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搜索资源 - state space method
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In this article, we present an overview of methods for sequential simulation from posterior distributions.
These methods are of particular interest in Bayesian filtering for discrete time dynamic models
that are typically nonlinear and non-Gaussi
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本实验是利用卡尔曼滤波器实现一维匀加速运动的轨迹跟踪。卡尔曼滤波是一种时域滤波方法，它采用状态空间方法描述系统，算法采用递推机制，数据存储量小，在导航领域有成功的应用。-This experiment is the use of Kalman filter to achieve a one-dimensional constant acceleration of the trajectory tracking. Kalman filter is a time-domain filtering m
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用状态空间法求解传教士-野人问题，设计启发式函数引导规则的选用。
通过设计，深入理解状态空间概念与启发式搜索技术，培养一般问题求解能力。-Using state space method for solving the missionaries- Yeti issues, design heuristic function to guide the selection of the rules. By design, in-depth understanding of the conc
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将非平稳时间序列的状态空间建模方法用于陀螺过渡过程的分析.基于平滑先验约束的概念，使用卡尔曼滤波和赤池的AIC方法拟合全局模型，得到陀螺漂移模型的若干数值结果并用于陀螺系统分析.由于观测序列的趋势项、不规则分量可同时建模，因此比分别建模在统计上更加准确有效.-Will be non-stationary time series state space modeling method for the analysis of the transition process gyro. Priori s
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documentation for optimal filtering toolbox for mathematical software
package Matlab. The methods in the toolbox include Kalman filter, extended Kalman filter
and unscented Kalman filter for discrete time state space models. Also included in the
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(有源代码)数值分析作业,本文主要包括两个部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三个实验题,第二部分是有关的拓展讨论,包括高阶常微分的求解和边值问题的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab计算的.ODE问题从刚性(STIFFNESS)来看分为非刚性的问题和刚性的问题,刚性问题(如大系数的VDP方程)用通常的方法如ODE45来求解,效率会很低,用ODE15S等,则效率会高多了.而通常的非刚性问题,用ODE45来求解会有很好的效果.从阶次来看可以分为高阶微分方程和一阶常微分方程,高阶的
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限界剪枝法语回溯法类似，是一种在问题的状态空间树中搜索解的算法。优先级用优先队列来实现，优先级高即估计函数值越低的结点越靠近队列开头位置。-French back-Bound pruning method similar to the problem is a state-space search tree algorithm solution. Priority queue with priority to the realization of the high priority that i
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该文讨论了一种通过利用正交拉丁方性质缩减无线通信仿真状态空间的方法。实践证明此方法能够得到和全遍历仿
真状态空间相一致的结果,同时大量降低工作量,节省资源。-This paper discusses a kind of nature through the use of orthogonal Latin squares simulation of wireless communication to reduce the state space approach. Practice has p
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本程序主要是针对一九杆结构进行的动力学分析，用newmark法，威尔逊法，状态空间法，子空间迭代法等求解了结构动态响应，并给出了图像显示-This program is mainly aimed at the structure of the 19 dynamic analysis, using newmark method, Wilson law, the state space method, subspace iteration method for solving the structu
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粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→
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一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该方法适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，精度可以逼近最优估计.-an EKF positioning and tracking algorithm based on kinematic model. This method can apply to any state-space model which is the nonlinear system, and the accuracy can approach to best of al
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计算平面九桁架的时域动力响应，运用中心差分方法，状态空间法-Nine of plane truss dynamic response in time domain using the central difference method, state space method
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Matrix Method to Linearization and State Space
Representation of Power Systems Containing
Doubly Fed Induction Machines Operating as
Wind Generators
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介绍了三种知识表示方式（状态空间法、问题归约、谓词逻辑）和4种搜索技术（盲目搜索、启发式搜索、与或树搜索、博弈树搜索），简单介绍prolog语言-Describes three kinds of knowledge representation (state space method, problem reduction, predicate logic) and four kinds of search techniques (blind search, heuristic search, w
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Structural System Responses:
Newmark Beta Algorithm and State space method
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控制系统课程设计倒立摆matlab仿真代码，分别用传递函数法和状态空间法对倒立摆进行数学建模，使用PID控制算法，最优控制算法分别进行控制仿真-Control System Design Course inverted pendulum matlab simulation code, respectively pendulum mathematical modeling method transfer function and state-space method using a PID con
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control+State-Space Method Example
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状态空间方程是现代控制理论的基础,在预测控制算法中,当系统釆用状态方程表达式时,不需要像求解广义预测控制律一样在线求解Diophantine方程,并且使得MIMO系统的系统表达和公式的推导更为简洁和直观,有利于预测控制方法的稳定性分析,已被越来越的人所采用.-State space equation is the basis of modern control theory, predictive control algorithm, when the system adopts an expr
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状态空间控制，含直接法和艾尔曼公式法状态反馈计算，以及simulink仿真。可自行设置四维状态空间矩阵，以及目标极点。-State space control, with direct and Elman formula method to calculate state feedback, and simulink simulation. You can set your own four-dimensional state space matrix, and target pole.
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卡尔曼滤波器学习资料,包括经典拓展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等。(good tutorial for Kalman filtering.)
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