轮胎模型matlab代码最佳转向控制 LQR，LQR + SbW补偿和线性MPC的性能研究 将6DoF_plant_functions，classs和init_files文件夹添加到您的Matlab路径 运行SbWAdaptiveControl文件进行仿真。 可以使用init_files / sim_params.m来控制时间步长，路况和操作/期望速度。 这些类是车辆，simprops和LQRprops和MPCprops 车辆类别包含车辆参数，还包含可以初始化所需线性模型的函​​数。 模型1（使用linmodchoice变量）：y ydot psi psidot状态空间。 模型2：ey eydot epsi epsidot状态空间，也称为错误动态状态空间。 模型3：psidot和beta状态空间也称为侧滑模型。 6DoF_plant_functions文件夹包含模拟要测试控制器的高DoF工厂所需的所有文件。 它包括6DoF底盘和pacjeka车轮轮胎模型。 您可以要求下一个状态，速度状态/ states_dot和“力”作为输出。 MPC是使用CasaDi for Matlab解决的：

optimal power flow in IEEE 30 bus system with STATCOM

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度,YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译PDF

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度，YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译

这是用于稳健控制的 Riccati 公式和 H-无穷大和 H-2 范数计算的 GUI。

MOMS（最大阶最小支持）函数为给定的近似阶 L 提供最少的支持数。支持数的严格要求对于实时信号处理至关重要，这就是为什么 sinc（给出理想重建）在实践中不使用。 基于 B 样条的插值内核通常用于样条插值。 MOMS 函数由 b 样条函数构造。 在这里，我们提供了 O-MOMS（最优 MOMS）的实现，其性能优于相同程度的 b 样条内核。 此实现使用 DTFT 来计算预滤波步骤中的系数 [Thevenaz 2000]。 对于边界条件，我们假设定期，计划在下一个版本中更改为镜像。 支持 0 到 5 的度数。 相关论文： T. 布鲁等人。 具有最佳近似属性的最小支持插值器，ICIP 1998； MOMS：最小支持的最大阶插值，IEEE 图像处理交易卷。 10, No.7, 2001; 菲利普·塞维纳兹等人。 重新审视插值，IEEE Transactions on Medical

Applied Optimal Estimation[M]（应用最优估计）

六、最优插值(Optimal) 最优插值由Gandin首先发表，并应用在气象领域的“对象分析(Objective Analysis)”中，随后由世界气象组织(World Meteorological Organization)推荐使用。 此法假设观测变量域是二维随机过程的实现，此外，还认为未知变量值测点的变量值是它周围n个测点变量值的线性组合(Creutin,1982)。

Z codes: General Systematic Erasure Codes with Optimal Repair Bandwidthunder Minimum Storage for Distributed Storage Systems

摘要 生物医学数据收集的最新进展允许收集大量数据集，测量数千到数百万个单细胞中的数千个特征。这些数据有可能以以前不可能的分辨率推进我们对生物机制的理解。然而，了解这种规模和类型数据的方法很少。尽管神经网络在监督学习问题上取得了巨大进步，但要使它们对更难表示监督的数据中的发现成为有用，还有很多工作要做。神经网络的灵活性和表现力有时会成为这些监督较少的领域障碍，从生物医学数据中提取知识就是这种情况。在生物数据中更常见的一种先验知识以几何约束的形式出现。 在本文中，我们旨在利用这些几何知识来创建可扩展和可解释的模型来理解这些数据。将几何先验编码到神经网络和图模型中，使我们能够描述模型的解决方案，因为它们与图信号处理和最优传输领域相关。这些链接使我们能够理解和解释这种数据类型。我们将这项工作分为三个部分。第一个借用图信号处理的概念，通过约束和结构化架构来构建更具可解释性和性能的神经网络。第二个借鉴了最优传输理论，有效地进行异常检测和轨迹推断，并有理论保证。第三个研究如何比较基础流形上的分布，这可用于了解不同的扰动或条件之间的关系。为此，我们设计了一种基于联合细胞图上扩散的最佳传输的有效近似