自抗扰控制

适合初学者的文档说明及配套模型，可在MATLAB中定义仿真步长Ts和补偿因子b后直接运行。文档详细介绍了建模流程，为学习和参考提供了极大的便利。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴变换外，还有其他的规范变换。 自伴变换 定理 n 维欧氏空间 V 的线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：A 在 V 的标准正交基下的方阵是对称方阵。 证明 设线性变换 A 在 V 的标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn} 下的方阵是 A，则 A 的伴随变换 A∗ 在这组基下的方阵是 AT。于是 A∗ = A 等价于 AT = A。∎ 定理表明，如果在 n 维欧氏空间 V 中取定一组标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn}，V 的自伴变换 A 便和它在这组基下的方阵相对应。这一对应是 V 的所有自伴变换集合到所有 n 阶实对称方阵集合上的一个双射。于是自伴变换即是是对称方阵的一种几何解释。 由于自伴变换是规范变换，因此关于规范变换的结论可以移到自伴变换上。当然，由于自伴变换是特殊类型的规范变换，所以相应的结论也带有某种特殊性。 由实对称方阵的特征值都是实数可知，自伴变换的特征值也都是实数。 定理 设实数 λ₁, λ₂, ..., λn 是 n 维欧氏空间 V 的自伴变换 A 的全部特征值，其中 λ₁ ≥ λ₂ ≥⋯ ≥ λn。则存在 V 的一组标准正交基，使得 A 在这组基下...

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。 使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')

自底向上方法的特点包括：- 部门级数据集市专注于特定主题领域- 快速投资回报率，满足部门特定需求- 部门自主权和设计灵活性- 作为其他部门数据集市的参考- 可轻松复制到其他部门- 每个部门需要进行数据重建- 存在一定程度的冗余和不一致性- 可行的方法，目标是扩展到企业数据仓库 (EDB) 部门级数据集市- 操作型数据（局部） 企业数据仓库 (EDB)- 外部数据- 操作型数据（全部） 其他- 操作型数据（局部）

在数据库查询中，自连接查询是一种特殊的内连接方法。它通过使用表的别名来实现表与其自身的连接，常用于处理自反关系或递归关系的数据抽取需求。这种查询方式可以在逻辑上将同一张数据库表视作两张不同的表，通过比较表中不同字段的值来实现数据关联。自连接查询在Oracle数据库中具有广泛的应用场景，特别适用于需要处理同一表中相关数据的复杂查询操作。

随着优劣比分析的发展，我们评估了淫羊藿不同部位的抑制活性。宝霍苷I和淫羊藿苷的浓度效应曲线显示，60-80%部位的活性优于淫羊藿提取物。此外，宝霍苷I表现出S型作用曲线，与淫羊藿苷的作用方式可能不同。

MATLAB函数hb_imageScramble可以通过N x N马赛克对输入的图像矩阵进行加扰处理。这个函数在处理任何图像时都能有效实现加密需求，参数nSection控制马赛克块的大小。使用示例：加载图片并设置showOption为true，然后调用hb_imageScramble(img, 5, showOption)即可实现5 x 5加扰。

研究了基于数模混合加扰的数据采集技术在信息安全领域的优化方案，探讨了其在保障数据传输安全和隐私保护方面的重要性。