用于音频水印稳健性测试的攻击软件，非常流行。现在官方主页下载链接已失效。 考虑到许多做音频水印的朋友非常需要，特此共享出来。(请勿用于商业用途)

稳健的回归和离群值检测 使用贝叶斯迭代将已知模型稳固地拟合到数据。 这两个实现使用 兰萨克 M估计 健壮的部分实现了，而功能却没有实现。 模型拟合是从scipy.minimize借用的。 随意使用其他模型拟合方法。 要求 numpy是robust_lsq.py的唯一先决条件。 robust_lsq.py需要最小二乘拟合函数（或其他拟合函数），例如scipy.optimize.minimize 。 请参阅示例models.py 。 robust_lsq.py 麻木 models.py 科学的 麻木 test.py 科学的 麻木 matplotlib 设置 请运行test.py以获取使用贝叶斯估计将直线稳固地拟合到数据的示例。 它是如何工作的？ 关键思想是确定最适合模型的样本。 使用贝叶斯更新。 贝叶斯规则由下式给出： P（数据/模型）= P（模型/数据）* P（数据）/ p（模型）

线性变参数系统的鲁棒故障估计与主动容错控制中文文献。

鲁棒控制工具箱

svd算法matlab代码高维设计差分私有估计器 高维差分私有鲁棒均值估计器的MATLAB实现。 先决条件 用于在较大矩阵上进行特征值计算的MATLAB软件包 算法实现 dpCode目录包含各种差分私有均值估计算法的实现代码。 dpFilterGaussianMean.m ：本文提出的新型差分私有算法的主要实现 filterGaussianMean.m ：通过过滤实现稳健的均值估计，取自，并在ICML 2017的论文中进行了描述 dpWinsorizedMean.m ：的差分私有dpWinsorizedMean.m Mean（算法1）的实现 privateQuantile.m ：实用程序函数，包含来自的privateQuantile算法（算法2）的实现 laplaceSample.m ：实用函数，通过逆CDF采样从Laplace分布中提取噪声样本 我们的算法仅需要前两个文件，而后两个文件则来自的DP Winsorized均值参考算法。 最后一个文件（ laplaceSample.m ）是两种算法中使用的Laplace机制的实用程序实现。 重现性 compareDPMeanEstimat

鲁棒控制工具箱手册说明，知道如何在matlab环境下进行鲁棒控制工具箱的使用。

供控制理论与控制工程专业的学生学习使用，简单易懂

基于SE(3)四旋翼无人机鲁棒轨迹跟踪控制仿真研究调研报告

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鲁棒自适应控制的英文教材 值得一看! Petros A. Ioannou 的书