%求方程的解 x=sym('x'); fx=(3*x*x+2*x)*(x*x+2.32*x+4)-(2*x+2.32)*(x*x*x+x*x) fx = …

拉普拉斯变换及其反变换 Laplace变换及其反变换的定义为:…

UVW平台运动控制算法以及matlab仿真   最近公司同事因为对某视觉对位平台的运动控制算法有疑问,所以来请教我.由于我也是第一次接触到UVW自动对位平台(也可以叫XXY自动对位平台),于是找了一些资料学习一下,大概了解了运动模式后,使用matlab模拟了此平台,并验证了UVW平台资料提供的运动控制算法的正确性. 一.UVW平台介绍 1.这是一种可以实现以平面上任意一点为中心,进行旋转运动的装置,并可沿着任意的方向平移.2.此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起,可以很快完成高精度的纠偏工作,重…

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

MATLAB仿真过程中,编写MATLAB代码的时候犯了很多错误,做了很多蠢事.记录下自己犯错的点点滴滴,并引以为戒.使用MATLAB版本为2014a,以下内容如有不当还请指正. 1. 仿真开始前清理工作区 工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令 clc;clear all;close all; 2. 养成良好的变量.函数命名习惯 MATLAB中有很多内置的常量.函数等.写代码的时候不能够随意命名,以防造成不必要的麻烦.譬如在循环时不应该使用i,j变量,在MA…

原文:C语言库函数大全及应用实例二                                              [编程资料]C语言库函数大全及应用实例二 函数名: bioskey 功 能: 直接使用BIOS服务的键盘接口 用 法: int bioskey(int cmd); 程序例: #i nclude #i nclude #i nclude #define RIGHT 0x01 #define LEFT 0x02 #define CTRL 0x04 #define ALT 0x0…

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研…

Hibernate实例二 一.测试openSession方法和getCurrentSession方法 hebernate中可以通过上述两种方法获取session对象以对数据库进行操作,下面的代码以及注解是对两种方法的辨析 这两种方法是从SessionFactory获取Session的时候用 SessionTest.java import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.util.Date; import…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

Ajax实例二:取得新内容 通过点击pre和next按钮,从服务器取得最新内容. HTML代码 <div id="slide">图片显示区</div> <a onclick="return previousSlide()" href="#">< Previous</a>  <a onclick="return nextSlide()" href="#&quo…

ardupilot_gazebo仿真(二) 标签(空格分隔): 未分类 在模型中添加sensor gezebo官网-sensor部分教程 gezebo官网-基础部分教程 Gazebo plugins in ROS 以camera为例 <sensor name="camera" type="camera"> <pose>0 0 0 0 -1.57 0</pose> <camera> <horizontal_fov&…

原文:WPF中的多进程(Threading)处理实例(二) //错误的处理 private void cmdBreakRules_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { Thread thread = new Thread(UpdateTextWrong); thread.Start(); } private void UpdateTextWrong() { txt.Text = "Here is some new text."; } //正…

这是PID的标准形式包括比例/积分/微分三部分,e为偏差 下面我们分析三个环节的作用,设:当前系统状态A,目标状态B, e=B-A,初始状态e>0 (以下是个人的理解,欢迎读者评论) 1 比例环节P e越大u越大,当A近似B时,e非常小,u也非常小,现实系统的u除了要满足自身系统的需求,还要分担给克服磨擦,空气阻力等等,因此最终A总是和B差一点,这个很小的u用在克服阻碍上了(它会存在一个小误差) 2 微分环节d 此环节就是e的斜率,A在趋近B的过程中e的值始终为正,但e的斜率为负,它不希望e变化…

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比…

一:前言 这篇博客是我应一位网友之约写的,他想要学习基于FPGA的PCIe DMA控制器设计,但是手上没有合适的Xilinx开发板,而且xapp1052又没有提供仿真代码,让他的学习陷入了困境.所以我想了想,还是用EDK搭建一个微小系统,然后用modelsim来仿真xapp1052的DMA收发控制,这样应该是最全面的理解PCIe_DMA了,希望对大家都有帮助. 二:前期准备 1.Xapp1052 Demo(http://download.csdn.net/download/yuzeren48/7…

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做…

MongoDB-Sharding部署方案 一.    部署环境 五台主机: Amongoshard01:  10.212.74.43 Amongoshard02:  10.212.84.4 Amongoshard03:  10.212.98.23 Amongoshard04:  10.212.46.5 Amongoshard05:  10.212.70.21 安装: CentOS 6.5系统 mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.2.tgz 二.    部署方案 方案目…

