非线性动态系统

Matlab开发：非线性动态系统的图形用户界面允许用户模拟和调节系统的非线性特性。

本资料可用于参考和学习。

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实现了多种非线性编程算法，包括但不限于非线性优化算法。这些算法在处理复杂问题时展现出卓越的性能和灵活性。

详细讨论了运筹学中的非线性优化问题，内容清晰易懂，适合于数学建模学习。此外，文中还包含了解决实际问题的代码示例。

非线性系统的一些小程序-julia集.doc中包含了虫口和julia集等内容，为读者提供帮助。

探讨了非线性控制系统近似化技术的研究进展。非线性系统由于其复杂性和缺乏封闭解析解的特点，传统的线性系统工具不适用，因此近年来，近似化方法成为解决方案之一。详细介绍了伪线性化、扩展线性化、近似输入-输出线性化、近似反馈线性化以及中心流形与平均法等技术，这些方法通过不同的方式将非线性系统转化为更易处理的线性或近似线性形式，以便于系统分析和控制设计。

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。

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：

使用Matlab进行非线性控制系统的分析和设计是一项重要任务。在图4.1中，我们计算了单条基线的方位角差异，通过分析单条基线的测向模糊区域来理解。如果我们移除基线长度小于半个波长的限制，测向结果将会出现模糊性。图中显示了两个理想点源天线组成的基线示意图（参见图4.1）。实际相差由式(4-1)给出，测量结果显示眠(一厅。