matlab橙色的代码Python2Simulink 机器人与智能车辆自动化实验室(RIVAL) 由东辰建 于2020年1月11日开始 Python和Simulink之间的桥梁。 该文件旨在在Python和Simulink之间架起一座桥梁。 在每个时间步骤,python脚本都会向simulink模型发送命令(输入),然后simulink模型执行一个步骤,然后将结果返回给Python脚本以供决策使用。 安装适用于Python的MATLAB Engine API 按照说明安装MATLAB Engine API。 应用领域 植物实例 在此示例中,我们构建了一个PI控制器,以将第二级系统调节为参考值(此处为10)。 Python脚本计算控件输入,然后将值发送到Simulink模型。 然后Simulink模型运行一步,然后将输出值返回到python脚本。 图1调节结果图 追踪范例 在此示例中,控制器尝试将变量x1和x2控制到调节轨迹xd1和xd2。 还有一个类似代码的模型和控制器。 simulink模型看起来像这样, 图2 Simulink模型 其中u1和u2是来自Python脚本的控制输入。
2022-02-10 20:33:33 378KB 系统开源
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两个节点之间画线,使用SVG,案例建议使用webstorm打开,就不用自己另外启一个服务了,原本想使用LeaderLine, 但是LeaderLine的SVG全画在body上了,不满足要求,所以自己写了一个简单的,目前只是初版,只支持开始元素的右侧向结束元素的左侧连线。满足初步使用。有兴趣的可以自行修改。 使用方法 import RzLine from 'xxxxx'; let line = RzLine.setLine(startElement, endElement, container); // container是包裹元素,可不传,默认画在body上,但是如果两个元素存在于容器中,而且容器可以滚动,画在body上的线条是不会跟着滚动的,所以建议传入container line.removeLine(); // 删除线条 line.resetLine(); // 假设开始或结束元素被移动到其他位置,调用此方法可重新连接两点
2022-02-10 14:05:15 4KB webstorm ide intellij-idea intellij
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此应用程序在四个独立的相机图像之间执行共同配准,并在实验过程中从图像中删除对象移动。 首先,为了进行联合配准,我们利用了 MATLAB Image Processing Toolbox:trade_mark: 中的控制点配准软件。 该软件允许我们在来自参考相机的图像中选择几何特征(地标)并将它们应用到来自其他相机的图像。 为每个相机生成一个二维变换矩阵,以根据选定的地标共同配准所有相机图像。 为了去除组织运动,使用类似的方法在来自一台相机的所有帧中选择固定地标,并根据所选地标对所有帧进行联合配准。 此处理导致每个帧的变换矩阵应用于来自其他摄像机的相应帧。 最后,为了显示所有相机的单个多光谱视频,来自所有相机的同步帧使用颜色编码叠加,从而实现图像之间交互的可视化。
2022-02-10 09:06:01 2.59MB matlab
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TIA博途_如何进行不同版本之间的项目升级? 版本升级
2022-02-10 09:05:04 316KB TIA博途 不同版本 项目升级 版本升级
本文是以下语言间的对照表 国语注音符号第一式 威妥玛拼音 国语注音符号第二式 耶鲁拼音 法国远东学院拼音 德国式拼音 华语通用拼音 汉语拼音方案
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**** 功能更正的评论**** 函数将矩阵作为输入并计算两个重要的矩阵,即内 (W) 和之间 (B) 类散布矩阵。 在统计学习领域非常有用。
2022-02-09 17:30:45 1KB matlab
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flutter与ios/swift、android/kotlin之间的message_channel、method_channel、event_channel交互,包括flutter调起android、ios原生界面
2022-01-31 11:06:57 308.78MB flutter ios android swift
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特殊情况下医务人员之间的有效沟通.doc
2022-01-30 09:10:00 21KB
HierMUD: Hierarchical Multi-task Unsupervised Domain Adaptation between Bridges for Drive-by Damage Diagnosis 通过驾驶车辆的振动响应监测桥梁,通过允许每辆车检查多座桥梁,并消除在每座桥梁上安装和维护传感器的需要,实现高效、低成本的桥梁维护。然而,许多现有的驱动式监控方法都基于有监督的学习模型,需要来自每座桥梁的大量标记数据。获取这些标记数据即使不是不可能的,也是昂贵且耗时的。此外,直接将在一座桥梁上训练的有监督学习模型应用于新桥梁,会由于不同桥梁的数据分布之间的变化而导致精度较低。此外,当我们有多个任务(例如,损伤检测、定位和量化)时,分布转移比只有一个任务更具挑战性,因为不同的任务有不同的分布转移和不同的任务难度。 为此,我们引入了HierMUD,这是第一个分层多任务无监督领域自适应框架,它将从一座桥梁学习到的损伤诊断模型转移到一座新桥梁,而无需在任何任务中使用新桥梁的任何标签。具体来说,我们的框架以对抗的方式学习分层神经网络模型,以提取对多个诊断任务有用且跨多个桥梁不变的
2022-01-29 09:02:36 216.7MB 无监督域
json之间的转换!!!!
2022-01-27 19:03:55 4KB json
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