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资源下载 > 一般算法
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matlab代码实现鲁棒控制器设计
鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。 -
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利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位跟踪
因此假设了一种机动目标模型：初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段，在此过程中线速度大小v保持不变。利用扩展卡尔曼（extended kalman filter， EKF）滤波算法进行定位跟踪，仿真结果表明，该假设模型既符合机动实际，又便于数学处理，并且滤波算法过程稳定，具有较快的收敛速度和较高的定位精度，提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。 -
卡尔曼滤波跟踪匀速运动物体
卡尔曼滤波广泛运用与现代控制领域，笔者程序运用了卡尔曼滤波思想，对匀速运动的物体进行跟踪和预测，从而得到理论与实际数据的对比。不管是控制课程学习还是运动跟踪与预测都有很高价值 -
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