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在使用Python做脚本的话，有两个库可以使用，一个为PyUserInput库，另一个为pyautogui库。就本人而言，我更喜欢使用pyautogui库，该库功能多，使用便利。下面给大家介绍一下pyautogui库的使用方法。在cmd命令框中输入pip3 install pyautogui即可安装该库！ 常用操作 我们在pyautogui库中常常使用的方法，如下： import pyautogui pyautogui.PAUSE = 1 # 调用在执行动作后暂停的秒数，只能在执行一些pyautogui动作后才能使用，建议用time.sleep pyautogui.FAILSAFE = T

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% 此 Matlab 脚本用于计算和绘制自动模态保证准则% (MAC) 基于给定的振型% 邮箱：lianliang.cheng@ugent.be 数据百分比：2020年11月24日 % 注意：madeShape 是一个包含行（自由度数）和列（模式数）的矩阵% 示例：加载 modeShape.mat % MAC = autoMAC(modeShape);

附件是英文版的。 这是 Bjarne Stroustrup 的一篇论文。要小心，因为这非常困难。

uwb定位matlab代码使用卡尔曼滤波器进行汽车 UWB 定位 使用 UWB 技术和卡尔曼滤波器为车辆应用建模定位 介绍 该存储库包含一个 MATLAB 文件，用于模拟汽车应用的 UWB 定位。 包含的文件vary_anchors_45m.m运行模型。 型号说明 该模型会围绕车辆创建一条圆形路径，供标签遵循。 车辆显示为矩形。 锚点放置在车辆的外部或内部。 锚点的数量可能会改变。 因为这是一个模拟，测量噪声被添加到每个点的距离。 这个噪声是一个随机的高斯变量，方差为 0.5 m^2。 在最小二乘算法中使用从时间步骤k的标签到每个锚点的测量值。 该模型利用 MATLAB 的非线性最小二乘函数之一来创建估计位置。 这个位置就是卡尔曼滤波器中使用的测量向量。 在卡尔曼滤波器之后，LS 估计和卡尔曼估计与原始路径一起绘制。 RMSE 是针对 LS 和卡尔曼滤波器计算的。 如果脚本运行多次迭代，则 RMSE 是这些迭代的平均值。 计算每个时间步长k的平方误差，并根据标签位置与车辆中心的角度进行绘制。 车辆的前部向右（x 增加）。 变量 在这个模型中可以改变很多东西： 迭代次数。 这是变量ite

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