卡尔曼滤波，最优滤波中的证明方法，以及正交投影方法的应用，更好的理解卡尔曼滤波，最小二乘和其他的滤波方法

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2

matlab代码sqrt Optimal-Estimate-BigHomework 姓名：刘振博 学号：2019201920 完成工作 一维状态量的KF仿真 二维状态量的EKF仿真 应用EKF实现2D-SLAM 一维状态量的KF仿真 系统建模： x+ = F_x *x + F_u * u + F_n * n y = H * x + v 其中： F_x = 1; F_u = 1; F_n = 1; u = 1； H = 0.5; Q = 1; R = 1; 状态先验： x = 0; P = 1e4; 仿真初值： X = 7; 仿真结果： 二维状态量的EKF仿真 系统模型： x+ = f ( x, u, n ) y = h ( x ) + v 系统定义： x = [px py vx vy]' y = [d, a]' u = [ax, ay]' n = [nx, ny]' v = [vd, va]' px+ = px + vx*dt py+ = py + vy*dt vx+ = vx + ax*dt + nx vy+ = vy + ay*dt + ny d = sqrt(px^2 + py^

Matlab仿真未归一化的最优运输 一个存储库，其中包含用于在一维和二维中计算非标准化Wasserstein-2（UW-2）距离的代码。 该代码取自： Gangbo，Wilfrid等。 “未归一化的最佳运输。” arXiv预印本arXiv：1902.03367（2019）。 该代码是用C ++和Mex包装器编写的，因此可以使用Matlab调用该代码。 文件内容如下： UnnormalizedOTSolver1D.cpp / h-一个C ++类，可用于实际计算1维的UW-2。 有关用法示例，请参见main.cpp UnnormalizedOTSolver.cpp / h-与上面相同，但用于二维计算UW-2。 main.cpp-包括C ++接口的示例用法以及用于在2维中计算UW-2的mex入口点。 如果在没有mex编译器的情况下编译代码，则代码的Matlab部分将被自动排除。 有关mex示例，请参阅mex_unbalanced_emd_code.m。 MexUnnormalizedOtSolver1DEntry.cpp-用于计算1维UW-2的混合代码的入口点。 有关示例用法，请参阅mex_

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

这是培生经典书，关于自适应、最优估计、最优控制。书名副标题GPC是广义预测控制之意。书是扫描版，但很清楚。作者是牛人bitmead。对于那些关心卡尔曼滤波的人来说，这也是基本参考。作者在其课程中多处引用他自己的这本书，牛人看来都相信自己！

matlab匹配滤波代码在MATLAB中使用匹配滤波器的最佳二进制脉冲接收器 设计了一种最佳接收器，用于接收添加了噪声的极性二进制极性编码信号。 对二进制极性编码信号使用了匹配的滤波和阈值检测。 计算接收到的序列的CRC-8。 对接收到的二进制序列的一阶扩展执行霍夫曼编码。 计算熵，效率，并比较原始和霍夫曼编码的一阶扩展的效率和熵值。

擦除编码在当今的数据中心中被广泛应用，以解决普遍存在的故障，但它很容易引起大量的跨机架通信以进行奇偶校验更新。在本文中，我们提出了一种新的机架协同更新机制来抑制跨机架的更新流量，该机制包括两个连续的阶段:一个是**增量收集阶段**，它收集数据增量块;另一个是**选择性校验更新阶段**，它根据更新模式和校验布局更新校验块。我们进一步设计了**RackCU**，一个机架协调的最优更新方案，实现了跨机架更新流量的理论下限。最后，我们通过大规模仿真和真实数据中心实验进行了广泛的评估，结果表明RackCU可以减少22.1%-75.1%的跨机架更新流量，从而提高34.2%-292.6%的更新吞吐量。

Dynamic Programming and Optimal Control Volume I THIRD EDITION P. Bertsekas