自抗扰控制

适合初学者的文档说明及配套模型，可在MATLAB中定义仿真步长Ts和补偿因子b后直接运行。文档详细介绍了建模流程，为学习和参考提供了极大的便利。

一阶线性自抗扰控制器（L_ADRC）的 Python 实现挺适合入门和调试阶段用的。结构简单，控制思路也比较清晰，尤其适合搞嵌入式或者模型简化控制的同学。控制器的核心思路是用状态观测器代替传统模型，不用太依赖精确的系统建模，实际工程里，干扰多、模型误差大的场景挺常见，用它来做鲁棒控制还不错。代码写得也比较规整，模块划分清晰，比如估计器、反馈环节、跟踪微分器都有独立函数，方便你根据自己的项目去调整。需要动态调整控制参数？直接调b0和kp这些就行，响应也快。应用上，拿个一阶对象试试，比如温控、电机速度控制那类。实在不行，就上个matplotlib画图看看趋势，调参更直观。另外，如果你对控制器感兴趣

MATLAB 写的 PID 控制程序，用起来还挺顺的。尤其是在做制动器试验台仿真时，这套程序帮了大忙。它不只是 PID，而是加了模糊自整定那一套，能根据系统误差自动调参数，调起来省心，响应也快，控制效果比死参数好太多。程序里还用了LabVIEW搞虚拟仪器，模拟电惯量系统，比传统那种大飞轮安全得多，还省地方。适合你在搞工业仿真、控制系统建模时参考下。 模糊逻辑控制的部分也挺实用，像误差大了、变化快，就自动加点比例，反应快一些；稳下来以后，再加积分，抖动也小。这套逻辑写得还蛮清楚的，基本不怎么用你手动调参数。 整个仿真方案就是拿MATLAB建个模型，再接上LabVIEW平台跑模拟，输出控制量——流

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

这个音频解扰器项目挺有意思的，结合了数字和模拟技术，功能实用。它是基于 Matlab 开发的，目标是解密被扰乱的音频信号，实际的安全问题。数字解扰器使用了 C 语言和 MSP432 微控制器，而模拟解扰器则通过电容、电感等硬件元件构建，简直是硬件和软件结合的典范。通过解扰，你能还原出被恶意加扰的音频，破案，挺有挑战性也有趣。对于音频解扰的学习和应用，这个项目适合动手实践，看看怎么通过 Matlab 的强大功能实现复杂的音频。如果你对信号有兴趣，甚至想动手做类似的项目，这个资源挺值得一试的。

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

Oracle 字段自增长用起来其实挺顺的，只要配好序列和触发器，基本就能实现类似 MySQL 那种自增主键的效果。你写 Java 的时候，像生成订单号、流水号什么的，这一招还挺实用的。整个流程也不复杂，建表、建序列，再来个触发器搞定，插数据的时候字段空着都行，它自己会长出来，挺省心的。

Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。 使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')

想要提高永磁同步电机的控制效果？反步控制策略可以你在非线性解耦与抗扰动方面取得显著提升。嗯，反步控制不仅能提高系统的鲁棒性，还能应对外界扰动带来的影响，效果蛮不错的。如果你正在进行电机控制仿真，像 Simulink 这类工具也能你实现这一目标。比如，你可以尝试用 Simulink 对五相永磁同步电机进行仿真，或者参考 SVPWM 优化方法提升矢量控制效果。其实，结合 PI 控制算法与卡尔曼滤波技术，你还能优化电机的控制精度，抗扰动能力也挺强的。无论你是做工业控制还是科研开发，这些技术资源都实用，记得多试试哦！