本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。

扩张状态观测器(ESO) 作为自抗扰控制(ADRC) 的核心组件, 其自身及高阶扩展形式的性能分析与评估至关重要. 借助Lyapunov 逆定理证明了任意扩张阶数下线性扩张状态观测器(LESO) 重构状态误差的收敛性, 并得出了观测误差上界与扩张阶数的定量关系式; 在分别考虑扩张阶数、观测器带宽以及剪切频率的情况下, 探讨了高阶及传统LESO 的动态响应、干扰抑制能力与观测器参数间的关系; 最后, 结合改进的ADRC控制器, 在估计能力、峰值现象的抑制、滤噪性能等方面对高阶及传统LESO 进行了性能评估与仿真验证. 所得出的结论可为ADRC应用中ESO的选取提供有效的理论依据.

这个 Matlab/Octave 库是在我在芬兰阿尔托大学 [通信声学研究小组] ( http://spa.aalto.fi/en/research/research_groups/communication_acoustics/ ) 的博士研究期间开发的。 如果你想参考代码，你可以参考我在[这里]发表的论文（ https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/22499）： Archontis Politis，用于参数化空间音频技术的麦克风阵列处理，2016 年芬兰阿尔托大学信号处理与声学系博士论文＃＃ 描述 这是一个紧凑的 Matlab/Octave 库，实现了最常见的操作与高阶 Ambisonics (HOA) 相关联，它指的是一组用于捕捉、操作和再现的空间音频技术声音场景，基于声场的球面傅立叶展开。 该库的大部分功能都在包含的脚本 TEST_A

exe文件直接运行后可以拿到文档和工具箱，Matlab高阶频谱分析工具箱（完整版：m文件和说明文档） 傅里叶变换 FFT分析

文件内容包括：LD3320-Board-用户手册+原理图+高阶+简明调试步骤+开发手册+应用场景+辅助说明

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题，结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法，提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波（AGHCKF）方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换，以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波，利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵，强迫残差序列正交，以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AGHCKF算法应用于带有未知状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真，结果表明，AGHCKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度，具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。

基于MapReduce的高阶矩阵乘法分布式并行算法研究

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