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚…

一个好码必须具备两个要素:可靠.高效. 高效的码要求码的编译方案都具有较低的复杂度.极化码出现后,Arikan本人提出使用SC译码方案来进行译码操作.SC全称successive cancellation decoder,即连续消除译码.SC译码采用蝶形算法,通过递归的方式进行串行解码,其优点在于算法复杂度较低,缺点是无法进行并行解码(并行解码可以提高解码速度).对于polar code的解码,还有几种常用方案:BP解码.SCL解码.SCAN解码等,本系列我们重点来介绍SC译码. SC译码算法中…

1.低级自动发现概述 zabbix的低级自动发现(LLD)适用于监控多实例,监控变化的数据(分区.网卡). 自动发现(LLD)提供了一种在计算机上为不同实体自动创建监控项,触发器和图形的方法.例如,Zabbix可以在你的机器上自动开始监控文件系统或网络接口,而无需为每个文件系统或网络接口手动创建监控项.此外,可以配置Zabbix根据定期执行发现后的得到实际结果,来移除不需要的监控项. 在zabbix中,支持六种类型的发现项目: 系统文件的发现 网络接口的发现 CPU和CPU内核的发现 SNMP…

一.Simulink概述 1.特点 simulink是对动态系统进行建模.仿真和综合分析的图形化软件,可以处理线性和非线性.离散.连续和混合系统,也可以处理单任务和多任务系统,并支持多种采样频率的系统. 2.界面操作 (1)打开方式: (2)界面——新建模型 (3)打开模块库 (4)举例:示波器显示正弦信号 二.Simulink的功能模块操作 1.常用模块组 2.连续系统.离散系统.非线性系统 3.基本操作 (1)移动.复制.删除.改变大小.转向(flip Block).改变大小.颜色.命名 (…

1.概述 Zabbix的网络发现是指zabbix server通过配置好的规则,自动添加host,group,template Zabbix的主动注册刚好和网络发现是相反的,功能基本一致.zabbix agent主动联系zabbix server,server自动添加host,group,template 以上两种方式都是发现host,添加host,而low-level discovery(低级自动发现)更加底层,用于发现item,trigger,graph等等.  2.MySQL多实例的低级自…

概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl…

java 注解,从名字上看是注释,解释.但功能却不仅仅是注释那么简单.注解(Annotation) 为我们在代码中添加信息提供了一种形式化的方法,是我们可以在稍后 某个时刻方便地使用这些数据(通过 解析注解 来使用这些数据),常见的作用有以下几种: 生成文档.这是最常见的,也是java 最早提供的注解.常用的有@see @param @return 等 跟踪代码依赖性,实现替代配置文件功能.比较常见的是spring 2.5 开始的基于注解配置.作用就是减少配置.现在的框架基本都使用了这种配置来减…

二:实现登录认证 passport官网文档:  http://passportjs.org/guide/ passport验证使用一种被称为“策略”的方式来验证请求,策略支持3种类型的验证:用户名密码验证:OAuth委派验证,OpenID等联合身份验证(facebook,twitter等). 联合身份认证可参考这里 常用的是LocalStrategy策略来为用户名密码验证,它通过use()函数来调用. 使用步骤: 1:安装模块,passport 和 passport-local 2:添加引用 p…

1.在matlab命令行中输入以下代码: cwd=pwd; cd([matlabroot '\toolbox\matlab\winfun\private']); fileassoc('add',{'.m','.mat','.fig','.p','.mdl',['.' mexext]}); %重点 cd(cwd); disp('Changed Windows file associations. FIG, M, MAT, MDL, MEX, and P files are now associat…

转自:http://blog.csdn.net/little_stars/article/details/8266262 前文讲述了 POI 读取的基本操作,但后期 经过试验,当写入数据量超过5万条以上时, 很容易报错“内存溢出”,就算你调整JVM的xmx为 “2048MB”,也无效果. 后来查资料得知 SXSSFWorkbook 是专门用来处理大量数据写入 Excel2007的问题的. 实例如下,具体步骤神马的,请看前文. 读取仍然是“XSSFWorkbook”,写入则为“SXSSFWorkb…

一直没搞明白TI 的Instaspin的SVPWM实现原理,最后只能在Matlab里仿真看看输出波形是不是和普通的SVPWM实现输出的波形一样,用M文件实现,下面是代码: clear all; theta = 0:1:360; vd = 0.0; vq = 1.15; Valpha = zeros(size(theta)); Vbeta = zeros(size(theta)); Vx = zeros(size(theta)); Vy = zeros(size(theta)); Vz = zer…

DWR(Direct Web Remoting) DWR is a Java library that enables Java on the server and JavaScript in a browser to interact and call each other as simply as possible. Dwr能让在server端的java代码和浏览器client的javascript代码尽可能简单的相互调用. DWR is Easy Ajax for Java!  官网:ht…