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内容简介本书介绍了MATLAB及其图形仿真界面SIMULINK的应用基础知识，详细介绍了SIMULINK模型库的电力电子和电机模块的功能和使用，并通过大量实例介绍了电力电子电路和交直流调速系统的仿真方法和技巧。本书可以作为高等校电力电子技术和电力拖动自动控制系统类课程的教学辅助或等候课教材，也可供相关专业研究生和工程技术人员学习与参与。目录前言第1章 MATLAB基础 1.1 MATLAB介绍1.2 MATLAB的安装和启动1.3 MATLAB环境1.4 MATLAB的计算基础1.5 MATLAB程序设计基础1.6 MATLAB常用的其他命令1.7 MATLAB的绘图功

基于MATLAB开发的电力系统潮流计算程序，采用极坐标计算方式，计算速度快，并附有IEEE14,IEEE30,IEEE118节点算例，可供学习和开发电网潮流计算程序人员学习和使用。

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鲁棒统计，现代统计方法， Robust Statistics第二版，学习现代统计方法R○ BUST STAT|STCSSecond editionPeter j, huberProfessor of Statistics, retiredKlosters SwitzerlandEⅣ ezio m. RonchettiProfessor of StatisticsUniversity of Geneva, SwitzerlandWILEYA JOHn WileY SONS INC. PUBliCAtIONCopyrightc 2009 by John Wiley Sons, Inc. All rights reservedPublished by John Wiley sons, Inc, Hoboken, New JerseyPublished simultaneously in CanadaNo part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form orby any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise, except aspermitted under Section 107 or 108 of the 1976 United States Copyright Act, without either the priorwritten permission of the Publisher, or authorization through payment of the appropriate per-copy fee tothe Copyright Clearance Center, Inc, 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, (978)750-8400, fax978)750-4470,oronthewebatwww.copyrigom. requests to the publisher for permission shouldbe addressed to the permissions department John Wiley sons, Inc., 11 1 River Street, Hoboken, NJ07030,(201)748-6011,fax(201)748-6008,oronlineathttp:/www.wileycom/go/permissionLimit of Liability /Disclaimer of Warranty: While the publisher and author have used their best efforts inpreparing this book, they make no representations or warranties with respect to the accuracy orcompleteness of the contents of this book and specifically disclaim any implied warranties ofmerchantability or fitness for a particular purpose. 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Huber, Elvezio ronchettip. cnIncludes bibliographical references and indeISBN978-0-470-12990-6( cloth)1. Robust statistics. I. Ronchetti. elvezio. II. TitleQA276.H7852009519.5-dc222008033283Printed in the United States of america10987654321To the memory o1John w. tukeyThis Page Intentionally Left BlankCONTENTSPrefacePreface to first editionGeneralities1 Why robust Procedures1. 2 What Should a robust procedure achieve?1.2.1 Robust. Nonparametric and Distribution-Free1.2.2 Adaptive procedures1.2.3 Resistant Procedures1.2. 4 Robustness versus Diagnostics1.2.5 Breakdown point1.3 Qualitative Robustness567888911. 4 Quantitative Robustness1.5 Infinitesimal Aspects141.6 Optimal Robustness171.7 Performance Comparisons18CONTENTS1.8 Computation of robust estimates181.9 Limitations to Robustness Theory202 The Weak Topology and its Metrization23eneral remarks232.2 The Weak Topology232.3 Levy and prohorov metrics272.4 The bounded Lipschitz metric322.5 Frechet and Gateaux derivatives366 Hampels Theorem413 The Basic Types of Estimates453. 