1、理论基础（待续）2、算法实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltR=2I0=12mu0=4*np.pi*1e-7C0=mu0/(4*np.pi)N=50x, y = np.meshgrid(np.linspace(-5,5,N), np.linspace(-5,5,N))#x = np.linspace(-3,3,N)#x=lins

1、生成数据集class moon_data_class(object):def __init__(self,N,d,r,w):self.N=Nself.w=wself.d=dself.r=rdef sgn(self,x):if(x>0):...

1、建立仿真模型（1）假设有一辆小车在一平面运动，起始坐标为[0，0]，运动速度为1m/s，加速度为0.1m/s2m/s^2m/s2，则可以建立如下的状态方程：Y=A∗X+B∗UY=A*X+B*UY=A∗X+B∗UU为速度和加速度的的矩阵U=[10.1]U= \begin{bmatrix} 1\\ 0.1\\ \end{bmatrix} U=[10.1​]X为当前时刻的坐标，速度，加速度X=[xy

1、理论基础毕奥－萨伐尔定律2、代码import numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_toolkits.mplot3dimport mathfrom scipy.fftpack import fft,ifftfrom decimal import Decimalmatplotlib.rcPara

1 卡尔曼滤波详见博客 https://blog.csdn.net/moge19/article/details/817507312 低通滤波2.1 算法推导一阶RC滤波器的硬件电路如图：图中输入电压是Vi，电阻R，电容C，输出电压为Vo。假设电路的输出阻抗很大（即不带任何负载），输入阻抗很小（理想情况）。可以得到以下公式：Vo=11+jωRCViV_o = \frac{1}{1+j...

1、专家系统定义：一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内容包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力1.1 专家系统的建立（1）知识库基于专家经验的判断性规则用于推理、问题求解的控制性规则用于说明问题的状态、事实和概率及当前的条件和常识等的数据（2）推理机正向推理反向推理双向推理（3）知识的表示IFE THEN H WITH CF(...

1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程：（1）将原信号进行FFT;（2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率；（3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）x=np.l...

1ADC采样模型假设ADC采样的值已经为稳定状态，设k+1k+1k+1时刻ADC采样值为Xk+1Xk+1X_{k+1},则kkk时刻ADC采样值为XkXkX_k，假设k+1k+1k+1时刻的采样值为Zk+1Zk+1Z_{k+1}，则有：{Xk+1=Xk,Zk+1=Xk+1+δ,δ为噪声{Xk+1=Xk,Zk+1=Xk+1+δ,δ为噪声 \begin{cases} X_{k+1} = X...

本文是来源于B站Dr_CAN的视频的学习笔记，有需要详细了解的，可以到B站看相关视频DR_CAN的个人空间1、递归算法例：假设测一段距离，第一次测z_1=50.1mm，第二次测z_2=50.4mm，第三次测z_3=50.2mm，若想得到准确的值，可以计算这几次测量的平均值,据此，可以定义估计真实数据等于平均值，可得到如下公式x^k=1k(x1+x2+⋯xk)\hat{x }_k=\frac{1}{

4.1引言4.2预处理4.2.1.剔除离群点4.2.2数据归一化4.2.3丢失数据4.3峰值现象4.4基于统计假设检验的特征选择4.5接收机操作特性曲线4.6类可分性测量4.7特征子集的选择4.8最优特征生成4.9神经网络和特征生成/选择4.10推广理论的提示4.11贝叶斯信息准则...