-imuerr.eb(1)/(cos(avp(7))*glv.wie)解释代码

时间: 2024-04-15 10:26:16 浏览: 18
这段代码是在计算一个值除以cos(avp(7))乘以glv.wie的结果，并取其负值。 具体解释如下： - imuerr.eb(1)：表示imuerr.eb()函数返回的第一个值。 - cos(avp(7))：表示avp(7)的余弦值。 - glv.wie：表示glv.wie的值。 - /：表示除法运算。 - -：表示取负值。 总体来说，这段代码的目的是计算imuerr.eb(1)除以cos(avp(7))乘以glv.wie的结果，并将其取负值。
相关问题

下列数据中，avp1-9分别是什么数据：avp1 avp2 avp3 avp4 avp5 avp6 avp7 avp8 avp9 -0.000145091 -0.000145341 -0.001454591 0.099864791 0.100464434 0.100268481 0.597707864 1.900833796 390.0200268 -0.00014519 -0.000145277 -0.00145466 0.099799973 0.101014557 0.100506848 0.597707868 1.900833799 382.9888095 -0.000145252 -0.000145102 -0.001454902 0.09969475 0.101480639 0.100771644 0.597707871 1.900833803 383.1066929 -0.000145231 -0.00014511 -0.001454977 0.099632313 0.101948472 0.10109329 0.597707874 1.900833807 382.8712569 -0.000144618 -0.000145215 -0.001455114 0.099515619 0.102296995 0.101324739 0.597707877 1.900833811 382.7119593

根据数据，可以推断avp1-9是九个不同的数据，分别对应于不同的物理量或者状态参数。具体来说，根据命名规则，avp可能代表姿态（attitude）、速度（velocity）和位置（position）。根据数据的取值，可以看出avp1-3可能对应于姿态的三个欧拉角（pitch、roll、yaw），avp4-6可能对应于速度的三个分量（东向速度、北向速度、天向速度），avp7-9可能对应于位置的三个分量（东经、北纬、高程）。但是具体对应关系还需要根据采集数据的设备和具体的数据处理方式进行确定。

Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: LoggerFactory is not a Logback LoggerContext but Logback is on the classpath. Either remove Logback or the competing implementation (class org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory loaded from file:/D:/lt-work/install/tomcat/apache-tomcat-7.0.52/webapps/avp/WEB-INF/lib/log4j-slf4j-impl-2.13.3.jar). If you are using WebLogic you will need to add 'org.slf4j' to prefer-application-packages in WEB-INF/weblogic.xml: org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory

这个错误提示是由于在项目中同时引入了 Logback 和 Log4j 的实现，导致 LoggerFactory 找不到正确的日志框架。解决方法有两种： 1.移除其中一个实现，比如移除 log4j-slf4j-impl-2.13.3.jar。 2.在项目中排除掉 log4j-slf4j-impl-2.13.3.jar，然后在 pom.xml 中引入 log4j-over-slf4j，将 log4j 的日志框架转为使用 slf4j 的实现，避免与 Logback 冲突。具体操作如下： ``` <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId> <version>1.7.30</version> <scope>runtime</scope> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> ```

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org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [StandardEngine[Catalina].StandardHost[localhost].StandardContext[/avp]

它表明Tomcat无法启动应用程序"avp"。通常情况下，这个错误是由以下几个原因引起的： 1. 应用程序缺少必要的依赖项，比如缺少必要的jar包或配置文件。 2. 应用程序中存在冲突的jar包。 3. 应用程序的web.xml文件中...

% 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

以下是对代码的注释： matlab % Ballistic missile trajectory & SINS/GPS simulation glvs ts = 0.01; % 设置时间步长 %% 轨迹模拟 % 阶段1：1/4圆形轨迹 T = 60; % 转弯时间 t = (0:ts:T)'; % 时间向量 ...

% 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');帮我解读这串代码

这段代码实现了一个弹道导弹的轨迹模拟和惯性导航系统的仿真。代码分为三个主要部分： 1. 轨迹模拟：根据一定的飞行轨迹，计算导弹在空间中的位置和姿态角。这里采用了三个阶段的模拟，第一阶段为1/4圆形轨迹，第二...

配置VLC以播放TCP/RTP AVP

要配置VLC以播放TCP/RTP AVP，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开VLC媒体播放器。 2. 从菜单栏中选择“媒体”选项。 3. 在下拉菜单中选择“打开网络流”。 4. 在“网络”选项卡中输入TCP/RTP AVP的URL。 5. ...

