勇攀高峰-智能定点运送（幼）.cdr

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。

语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明

挪威船级社DNV定点系泊装置认证标准DNV-OS-E301

完全无需费用下载即可使用的google地图软件桌面版，可用于地图经纬度定点预勘测，对于需要的很有用哦！

将4kHz的浮点计算代码优化成了12kHz的定点计算代码，运行周期在80us以内，能够稳定运行。定点化的基本思路是将浮点数先放大一定的倍乘系数，并转换成32位整型的定点数，进行定点乘除法，再将结果还原回去，从而大大节省计算时间。倍乘系数一般取2的次方数，这样在还原的时候只需使用右移位即可代替除法操作进行倍除，从而节省一定的时间。定点化的难点在于，你不知道哪个变量该放大多少倍，太小会损失计算精度，太大会导致数据溢出，一般需要进行事先合理的评估以及实际上电试验。函数的定点化最好按先后顺序来，每转换完一步就验证一遍，确保万无一失。一般程序无法正常运行基本都是数据溢出导致的，这时需将倍乘系数调小一点。一些常量的计算不必放在循环里浪费计算资源，可以在初始化过程就先计算出来。另外，一些系数可以结合在一起，如ADC采样的电压需要乘以一个电流系数，这个电流系数就可以和PID参数合并（相乘），同样在初始化时就可以计算确定下来，省去多次乘法运算的步骤。定点化后，PID的控制量的目标输入量也需要根据你的设计进行调整，扩大相应的倍数。SVPWM的输出也可以直接设计成PWM比较值的范围，而不是占空比的形式。

⒉定点数格式的选择 定点格式表示数的范围和数据的精度是确定的。表示数的范围越大，数据的精度越低，也就是说，数的范围与精度是一对矛盾。对16位的数据来说，动态范围最大的格式为整数Q.15，精度（或分辨率）最高的格式为Q15。 定点格式的选择实际上就是根据Qm.n表示方法确定数据的小数点位置。

UE 鼠标操作，定点旋转 平移

选择三维空间中一段封闭圆作为第三关节目标轨迹，生成多个离散轨迹点，利用Rodriguez公式求得机械臂末端在基坐标系下的齐次变换矩阵，再利用逆运动学求解得到每个