另一个占星术软件。 专注于主要方向。 基于瑞士星历。 队列中还有很多东西要执行。

最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。

本文实例讲述了Python模拟简单电梯调度算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 经常在公司坐电梯，由于楼层较高，是双联装的电梯，但是经常等电梯很久，经常有人骂写电梯调度算法的。回来闲来无事，自己尝试写了一个简单的。 场景很简单，每一层电梯口只有一个按钮，不区分上下，当有人按下这个键后，电梯会过来停在此层，这个人可以进去，并选择自己想去的层。电梯的调度策略也很简单，在一次向上的过程中，如果有人在下面按了键，电梯并不直接向下，而是运行到此次向上的最顶层，然后再下次向下运行的过程中去服务这个请求。 elevator.py import time from myque import myque c

2．3机械臂动力学控制方法 2．3．1确定性机械臂动力学控制方法 机械臂的动力学控制问题的主要研究内容为设计合适的控制器，控制各关节的驱动力矩， 驱动机械臂在期望的轨迹上运动，使各关节的位移、速度、加速度跟踪上相应的期望值。确 定性机械臂是指不受外扰、建模精确的机械臂，这类机械臂在工程实践中极少，是理想化的 机械臂，一般的机械臂都会带有不确定性，但对确定性机械臂的控制是研究一般机械臂的控 制方法的基础。对确定性机械臂研究得足够透彻才能更好地研究不确定性机械臂。作为一个 应用广泛的机械系统，机械臂的控制方法有很多种。常用的方法包括以下这几种。 PD控制‘6，7，27]：工程实践上PID控制是应用最广泛的一种控制方法，机械臂的控制中常 常使用到PD控制器。PD控制器结构简单、算法容易实现。对具有精确模型的系统控制具有 非常好的控制品质。对于系统结构、参数没有精确建模的系统，可以通过现场调试来确定控 制器参数，提供良好的品质，并且调试方法简单直观。对于具有时变的不确定性系统，PD控 制器的效果不太理想，对系统运行中出现的变化适应能力不强。 Backstepping控制‘17，2邑291：Backstepping控制的思想是把复杂的系统分解为不超过系统阶 数的多个简单的子系统，为每个子系统设计李雅普诺夫函数和虚拟控制量，逐个子系统反推， 直到最后一个子系统时完成控制器的设计。这是对复杂系统的～种简化处理方法。 Backstepping控制的每步反推中设计的李雅普诺夫函数都需要求导，而且后一个子系统的李 雅普诺夫函数会包含前一个子系统的李雅普诺夫函数，因而多次反推后会出现很多代数项， 计算量会随着系统阶数的增加而快速增加。 其他基于模型的控制：当可以获取精确模型时，系统的动态特性可以由动力学方程来描 述。可以采用基于数学模型的控制方法，如补偿控制、最优控制、非线性反馈控制等。但这 类方法只适合于理想化的确定性机械臂，难以应用到带不确定性的一般机械臂上。 这些方法往往应用于对理想模型的研究，在面对具有不确定性的实际机械臂系统时，控 制品质难以得到保证。但是这些基本的控制方法，可以作为不确定性机械臂研究的基础。通 过引入自适应、鲁棒控制等思想，这些方法可以扩展到不确定性机械臂的应用上。 2．3．2不确定性机械臂动力学控制方法 在实际的工程应用中，影响机械系统工作的因素非常多，要考虑所有因素而获取机械臂 的精确数学模型是不可能的。在建模时必须做出一定的假设，忽略一些影响较小的、难以建 模的因素，才能建立出在一定精度范围内能描述实际系统的近似模型。实际应用中的机械臂 都是带有不确定性的。这些不确定性包括一些参数的不确定性，如连杆的质量、长度、质心 之类的物理量难以精确测量，只能部分已知或未知，也包括一些非参数的因素，如高频未建 模动态、摩擦力等。另外机械臂也不可避免地受到外部扰动的影响，更由于机械臂负载的不 确定性，导致机械臂系统具有较强的不确定性。结构或参数的不确定性和外部扰动会使控制 效果受到不同程度的影响，严重时会导致机械臂系统不稳定。因此，对机械臂控制方法的研 12

In this paper we propose acoustic direction of arrival (DOA) estimation with neural networks. Conventional signal processing tasks such as DOA estimation have benefited from recent advancements in deep learning, which leads to a data-driven approach that allows neural networks to be employed in a black-box manner. From traditional aspects, modern network models often lack interpretability when directly employed in signal processing realm. As an alternative, we introduce a learnable network from

求解线性可分离变量凸优化的非精确交替方向法，顾国勇，何炳生，Alternating direction method (ADM) has been well studied in the context of linearly constrained convex programming problems. In the last few years, we have witnessed a number of n

A two-dimensional (2D) direction-of-arrival (DOA) estimation method for coherently distributed sources has been proposed in highly real-time situation using only one snapshot. Ulizing two uniform linear arrays (ULAs), the proposed algorithm firstly construct four equivalent matrices with rotational structures using one snapshot, and then a total equivalent covariance is extended by the four matrices..Finally, two rotational invariance matrices can been calculate by ESPRIT-like algorithm, and

高斯白噪声matlab代码到达方向估计 我们是突尼斯国家工程学院的电信工程专业学生Imen BOUABIDI和Ameni MEZNI。 估计撞击在任意传感器阵列上的多个平面波的到达方向的问题引起了很多关注。 它在无线通信，雷达和声纳，射电天文学等许多应用中发挥了重要作用。 这项工作致力于在论文中处理到达方向估计的每个人。 我们在这里实现到达估计技术的几个方向的代码：子空间和非子空间方法。 子空间方法是MUSIC，Root-MUSIC和ESPRIT。 非子空间方法是Beamforming和Capon。 MATLAB用于模拟算法。 为了便于分析，有必要对天线和信号进行理想假设。 假设：天线阵列是线性的。 它的N个元素是全向的。 数目为M的信号是不相关的窄带信号。 线性阵列从远场接收的信号是平面波。 源的数量M严格小于天线的数量（M <N）。 噪声是不相关的，应该是高斯白噪声。

欢迎大家访问我的个人博客:https://jmbaozi.github.io/ 我之前看到即友的一个结课作业，用python做了一个迷宫游戏，在这里放一下链接，感兴趣的可以去看看。当时我也想做一个，但是看了看源码，对于我这个菜鸡来说真的是有心无力。。。所以我就想到了我认为最简单的游戏——贪吃蛇。然后我找到了这个教程，一共100多行代码，非常适合学习。点我下载 pygame是python的一个制作2D游戏的模块，如果对制作游戏没有兴趣，我不建议深入学习这个模块 。 我说一下这个游戏最核心的代码是如何实现的，贪吃蛇最重要的就是让这条蛇一直沿着你规定的方向走下去，然后吃掉一个食物后这条蛇就变长一格(

该软件包包含： 1、最近推出的自组织方向感知数据分区算法（SODA）； 2.离线数据分区演示； 3.离线素数和进化扩展的混合演示。 SODA 算法用于数据分区。 数据分区非常接近聚类，但最终结果将是形状不规则的数据云，而不是具有特定形状的集群。 参考： X.Gu，P.Angelov，D.Kangin，J.Principe，自组织方向感知数据分区算法，信息科学，第423卷，第80-95页，2018年。 如果此代码有帮助，请引用以上文章。 如对代码有任何疑问，请联系Plamen P. Angelov教授（p.angelov@lancaster.ac.uk）和顾晓伟博士（x.gu3@lancaster.ac.uk） 顾晓伟编程