雷达STAP优化处理的完全自适应演示 - Matlab开发

Matlab开发：自适应跟踪引擎。确定在心理声学自适应跟踪期间应如何调整信号。

这是一个MATLAB实现的自适应k均值算法，用于pSAX（基于内核的概率SAX）方法的时间序列降维。pSAX方法是SAX的扩展，能够更准确地适应时间序列数据的概率分布。代码包括演示脚本，用于展示如何使用pSAX和SAX进行蒙特卡罗实验，评估它们的下限紧度和均方误差。

探讨了如何利用MATLAB开发实现无人水面车辆的自适应滑模控制，重点介绍了该控制方法的应用和技术细节。

三、其他类型的自适应控制 自校正控制和模型参考自适应控制是自适应控制的基本模式。还有其他形式的自适应控制，主要有变结构自适应控制、混合自适应控制、对象具有未建模动态的自适应控制、非线性控制对象的自适应控制和模糊自适应控制等。本书主要讲述上面提到的各类自适应控制的基本原理和设计方法。 §1.3 自适应控制的发展概况 在50年代末，由于飞行控制的需要，美国麻省理工学院(MIT)怀特克教授(Whitaker)首先提出飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案，称为MIT方案。在该方案中采用局部参数优化理论设计自适应控制规律，这一方案没有得到实际应用。用局部参数优化方法设计模型参考自适应系统，还需检验其稳

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这份资源涵盖了多种天线阵列信号处理经典算法，如MUSIC、ESPRIT等；同时包括自适应波束形成技术，如LMS、LCMV等。

随着技术的进步，自适应MMSE准则在Matlab程序中的应用逐渐显现出其重要性。

这个程序实现了自适应波束的LMS算法，用于自适应滤波和计算最小均方结果。

Matlab开发-基于随机游走算法的自适应和omwalk立体匹配。提供立体匹配源代码。