kf = kfupdate(kf) if mod(t,1)<nts gps = [vn0; pos0] + rk.*randn(6,1); % GPS速度位置仿真 kf = kfupdate(kf, [vn;pos]-gps, 'M'); vn(3) = vn(3)- kf.Xk(6); Kt.XK(6) = O % 反馈 end avp(kk,:) = [qq2phi(qnb,qnb0); vn; pos; t]'; xkpk(kk,:) = [kf.Xk; diag(kf.Pk); t]; kk = kk+1; if mod(t,100)<nts disp(fix(t)); end % 显示进度 end avp(kk:end,:) = []; xkpk(kk:end,:) = []: tt = avp(:,end); % 状态真值与估计效果对比佟 mysubplot(321, tt, [avp(:,1:2),xkpk(:,1:2)]/arcmin, '\phi_E,\phi_N /\prime'); mysubplot(322, tt, [avp(:,3),xkpk(:,3)]/arcmin, '\phi_U /\prime'); mysubplot(323, tt, [avp(:,4:6),xkpk(:,4:6)], '\deltav /n /m/s'); mysubplot(324,t,ideltapos(avp(:7:9)),[xkpk(:,7),xkpk(:,8).*cos(avp(:,7))]*Re,xkpk(:,9)],\DeltaP m'); mysubplot(325, tt, xkpk(:,10:12)/dph, '\epsilon /\circ/h'); mysubplot(326, t, xkpk(:,13:15)/ug, '\nabla / ug'); % 均方差收敛佟 pk = sqrt(xkpk(:,16:end-1)) mysubplot(321, tt, pk(:,1:2)/arcmin, '\phi_E,\phi_N /\prime'); mysubplot(322, tt, pk(:,3)/arcmin, '\phi_U /\prime'): mysubplot(323, tt, pk(:,4:6), '\deltav in / m/s'); mysubplot(324, t, [[pk(:,7),pk(:,8)*cos(avp(1,7))]*Re,pk(:,9)], \DeltaP /m'); mysubplot(325, tt, pk(:,10:12)/dph, '\epsilon /\circ/h'); mysubplot(326, tt, pk(:,13:15)/ua, "\nabla / ua'):

时间: 2023-08-22 14:04:39 浏览: 99
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NTS4001NT1G-VB一种N沟道SC70-3封装MOS管

