该资源主要介绍位置传感器控制技术 Simulink仿真模型与详细技术文档，以永磁同步电机为主要对象，分别实现了基于滑模观测器、模型参考自适应、扩展卡尔曼滤波器、旋转/脉振高频电压信号注入法的无位置传感器技术，所包含系列模型利用MATLAB/Simulink工具箱进行搭建，参数已全部调节完成，MATLAB2015b以上版本可直接仿真分析系统与波形。同时，针对所搭建模型进行了详细技术文档的编辑与整理，主要包含控制原理、系统构建、仿真模型构建、结果分析，非常全面，同时给出相关参考文献，应付课程大作业、毕业设计等绰绰有余，很值得参考。
2022-05-23 16:08:26
99.3MB
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-23 10:37:15
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最近研究了一下怎样使用shell 脚本连接数据库，然后执行查询语句。这样对于需要定时执行的脚本，我们可以建个 crontab 去定时执行。
先介绍一下客户端的安装：
linux 环境需要用 sqlplus 客户端去连接oracle 数据库，首先我们需要确认有没有安装：which sqlplus如果没有安装就需要先安装一下，安装步骤如下：
到oracle 官网下载，之后安装以下两个模块：
rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.3.0-1.x86_64.rpm
rpm -ivh oracle-instantclient11.2-sqlp
2022-05-23 10:20:13
65KB
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matlab爱心源代码扩展卡尔曼滤波器项目启动代码
自动驾驶汽车工程师纳米学位课程
在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。
通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的
RMSE
值。
本项目涉及可下载的Term
2
Simulator
此存储库包含两个文件，可用于为
Linux
或
Mac
系统设置和安装。
对于
Windows，您可以使用
Docker、VMware，甚至可以安装
uWebSocketIO。
请参阅
EKF
项目课程中教室中的
uWebSocketIO
入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。
uWebSocketIO
安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。
mkdir
构建
光盘构建
..
制作
./扩展KF
可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。
注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h
程序main.cpp已经填写好了，可
2022-05-23 10:13:04
2.53MB
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原始图
角点检测
points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
points = np.int0(points).reshape(-1,2)
for point in points:
x, y = point.ravel()
cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)
连线
cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8)
cv2.line(img, (0, y2), (100
2022-05-21 17:06:24
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基于Python的PCA人脸识别算法的原理及实现代码详解.zip
大学生课程设计
基于python的课程设计
自己大二写的课程设计
2022-05-21 12:55:44
3.75MB
代码如下:<html> <head> <title>js自动下载文件到本地</title> [removed] function InitAjax() { var ajax; if(window.ActiveXObject){ var versions = [‘Microsoft.XMLHTTP’, ‘MSXML.XMLHTTP’, ‘Microsoft.XMLHTTP’, ‘Msxml2.XMLHTTP.7.0’, ‘Msxml2.XMLHTTP.6.0’, ‘Msxml2.XMLHTTP.5.0’, ‘
2022-05-20 11:58:28
19KB
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本次测试基于MovieLens数据集实现的基于物品的协同过滤，目前只是在小样本上实现，主要问题是计算太耗内存，后期代码继续优化与完善。
数据集说明：movies.dat中数据是用户对电影的评分。数据格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp。
代码
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import os
import time
import datetime
os.chdir(r'f:\zxx\pthon_work\CF')
def loadData():
#读入movies.dat, r
2022-05-20 11:25:57
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尽管在阅读了一些论文和书籍后，卡尔曼滤波器的特性有据可查且易于理解，但我很难完全理解信息流。 其主要原因是区分预测值和测量值以及未来值和过去值的混淆符号。 因此我做了一个小的 Simulink 模型，它应该有助于解释信息流和理解卡尔曼滤波的方程。
参考： https://www.kalmanfilter.net/default.aspx [2020] Reiner Marchthaler 和 Sebastian Dingler 的“卡尔曼滤波器”。 Springer Fachmedien 威斯巴登
2022-05-20 11:12:15
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这几年JQuery写多了，传统的的javascript已经很久不写了，不少东西都忘掉了，还有多少人记得javascript中实现ajax操作需要借助XMLHttpRequest对象，其实jquery的ajax本质也是这个，好了，今天就花点时间演示一下如何用传统javascript获取文本内容并展示在页面上，废话不多少，直接上代码，注释写的很详细，大家应该能看懂： 代码如下: [removed] //(A)①获取文本文件方法(传统javascript实现AJAX写法) function LoadXMLDoc1() { var xmlhttp; if(
2022-05-20 03:23:06
62KB
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