% Error Distribution Method and Analysis of Observability Degree Based on the Covariances in Kalman Filter. % Copyright(c) 2009-2021, by Gongmin Yan, All rights reserved. % Northwestern Polytechnical University, Xi An, P.R.China % 2/03/2018, 16/05/2021 glvs avp0 = avpset([0;0;0], [30;108;380]); % init AVP ts = 0.1; T = 600; %% twopos = 2; % =1 for single-position; =2 for two-position alignment if twopos==1 imu = imustatic(avp0, ts, T); elseif twopos==2 xxx = []; seg = trjsegment(xxx, 'init', 0); seg = trjsegment(seg, 'uniform', T/2-10); seg = trjsegment(seg, 'turnleft', 20, 9); seg = trjsegment(seg, 'uniform', T/2-10); trj = trjsimu(avp0, seg.wat, ts, 1); imu = trj.imu; end %% phi = [.1;.1;1]*glv.deg; imuerr = imuerrset(0.03, 100, 0.001, 10); wvn = [0.01;0.01;0.01]; [att0v, attkv, xkpk, kfs] = alignvn_kfs(imuadderr(imu,imuerr), qaddphi(a2qua(avp0(1:3)),phi), avp0(7:9), phi, imuerr, wvn); myfig; % Observability plot spk = sqrt(xkpk(:,13:end-1)); t = xkpk(:,end); for k=1:12, spk(:,k)=spk(1,k)./spk(:,k); end subplot(221), semilogy(t, spk(:,1:3),'linewidth',2); title('( a )'); xygo('Observibility'); legend('\phi_E', '\phi_N', '\phi_U') subplot(222), semilogy(t, spk(:,4:6),'linewidth',2); title('( b )'); xygo('Observibility'); legend('\deltav^n_E', '\deltav^n_N', '\deltav^n_U') subplot(223), semilogy(t, spk(:,7:9),'linewidth',2); title('( c )'); xygo('Observibility'); legend('\epsilon^b_x', '\epsilon^b_y', '\epsilon^b_z') subplot(224), semilogy(t, spk(:,10:12),'linewidth',2); title('( d )'); xygo('Observibility'); legend('\nabla^b_x', '\nabla^b_y', '\nabla^b_z')帮我注释代码

[att0v, attkv, xkpk, kfs] = alignvn_kfs(imuadderr(imu,imuerr), qaddphi(a2qua(avp0(1:3)),phi), avp0(7:9), phi, imuerr, wvn); 6. 绘制可观测度图: matlab myfig; % 创建新的绘图窗口 spk = sqrt(xkpk...

m=audio 52100 RTP/AVP 8是什么含义

m=audio 52100 RTP/AVP 8 是 SDP 中的一个 m= 字段，表示一个音频媒体流的属性信息。具体来说，它包含了以下信息： 1. 媒体类型：该媒体流的类型为 "audio"。 2. 端口号：该媒体流的传输端口号为 52100。 3. 传输...

帮我翻译一下这段代码len = length(imu); [avp, xkpk] = prealloc(fix(len/nn), 10, 2*kf.n+1); timebar(nn, len, '156-state SINS/GPS simulation.'); ki = 1; for k=1:nn:len-nn+1 k1 = k+nn-1; wvm = imu(k:k1,1:6); t = imu(k1,end);

[avp, xkpk] = prealloc(fix(len/nn), 10, 2*kf.n, 1); timebar(nn, len, '156-state SINS/GPS simulation.'); ki = 1; for k=1:nn:len-nn+1 k1 = k:nn-1+k; wvm = imu(k:k1,1:6); t = imu(k1,end); ...

解释这段代码avp(ki:end,:) = []; xkpk(ki:end,:) = []; avperr = avpcmpplot(avpstd, avp); kfplot(xkpk, avperr, imuerr); insplot(avp);

这段代码的作用是将数组avp和xkpk中从索引ki到最后的行删除，并将结果存储回avp和xkpk中。然后，将avpstd和avp之间的误差计算并将结果存储在avperr中。最后，通过调用kfplot()和insplot()函数将结果绘制在图形界面中...

解释下列代码各变量参数具体含义：trj = bhsimu(trj, 1, 10, 3, trj.ts); %% pure inertial navigation & error plot avp = inspure(imu, avp00, trj.bh, 1); %avp = inspure(imu, avp00, 'f', 1); avperr = avpcmpplot(trj.avp, avp);

这段代码涉及到了一些函数和变量，下面逐一解释： 1. trj: 这个变量表示轨迹信息，包括位置、速度、时间等信息。 2. bhsimu: 这个函数是一个惯性导航仿真器，用于计算惯性导航系统的输出结果，包括加速度、角速度...

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 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'):

这段代码是一个姿态和导航的仿真，主要包括以下几个步骤： 1. 定义了一些变量和常数，如子样数和采样时间。 2. 初始化姿态、速度和位置。 3. 生成静态IMU数据。 4. 设置失准角。 5. 定义陀螺常值零偏和角度随机游走...

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m=video 18808 RTP/AVP 265 a=rtpmap:265 H264/90000 a=framerate:25 c=IN IP4 192.2.2.40 s=Sample Video

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