脑机接口（BCI）为大脑和外部设备之间提供了一个直接通信通道。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEPBCI）因其高信息传输率而受到越来越多的关注。任务相关成分分析法（TRCA）是一种最新的单独校准 SSVEPBCI 的方法。然而，在 TRCA 中，从每个刺激中学习到的空间滤波器可能是冗余的，时间信息没有得到充分利用。针对这一问题，本文提出了一种新方法，即任务判别成分分析法（TDCA），以进一步提高单独校准的 SSVEPBCI 的性能。通过两个公开的基准数据集对 TDCA 的性能进行了评估，结果表明 TDCA 的性能明显优于集合 TRCA 和其他竞争方法。测试 12 名受试者的离线和在线实验进一步验证了 TDCA 的有效性。本研究为设计经过视频校准的 SSVEPBCI 解码方法提供了新的视角，并为其在高速脑拼写应用中的实现提供了启示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「紫钺-高山仰止」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43158059/articl

LR(1)（Left-to-Right, Rightmost derivation with 1 symbol lookahead）分析法是一种用于构建分析器的语法分析方法，通常用于分析上下文无关文法的语法结构，属于LR分析法的一种变种。它是一种强大的自底向上语法分析方法，适用于具有一定复杂性的上下文无关文法，通过使用向前查看符号来处理文法中的二义性，使得可以更精确地分析和理解输入。 在实验的代码实现过程中，定义了ACTION表和GOTO表，这两个表是LR(1)分析表的核心部分，其中ACTION表用于记录移进和归约操作，GOTO表用于记录状态之间的转移。这些表提供了对输入串和状态栈的操作指导。接着定义了产生式结构体，并初始化了产生式数组、状态栈、符号栈和输入串等变量。这些变量在分析过程中起着关键的作用。 主要的分析过程在函数analyse()中实现。这个函数使用了循环来逐步分析输入串，直到达到接受状态或发生错误。在每一步中，根据输入字符和当前状态，在ACTION表中查找相应的操作。如果是移进操作，将状态和输入字符压入栈中，并打印当前步骤的状态。如果是归约操作，根据产生式进行出栈操作，

LL(1)分析法是一种常用的自顶向下的语法分析方法，用于分析和解释编程语言或其他形式的文本。LL(1)代表"Left-to-Right, Leftmost derivation, 1 symbol lookahead"，这表示了分析器的工作方式和限制条件，通常用于编程语言的语法分析，编写编译器或解释器。主要步骤包括构建LL(1)文法、构建LL(1)分析表和使用递归下降分析或预测分析器等算法来分析输入文本。 通过本次实验，我实现了LL(1)分析法进行语法分析，并认识到LL(1)分析法利用预测分析表和栈来进行符号匹配和产生式的选择，从而推导出输入串的语法结构。 首先，我了解到LL(1)分析法的核心是构建预测分析表。预测分析表由非终结符和终结符构成，通过预测分析表我们可以根据当前的栈顶符号和输入串的首符号，快速确定应该选择的产生式，从而进行语法推导。在实验中，我通过定义非终结符和终结符的数组以及预测分析表的初始化，构建了一个完整的预测分析表。 其次，我认识到LL(1)分析法对文法的要求比较严格，文法必须满足LL(1)文法的条件。LL(1)文法要求每个非终结符的每个产生式的选择集与其他产生

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

% 一阶惯性滞后系统辨识 - 切线辨识 dt = 0.01; tmax = 20; t=0:dt:tmax; s = tf('s'); % 设定待辨识传递函数 k0=6; T =3; tau=2; H=k0/(T*s+1); %参数 τ=2,K=6,T=3 H.InputDelay=tau; %待辨识系统 % 设定输入的阶跃函数,并画出输入与输出函数 U=ones(1,tmax/dt+1); y=lsim(H,U,t); %求输出 plot(t,U,t,y); legend('u','y'); ylabel('Step Response') xlabel('Time Seconds')

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高斯牛顿继承法matlab代码解决PnP，PnPf和PnPfr问题的多功能方法 :copyright:2020 NEC公司 该存储库是ECCV2016论文“解决PnP，PnPf和PnPfr问题的通用方法”的官方MATLAB实现。 代码中使用的Gröbner基求解器由V. Larsson的多项式求解器自动生成器生成。 执照 该软件是根据NEC公司许可发布的。 使用代码之前，请参阅。 如果使用此代码，请引用本文。 @inproceedings { nakano2016versatile , title = { A versatile approach for solving PnP, PnPf, and PnPfr problems } , author = { Nakano, Gaku } , booktitle = { European Conference on Computer Vision } , pages = { 338--352 } , year = { 2016 } , organization = { Springer } } 对于商业用途，请联系中野学院（Gaku Nakano）。 用法

高斯牛顿继承法matlab代码用于多摄像机和IMU校准的最小解算器 给定一个由三个带有相应IMU的摄像机组成的可移动装备，请使用IMU数据查找摄像机的位置和方向。 我们假设存在从摄像机到IMU的已知刚性转换。 这将基于Isaac Skog等人的先前工作。 [1]和HåkanCarlsson等。 [2]。 在[2]中，校准是使用坐标下降法结合经典的非线性最小二乘法进行的。 这些方法可能并不总是收敛或收敛缓慢。 在这个项目中，我们将研究是否可以通过使用动作矩阵方法（例如，参见Viktor Larsson的论文简介中的第7节）使解决方案更健壮和/或更快速。 通过这种方法，该问题可以转化为特征分解问题，对于该问题，存在快速的数值稳定求解器。 此外，此方法是不需要初始化的全局优化方法。 入门 所有代码都是用MATLAB编写的，可以在matlab文件夹中找到。 在该文件夹中， solveImuArray.m是作用矩阵求解器，将与solveImuArrayMl.m高斯-牛顿求解器solveImuArrayMl.m 。 可在tests文件夹中找到用于测试两个求解器的数值以解决各种噪声的脚本 初步结果

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