波长的平面光波电路复用
公交车站台。1310和1550 nm的光，被设计成
由一个半周期通过定向耦合器分离后
和一个完整的周期耦合作用与0.07和0.19分贝的损失，
分别。1492 nm的光反射回来的布拉格
光栅对定向耦合器及其制作少损失
超过2分贝。我们也介绍和讨论新概念
集成光学三工收发器，使用此过滤器。
(We designed and experimentally demonstrated a
Bragg grating-assisted wavelength-division-multiplexing filter for
the three-wavelength multiplexing on a planar-lightwave-circuit
platform. The 1310- and 1550-nm lights were designed to be
separated after passing the directional coupler by a half-cycle
and a full-cycle coupling actions with losses of 0.07 and 0.19 dB,
respectively. The 1492-nm light was reflected back by a Bragg
grating fabricated on the directional coupler and its loss was less
than 2.0 dB. We also introduced and discussed the new concept of
an integrated optical triplexer transceiver using this filter.)
- 2013-09-27 10:40:02下载
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slide control
滑模控制，包括控制对象（机械臂），控制系统以及轨迹调整(sliding-mode control,including control plant,control system and trajectory deformation)
- 2018-05-19 17:22:36下载
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dd_tools_1_6_1
data description toolbox 1.6
单类分类器工具包(data description toolbox 1.6)
- 2009-05-26 11:56:02下载
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k_medoids
聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。(err)
- 2008-08-06 22:03:55下载
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fourth-chapter
《MATLAB/Simulink建模与仿真实例精讲》第4章相关例子程序，可以运行。(" MATLAB/Simulink modeling and simulation instance succinctly," Chapter 4 example program, you can run.)
- 2013-01-22 11:28:12下载
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