Xk1 = inv(G1'*W1*G1)*G1'*W1*H1;

时间: 2024-05-03 15:15:58 浏览: 169
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PIC18F-LF1XK50

这是一个线性代数中的公式，其中inv表示矩阵的逆运算，G1、H1、W1均为矩阵，'*'表示矩阵乘法。这个公式的意义是求解一个线性方程组，其中Xk1是未知量，G1、H1、W1均为已知矩阵，具体求解过程需要使用线性代数中的逆矩阵运算。如果您需要更详细的解释或者应用场景，请提供更多背景信息，我会尽力回答您的问题。
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DFP算法 求min f(x)=x1**2-x1*x2+x2**2+2*x1-4*x2

gk1=np.array([2*xk1[0]-xk1[1]+2, -xk1[0]+2*xk1[1]-4]).reshape(-1, 1) # 计算新的梯度gk+1 yk=gk1-gk # 计算yk sk=alpha*pk.reshape(-1, 1) # 计算sk Bk1=B0+np.dot(sk, sk.T)/np.dot(sk.T, yk)-np.dot(np....

% 定义卡尔曼滤波函数 function [xk, Pk] = kalman_filter(zk, xk_1, Pk_1, A, H, Q, R) xk_ = A * xk_1; Pk_ = A * Pk_1 * A' + Q; Kk = Pk_ * H' / (H * Pk_ * H' + R); xk = xk_ + Kk * (zk - H * xk_); Pk = (eye(size(Kk, 1)) - Kk * H) * Pk_; end是什么意思

- xk_1：上一时刻的状态估计值 - Pk_1：上一时刻的协方差矩阵 - A：状态转移矩阵 - H：观测矩阵 - Q：过程噪声协方差矩阵 - R：观测噪声协方差矩阵 输出参数包括： - xk：当前时刻的状态估计值 - Pk：当前时刻的...

用XK712A600*210数控铣床编程。

XK712A系列数控铣床是一种常用的金属切削机床，它采用G代码编程语言控制。以下是针对712A 600 * 210规格的简单示例，说明如何编程一个基本的直线和圆弧运动： 1. **启动和坐标系统设置**: G-code G21 (设置为...

Fs=300;T=1/Fs; M=Tp*Fs;n=0:M-1; A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5; xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T); Xk=T*fft(xnt,M);%M点FFT[(xnt)]这个代码怎么改正

根据您提供的代码，可能存在以下问题： 1. Tp未定义：请先定义Tp。 2. T没有使用：请在计算M的时候使用T，即M=Tp/T。 3. M的值不是2的幂次：...Xk = T*fft(xnt, M); 希望这可以帮助您解决问题。

function P137_72 clear all close all clc xk=0.5; alphamax=2; [alpha, newxk, fk, newfk] = wolfe(xk, dk) function [alpha, newxk, fk, newfk] = Wolfe(xk, dk) alpha = Wolfe(@phi,@gphi,a0,b0,t,pho) rho = 0.1; sigma = 0.8; alpha = 1; a1=0; a2=alphamax; dk=60; phi1=feval(phi, xk); gphi1=feval(phi, xk)'*dk; function f=phi(t) f=-2*t^3+21*t^2-60*t+50; % ÌݶÈ/µ¼Êý function gf=gphi(t) gf=-6*t^2+42*t-60;

if phialpha > phi1 + rho*alpha*gphi1 or phialpha >= phi(xk + a_lo*dk): a_hi = alpha else: gphialpha = gphi(xk + alpha*dk)*dk if abs(gphialpha) <= -sigma*gphi1: break if gphialpha*(a_hi - a_lo) ...

若f(×)=x**5-3*x**3+x-1,求差商[3**0,3**1],f[3**0, 3**1,…, 3**5]和 f[3**0, 3**1,…, 3**6]。

对于f(x) = x**5-3*x**3+x-1，我们可以先计算出在点3**0和3**1处的差商f[3**0,3**1]，然后使用递归的方式计算出在点集[3**0, 3**1,…, 3**5]和[3**0, 3**1,…, 3**6]上的函数值。 计算f[3**0,3**1]： f[3**0,3**1] ...

xn = [1,1,1,1]; XK4 = fft(xn,4); XK8 = fft(xn,8); XK16 = fft(xn,16); XK32 = fft(xn,32);绘制四个幅频和相频的matlab程序

xn = [1, 1, 1, 1]; % 计算不同长度的FFT fs = length(xn); % 真实采样率，假设等于序列长度 XK4 = fft(xn, 4); % DFT点数为4 XK8 = fft(xn, 8); XK16 = fft(xn, 16); XK32 = fft(xn, 32); % 获取幅值和角度 abs_...

