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提出一种新型感应电机鲁棒自适应电流控制方案. 在非线性反馈解耦之后, 应用内模原理设计一个极点配 置电流控制器, 以保证稳态定子电流的精确跟踪; 然后将死区技术应用于梯度适应律, 以增强控制系统的鲁棒
研究了非线性系统的跟踪控制问题,基于 HM 模型对非线性系统进行描述,并将全局模糊模型 表示成不确定系统形式。 在满足匹配条件下,针对未知不确定界, 采用自适应鲁棒控制器, 利用自适应变 量信息来补偿
利用MATLAB实现了基于干扰协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法，包括算法的对比以及最终的方向图对比，对波束形成进一步加深理解
远程依赖(LRD)的存在和性质通常以赫斯特(Hurst)参数为特征。 为了满足分析LRD过程的要求,文献中提出了许多实用的估计方法。 此外,已经做出了一些努力来评估LRD过程的Hurst估计量的准确性
在研究LMS自适应算法的基础上，提出一种基于声门脉冲的变步长LMS自适应时延估计新方法，并在相关噪声和混响的环境下与互功率谱相位广义互相关法（GCCCSP）、变步长LMS自适应算法进行性能比较。实验
提出了一种新的基于运动特征的自适应运动估计算法。该算法主要基于两方面：（1）建立具有自适应特性的搜索起点预测模型,根据运动相关性的变化调整模型参数,使预测结果更加接近最佳运动矢量。（2）采用的搜索模板
TDD系统上带上行训练的新型混合数模波束成形算法
基于自适应扩散梯度矢量流的图像分割算法
在自适应带宽均值移动算法的基础上, 引入粒子滤波, 提出一种新的目标跟踪方法. 该方法通过更新带宽矩阵以适应目标尺度的变化; 采用加权和方法融合定位检测结果, 使跟踪不易陷入局部最优状态; 对粒子进行
自适应波束形成算法的分析与研究，学习自适应的很有帮助。
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