[matlab例程] fuzzy-PID

说明：fuzzy 和PID的simulink仿真程序算法，实现了模糊控制和PID控制的仿真-fuzzy simulink simulation program and PID algorithm, fuzzy control and PID control simulation
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[matlab例程] GMM

说明：高斯k均值程序算法，k-means是一种常用的聚类算法，可以实现数据的聚类。-K-means algorithm for Gaussian process, k-means clustering algorithm is a commonly used, can achieve data clustering.
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[matlab例程] EM-algorithm

说明：EM算法，是一种无监督的聚类算法，可以实现对数据的处理，对不同数据进行聚类，生成类内相似度最大-EM algorithm is an unsupervised clustering algorithm, the data processing can be achieved on different data clustering, to generate the maximum within-class similarity
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[matlab例程] Forgetting-factor

说明：自适应控制中，用Matlab算法实现带遗忘因子递推最小二乘参数估计-Forgetting factor recursive least squares parameter estimation
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[matlab例程] Augmented-recursive-

说明：自适应控制中，用Matlab算法实现增广递推最小二乘参数估计-Adaptive control, augmented with Matlab algorithm recursive least squares parameter estimation
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[matlab例程] M-sequence-

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现M 序列及其逆序列的产生-In adaptive control, the algorithm using Matlab M-sequence and reverse sequence generation
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[matlab例程] White-noise

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现白噪声及有色噪声序列的产生-In adaptive control, white noise with Matlab algorithm and the generation of colored noise sequence
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[matlab例程] Diophantine

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现单步Diophantine方程求解-In adaptive control, single-step algorithm using Matlab to solve Diophantine equations
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[matlab例程] Recursive-least-squares-

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现递推最小二乘参数估计-In adaptive control, recursive least squares algorithm using Matlab parameter estimation
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[matlab例程] minimum-variance-control

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现广义最小方差控制-In adaptive control, using Matlab algorithm generalized minimum variance control
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[matlab例程] self-tuning-control

说明：在自适应控制中，用Matlab算法实现广义最小方差自校正控制（直接算法）-In adaptive control, using Matlab algorithm generalized minimum variance self-tuning control (direct algorithm)
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[matlab例程] ShapeContext-Mehralian

说明：This is a easy to understand and sample code for shape context, Written by: Soheil Mehralian at Isfahan University of Isfahan (IUT) Contact: S.Mehralian@ec.iut.ac.ir-This is a easy to understand and sample code for
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