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简介 　　可编程逻辑控制器（PLC）是很多工业自动化和过程控制系统的核心，可监控和控制复杂的系统变量。基于PLC的系统采用多个传感器和执行器，可测量和控制模拟过程变量，例如压力、温度和流量。PLC广泛应用于众多不同应用，例如工厂、炼油厂、医疗设备和航空航天系统，它们需要很高的精度，还要保持稳定的长时间工作。此外，激烈的市场竞争形势要求必须降低成本和缩短设计时间。因此，工业设备和关键基础设施的设计人员在满足客户对精度、噪声、漂移、速度和安全的严格要求方面遇到了严峻的挑战。本文以PLC应用为例，说明多功能、低成本的高度集成 ADAS3022如何通过更换模拟前端（AFE）级，降低复杂性、解决多通道

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matlab加噪声代码GPz 2.0 不确定和不完整数据的异方高斯过程 介绍 这是所描述的稀疏异方差高斯过程的matlab实现。 数据集被认为是由输入组成和目标输出，其中n是数据集中的样本数，d是输入的维数。 目标由输入函数生成 加上附加噪声： 。 这项工作的目的是找到最简单的函数，该函数在给定输入的情况下最大化观察目标输出的可能性。 径向基函数（RBF） 该模型优化了由m个径向基函数的线性组合生成的数据的概率。 在提出的解决方案中，RBF具有不同的方法，请参见图1，如下所示： 全局长度标度（GL）：所有基础函数共享相同的长度标度。 可变长度标度（VL）：每个基础都有特定的长度标度。 全局对角线（GD）：所有基函数共享相同的对角协方差。 可变对角线（VD）：每个基础都有特定的对角协方差。 全局协方差（GC）：所有基函数共享相同的完全协方差。 可变协方差（VC）：每个基础都有特定的完整协方差。 图1：在相同数据上使用不同数量的基函数（m）训练GPVL，GPVD和GPVC的结果。 椭圆表示RBF的学习协方差。 对数边际可能性显示在每个图上方（Almosallam，2017） 异方差噪声 该