使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

自己整理的强化冲刺总结，希望能帮助到各位考研的兄弟们。

(3) 人体或车身振动的总的加速度均方根评价 方法; (4)车身振动 (或座椅)的最大垂直加速度评价 方法。 本文采用 1ö3 倍频带分别评价方法 ( ISO 2631) 方法作为平顺性评价指标, 各 1ö3 倍频带加速度均 方根分量, 可用下式计算 ΡZβi = [∫ 2Πf ui 2Πf li G Zβs (Ξ) dΞ] 1ö2 (13) 式中: 座椅处的加速度功率谱 G Zβs (Ξ) 前文已经求 得; f ui, f li为各个 1ö3 倍频带的上、下限频率, i= 1, 2, ⋯. 但是上述方法求得的均方根值还没有考虑人 体对不同频率振动的敏感程度, 人体对垂直振动 4 ～ 8 H z, 水平振动 1～ 2 H z 最为敏感, 而其他频率范 围内的加速度均方根值可以通过加权折算到最敏感 频率范围内, 其垂直方向的加权因子为 W N (f ci) = 0. 5 f ci　　 (1 < f ci ≤ 4) 1　　 (4 < f ci ≤ 8 8öf ci　　 (f ci > 8) (14) 将W N (f ci)转换成W N (Ξci) , 加权加速度均方根值分 量 Ρzβw i= W N (Ξci) Ρzβi, 再将 Ρzβw i中的最大值与 ISO 2631 人体对振动反应的“疲劳工效降低界限”的振动允许 值进行对比, 就可以看出该车的平顺性性能。将上述 方法用M A TLAB 编制成程序, 就可以直接得到加 权加速度均方根值分量的最大值, 从而实现对汽车 平顺性的评价。 5　实例应用 表 1 给出了TJ 6341 五自由度车辆模型参数, 将 模型参数输入所编制的仿真程序, 得到车辆在车速 为 50 km öh 时的随机响应, 如图 2 所示。图 2 中的座 椅加速度图的图形走势与图 3 中该车的座椅加速度 实验曲线基本吻合, 从而证明该仿真结果是正确的。 同时, 可以从程序的运行结果获得各中心频率加速 度均方根值, 如表 2 所示。 表 1　TJ6341 五自由度车辆模型参数 参数 名称 M s (kg) M b (kg) M p (kg. m 2) M f (kg) M r (kg) K s (N öm ) K f (N öm ) K r (N öm ) K tf (N öm ) K tr (N öm ) C s (N söm ) C f (N söm ) C r (N söm ) 数值 65 708 1 060 80 72 23 071 20 292 19 326 128 760 128 760 1 500 2 000 1 000 93第 2 期 邹晓华等: 车辆悬架系统振动仿真

成都华迪公司的javaee实训项目，做的不是很好，可以运行通过，多多指教。

edrawings 总布局_64.exe

1、swtich 相关口线配置 2、需要确定 RTL8367RB 的复位管脚，以及复位延迟 3、需要确认我们主控端网口 pin 脚的复用关系是否配置正确 1、确

操作系统 应用题、总复习 操作系统 应用题、总复习操作系统 应用题、总复习

针对传统总广义变分（TGV）小波修复模型采用单一小波基变换，仅对纹理细节信息较少且结构简单的图像有很好修复能力的缺点，提出一种紧框架域下的总广义变分正则化修复模型。不同于经典小波变换，紧框架系统具有冗余、时移不变和线性相位等图像处理过程中较为重要的特性。新模型通过引入多层紧框架分解系数的低阶与高阶导数项建立正则化项，获取图像不同尺度多方向上的特征信息来对图像进行约束。模型的数值实现采用分裂技术与原始-对偶方法相结合的优化算法（PDSBA），交替迭代求解两个易于处理的子问题，提高了图像修复过程的处理效率。相比于传统模型，所提模型不仅具有保边性能，而且对含有较多细节或纹理信息的图像也有较好的修复效果。实验结果显示，三个修复性能指标：峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）和结构相似测度（SSIM）均获得显著提升。

已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。