上一篇的逐点比较法显然是无法画一条有倾角的直线的.因为X轴和Y轴永远都不同步,也就是像打台球一样,你打一个,我打一个,如果我进了球,我再接着打一个. 也就是说,如果直线为45度,也是没有办法画出来的,只能是锯齿形状. 如何实现X和Y同时动?也就是说,如果要画一条45度的线,X和Y同时动不就行了么? 比如起点为0,0,终点为5,5,如果采用逐点比较法,则需要运动10次,如果两轴同时运动,则5步就可以实现了.实现的途径如下: 初始值为0,0,然后下一步,我们每个坐标增加5,则结果为5,5,这样会溢出

对于MOVEJ的关节运动来说,我们只关心每个电机的角度(只需要考虑多个电机协同开始运动和结束运动,关键是对每个电机加速度均一化,从而一起跑一起停,这部分内容可以参考机器人学导论以获取更加详细的说明),我们要注意整个的流程是更新关节位置(MOVEJ)=>更新TCP(正解)=>更新关节速度和TCP速度 且由于正解是唯一的,在主程序的每个周期都要执行(当然你也可以不在主程序每个周期都执行,放在MoveUpdate里面也可以,不管执行何种运动都刷新一次正解)   对于MOVEL的TCP运动来说,我们只

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(其他方法可见:R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

由于各种原因,现实世界中的许多数据集都包含缺失值,通常把缺失值编码为空白,NaN或其他占位符.但是,此类数据集与scikit-learn估计器不兼容,这是因为scikit-learn的估计器假定数组中的所有值都是数字,并且都存在有价值的含义.如果必须使用不完整数据集,那么处理缺失数据的基本策略是丢弃包含缺失值的整个行和/或列,但是,这是以丢失有价值的数据为代价的(即使数据不完整),更好的策略是估算缺失值,从数据的已知部分推断出缺失值,这就是插补(imputation). 单变量插补法(univa

好多同学跑来问,用spss的时候使用多重插补的数据集,怎么选怎么用?是不是简单的选一个做分析?今天写写这个问题. 什么时候用多重插补 首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型: 上面的内容之前写过,这儿就不给大家翻译了,完全随机缺失,缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以,影响不大的.随机缺失可以用多重插补很好地处理:非随机缺失,任何方法都没得救的,主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道:这个我好像在之前的文章中给大家解释过原因. When it is plausible that da

数字积分法DDA(DDA(Digital Differential Analyzer)    数字积分法又称数字微分分析法DDA(Digital differential Analyzer),是在数字积分器的基础上建立起来的一种插补算法.数字积分法的优点是,易于实现多坐标联动,较容易地实现二次曲线.高次曲线的插补,并具有运算速度快,应用广泛. 1.直线插补 基本原理(自己去看,不在赘述) 原理图: 实例:设有直线OE,起点在原点,终点E(xe=5,ye=4),寄存器均为三位二进制寄存器,用DDA

运动策略分析 首先我们可以得到我方击球手质心的位置,球的质心的位置,对方球门中心位置.同时以桌面边缘为坐标轴,建立笛卡尔坐标系.可以明确的一点是,击球手的运动为曲线,球进框的运动为直线,或者折线. 击球点的确定 Method1:直接击球 根据对方球门的中心与球的质心,确定一条直线,即为击球后球的运动路径,击球点为该直线与球边缘的交点a,该点也为击球手边缘与球边缘的接触点,借此可以确定击球手质心位置b. Method2:反射击球 当法1中确定的击球手质心位置超出了桌面的范围时,我们无法直接击球,就

最早接触labview,是研二的时候,2007年,当时为了补贴家用,改善生活.自己拿着本科毕业证去找工作,去一个企业面试,当时,面试的主考官,问了会什么吗,比如PLC.单片机啥的?那时候的自己,基本上理论还能讲一点,实际知识基本为零,大致就是这么个情况,讲了半天,也不知道他听没听懂,反正说了. 然后,就是听主考官自己在那里讲技术的方向.发展,和自己的研究方向.说到兴奋处,自己拿出一个电路板,告诉我,这个是用DSP自主开发的高速采集板卡,可以替代PLC上面的高速计数器,一个S7-200,便宜点的也

