本书名为《Robust Adaptive Beamforming》，由李健编辑，联合编辑者为Petre Stoica，由约翰·威利与儿子出版社（John Wiley & Sons, Inc.）出版于2006年。本书专门探讨了一种先进的信号处理技术——鲁棒自适应波束形成（Robust Adaptive Beamforming），即DBF（Directional Beamforming）。鲁棒自适应波束形成技术是一种用于无线通信中的空间信号处理方法，它能够在复杂多变的信号传播环境中，调整波束的方向性，以便接收到最优的信号，同时抑制噪声和干扰。 鲁棒自适应波束形成技术是无线通信、雷达、声纳、传感器阵列等领域的重要技术之一。它涉及到自适应信号处理、阵列信号处理、信号估计和检测、空间谱估计、信号与系统以及优化算法等众多理论和应用领域。自适应波束形成技术能够实时调整阵列天线的波束指向，对接收到的信号进行优化，从而提高接收信号的质量。 本书在描述中强调了“鲁棒”这一特性，意味着在讨论自适应波束形成时，特别重视算法对于系统参数不准确、环境变化、干扰的存在等不确定性的鲁棒性。即在存在各种不确定因素干扰的情况下，仍然能够保持良好的性能。这是因为在实际应用中，由于环境因素、设备误差等导致阵列参数可能发生变动，系统性能可能受到影响。因此，设计鲁棒的自适应波束形成算法是非常重要的。 书中提及了对本书的版权保护，说明了出版物的复制、存储、检索、传输等操作需遵守美国版权法的相应条款。如果需要对本书进行复制或使用，必须获得出版社的书面许可或通过版权清除中心支付相应的版权费。版权法的这些规定保护了作者的知识产权，同时也提醒读者在使用本书内容时需要遵守相应的法律规定。 此外，出版社声明了责任限制和免责声明。指出出版社和作者尽管在准备这本书时已经做出了最大的努力，但是对本书内容的准确性和完整性不作任何保证，且特别排除了隐含的商业性和特定用途适用性的保证。出版社和作者不会对因使用本书内容而导致的任何损失或其他商业损害承担责任。这为读者在参考本书内容时提供了法律层面的风险提示。 书中还提到了出版社提供的其他产品和服务信息，包括了提供技术支撑的客户关怀部门的联系方式，以及对于电子书格式的出版信息。这表明了出版商在数字化时代，不仅提供传统的纸质出版物，也通过电子书等多种格式满足不同读者的需求。 由于本书的部分内容是通过OCR扫描技术得到的，存在一些识别错误或遗漏，但这并不影响本书核心价值的传递，即对鲁棒自适应波束形成技术的深入讲解和研究。对于这一技术感兴趣的读者，通过本书可以了解该领域最新的研究成果、理论基础、算法设计和应用实例。

基于Robust Video Matting 使用Unity 实现无绿幕实时人像抠图

快速鲁棒ICP 该存储库包含源代码，即“ 。 作者：，姚玉新，。 该代码受专利保护。 它只能用于研究目的。 如果您对商业目的/营利目的感兴趣，请联系 Zhang（作者，电子邮件： ）。 这段代码是由姚欣欣编写的。 如有疑问，请联系 。 汇编 该代码是使用编译的，并且需要 。 已在带有gcc 5.4.0的Ubuntu 16.04和带有Visual Studio 2015的Windows上进行了测试。 请按照以下步骤来编译代码： 确保已安装本征。 我们建议使用3.3+版本。 从eigen.tuxfamily.org下载Eigen，并将其解压缩到“ include”文件夹中的“ eigen”文件夹中。 确保可以找到文件“ include / eigen / Eigen / Dense”和“ include / eigen / unsupported / Eigen / Matri

essentials of robust control, Kemin Zhou

5.8 等高图/等高线 等高图（Contour Plot）和等高线（Contour Line）表面上看起来是二 维形式，但实际上展示的是三维数据。我们知道，三维图形往往比二维图 形看起来更具有吸引力，然而在平面上展示三维图形也有其缺陷，最主要 的就是视角问题，一幅三维图形可以有无数种视角，正视、侧视、俯视可 能都会看到不同的信息，而且各种角度下可能都有一部分数据被前面的数 据挡住而不能被看到，当然这些问题都可以通过更灵活的图形设备克服， 如rgl包(Adler and Murdoch, 2010)，但是，在更多的情况下，我们的图形

花钱买的大家一起学习。比较金典的控制类教程。花钱买的大家一起学习。比较金典的控制类教程。

鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

鲁棒控制和H无穷控制的经典参考书，入门级

为了捕获柔性作业车间调度的多目标和不确定性，构建了具有发布时间不确定性的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型（MOFJSSP-RTU），其中，制造时间跨度，拖延性，在各种约束下同时考虑了稳定性和鲁棒性。 为了适当地解决MOFJSSP-RTU问题，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法（IMOEA / D），用于鲁棒调度。 我们算法的新颖性在于它采用了一种新的子问题更新策略，该策略利用了全局信息，允许存档中记录的精英分子参与子代，并结合了基于修复的交叉算子和自适应差分进化（DE基于）的变异算子，有助于更好地平衡算法的探索和开发。 在4个问题实例上的实验结果表明，我们的基于IMOEA / D的鲁棒调度方法具有比最新的多目标优化进化算法（MOEA）更好的收敛性能，并且还擅长于保持解决方案的均匀分配。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

这是fcm算法的可靠版本，可提高图像分割的质量，并且在处理有噪点的图像时效果很好。