这段代码是对KF滤波器进行更新和状态估计的部分。具体的步骤和功能如下： 1. `kf = kfupdate(kf)`：调用kfupdate函数对KF滤波器进行更新，根据当前的测量值和噪声参数来更新滤波器的状态。 2. `if mod(t,1)<nts`：如果当前时间t与采样时间nts的模小于1，即达到了一个新的采样周期。 3. `gps = [vn0; pos0] + rk.*randn(6,1)`：根据预设的GPS测量噪声参数rk，生成一个随机的GPS测量值。 4. `kf = kfupdate(kf, [vn;pos]-gps, 'M')`：调用kfupdate函数对KF滤波器进行再次更新，根据GPS测量值与真实值之间的差异来更新滤波器的状态。 5. `vn(3) = vn(3)- kf.Xk(6)`：根据KF滤波器的估计结果，对速度进行修正。 6. `Kt.XK(6) = O`：将KF滤波器估计结果中的第6个状态量设为0。 7. `avp(kk,:) = [qq2phi(qnb,qnb0); vn; pos; t]'`：将姿态、速度、位置和时间存储在avp矩阵中。 8. `xkpk(kk,:) = [kf.Xk; diag(kf.Pk); t]`：将KF滤波器的状态量、协方差矩阵的对角线和时间存储在xkpk矩阵中。 9. `if mod(t,100)<nts disp(fix(t)); end`：每过100个时间单位，显示当前进度。 以上是对代码的解释，该部分主要完成KF滤波器的更新和状态估计，并将结果存储在相应的矩阵中。后面的代码是对状态估计结果进行可视化和均方差收敛的分析。具体的绘图和计算部分需要进一步了解代码的上下文和具体实现。
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% Ballistic missile trajectory & SINS/GPS simulation glvs ts = 0.01; %% trajectory simulation % stage 1: 1/4 circle T = 60; t = (0:ts:T)'; afadot2 = 2*pi/2/T^2; afa = 1/2*afadot2*t.^2; r = 60000; y = r-r*cos(afa); z = r*sin(afa); pitch = pi/2-afa; tt = t; % stage 2: leveling constant acceleration v = (y(end)-y(end-1))/ts; T = 120; t = (ts:ts:T)'; a = -2; y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; z = [z; z(end)+t*0]; pitch = [pitch; t*0]; tt = [tt; tt(end)+t]; % stage 3: leveling constant velocity v = (y(end)-y(end-1))/ts; T = 120; t = (ts:ts:T)'; a = -0; y = [y; y(end)+v*t+1/2*a*t.^2]; z = [z; z(end)+t*0]; pitch = [pitch; t*0]; tt = [tt; tt(end)+t]; myfig, plot(y, z, '-'); xygo('front/m','up/m'); %% imu,avp,gps dxyz = [y*0,y,z,tt]; dxyz(:,1:3) = ar1filt(dxyz(:,1:3), 100); pos = dxyz2pos(dxyz); ap = [pitch, zeros(length(pos),2), pos]; [imu, avp0, avp] = ap2imu(ap); imuplot(imu); gps = gpssimu(avp(1:100:end, :), 0.1, 10, 1,0,0, 0); %% sins/gps imuerr = imuerrset(0.15, 100, 0.001, 10); davp = avperrset([1;1;3]*3, [1;1;1], [1;1;3]*100); imu1 = imuadderr(imu,imuerr); ins = insinit(avpadderr(avp0,davp), ts); ins.nts=ts; avp1 = sinsgps(imu1, gps, ins, davp, imuerr); avpcmpplot(avp, avp1(:,[1:9,end]), 'phi');帮我注释代码

gps = gpssimu(avp(1:100:end, :), 0.1, 10, 1,0,0, 0); %% SINS/GPS % 设置IMU误差和姿态误差 imuerr = imuerrset(0.15, 100, 0.001, 10); davp = avperrset([1;1;3]*3, [1;1;1], [1;1;3]*100); % 添加IMU误差 ...

glvs; nn = 2;ts = 0.1; nts = nn*ts;% 子样数和采样时间 att0 = [0; 0; 30]*arcdeg; qnb0 = a2qua(att0); vn0 = [0;0;0]; pos0 = [34*arcdeg; 108*arcdeg; 100]; qnb = qnb0; vn = vn0; pos = pos0;% 姿态、速度和位置初始化 eth = earth(pos, vn); wm = qmulv(qconj(qnb),eth.wnie)*ts: vm = qmulv(qconj(qnb),-eth.gn)*ts wm = repmat(wm', nn, 1); vm = repmat(vm', nn, 1); % 仿真静态IMU数据 phi = [0.1; 0.2; 3]*arcmin: qnb = qaddphi(qnb, phi) % 失准角 eb =[0.01;0.015;0.02]*dph; web = [0.001;0.001;0.001]*dpsh; % 陀螺常值零偏，角度随机游走 系数 db = [80;90;100]*ug; wdb = [1;1;1]*ugpsHz; % 加速度计常值偏值，速度随机游走系数 Qk = diag([web; wdb; zeros(9,1)])/2*nts; rk = [[0.1;0.1;0.1];[[10;10]/Re;10]] Rk = diag(rk)/2; "zv([6n*[001:001:001] 'udpx[L'0:L'0:L'0] :[ol:ad/[0l:0l]] :[L:L:L] :Bapoyex[0L:L'0:L'0]])be!p = 0d Hk = [zeros(6,3),eye(6),zeros(6)] kf = kfinit(Qk, Rk, P0, zeros(15), Hk); % kf滤波器初始化 len = fix(3600/ts) % 仿真时长

