[其它] 非线性离散系统的集成员模糊滤波

说明：本文涉及离散时间非线性系统的集合成员滤波（SMF）问题。 我们使用Takagi-Sugeno（TS）模糊模型来逼近状态真实值上的非线性系统，并克服状态估计集而不是集合成员资格框架中的状态估计点进行线性化的困难。 基于TS模糊模型，我们开发了一种新的非线性SMF估计方法，即使用模糊建模方法和S过程技术来确定状态估计椭球，该椭球是与测量兼容的一组状态，未知但有界过程和测量噪声以及建模近似误差。 派生了一个递归算法，用于计算保证包含真实状态的椭球。 通过解决半定规划问题，递归计算出最小的可能估计集。
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[其它] scottish_winter：马可3-源码

说明：scottish_winter 我们重新来过吧 你好。 这是我的网站gubbins的存储库。 它主要涉及对冬季苏格兰山脉的网络摄像头照片进行存档。 如果您迷路了，此链接可能会有用： :
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[其它] 粘墙-源码

说明：粘墙
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[其它] 国际象棋游戏-源码

说明：国际象棋游戏
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[其它] 具有序列相关设置的单机拖延问题的某些支配性

说明：对于在预定日期和顺序相关的设置时间的单台计算机上调度N个作业的NP难题，提出了一些优势属性。 开发了基于具有优势属性的Ragatz分支定界方案的算法，以最大程度地减少最大延迟或总延迟。 计算实验证明了优势规则的有效性。
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[其它] koudoku：具有Stripe的Rails的强大订阅支持-源码

说明：九独 使用对Ruby on Rails应用程序提供强大的订阅支持，包括开箱即用的定价页面，付款页面以及客户的订阅管理。 还可以轻松管理与新订阅，升级，降级，取消，付款失败以及简化挂钩通知，度量记录等相关的逻辑。 要查看实际使用的Koudoku的示例，请访问 。 Koudoku由和撰写和维护。 如果您觉得有用，请考虑查看 。 它旨在帮助您处理大规模付款时遇到的痛点。 安装 在您的Gemfile包括以下Gemfile ： gem 'koudoku' 运行bundle install
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[其它] remote-stm32：STM32设备的远程编程配置-源码

说明：远程stm32 远程编程配置，用于在世界任何地方刷新/调试STM32 MCU！ 它由两部分组成：物理连接到目标STM32的Raspberry Pi，以及通过VPN连接到该服务器的客户端。 Pi运行一个用于上载和调试代码的GDB服务器，以及一个串行端口转发器，以便客户端可以查看STM32上UART接口的输出并与之交互。 在具有STM32H7和STM32F3目标的MacOS和Windows 10客户端上进行测试和工作。 此处也应支持支持的所有板。 安装
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[其它] hyperion：Hyperion是开源的环境光软件。 随时加入我们，贡献新功能！ 网页：https：hyperion-project.org-源码

说明：Hyperion Classic（此git）已停产。 请转到 超音速 Hyperion是许多设备支持的开源“ AmbiLight”实现。 Hyperion的主要功能是： 低CPU负载。 对于50个led的led字符串，在非超频的Pi上，CPU使用率通常低于1.5％。 Json接口，可轻松集成到脚本中。 命令行实用程序可轻松测试和配置颜色转换（此转换设置不会在重新启动时被保留...）。 优先通道未耦合到特定的领导数据提供者，这意味着提供者可以发布领导数据并离开而无需保持与Hyperion的
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[其它] 具有非线性等式约束的离散系统的集合成员资格过滤

说明：在本技术说明中，对于状态变量之间具有非线性相等约束的离散时间系统，考虑了集成员资格过滤的问题。 首先将非线性相等约束线性化，并转换为具有两个与线性化截断误差和基点误差有关的不确定量的状态线性相等约束。 然后应用S-过程方法将所有不等式合并为一个不等式，并提供了无约束集成员资格过滤问题的解决方案。 最后，通过使用Finsler的引理将无约束的集合成员过滤器投影到受约束的曲面上，最终得出具有状态约束的集合成员过滤器。 提出了一种基于时变线性矩阵不等式优化的方法，设计具有非线性等式约束的集合成员滤波器
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[其它] 合并图像：轻松地将图像组合在一起，而不会与画布混淆-源码

说明：合并图像 轻松地将图像合成在一起，而不会被画布弄乱 有时，使用画布可能会有些痛苦，尤其是在您只需要画布上下文来执行相对简单的操作（例如将一些图像合并在一起）时。 merge-images将所有重复性任务抽象为一个简单的函数调用。 图像可以彼此重叠并重新放置。 该函数返回一个Promise，该Promise解析为base64数据URI。 同时支持浏览器和Node.js。 安装 npm install --save merge-images 或进行快速测试： 用法 带有以下图像： /b
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[其它] 基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法

说明：点云配准是地面三维激光扫描数据处理的重要环节。面向地形起伏较小的场景,提出了一种基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法,利用信息熵对点云投影分布的集中程度进行描述,并寻找点云间的最佳分布进行粗配准,以此作为迭代最邻近点算法的初始值进行精配准。相对于基于特征的自动配准方法,该方法主要关注点云整体分布的一致性。实验表明,该方法具有较高的稳定性和成功率,尤其在点云场景出现较大视角变化或包含较多重复、对称结构时具有良好的配准结果。
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[其它] 网络安全：加密和解密-源码

说明：网络安全：加密和解密
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