HMM用于手势识别： 训练时每一种手势对应一个HMM-Model，识别率取最大的一个HMM即可。 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络。 优点： 尤其适用于时间序列的建模，对复杂度高的动作也具有较高的识别精度，
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2024-07-30 10:28:46
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目录序言建立离散状态空间模型由差分方程建立状态空间模型输入不含有高阶差分项输入不含有高阶差分项由\(Z\)传递函数建立状态空间模型由状态空间模型得到Z传递函数能观能控性判据离散系统的能控性判据状态能控性判据输出完全能控离散系统的能观性判据离散系统的状态反馈控制器设计极点配置设计法状态观测器设计全维观测器降维观测器序言离散系统和连续系统类似建立离散状态空间模型和上一篇文章中的连续系统一样，我们首先要
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2024-05-19 17:30:02
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两年前第一次接触到PID觉得很高深，很神奇；后来逐渐觉得单纯的PID小儿科了，又了解到专家PID，模糊PID，神经网络PID这些改进算法，再后来又知道了ADRC，便感控制领域浩如烟海，所学不过沧海一粟。然便纵真理无穷，进一寸自有一寸的欢喜。 不敢说看了几篇论文，听了几节报告，做了几次仿真，就吃透ADRC了，不过只是一些粗浅的理解，记录一行歪歪斜斜的足迹。以便回首过眼云烟之时，可以安慰自己一句，我已
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2024-05-17 22:58:25
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哲学思想： 状态模式是一种基于面向对象编程的设计模式，它的哲学思想是将对象的行为根据状态的变化而变化。这种模式将对象的状态和行为分离，使得同一种行为在不同的状态下可以有不同的表现，从而达到更加灵活的设计和实现。简介： 状态模式是一种行为型设计模式，它将一个对象的行为和状态进行分离，从而实现了
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2024-06-05 21:01:28
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1 模型表示方法1.1 连续模型1.2 离散模型 其中，是采样周期。注意，由于输出方程本身就不是微分方程，所以不需要进行离散化，离散系统和连续系统的系数矩阵相同。2 离散化方法2.1 精确离散化方法离散化的主要目标就是要保证离散化后的系统特性不变，具体而言，我们期望离散化后的系统和连续系统的系统状态在的时刻下保持一致。 基于此思想，我们可以推导出离散化方法。第一，连续模型的解可以表示为：第二，取，
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2024-09-18 15:40:38
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状态空间模型是一种结构模型。在状态空间模型中，时间是自变量，通过不同时间序列组成结构模型，以便于人们进行统计分析、建模、检验预测等。状态空间模型的意义是在时间序列下，判断时间序列中的短暂或者长期变化，从而达到反映系统内部状态。状态空间模型有多个时间序列构成、不需要大量数据的特点。状态空间模型的常见用途由于状态空间模型的构成特点，所以常被用于系统建模以及空间模型状态判断等用途。1、状态空间模型通过向
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2024-02-29 13:46:11
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1.线代基础矩阵乘法口诀：记住是横行乘以数列，行数与矩阵A的行数相同，列数与矩阵B的列数相同。理解：矩阵A的行是线性变换空间的维数，列代表输入空间的维数。矩阵B的行数是待变换空间的维数，必须与A的列数相同（可以把A的列看成接口）。B的列数代表向量的个数。矩阵特征值的计算可以通过如下的方式求特征值：特征值λ代表的是能够用一个标量λ代替矩阵A进行矩阵乘法\[|\lambda I-A|=0
\]在特征值
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2024-01-10 14:54:29
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目录一、传递函数
→
\rightarrow
→状态空间模型1.1 预处理1.2 从最简单的分子为1的传递函数入手1.3 分子不为1的传递函数
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2024-06-04 09:10:06
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说明：在软件开发过程中，各种应用程序可能会根据不同的情况做出不同的处理。最直接的方案就是把所有的可能发生的情况都考虑到。然后使用条件语句对不同情况的作出判断并进行处理。但是假如状态比较复杂，就会出现多个判断语句，判断语句中又包含这各种操作，这显然是不受欢迎的。状态模式的出现就是为了解决这种问题。状态模式用于解决系统中复杂对象的状态转换以及不同状态下行为的封装问题，将一个对象的状态从该对象中分离出来
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2023-10-23 11:44:32
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基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下，利用状态空间法来建模、求解控制律。状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性，但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易。有些状态，尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计，因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态。  
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2024-09-06 19:30:03
