评估用于动态语音分析的广义加法混合建模策略 “为动态语音分析评估广义加法混合建模策略”的代码和分析。 “ example_code”文件夹包含markdown文件，这些文件示例了本文中测试的模型。 “ tutorial”文件夹包含有关选择正确的随机平滑规范的markdown教程。 文件夹“ formants”，“ pitch”和“ simulated”包含用于仿真的配置文件和数据。 仿真本身可以在命令行中使用文件“ gamm_single_iteration.r”运行。 该脚本运行模拟的单个迭代，并设计为在集群上并行运行。 主要分析（用于在纸张中生成表格和图形）位于“分析”文件夹中。

针对机械臂遥操作系统中存在的时变时延问题，提出了基于广义扩张状态观测器的控制方法，实现了遥操作系统稳定并且主从机械臂关节角位置同步的控制目标。首先通过反馈线性化，将遥操作系统的主从机械臂动力学模型转化为一个关于位置跟踪误差和时延的状态空间模型。针对该多输入多输出的干扰不匹配模型，设计了广义扩张状态观测器和相应的控制律，从而消除了时变时延以及其它扰动引起的不确定性对系统的影响，并对系统进行稳定性和抗扰性分析。最后，通过仿真验证了所设计的控制方法的有效性。

二阶广义积分锁相环算法参考代码。适用电网工频相位同步，适用单相电锁相，包含.lib .c .h文件。可用于dsp，也可用于stm32。

基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标.，matlab2021a运行测试 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end

基于FCM模糊聚类和GRNN广义回归神经网络的数据预测仿真

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器。该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辫识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动。通过仿

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：RNN的数据预测_基于广义回归神经网络的货运量预测_RNN_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

1、广义线性回归 广义线性模型有三个组成部分： (1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布 族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. (3) 连接函数 g(µ) = η。 R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数. 2、0-1因变量的回归模型 对于因变量为0,1变量的问题，可以考虑两种模型来解决 经过Probit变换和Logit变换，两种模型可以写成： 多变量情况： logit回归 probit回归 3

本文详细介绍了广义预测算法的相关研究和应用！

matlab 代码允许重现论文中的一些结果：Chen S、Wang K、Peng Z 等人，广义色散模式分解：算法和应用，声音与振动杂志，2020 年。论文中使用的算法是对偶论文的版本（频域）：Chen S, Yang Y, Peng Z, et al, Adaptive chirp mode tracking: Algorithm and Applications, Mechanical Systems and Signal Processing, 2018. 部分脚本摘自论文: Chen S, Dong X, Peng Z, et al, Nonlinear Chirp Mode Decomposition: A Variational Method, IEEE Transactions on Signal Processing, 2017. and the paper: Chen