1 General Remarks453.2 Maximum Likelihood Type Estimates(M-Estimates)3.2.1 Influence Function of m-estimates73.2.2 Asymptotic Properties of M-Estimates483.2.3 Quantitative and Qualitative Robustness of MEstimates3.3 Linear Combinations of Order Statistics(L-Estimates)3.3.1 Influence Function of -Estimates3.3.2 Quantitative and Qualitative robustness of l-Estimates 593. 4 Estimates Derived from Rank Tests(R-estimates3.4.1 Influence Function of R-Estimates623.4.2 Quantitative and Qualitative robustness of R-Estimates 643.5 Asymptotically Efficient M-, L,and R-Estimates674 Asymptotic Minimax Theory for Estimating Location4.1 General remarks4.2 Minimax bias4.3 Minimax Variance: Preliminaries744. 4 Distributions minimizing fisher Information764.5 Determination of Fo by Variational Methods814.6 Asymptotically Minimax M-Estimates914.7 On the minimax Property for L-and R-estimates954.8 Redescending m-estimates74.9 Questions of Asymmetric Contamination101CONTENTSScale Estimates1055.1 General remarks1055.2 M-Estimates of scale1075.3 L-Estimates of scale5.4 R-Estimates of Scale1125.5 Asymptotically efficient Scale estimates1145.6 Distributions Minimizing fisher Information for Scale5.7 Minimax Properties116 Multiparameter Problemsin Particular Joint Estimationof Location and scale1256. 1 General remarks1256.2 Consistency of M-Estimates1266.3 Asymptotic Normality of M-Estimates1306. 4 Simultaneous m-Estimates of Location and scale1336.5 M-Estimates with Preliminary Estimates of Scale1376.6 Quantitative robustness of Joint Estimates of Location and Scale 1396.7 The Computation of M-Estimates of Scale14368Studentizing1457 Regression1497. 1 General remarks1497. 2 The Classical Linear Least Squares Case1547. 2.1 Residuals and Outliers1587.3 Robustizing the Least Squares Approach1607.4 Asymptotics of robust regression Estimates163741 The Cases hp2→0 and hp→07.5 Conjectures and Empirical Results1687.5.1 Symmetric Error Distributions1687.5.2 The Question of Bias1687.6 Asymptotic Covariances and Their estimation1707. 7 Concomitant Scale estimates1727.8 Computation of Regression M-Estimates1757.8.1 The Scale Step1767.8.2 The Location Step with Modified residuals1787.8.3 The Location Step with Modified Weights179CONTENTS7.9 The Fixed Carrier Case: What Size hi?1867. 10 Analysis of Variance1907. 11 LI-estimates and Median polish1937. 12 Other Approaches to Robust Regression1958 Robust Covariance and Correlation Matrices1998. 1 General remarks8.2 Estimation of Matrix Elements Through robust Variances2038.3 Estimation of Matrix Elements Through robust Correlation2048.4 An Affinely equivariant approach2108.5 Estimates Determined by Implicit Equations2128.6 Existence and Uniqueness of Solutions2148.6. 1 The Scatter estimate v2148.6.2 The Location estimate t2198.6.3 Joint Estimation of t and y2208.7 Influence Functions and Qualitative robustness2208.8 Consistency and asymptotic normality2238.9 Breakdown Point48.10 Least informative distributions2258.1058. 