程序空间的变量

本工具是MPC系列第二部分，适用于处理多变量系统的状态空间模型。它提供了一种便捷的方式来设置基于状态空间模型的预测控制器，并返回在线MPC控制器的函数句柄。该控制器采用嵌套函数实现，将内部模型、状态和控制参数存储在设置程序的工作区中，从而简化了在线控制器的接口。工具包中包含一个2-CSTR示例，演示了如何使用该工具，同时还提供了一个使用嵌套函数替代持久变量的示例，方便初学者学习。

偏最小二乘法 (PLS) 通常需利用多个潜变量 (LV) T 来描述与质量变量 Y 相关的过程变量 X 的变化，这些变量是通过基于 (X, Y) 的传统非线性迭代 PLS (NIPALS) 最优解获得的。 对潜结构 (T-PLSs) 进行总投影分解，以从 T 中提取与 Y 直接相关的 LV T y，这些是通过基于 Y 的预测值采用 PCA 最佳解决方案获得的。 受 T-PLS 启发并结合实际过程特征，两种故障检测方法应运而生，以解决 T-PLS 遇到的问题。 无需 NIPALS，(X, Y) 可直接投影到由 Y 的主要变化决定的潜变量空间中。 此外，根据解决 PCA、PLS 和 T-PLS 优化问题的计算程序，几种改进统计分析方法的结构和特征得到研究，并详细说明了 T-PLS 模型的几何意义。 仿真分析和案例研究均表明了所提出方法的有效性。

Matlab开发：多变量与状态空间MPCV20。该工具与教程专注于多变量状态空间MPC的开发。

自行编写的Matlab程序，用于空间后方交会。

此工具用于计算WinCC过程变量数据在SQL Server中分段存储所需的空间大小，可估算每秒、每分钟、每小时、每天、每月和多个月数据的存储大小（以MB为单位）。

本程序经过优化，并增加了详细的注释，其性能显著超越了UFLDL网站上提供的minFunc函数。诚请各位专家审阅并采纳。

Matlab中提供了一种可靠的方法来实现RGB和HSI色彩空间之间的转换。经过实际验证，这一程序在实际应用中表现出了良好的可靠性和效果。

协同区域化变量理论探讨了每一种区域化现象如何与多个变量相关联，同一种现象可以通过多个相关变量来描述。在统计分析中，某一点的观测值与相邻点上另一个性质的观测值之间的相关性被称为协同区域化或横相关。这些变量被称为协同区域化变量，用于描述这种现象。

该程序提供了单像空间后方交会的完整实现代码，可以直接运行。代码支持以文件形式输入数据并输出结果，包括外方位元素Xs、Ys、Zs、fi、w、k的改正数和精度评定，以及旋转矩阵的生成。整体代码简洁高效，适用性强，用户可以根据需要自行调整摄影比例尺。