这是一个 MATLAB 脚本，可用于确定两个共面圆轨道之间的三脉冲双椭圆转移的特性。 脉冲假设意味着航天器的速度而不是位置会瞬间改变。

简单的进程之间的状态模拟， 通过链表的增删，实现任务状态的切换。

利用socket实现客户端与服务器之间的简单通信，快速熟悉掌握三次握手与四次挥手。。。

地理信息系统专业常用坐标系统之间转换工具

层次分析matlab代码肌肉协同识别 该存储库提供用于提取和处理实验数据的Python代码，以及用于肌肉协同识别和结果绘制的代码。 有关实验程序，肌肉协同作用假设以及结果分析的详细信息，请参阅我的 何牧生 3月〜6月； 2020年10月〜十二月 描述 该项目旨在确定在多关节任务中手臂如何协同激活肌肉。 动机 尽管看似简单，但是诸如从高架子上取回物体之类的运动任务却非常复杂。 为了完成此任务，与运动有关的信号从大脑的运动皮层中产生，并通过运动神经元传递到肌肉纤维。 反过来，肌肉收缩，手臂抬起并伸展。 我们体内有600多条肌肉。 而不是单独控制每块肌肉，我们的大脑被认为可以按组来招募这些肌肉。 以这种分组的方式激活肌肉被称为肌肉协同作用，并且是分级控制策略的一部分。 激活肌肉协同作用而不是单个肌肉可以简化对肢体的控制。 在这项工作中，重点是手臂的肌肉激活。 具体来说，目标是确定当一个人在肩膀上绑架并在肘部弯曲时，肌肉如何同时激活。 这样，我们可以确定神经和骨科完整的人群中正常的肌肉激活模式。 方法 硬件设定 如图3所示，实验设置由定制的机电一体化系统，监视器，扬声器和Biodex椅子组成。

编写一个程序，使用while循环计算1~1000之间能被3和7同时整除的整数之和

为了便于计算生理波形（压力、速度、面积、流量）之间的传输时间，该软件提供了四种可应用于临床/合成数据的算法。 连续波形数据以及所需算法的选择应用于此函数，并提供每个波形的渡越时间。

jsonopc 使用 OPC 在 NodeJS 和 PLC 之间使用 JSON 实现简单接口的示例库。 先决条件 。 用法 var jsonopc = require ( 'jsonopc' ) . Opc ; var host = 'localhost' , server = 'Matrikon.OPC.Simulation.1' ; jsonopc . connect ( host , server , function ( err , opc ) { // Create tag value request var request = { plc1 : { Int4 : 'Random.Int4' } , plc2 : { Int5 : 'Rand

该函数实现了 Vladimir J. LUMELSKY，“线段之间距离的快速计算”，信息处理快报 21 (1985) 55-61 中提出的快速算法。 用于计算两条线段之间的最短距离。 它也处理所有退化情况（当线平行时，一条线是一个点，两条线都是点）。 或者，该函数可以返回线段上最近的两个点。

这是期望最大化算法如何学习 3 维数据的高斯混合模型的 3D 可视化。 - 这个怎么运作 - 数据在一般协方差高斯簇中被读入或生成。 对于 k 的期望值（要拟合的高斯数），播放一部电影，通过 EM 算法的迭代显示 GMM 的演变。 真实模型仅在每次迭代时可用（被视为电影中的锚帧），因此通过在这些锚之间插入足够多的“帧”来给出 3D 高斯运动的错觉（显示为 1 个标准差的椭球）帧。