格文斯 GVINS：紧密耦合的GNSS-视觉-惯性融合，用于平稳一致的状态估计。 GVINS是一个基于非线性优化的系统，该系统将GNSS原始测量结果与视觉和惯性信息紧密融合在一起，可进行实时和无漂移状态估计。 通过合并GNSS伪距和多普勒频移测量，GVINS能够在复杂环境中提供平稳且一致的6自由度全局定位。 系统框架和VIO部分改编自 。 我们的系统包含以下功能： ECEF帧中的全局6自由度估计； 多星座支持（GPS，GLONASS，Galileo，北斗）； 在线本地-ENU帧对齐； GNSS不友好甚至是GNSS被拒绝的地区的全球姿态恢复。 1.先决条件 1.1 C ++ 11编译器 该软件包需要C ++ 11的某些功能。 1.2活性氧 该程序包是在环境下开发的。 1.3本征 我们的代码使用进行矩阵处理。 1.4立方米 我们使用 1.12.0来解决非线性优化问题。 1.5 gns

TI官方给出的高速接口设计指导教程，涵盖了LVPECL、LVDS、HSTL、And CML接口之间的AC耦合设计指导教程

本模型为comsol模型，利用热力耦合多物理场耦合获得制动盘的温度场和应力场，适用于学习和应用此领域的人员。

随着ADC的供电电压不断降低，且输入信号摆幅不断降低，对输入信号共模电压的控制显得越来越重要。交流耦合输入相对比较简单，而直流耦合输入就比较复杂。典型的例子是正交下变频(混频器)输出到ADC输入的电路设计。混频器输出的是差分信号，其共模电压误差往往比较大，在送到ADC输入端之前需要进行滤波并且要把直流电平转换到ADC输入所需的电平上。这样的设计就比较有挑战性。 　　在放大器输出端和ADC输入端之间，往往需要二阶滤波电路。一方面，需要在ADC输入管脚前面放置电容来吸收ADC内采样保持电路的开关干扰。另一方面，需要在放大器输出端放置电阻或电感来隔离这个容性负载，从而确保放大器的输出稳定。设计二阶

环matlab代码动力系统 仓本 著名的 Kuramoto 耦合模型的实现 [1,2]。 当前版本 (0.3) 提供： 谐波耦合项。 可以激活几乎没有预定义的任何类型的扰动。 贝叶斯-仓本 类在存在噪声的情况下执行时间演化耦合系统的动态贝叶斯推理 [3,4]。 基于一组论文（例如见下文）和作者之一提供的 MatLab 代码的算法 ()。 参考 [1] Kuramoto, Y. (1984)。 化学振荡、波和湍流（第 19 卷）。 [2] Acebron, JA 等 (2005)。 Kuramoto 模型：同步现象的简单范例。 现代物理学评论，77（1），137-185。 [3] A. Duggento 等人，“时间演化相互作用的动态贝叶斯推理：从一对耦合振荡器到振荡器网络”，Phys. E 版，2012 年。 [4] Tomislav Stankovski 等人，“时间演化动态贝叶斯推理教程”Eur。 物理。 J. 专题 223，2014 年。

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为提高多元宇宙优化算法(MVO)的全局探索和局部开采性能,提出一种耦合横纵向个体更新策略的改进MVO算法(IMVO).横向更新策略是建立在宇宙种群层级的一种水平迁移进化机制,通过引入加权学习因子保证子代个体同时向多个父代宇宙继承位置信息,以改善种群的个体多样性和算法全局探索性能,适定性修正虫洞存在概率表达以保证种群个体间的充分信息交互;纵向更新策略是基于宇宙个体层级的一种纵向自我学习进化机制,根据最优宇宙历史信息,通过模拟认知的历史遗忘记忆特性实现记忆均值邻域的再开采,以增强算法局部开采性能.最后通过数值实验验证不同加权学习因子函数对算法性能的差异性影响,改进算法的优化性能和算法稳健性等.

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