def derivative_of(x, dt=1, radian=False): if radian: x = make_continuous_copy(x) not_nan_mask = ~np.isnan(x) masked_x = x[not_nan_mask] if masked_x.shape[-1] < 2: return np.zeros_like(x) dx = np.full_like(x, np.nan) dx[not_nan_mask] = np.ediff1d(masked_x, to_begin=(masked_x[1] - masked_x[0])) / dt return dx

这是一段 python 代码，它定义了一个名为 "derivative_of" 的函数。该函数接受三个参数："x"、"dt" 和 "radian"。如果 "radian" 为真，它会使用 "make_continuous_copy" 函数处理 "x"。然后，它会通过 numpy 库函数 "np.isnan" 检查 "x" 中的 NaN 值，并对非 NaN 值进行处理。如果 "x" 的最后一个维度小于 2，则返回元素值都为 0 的数组，否则，使用 "np.ediff1d" 函数计算 "x" 的一阶导数，并在非 NaN 值的位置进行填充，最后返回计算结果 "dx"。

相关问题

def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x)

这是一个用于计算Sigmoid函数导数的函数。Sigmoid函数是一个常用的激活函数，在神经网络中被广泛使用。它将任何实数映射到区间(0,1)上，其导数可以用Sigmoid函数的输出值来表示。具体而言，Sigmoid函数的导数可以表示为f(x) * (1 - f(x))，其中f(x)表示Sigmoid函数在x处的输出值。该函数的实现中，参数x应该是一个已经通过Sigmoid函数处理过的值。

解释以下代码每一句作用： def get_pid(self, error, scaler): tnow = millis() dt = tnow - self._last_t output = 0 if self._last_t == 0 or dt > 1000: dt = 0 self.reset_I() self._last_t = tnow delta_time = float(dt) / float(1000) output += error * self._kp if abs(self._kd) > 0 and dt > 0: if isnan(self._last_derivative): derivative = 0 self._last_derivative = 0 else: derivative = (error - self._last_error) / delta_time derivative = self._last_derivative + \ ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \ (derivative - self._last_derivative)) self._last_error = error self._last_derivative = derivative output += self._kd * derivative output *= scaler if abs(self._ki) > 0 and dt > 0: self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax output += self._integrator return output

这段代码是一个PID控制器的实现。下面是每一句代码的作用解释：

1. `tnow = millis()`：获取当前时间。

2. `dt = tnow - self._last_t`：计算当前时间与上一次记录时间的差值，即时间间隔。

3. `output = 0`：初始化输出值。

4. `if self._last_t == 0 or dt > 1000:`：如果是第一次运行或者时间间隔超过1秒，则将时间间隔设置为0，并重置积分项。

5. `self._last_t = tnow`：更新上一次记录时间为当前时间。

6. `delta_time = float(dt) / float(1000)`：计算时间间隔的小数形式，单位为秒。

7. `output += error * self._kp`：将比例项乘以误差值并加到输出中。

8. `if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的微分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

9. `if isnan(self._last_derivative):`：如果上一次微分项为NaN（非数字），则将其设置为0。

10. `derivative = (error - self._last_error) / delta_time`：计算当前微分项的值。

11. `derivative = self._last_derivative + ((delta_time / (self._RC + delta_time)) * (derivative - self._last_derivative))`：根据一阶惯性滤波器的公式更新微分项。

12. `self._last_error = error`：更新上一次误差值为当前误差值。

13. `self._last_derivative = derivative`：更新上一次微分项为当前微分项。

14. `output += self._kd * derivative`：将微分项乘以微分系数并加到输出中。

15. `output *= scaler`：将输出值乘以缩放因子。

16. `if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:`：如果存在合法的积分系数且时间间隔大于0，则执行以下操作。

17. `self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time`：根据积分项的公式更新积分项。

18. `if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax`：对积分项进行限幅。

19. `output += self._integrator`：将积分项加到输出中。

20. `return output`：返回最终的输出值。