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解释 Data_range（1：NTS/2，:) = tmp（NTS/2+1：NTS，:)

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fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones( length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1, length(t))));

其中，fa表示信号在时域的波形，f表示信号在频域的波形，Ts表示采样周期，wc表示信号的截止频率，sinc函数表示正弦函数的值与自变量成正比且自变量与π的比成正比的函数，nTs表示采样时刻的序列，t表示时间变量。...

clc;clear; wm=1; wc=wm; Ts=pi/wm; ws=2*pi/Ts; n=-100:100; nTs=n*Ts f=2*sinc(nTs/pi); Dt=0.0025;t=-15:Dt:15; fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones( length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1, length(t)))); t1=-15:0.25:15; f1=2*sinc(t1/pi); subplot(121); stem(t1,f1); xlabel('kTs'); ylabel('f(kTs)'); title('sa(t)=sinc(t/pi)的临界抽样信号'); subplot(122); plot(t, fa) xlabel('t'); ylabel('fa(t)'); title('由sa(t)=sinc(t/pi)的临界抽样信号重构sa(t)'); grid;

在这段代码中，采样频率为 $\omega_c=\omega_m=\pi/T_s$，即采样间隔为 $T_s$，信号为 $s_a(t)=\operatorname{sinc}(t/\pi)$，经过采样后重构出来的信号为 $f_a(t)$，可以看到重构后的信号与原始信号非常接近。

ret = SQLTablesA(stmt, NULL, 0, NULL, 0, (SQLCHAR*)"dbo", SQL_NTS, (SQLCHAR*)"TABLE", SQL_NTS);

其中，第一个参数stmt是SQL语句的句柄，第二个和第四个参数为NULL表示检索所有表，第三个参数0表示长度不确定，第五个参数"dbo"表示检索指定模式下的表，第六个参数SQL_NTS表示字符串以null结尾，第七个参数"TABLE...

优化这段代码 let values = []; // 初始化所选择的月份数据 for(let i=0; i<this.monthValue.length; i++){ values.push([]) } res.forEach((item, index) => { // 确保数据对应月份 this.monthValue.some((month) => { if (res[index][0].month == month) { let mIndex = null; // 拿到月份数据在数组中的序号 this.monthValue.forEach((item1, index1) => { if(item1 == month){ mIndex = index1 } }); // 数据赋值到对应月份 values[mIndex] = item.map((m) => { return [m.wrwMin, m.wrw25, m.wrwZhong, m.wrw75, m.wrwMax]; }) } }); });

if (ReadFile(hSerial, buffer, sizeof(buffer), &bytesRead, NULL)) { // 获取读取到的数据并进行处理 std::string data(buffer, bytesRead); float weight = std::stof(data); // 假设读取的数据这段代码可以...

ret = SQLPrepare(hstmt, insert, SQL_NTS);

SQL_NTS是一个特殊的常量，它表示insert是一个以NULL结尾的字符串，也就是说，SQLPrepare函数会自动计算字符串的长度。 当SQLPrepare函数执行成功后，它会返回一个SQLRETURN类型的值。如果返回的值是SQL_SUCCESS或...

Failed loading C:/phpstudy_pro/Extensions/php/php8.2.9nts/ext/php_xdebug.dll

1. **缺少文件**：文件可能不存在，或者因为某种原因（如权限问题、文件损坏等）无法访问。 2. **版本不匹配**：可能安装了不适用于PHP 8.2.9的Xdebug版本。 3. **配置冲突**：系统中可能存在其他扩展或设置干扰了...

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x = (sin(2*pi*f(1)*t) + sin(2*pi*f(2)*t) + sin(2*pi*f(3)*t)).*(t>=0); % 信号 % 计算频谱 N = [32 128 1024]; for i = 1:length(N) X = fft(x(1:N(i))); f_axis = (0:N(i)-1)/N(i)/Ts; % 加入10dB噪声 ...

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