% 小波分解与程序,Xk0是要分解的原始信号,step是表示要分解的层数 function [Xh,D]=decomposition(Xk0,step) [h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience; Xh=Xk0';D=0; for lstep=1:step N=length(Xh); Yk=fft(Xh,N); H0k=fft(h0,N); H1k=fft(h1,N); Xh=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H0k(1:N)))); Xh=real(Xh);D=real(D); d=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H1k(1:N)))); thrd= ddencmp('den','wv',d);%用默阈值进行消噪处理 Td=abs(d)>thrd; d=Td.*d; D=[d,D]; end补充完整这个代码

[h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience; Xh=Xk0'; D=0; for lstep=1:step N=length(Xh); Yk=fft(Xh,N); H0k=fft(h0,N); H1k=fft(h1,N); Xh=drawwing(ifft(Yk(1:N).*conj(H0k(1:N)))); Xh=real(Xh); D=real(D); d...

Fs=300;T=1/Fs; M=Tp*Fs;n=0:M-1; A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5; xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T); Xk=T*fft(xnt,M);%M点FFT[(xnt)] yn='xa(nT)';subplot(3,2,3); tstem(xnt,yn);%调用自编绘图函数tstem绘制序列图 box on;title('(a)Fs=300Hz'); k=0:M-1;fk=k/Tp; subplot(3,2,4);plot(fk,abs(Xk));title('(a)T*FT[xa(nT)],Fs=300Hz'); xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk))])这个代码怎么改正

1. tstem函数未定义：请确保已经定义了tstem函数。 2. subplot的索引错误：您在第四行的subplot中使用了(3,2,4)的索引，但是在第六行的subplot中使用了(3,2,3)的索引，这会导致绘图位置错误。请将第四行...

function u = MPCcontroller(pos_ref, pos, vel) %参数设置 m = 1.05; %滑块质量,增加了5%作为建模误差 T = 0.005; %控制周期10ms p = 25; %控制时域（预测时域） %Q = 100*eye(2*p); %累计误差权重 %W = 0.0001*eye(p); %控制输出权重 Q = 10000*eye(2*p); %累计误差权重 for i=2:2:2*p Q(i,i)=1; end W = 0.0001*eye(p); %控制输出权重 umax = 8.8; %控制量限制，即最大的力1000 Rk = zeros(2*p,1); %参考值序列 Rk(1:2:end) = pos_ref; Rk(2:2:end) = 0; %参考速度跟随实际速度 %构建中间变量 xk = [pos;vel]; %xk A_ = [1 T;4900*T 1]; %离散化预测模型参数A B_ = [0;-7.881*T]; %离散化预测模型参数B psi = zeros(2*p,2); %psi for i=1:1:p psi(i*2-1:i*2,1:2)=A_^i; end theta = zeros(2*p,p); %theta for i=1:1:p for j=1:1:i theta(i*2-1:i*2,j)=A_^(i-j)*B_; end end E = psi*xk-Rk; %E H = 2*(theta'*Q*theta+W); %H f = (2*E'*Q*theta)'; %f %优化求解 coder.extrinsic('quadprog'); Uk=quadprog(H,f,[],[],[],[],0,umax); %返回控制量序列第一个值 u = 0.0; %显示指定u的类型 u = Uk(1);

E[i+1] = xk[1] - Rk[i+1]; } // 构造 QP 优化问题 for (int i = 0; i ; i++) { for (int j = 0; j ; j++) { H[i][j] = 2 * (theta[0][i] * Q[i][j] * theta[0][j] + W[i][j]); } f[i] = 2 * E[0] * Q[i][0...

生成一个二维随机向量（rand） 0 x，利用变换矩阵 A 对其重复进行多次线性 变换 X(k+1) = K A *X(k) , k=0,1,... 生成向量序列X(k)，绘出X(k)（向量点）图形。

xk_1 = trajectory[-1] xk = np.dot(A, xk_1) trajectory.append(xk) # 绘制向量序列 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(trajectory[:, 0], trajectory[:, 1], 'o-') plt.xlabel('First Component') plt....

