操作系统OS / 161内核开发 关于OS / 161 OS / 161是教学操作系统，即用于教学操作系统课程的简化系统。 它的感觉类似于BSD，并且比大多数其他教学OS具有更多的“真实性”。 当它在模拟器上运行时，它具有较大系统的结构和设计。 关于System / 161 System / 161是一种机器模拟器，可为OS黑客攻击提供简化但仍然现实的环境。 它是一个32位MIPS系统，最多支持32个处理器，最多31个硬件插槽，每个插槽可容纳一个简单的设备（磁盘，控制台，网络等）。它旨在支持OS / 161，并兼顾了简单性和现实主义的选择，使其对教学具有最大的帮助。 但是，它也被证明是用于快速开发研究内核项目的平台很有用。 System / 161通过远程gdb进入模拟器，支持完全透明的调试。 它还提供透明的内核配置，统计监视，事件跟踪（低至单个机器指令的级别），并且可以使用“集线器”程序将多个正在运行的System / 161实例连接到网络中。 构建自己的操作系统 了解操作系统的最好方法是实施一个。 因此，编程任务是的核心。 ops-class.org作业使用出色的教学操作系

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线性跟驰模型的matlab代码ADAS_Functions_MATLAB 适用于ADAS功能的Matlab代码 汽车挂车系统的混合A *算法 路径优化不包括在内，并将进一步添加。 和讨论了类似的汽车拖挂车路径规划算法 区别在于，挂接点不仅可以设置在后轴的中点，而且可以设置在车身的后点，这对于拉拖车的汽车来说更为普遍。 垂直停车 平行停车 参考： 汽车拖车系统的路径跟踪 此处，使用精确输入/输出线性化技术的操作方法来计算方向盘角度。 直线路径追踪 圆路径追踪 参考： 逆转通用的一拖系统：渐近曲率稳定和路径跟踪 基于模型预测控制的汽车路径跟踪 将两个不同的状态空间方程式应用于路径跟踪。 与转向角相比，转向角比率作为控制信号可以使系统更加稳定。 可以在下图中找到。 转向角作为控制信号 转向角速度控制信号 参考： 基于非线性模型预测控制的汽车挂车系统路径跟踪 在这里，非线性模型预测控制用于计算方向盘角度。 直线路径追踪 参考： 执照 麻省理工学院 作者

自适应傅里叶分解 (AFD) 是傅里叶分解的推广。 它将给定信号表示为仅具有非负分析相位导数的单组分的总和。 此外，采用匹配的跟踪策略，AFD通过适应给定信号固有分量的基础提供快速的能量分解。 因此，AFD已成功应用于信号压缩，分离，降噪和系统识别。 有两种实现方式。 一种是传统的 AFD。 传统 AFD 的计算遵循论文“自适应傅立叶分解算法”中的方程。 另一个是基于FFT的AFD。 优化目标函数计算。 由于其计算速度快，建议使用基于 FFT 的 AFD。 将所有函数添加到 MATLAB 搜索路径后，您可以运行“AFD_Example.m”来尝试 AFD。 此外，还有一个图形用户界面来显示 AFD 的分解过程

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使用任意精度的高级Java BigDecimal数学函数（ pow ， sqrt ， log ， sin ，...）。 另请参阅官方的。 大十进制数学 BigDecimalMath类为以下各项提供了有效且准确的实现： log(BigDecimal, MathContext) exp(BigDecimal, MathContext) pow(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x ^ y sqrt(BigDecimal, MathContext) root(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x的第n个根 sin(BigDecimal, MathContext) cos(BigDecimal, MathContext) tan(BigDecimal, MathContext) asin(BigD

Milton Abramowitz, Irene A. Stegun-Handbook of Mathematical Functions_ with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables-National Bureau of Standards (1970)， 资源来自互联网

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