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内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink的电动助力转向系统（EPS）模型的构建及其控制方法。首先，文中阐述了EPS在提升驾驶体验和安全性方面的重要意义。接着，重点讲解了四个关键模型的搭建：整车二自由度模型用于研究车辆转向特性；助力特性曲线模型确定不同驾驶条件下助力电机提供的助力力矩；助力电机模型模拟助力电机的工作过程；齿条模型描述助力电机转矩转化为车轮转向的动作。每个模型都有具体的参数设定和代码示例。此外，文章还解释了模型的输入（如前轮转角、方向盘力矩）和输出（转向助力力矩），并指出控制方法基于各模型间的输入输出关系，利用基本数学公式和逻辑判断实现。 适用人群：汽车工程领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解EPS工作原理的研究人员，以及需要进行EPS系统设计和优化的工程师。目标是掌握EPS系统的建模方法和控制策略，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供了丰富的代码片段和详细的模型介绍，有助于读者更好地理解和实践。同时强调了EPS对于提高驾驶安全性和舒适性的重要性。

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内容概要：本文详细介绍了基于Lasso分位数回归的数据回归预测方法。首先阐述了Lasso分位数回归作为一种结合Lasso回归与分位数回归的统计方法，能够在处理变量选择和模型复杂度方面发挥重要作用。接着解释了其基本原理，即在分位数回归基础上加入Lasso正则化项，从而确保模型既能良好拟合数据，又能有效避免过拟合现象。随后讨论了具体实施流程，从数据预处理到最终预测，涵盖了特征选择、模型构建以及参数优化等多个环节。最后强调了该方法在多个行业（如金融、医疗）的实际应用场景及其潜在价值。 适合人群：对统计学、机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测并同时考虑多维度因素影响的场合，特别是在面对高维数据时，希望通过减少冗余变量来提高预测准确性的情况。 其他说明：文中提到的方法不仅限于特定领域，而是可以在多种不同类型的预测任务中发挥作用，为决策提供科学依据。

这段代码实现了一个 三维状态的扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 算法。通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。 只有一个m文件，下载后使用MATLAB打开运行即可，带误差输出。

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