该存储库提供了MATLAB代码,用于根据数据估算稳定的动态系统(DS)。它在MATLAB 2016a中测试过,兼容于任何现代MATLAB版本。此代码作为优化界面,包含求解器作为子模块,也支持使用YALMIP支持的其他求解器。对于非凸问题,它依赖于EM算法。用法详见J. Medina和A. Billard在2017年举办的机器人学习会议(CoRL)上的论文 'Learning Stable Task Sequences from Demonstration with Linear Parameter Varying Systems and Hidden Markov Models'。您可以观看有关此算法的演讲。初始化和更新子模块,请在终端中执行以下操作:$ cd your_lpv_em_folder 然后 $ git submodule update --init。
MATLAB代码LPV-EM算法 - 学习稳定非线性动态系统和吸引子
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(1) 设定拟合迭代停止条件为吃:
(2) 周期计点法确定采样点与频率- 从已知时刻 \( t_1, t_2, \ldots \) 获取采样样本 \( M, Y_2, \ldots \);- 使用周期计点法或其他方法获得每个信号周期内的采样点数 \( m \),以及信号周期数 \( n \);- 频率估计公式为 \( \hat{v} = 2 \pi v / m \);- 收敛区间界限为 \( A_{wm} = (2 \pi v / n) \)。
(3) 确定频率收敛区间- 拟合频率的收敛区间为 \( [\hat{v} - A_m, \hat{v} + A_m] = [\hat{v} - 2 \pi v / n, \hat{v} + 2 \pi v / n] \);- 迭代边界频率为:- 左边界:\( \hat{v}L = \hat{v} - 2 \pi v / n \)- 右边界:\( \hat{v}_R = \hat{v}_L + 2 \pi v / n \)- 中值频率为:- \( \hat{v}{mid} = \hat{v}_L + 0.618 \times (\hat{v}_R - \hat{v}_L) \);
(4) 执行三参数正弦曲线拟合- 在 \( \hat{v}_L \) 上拟合,获得参数 \( A_L, B_L, C_L, P_L \);- 在 \( \hat{v}_R \) 上拟合,获得参数 \( A_R, B_R, C_R, P_R \);- 在中频率上拟合,获得参数 \( A_m, B_m, C_m, P_m \);
通过上述步骤,可以逐步确定最佳拟合频率的收敛区间和三参数正弦曲线拟合结果,以实现迭代停止条件的精确设定。
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