这段代码讲解[M,~]= size(refs); y_ref_vector = reshape(refs',[M*ny,1]); % Built optimization problem that finds u such that (y-y_ref) minimized F = zeros(M*ny,nx); % Establish O F(1:ny,:) = C_d; for i=1:M-1 F(i*ny+1:(i+1)*ny,:) = F((i-1)*ny+1:i*ny,:)*A_d; end H_o = zeros(M*ny,nu); % Establish H: H_0 = D, H_k = CA^{k-1}B H_o(1:ny,:)=D_d; temp = B_d; for k=1:M-1 H_o(k*ny+1:(k+1)*ny,:)=C_d*temp; temp = A_d*temp; end H = zeros(M*ny,M*nu); for i=0:M-1 H(:,i*nu+1:(i+1)*nu) = H_o; H_o = [zeros(ny, nu); H_o(1:end-ny,:)]; end Q = diag(repmat([0.001,0.001,0.001,0,0,0],1,M)); R = 1.0e-4*eye(M*nu); u_ref_vector = quadprog(R+H'*Q*H,H'*Q'*(y_ref_vector-F*x0_quadcopter)); u_ref_vector=-u_ref_vector; u_ref = reshape(u_ref_vector,[nu,M])'; % Reshape the inputs as rowvectors for each time t [Y, T, x_ref] = lsim(sys,u_ref); % Simulation to get actual outputs and reference states x_ref_vector = reshape(x_ref',[M*nx,1]); close all

这段代码主要是为了建立一个最优化问题，以找到一组输入 $u$，使得系统输出 $y$ 能够最小化 $y-y_{ref}$，其中 $y_{ref}$ 是参考轨迹，$y$ 是系统的实际输出。以下是代码的具体讲解：

- 第一行代码计算参考轨迹矩阵 $refs$ 的大小，并将其转换为一个列向量 $y_{ref\_vector}$。
- 接下来的代码建立了一个最优化问题的目标函数 $F$，其中 $F_{1:ny,:}$ 是输出矩阵 $C_d$，而 $F_{i*ny+1:(i+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。
- 然后，代码建立了一个控制矩阵 $H$，其中 $H_{0:ny,:}$ 是输入矩阵 $D_d$，而 $H_{k*ny+1:(k+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。
- 接下来，代码设置了权重矩阵 $Q$ 和 $R$，并使用 quadprog 函数求解最优化问题，得到一组最优输入 $u_{ref\_vector}$。
- 最后，代码将 $u_{ref\_vector}$ 重新变形为一个 $M \times nu$ 的矩阵 $u_{ref}$，并使用 lsim 函数进行系统仿真，得到实际输出 $Y$ 和参考状态 $x_{ref}$。

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分析代码：:ref="'Card_' + index"

这段代码是在Vue.js框架中使用的，用于动态绑定一个组件的引用名。其中ref是Vue.js提供的一个指令，用于在组件或元素上注册一个引用名，方便在其他地方使用该组件或元素。这里的引用名是通过字符串拼接实现的，其中index是一个变量，表示当前组件的索引值。拼接后的字符串形如"Card_0"、"Card_1"等，每个组件都有一个唯一的引用名。

这样做的好处是可以在代码中方便地引用每个组件，例如通过this.$refs['Card_0']可以获取到第一个组件的引用。同时，也可以通过遍历所有引用名，批量操作组件，例如通过this.$refs['Card_' + i].doSomething()可以依次调用所有组件的doSomething()方法。

需要注意的是，Vue.js要求引用名必须是唯一的，不能重复。因此在使用这种动态引用名时，需要保证每个组件的index值是不同的。

可是为什么可以写成 reshape(refs',[M*ny,1]);这样呀

非常抱歉之前的回答仍有误导性。如果 M 是一个矩阵，ny 是一个常数，而 refs 是一个 $M \times ny$ 的矩阵，则 `reshape(refs',[M*ny,1])` 的含义是将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量，然后再将其转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

这个操作可以分为两步来实现。首先，使用 `reshape` 函数将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量：

v_row = np.reshape(refs, (1, M * ny), order='C')

其中 `order='C'` 表示按行优先的方式进行展开。这样得到的 v_row 就是一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量。

然后，使用 `T` 属性将 v_row 转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量：

v_col = v_row.T

这样得到的 v_col 就是一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

综上所述，`reshape(refs',[M*ny,1])` 的含义是将 refs 按行优先的方式展开成一个 $1 \times M \cdot ny$ 的行向量，然后转置成一个 $M \cdot ny \times 1$ 的列向量。

希望这次回答能够解决您的疑惑。