由于TC2和TC3都有可能用到,个人推荐都安装,但是注意必须是先安装的TwinCAT2,然后安装TwinCAT3,如果反了可能两个都没法用(打开TcSwitchRuntime提示Both TwinCAT are activated,这样你一个也无法禁用),如果是这种情况请先把两个都卸载了,如果已经安装了TwinCAT2,则在安装TwinCAT3的时候,会自动检测是否存在TwinCAT2,如果有就自动禁用,可以发现桌面右下角图标变成灰色(此外需要注意,TC2有64位的版本,但是不能运行runtim

什么是Galil(加利尔)运动控制卡,它是用来干嘛的呢?运动控制卡是基于PC总线,利用高性能微处理器(如 DSP)及大规模可编程器件实现多个伺服电机的多轴协调控制的一种高性能的步进/伺服电机运动控制卡,包括脉冲输出.脉冲计数.数字输入.数字输出.D/A输出等功能,它可以发出连续的.高频率的脉冲串,通过改变发出脉冲的频率来控制电机的速度,改变发出脉冲的数量来控制电机的位置,它的脉冲输出模式包括脉冲/方向.脉冲/脉冲方式.脉冲计数可用于编码器的位置反馈,提供机器准确的位置,纠正传动过程中产生的误差.

推荐关注公众号「卤蛋实验室」或访问博客原文,更新更及时,阅读体验更佳 第一天我们搭建了 C++ 的运行环境并画了一个点,根据 点 → 线 → 面 的顺序,今天我们讲讲如何画一条直线. 本文主要讲解直线绘制算法的推导和思路(莫担心,只涉及到一点点的中学数学知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好. 1.DDA 直线算法 1.1 简单实现 我们先来回顾一下中学的几何知识,如何在二维平面内表示一条直线?最常见的就是斜截式了: 其中斜率是 ,直线在 轴上的截距是 . 斜截式在数学上是没啥问题的,

一.理解tween.js 如果看到上面的已经理解了,可以跳过下面的部分.下面为对Tween.js的解释 下面就介绍如何使用这个Tween了,首先b.c.d三个参数(即初始值,变化量,持续时间)在缓动开始前,是需要先确定好的. 首先引入一个概念就补间动画 Flash做动画时会用到Tween类,利用它可以做很多动画效果,例如缓动.弹簧等等. tween.js在Flash中可以解释为补间动画. 那么问题来了,什么是补间动画呢? 相信学过Flash的都知道补间动画是flash主要的非常重要的表现手段之一

帧动画 补间动画Tween Animation 对话框以及面试中的注意点 帧动画 帧动画非常easy,我们首先看一下Google官方解释This is a traditional animation in the sense that it is created with a sequence of different images. 意思表达的非常明了,一个传统的动画是由一组不同的图片组成的.帧动画,就像GIF图片,通过一系列Drawable依次显示来模拟动画的效果. 创建一帧动画分为一下几步

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

架上图片了你就可以在画板上涂改了啊我要写多几个字上去 string str = "Baidu"; //写什么字? Font font = Font("宋体",30f); //字是什么样子的? Brush brush = Brushes.Red; //用红色涂上我的字吧: PointF point = new PointF(10f,10f); //从什么地方开始写字捏?//横着写还是竖着写呢? System.Drawing.StringFormat sf = new

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

1. SVG元素模块 Animation.Module animate animateColor animateTransform animateMotion set mpath 剪裁模块 clipPath 颜色轮廓模块 color-profile 条件处理模块 switch 光标模块 cursor 扩展性模块 foreignObject 过滤器模块 filter feFlood feColorMatrix feComponentTransfer feComposite feConvolveMa