问题反馈

状态空间模型或传递函数模型中，设计状态反馈控制时的极点布置方法是关键。介绍了在MATLAB环境下实现状态反馈控制的技术和方法。

设计并实现了基于Matlab的状态反馈控制技术，该技术在控制系统中具有重要应用。

反馈延迟网络（FDN）是一种创新的网络结构，通过延迟反馈机制有效优化信息传输和处理。该网络设计能够在保持高效性的同时，提升数据处理的速度和准确性。

在Matlab环境下，探索带有反馈的机器学习技术，特别是隐式马尔科夫模型中的Baum-Welch算法。

针对具有反馈非线性的LTI系统，提出了一种创新的非线性辨识方案，使用Matlab进行开发。

利用Simulink仿真探索光电延时反馈在混沌同步中的应用。

matlab代码精度验证工具-全球反馈模拟器概述了该代码库，其中包含用于执行整个加速器时间序列模拟的组件。物理模型的详细描述可以在doc/reports/physics/目录中找到，涵盖了模型功能和层次结构的通用考虑。要生成PDF版本的文档，请执行：$ make physics_model.pdf。代码库包括三个核心部分：后端物理模拟器（使用C语言实现），每个物理模型元素在模型层次结构中都有对应的C文件，实现了相应的数学方程式；顶级配置和仿真控制代码（使用Python编写），主要Python程序（用于与用户界面交互）位于source/main.py。用于模型配置的Python代码位于source/readjson，负责将长JSON配置文件转换为Python对象层次结构。该设计简化生成JSON文件的工具选择，包括用户友好的在线工具。SWIG用于将Python与C代码集成。C和Python代码分隔良好，便于独立开发。Makefile管理Python和C后端的构建过程。

这篇文章介绍了一种针对具有反馈非线性的线性时不变系统（LTI系统）的识别方案，该方案依赖于系统的输入和输出。特别是对于MEMS（微机电系统）来说，静电场的形成取决于位移和输入电压。所提出的算法仅需进行矩阵求逆和奇异值分解，从而使得可以通过识别方案进行在线估计成为可能。除了输入的序列顺序，该方法不需要其他关于系统的先验知识。详细信息请参阅：

Matlab开发 - 在线转换摆动系统的多速率输出反馈基本控制器。研究了非线性倒立摆系统的五种现代控制技术。

Matlab编写的球和梁控制演示展示了如何使用比例和比例微分控制系统。该演示最初于2001年创建，2011年进行了更新以适应新的Matlab版本。通过在Matlab命令提示符下运行ballbeam，用户可以手动操作光束的末端位置，并启动仿真来观察球在横梁上的运动。演示支持自动控制模式，用户可以调整比例增益和微分时间常数以应对设定值变化和外部干扰。