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在人工智能领域，序列建模（如处理文本、时间序列、视频帧）一直是一项核心任务。传统方法如RNN（循环神经网络）和Transformer虽然广泛应用，但各自存在明显缺陷：RNN：难以建模长期依赖，且训练效率低。Transformer：计算复杂度随序列长度平方增长，难以处理超长序列。状态空间模型（State Space Model, SSM）的提出，旨在解决这些问题。而Mamba（2023年提出）进一步
2022.7.17：初始版本状态空间平均法与小信号基本建模法遵循相同的建模思想，即：求平均变量、分离扰动、线性化。我们以buck变换器建模为例来阐述这一建模方法。1. 求平均变量开关变换器在一个周期内有多个状态，针对第n个状态的等效电路列写工作状态的状态方程和输出方程如下：\[\bold{\dot x}_n(t)=\bold A_n\bold x(t)+\bold B_n \bold u(t)\\
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2024-05-21 17:09:19
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一、状态空间描述1.经典控制理论：只能描述定常线性系统；只能表现系统的输入输出关系，反映系统的外部联系，而对系统的内部结构不能提供任何信息，不能完全揭示系统的全部运动状态。2.现代控制理论:描述了系统的输入、输出与内部状态之间的关系，揭示了系统内部状态的运动规律，反映了系统动态特性的全部信息。2.1状态变量：**能完全表征系统运动状态的最小一组变量，或能完全描述系统时域行为的最小变量组。 完全表征
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2024-03-18 13:44:26
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金融风险管理作业之三，接简易损失分布法计量操作性风险。做作业的时候，从0开始这部分，找了篇文献作为参考，能省略的变量都省略了，不保证正确，就简单记录一下。欢迎大家批评指正！！！状态空间模型的构建：假设时变参数符合随机游走过程：(1)其中，为截距项，为因子i的因子暴露。 将时变参数服从随机游走过程的市场模型表示成状态空间模型的标准形式，如下：（2） (3)
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2024-04-02 15:45:37
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1. 状态空间模型的含义是什么? 状态空间模型是一类统计模型,用于描述随机过程中某个变量的动态变化。它假定过程的当前状态仅依赖于前一时刻的状态,并受随机扰动的影响。2. 状态空间模型的优点是什么? 可以更加灵活和准确地描述时间序列数据的动态变化过程。能够同时对观测值和状态过程建模,并预测状态变量。3. 状态空间模型与ARMA模型的主要区别是什么? ARMA
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2023-11-20 05:56:16
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基本概念问题空间：问题空间是问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，它是由问题解决者利用问题所包含的信息和已贮存的信息主动的地构成的。 初始状态：一开始时的不完全的信息或令人不满意的状况； 目标状态：你希望获得的信息或状态； 操作：为了从初始状态迈向目标状态，你可能采取的步骤。对象：对象（object），是面向对象（Object Oriented
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2024-06-17 11:13:51
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关于HMM模型：时序分析：隐马尔科夫模型 HMM用于手势识别： 训练时每一种手势对应一个HMM-Model，识别率取最大的一个HMM即可。 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络。 优点： 尤其适用于时间序列的建模，对...
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2015-12-18 16:12:00
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基础算法学习笔记（状态空间）一、状态空间1、定义（什么是状态空间）：一个实际问题的各种可能情况构成的集合。（解释：为什么需要算法来和程序来处理问题？如果一道题可以手算得到答案，换句话说就是存在通过代入某个数学式子就直接得到答案的，那么这道题就不是一道算法题，或者他的解直接就是O(1)的。那算法和程序题还有什么意义呢。但是实际是现实生活中我们的很多问题都不是可以直接计算的，我们往往只能大致确定一个范
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2024-02-11 14:21:16
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在这篇博文中，我将详细阐述如何使用Python构建F16姿态控制的状态空间模型。这个过程包括多个重要部分：版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。通过这一系列内容，我希望能够为大家提供一个全面的参考框架，以便在实际项目中实现F16姿态控制的状态空间模型。
## 版本对比
在开发出F16姿态控制状态空间模型的过程中，我们经历了多个版本的迭代。下面是不同版本的特性差异和演进
Python的命名空间是Python程序猿必须了解的内容，对Python命名空间的学习，将使我们在本质上掌握一些Python中的琐碎的规则。接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质：命名空间的定义；命名空间的查找顺序；命名空间的生命周期；通过locals()和globals() BIF访问命名空间重点是第四部分，我们将在此部分观察命名空间的内容。一、命名空间Python使用叫做命名空间的东
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2023-11-28 13:22:00
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