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一、模拟退火算法概述模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)多用以解决优化问题(寻找最优值),其退火过程可理解为:①加温过程——设定初始温度②等温过程——Metropolis抽样过程(Metropolis准则以一定的概率接受恶化解,使解空间覆盖更多的可能性,算法可以跳离局部最优,是收敛于全局最优的关键)③降温过程——控制参数的下降退火...
医学数据分析中的相关性分析、回归分析、卡方检验等使用场景的简单介绍与辨析。
目录一、MATLAB Coder的使用步骤:二、遇到的问题三、Matlab版本问题一、MATLAB Coder的使用步骤:在命令行窗口输入>>coder建议:在定义 (一维) 变量数组的数据类型及大小时,建议定义为 double(1 × :inf),避免在数组运算过程中由于引入新的定义的中间变量数组,导致数组计算的等式左右两端数组大小不对等下一步,②:在点击“Generate”后也存在
在 Simulink 中使用内置多种模块实现估计模型、状态估计器和递归模型,以执行系统分析和控制设计的任务,在学习过程中遇到ARMAX模型,查阅资料后做一辨识。、在Matlab命令行窗口输入>>help armax可得armax( )函数的作用是在时域内预测ARMAX多项式模型,那么ARMAX模型是什么呢?AR( Autoregressive model)︰自回归模型,是一种线性模型。
b站DR_CAN老师的基于Matlab的MPC控制视频讲解的学习笔记
一、卡尔曼滤波1.概念解析:对于已知状态空间表达的线性系统,通过递归算法,基于对下一时刻状态估计误差与观测器的测量误差的数据融合,得到下一时刻状态的最优预测值。其中,引入估计误差的协方差矩阵P表征状态变量之间的相关性;引入系统误差w和观测误差v表征在预测及测量过程中会存在偏差的实际情况。由于任何外部状态通常呈现正态分布,假设,(即w服从以0为期望,Q为协方差矩阵的正态分布;v服从以0为期望,R为协
视频学习:https://www.bilibili.com/video/BV1HK411T76d?from=search&seid=16338053070486680597&spm_id_from=333.337.0.0总结如下:%%绘制直方图+概率密度函数+累积分布函数%矩阵A是random生成0-1的随机数,或读入自己的数据A = rand(1,500)*50;%求A的最大、最
本文主要介绍如何在matlab中建立机械臂模型(前提要下载了Robotics Toolbox机器人工具箱~),并进行基于正逆运动学计算的轨迹运动。对于已有的Solidworks机械臂三维模型,如何导入Matlab,并对其进行运动控制。
针对Matlab的plot绘图结果的保存及调用问题,对.fig格式文件在Matlab中的使用进行详述。
在项目中想要增加MFC控件远程控制机器人小车的运动轨迹(大半径/小半径)和射球的方式(近射/远射),于是增加Radio Button单选控件。拖出四个控件后,右击“添加变量”,定义后在程序中调用实现相关功能。调试运行时,出现如下错误:网上总结的与代码本身相关的问题主要在于:1.野指针;2.内存泄露,参考如下:https://jingyan.baidu.com/article/b0b63dbfe75