使用旋转计算两个分子的均方根偏差（RMSD） 使用.xyz或.pdb格式的两个笛卡尔坐标之间的旋转，使用Kabsch算法（1976）或四元数算法（1991）计算均方根偏差（RMSD），从而得到最小的RMSD。 有关更多信息，请阅读和。 动机 您拥有分子A和B，并想要计算两者之间的结构差异。 如果仅直接计算 ，则可能会产生太大的值，如下所示。 您需要首先使这两个分子重新居中，然后将它们彼此旋转以获得真正的最小RMSD。 这就是该脚本的作用。 没有变化 重新居中 旋转的 RMSD 2.50 RMSD 1.07 RMSD 0.25 引文 实施方式： 使用旋转计算两个分子的均方根偏差（RMSD），GitHub， ， Kabsch算法： Kabsch W.，1976年，“最佳旋转与两个向量相关联的解决方案”，《晶体学报》，A32：922-

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

% 使用 window=papouliswin(SIZE of WINDOW); % 结果估计的方差小于获得的% 使用相同大小的已知窗口。 % 窗口属性的详细信息可以在% A. Papoulis，“高分辨率光谱的最小偏置窗口 - % timates，”IEEE Trans。 通知。 理论，卷。 IT-19，没有。 1，第 9-12 页% 此代码由 Md. Sahidullah 编写。 % 任何查询、评论或建议都可以邮寄至 sahidulahmd@gmail.com

有一个更新的版本可以在一个函数中计算正常、重叠、修改和艾伦偏差的时间： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26659-allan-v3-0 allan.m 计算时域信号的艾伦偏差。 它用于频率数据的稳定性分析。 处理带有速率或时间戳信息的数据集。 与 allan.m v1.61（由 MA Hopcroft，文件 ID 13246）相比，通过预分配内存空间增强了速率性能。 时间戳没有变化。 对于长时间序列，增强变得更加显着。 动机：计算具有高采样率的长时间序列的艾伦方差。 示例数据可从www.nbi.dk/~czerwin/files/allan.zip 获得 收录了 John D'Errico（2008 年 10 月 14 日）的评论。

基于最优偏差路径的自动导引车纠偏方法.pdf,针对使用二维码作为定位模块的视觉自动导引车（AGV）的轨迹跟踪问题，提出了一种基于最优偏差路径的模糊PID纠偏算法。首先建立AGV的运动学方程，将横向偏差和航向偏差作为控制系统的输入变量；其次引入Hamilton最优控制函数，得到基于最优偏差转化策略的AGV最优偏差路径和最优控制方程；最后以AGV与最优偏差路径之间的位姿偏差更新模糊PID控制器的参数，实时调节驱动轮的差速，使AGV按最优偏差路径行驶，实现AGV纠偏的最优控制。实验结果表明，该方法可以平稳、快速地消除横向和航向偏差，本文控制方法在极端偏差状态下的4种隶属度区间的横向偏差纠偏结果分别为2.38、 2.54、 3.29和4.43 mm，均不超过5 mm，纠偏距离小于1.2 m，跟踪精度为3.2 mm，既提高无轨导引AGV的导航精度，也能较好地满足系统运行的稳定性和伺服驱动能力。

完整英文电子版JEDEC JESD22-A100E：2020 Cycled Temperature-Humidity-Bias with Surface Condensation Life Test （循环温度-湿度-偏差与表面凝结寿命测试 ）。进行温度-湿度循环寿命测试是为了评估潮湿环境中可能发生表面凝结的非密封，固态包装的固态设备的可靠性。 它采用偏压，温度循环和高湿度条件，这些条件会导致设备表面凝结。 确定器件表面对腐蚀和/或树枝状生长的敏感性是有用的。

完整英文电子版JEDEC JESD22-A101D.01：2021 Steady-State Temperature-Humidity Bias Life Test（稳态温度-湿度偏差寿命测试）。进行了稳态温度-湿度偏置寿命测试，以评估非密封封装IC器件在潮湿环境中的可靠性。 施加温度，湿度和偏压条件以加速水分穿过外部保护材料（密封剂或密封剂）或沿着外部保护材料与通过该保护层的金属导体之间的界面渗透。

耐电压测试仪计量比对结果与归一化偏差.pdf

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目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42