为了解决现有的堆石料非线性本构模型参数估计方法预测精度低问题,提出了基于遗传算法的材料非线性本构模型参数反演方法.采用Duncan-Chang非线性本构模型描述堆石料的应力-应变特性.建立了堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷关系的近似解析计算方法.根据实验室堆石料三轴压缩实验观测数据,反演得到了堆石料的本构模型参数.研究结果表明:与现有的参数估计方法相对比,新方法预测的应变值与实验观测值具有较高的拟合精度.

光学元件上存在的缺陷缺陷传输传输光束产生的局域振幅和位相调制。基于衍射理论模型和分步傅里叶算法，模拟分析了高斯透射穿过表面有缺陷的非线性介质的传输过程中于介质内及从介质出射后在自由空气的传输特性，并详细研究了在厚介质前表面有缺陷的情况下，介质中和自由空气中的光强分布变化规律。非线性折射率，光束整体聚焦越厉害，聚焦点离介质后表面越近。光束受调制点的位置离中心越近，光束分裂成丝产生的局部光强，且介质表面存在缺陷将使通过的光束在介质后表面处产生一个很大的光强，相位调制型缺陷产生的这一光强点比渐变调制型缺陷产生的光强点更强。

本篇为组合导航扩展卡尔曼滤波 C++ 代码实现。 注：本例所用传感器有激光雷达传感器，雷达传感器 /*扩展卡尔曼滤波器*/ #include #include #include #include #include #include #include #include #define ROWS 1224 #define COLS 8 using namespace std; using namespace Eigen; int main(){ // ******************************导入数据**************************************

矩阵特征值问题已成为数值计算中的一个重要组成部分，为有效求解此类问题，提出了一种求解特征值的新方法：利用非线性方程组的Newton迭代法求解特征向量，为提高迭代的收敛速度，引入同伦思想，利用插值方法，得到近似特征向量Y(N)，以Y(N)作为迭代初值，从而快速求出问题的具有较高精度的解．该算法稳定性好，可并行运算，

在移除客厅楼梯的地毯后，我注意到原本“一致”的楼梯台阶的进深宽度其实很不均匀。对此，我感到非常惊奇，因为这么多年来我上上下下却从未注意到台阶是不均匀的。这是因为地毯绝妙地掩盖了这个问题。 这让我不禁想到了高分辨率SAR模数转换器(ADC)的问题。我原本以为我家的楼梯是均匀的，就像具有完美对称的量化步进的无噪声ADC的理想转换函数一样。图1为3位ADC的示例。 图1. ADC转换函数——“均匀一致的楼梯” 这让我这个书呆子再次开动脑筋思考，我家里不太完美的楼梯在尺寸上是非线性的（图2），这与ADC代码转换永远不会完全均匀的情况非常类似。ADC的这种不均匀特性主要取决于两个方面，即微分非线性(DNL)误差和积分非线性(INL)误差。这两种误差都是由ADC内部电容器与电阻的内在不匹配性造成的。 图2. ADC非线性——“真实的楼梯” 此外，楼梯地毯的作用就像一层被添加到（和重叠到）ADC转换函数上的直流“转换噪声”（图3）。这种噪声来自包括参考源等在内的ADC内部电路。噪声底限能够隐藏ADC台阶响应的真实非线性形状。 图3. ADC非线性噪声—

基于非线性跨模态哈希的视频检索，丁斌，程祥，在以图搜视频的视频检索任务中，现有基于哈希的视频检索算法均采用线性映射的方式将视频信息映射为哈希码。然而线性映射对于复杂

使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分

渲染器的matlab仿真求代码控制 R-非线性机器人机械手 系统的运动方程为： 线性化模型 问题陈述是控制 Theta-R Robot Manipulator。 由于模型是非线性的，为了使用线性控制方法和技术控制机器人，我们围绕平衡点对系统进行线性化。 所有模拟的平衡点是[pi/4 2 0 0]'。 按极点布置的控制器设计 线性化后我们得到状态矩阵，这些矩阵的特征值位于右半平面，表明开环系统是不稳定的。 我们使用 matlab 中的 place 命令将 clodes 回路系统的极点放置在左半平面中。 控制输入​​由 (U-Ue) = K*(X-Xe) 给出，因为平衡点不为零。 然后实施线性控制器来控制非线性系统并生成动画。 我们假设一个场景，我们没有传感器来测量系统的所有状态，我们实现了一个 luenberger 观察器来估计状态。 由于我们的观察者是线性的，我们必须在将输出和控制输入提供给观察者之前再次对 Ye 和 Ue 进行sybtract。 我们使用极点放置将 (A-LC) 的极点放置在左半平面中。 根据经验，选择观察极点比系统极点快 2-6 倍。 由于我们完全控制了观察者，因此

用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.