10.2 Covariance2278.11 Some Notes on Computation2339 Robustness of Design2399.1 General remarks2399.2 Minimax Global Fit9.3 Minimax Slope24610 Exact Finite Sample Results24910.1 General Remarks24910.2 Lower and Upper Probabilities and Capacities25010.2.1 2-Monotone and 2-Alternating Capacities25510.2.2 Monotone and Alternating Capacities of Infinite Order 25810.3 Robust Tests25910.3. 1 Particular Cases26510.4 Sequential Tests267

车载智能计算平台白皮书（自动驾驶）版权声明本白皮书版权属于中国软件评测中心,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国软件评测中心”。违反上述声明者,本单位将追究其相关法律责任目录、编制概要(一)编制背景二)编制目标三)编制方法四)特别声明车载智能计算平台内涵与范畴(一)自动驾驶技术目前存在三种发展路线二)汽车智能计算平台包括“车、云、网、库”三)车载智能计算平台是。级及以上自动驾驶的必要解决方案(四)车载智能计算平合的功能定位、车载智能计算平台关键技术发展现状(一)芯片由通用走向专用,类脑芯片提供全新架构二)车载智能计算平台操作系统功能需求不断细化成为主流软件架构三)车载以太网受到广泛关注和进入竞争关键期(四)实现实时动态高精度定位需多技术融合(五)安全需求不断拓展,预期功能安全备受关注(六)测试需求不断细化,车载智能计算平台测试标准尚未形成四、车载智能计算平台相关产业发展现状(一)国内外企业纷纷布局车载智能计算平台(二)互联网企业、整车厂与半导体企业积极布局芯片领域三)车控操作系统国外占据发展先机,开源操作系统或成最大赢家四)国内外汽车网络通信技术产业蓬勃发展(五)“集中众包”成为高精度地图制图新模式五、车载智能计算平台发展现状国内外对比)车载智能计算平台性能方面国外处于领先地位二)国外部分计算平台已实现量产、国内计算平台仍处于样机阶段三)忐片性能方面国内典型产品存在优势六、车载智能计算平台中长期发展趋势(一)自主式和网联式协同推进自动驾驶发展二)电子信息、通信技术与汽车多产业交叉愈加突显三)软硬件协同开发提高车载智能计算平合的综合效率(四)高度集成是未来车载智能计算平台的发展方向五)多种数据处理模式并存的现状仍将持续七、推动车载智能计算平台发展的措施建议(一)明确发展方向前瞻规划布局(二)建立专项基金培育创新能力(三)夯实产业基础完善产业结构四)对外开放交流加强国际合作附件:缩略语、编制概要(一)编制背景汽车工业是中国产业发展的重要驱动。中国汽车工业经过近年的发展,年汽车工业总产值占全国工业总产值的比重达到%,占全国的比重达%。中国汽车市场目前已是全球最大单体汽车市场,年产销量分别占世界汽车产销量的%和%,但千人汽车保有量仅为世界平均值的%,发展空间较大。随着汽车智能化、网联化、电动化和共享化的发展,汽车产业发展面临新一轮的变革机遇,我国应该加大投入,抓住机遇,加快推进汽车强国建设。智能网联汽车从交通运输工具日益转变为新型移动智能终端。汽车功能和属性的改变导致其电子电气架构随之改变,进而需要更强的计算、数据存储和通信能力作为基础,车载智能计算平台是满足上述要求的重要解决方案。作为汽车的“大脑”,车载智能计算平台是新型汽车电子电气架构的核心,也是新犁智能汽车电子产业竞争的主战场明确车载智能计算平合的定义和范畴、关键技术、产业现状以及发展路线,在此基础之上为车载智能计算平台关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议,对推动我国智能网联汽车产业持续健康快速发展具有重要意义。《中国公路学报》编辑部口国汽车工稈学术研究综述中国公路学报(二)编制目标通过明确车载智能计算平台的内涵与范畴,界定汽车智能计算平台基本架构和车载智能计算平台功能定位。研究车载智能计算平台的技术框架,梳理车载智能计算平台的关键技术。探索车载智能计算平合相关产业组成,分析车载智能计算平合的产业链结构,研判产业发展趋势。旨在提出促进车载智能计算平台相关技术及产业发展的可行性措施建议,为行业主管部门提供决策参考,为行业健康有序发展提供指导依据(三)编制方法是研究学习国内外相关政策文献,充分借鉴参考国内外主要研究动态和成果。是调研国内外知名车载智能计算平台相关企业,汇集整理和分析来自实践应用的相关素材。三是邀请行业专家咨询评审。(四)特别声明研究范围聚焦技术和产业发展车载智能计算平台将涉及法律、道德、伦理、文化等诸多领域。本白皮书的编制主要是为了给相关行业主管部门和企业提供决策参考依据,集中在技术和产业两大层面展开研究,暂未涉及其他方面。研究内容仍有待进一步丰富完善本白皮书的主要观点和内容仅代表编制组目前对车载智能计算平台的研判和思考,欢迎各方专家学者和企业代表提出宝贵意见,共同推动白皮书的及时更新和纠偏。本白皮书为《车载智能计算平合白皮书(年)》,后续中国软件评测中心将会继续推出《汽车智能计算平台白皮书(系列)。二、车载智能计算平台内涵与范畴(一)自动驾驶技术目前存在三种发展路线年(国际汽车工程师协会)发布《标准道路机动车驾驶自动化系统分类和定义》,并于年月对标准进行了修订更新。标准将自动驾驶分为共个级别。人工驾驶(),即完全由驾驶员执行全部动态驾驶任务(),包括有主动安全系统介入的情况。辅助驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况(下执行动态驾驶任务的横向或纵向车辆运动控制子任务(但不能同时),并由驾驶员负责完成动态驾驶任务的其余内容。部分自动驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行动态驾驶任务的横向和纵向车辆运动控制子任务,并由驾驶员负责完成驾驶环境监控,并对道路目标和状态做岀有效回应。条件自动驾驶(),即由自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行所有动态驾驶任务。但是要求驾驶员具备汽车功能保障意识,并随时可以对自动驾驶系统发布的干预请求,以及与动态驾驶任务相关的其他车辆系统的故障做出有效回应。高度自动驾驶(),即自动驾驶系统在连续的特定设计运行工况下执行全部动态驾驶任务和功能保障,不要求任何用户对干预请求做出回应。完全自动驾驶(),即由自动驾驶系统在任意连续的运行环境下,执行全部动态驾驶任务和功能保障,不要求任何用户对自动驾驶系统的干颈请求做出回应。