随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

自适应傅里叶分解算法，可以实现对信号进行自适应傅里叶分解及重构，可直接运行。-adaptive fourier decomposition (AFD)

PMSM矢量控制matlab/simulink仿真模型，双闭环控制，电流环和速度环采用pi控制，系数已经调好。

经典张量入门文章

We discuss a multilinear generalization of the singular value decomposition. There is a strong analogy between several properties of the matrix and the higher-order tensor decomposition; uniqueness, link with the matrix eigenvalue decomposition, first-order perturbation effects, etc., are analyzed. We investigate how tensor symmetries affect the decomposition and propose a multilinear generalization of the symmetric eigenvalue decomposition for pair-wise symmetric tensors

此示例文件显示了使用受到脉冲激励的 2DOF 系统的独立分量分析 (ICA) 进行的模式形状识别。 但是，应该考虑到： - 所选的 2DOF 系统具有正交模式。 参考： --------------------- [1] Al Rumaithi, Ayad，“使用参数和非参数系统识别方法对动态结构进行表征”（2014 年）。 电子论文和学位论文。 1325. https://stars.library.ucf.edu/etd/1325 [2] Al-Rumaithi、Ayad、Hae-Bum Yun 和 Sami F. Masri。 “与 Next-ERA、PCA 和 ICA 模式相关的模式分解的比较研究。” 模型验证和不确定性量化，第 3 卷。Springer, Cham，2015 年。113-133。

该资源时AFD经验模态分解的程序压缩包，包含AFD分解程序，可供大家使用，

高光谱图像（HSI）通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量，这些噪声可能包括高斯噪声，脉冲噪声，虚线，条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复（LRMR）的HSI恢复新方法，该方法可以同时去除高斯噪声，脉冲噪声，死线和条纹。 通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵，可以探索高光谱图像的低秩属性，这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。 然后，我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。 为了进一步消除混合噪声，应用了“分解”算法来解决LRMR问题。 在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验，以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。

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IEEE Standard for Service Composition Protocols of Next Generation Service Overlay Network