如何解决此运算中数组大小不兼容的情况% 定义周期矩形波形信号 T = 2; % 周期 t = linspace(0,T,1000); f = 1/T; x = square(2*pi*f*t); % 绘制单边频谱 N = 50; % 只取前N项 k = -N:N; ak = (2/T)*sinc(k/T); ak(N+1) = 1/2; % 直流分量 Xk = ak.*exp(-1j*2*pi*f*k'*t); X = sum(Xk,1); figure; subplot(2,1,1); stem(k,abs(ak)); title('幅度谱'); xlabel('k'); ylabel('|ak|'); subplot(2,1,2); stem(k,angle(ak)*180/pi); title('相位谱'); xlabel('k'); ylabel('phase (degree)');

Xk = ak.*exp(-1j*2*pi*f*k*t'); X = sum(Xk,1); figure; subplot(2,1,1); stem(k,abs(ak)); title('幅度谱'); xlabel('k'); ylabel('|ak|'); subplot(2,1,2); stem(k,angle(ak)*180/pi); title('相位谱'); xlabel('...

阅读下面代码，分析程序实现的功能 typedef struct linknode { ElemType data； struct linknode *next； }node； void f(node *h1,node *h2) { node *p,*q,*s; h2=(node *)malloc(sizeof(node)); q=h2;p=h1; while(__________（1）__________ ) { s=(node *)malloc(sizeof(node)); s->data=p->data; q->next=s; q=s; p=p->next; } q->next=NULL; __________（2）__________; h2=h2->next; free(p); } （1） ____________________ wlb.51100.net/student/Xk_Ziliao_Detail.aspx?kcbm=02331&kcmc=数据结构&zybm= 10/14 （2） ____________________ （3） 该程序的功能是什么？

该程序实现了将链表h1中的元素复制到链表h2中，并将h1链表释放。 (1) p!=NULL 这句代码表示当链表h1还有节点时，执行循环。循环内部创建新节点s，并将p节点的数据赋值给s节点，将s节点接入到链表h2的尾部。 (2) ...

function kf = RLS(kf, zk) % Recursive Least Square filter. % % Prototype: kf = RLS(kf, zk) % Inputs: kf - filter structure array % zk - measurement vector % Output: kf - filter structure array after filtering % % See also kfupdate, RLSPot, RLSUD. % Copyright(c) 2009-2014, by Gongmin Yan, All rights reserved. % Northwestern Polytechnical University, Xi An, P.R.China % 16/09/2013 if ~isfield(kf, 'Rk') kf.Rk = eye(size(kf.Hk,1)); end kf.Pxzk = kf.Pxk*kf.Hk'; kf.Pzk = kf.Hk*kf.Pxzk + kf.Rk; kf.Kk = kf.Pxzk*kf.Pzk^-1; kf.xk = kf.xk + kf.Kk*(zk-kf.Hk*kf.xk); kf.Pxk = kf.Pxk - kf.Kk*kf.Pxzk'; kf.Pxk = (kf.Pxk+kf.Pxk')*0.5;

然后更新状态向量 xk = xk + Kk * (zk - Hk * xk)。再更新 Pxk = Pxk - Kk * Pxzk'。最后对 Pxk 进行对称化处理，使其成为对称矩阵。 这段代码的作用是实现递归最小二乘滤波器的更新过程，用于估计系统状态。

解释： while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:]))

pk 是搜索方向，用于计算下一个参数向量 xk1。如果新的目标函数值 fval 小于旧的目标函数值 old_fval，则减小阻尼因子 lamda 并更新参数向量 xk 和目标函数值 old_fval，同时将 updateJ 设为 1。如果新的目标函数值...

用matlab编写复合梯形公式Tn=h/2*[f(a)+f(b)+2∑f(xk)]的程序

T = h/2 * (y(1) + 2*sum(y(2:end-1)) + y(end)); % 复合梯形公式 end 其中，f是被积函数，a和b是积分区间的端点，n是子区间的个数。函数中使用linspace函数生成了节点向量x，并且通过f函数计算...

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