empiricalQuantile(1,i) = ysort(round(WIN*THETA),i)如何用R语言改写

在R语言中，empiricalQuantile函数通常用于计算样本数据的某一比例分位数。这里提到的公式`empiricalQuantile(1,i) = ysort(round(WIN * THETA), i)`可以理解为找到排序后的数据集（ysort）中，基于`WIN * THETA`乘积结果四舍五入后的第i个位置的值，表示的是100%的分位点。假设`YSORT`是一个排序好的数值向量，`ROUND(WIN * THETA)`是对`WIN`和`THETA`相乘的结果取整数部分。

在R中，你可以这么编写：

# 假设YSORT是已排序的数据向量，WIN和THETA是常量或变量
empirical_quantile <- function(YSORT, WIN, THETA, i) {
  # 计算索引值 (注意R中的索引是从1开始计数)
  index <- round(WIN * THETA)
  
  # 确保索引不会超出长度范围
  index <- ifelse(index > length(YSORT), length(YSORT), index)
  
  # 返回对应分位数的值
  YSORT[index]
}

# 使用示例
result <- empirical_quantile(YSORT = your_sorted_data, WIN = your_win_value, THETA = your_theta_value, i = your_i_value)

相关问题

运用Matlab求解theta1和theta2，u1=(p*theta1+rou*cos(lambadab)-z)/sin(lambadab) u2=(p*theta2+rou*cos(lambadab)+z)/sin(lambadab) rb*cos(theta1+mu)+u1*cos(lambadab)*sin(theta1+mu)+rou*sin(lambadab)*sin(theta1+mu)==rb*cos(theta2+mu)+u2*cos(lambadab)*sin(theta2+mu)+rou*sin(lambadab)*sin(theta2+mu); rb*cos(theta1+mu)-u1*cos(lambadab)*cos(theta1+mu)-rou*sin(lambadab)*sin(theta1+mu)==-rb*sin(theta2+mu)+u2*cos(lambadab)*cos(theta2+mu)+rou*sin(lambadab)*cos(theta2+mu);

可以使用Matlab中的符号计算工具箱来求解theta1和theta2。以下是一个可能的解决方案：

syms theta1 theta2 u1 u2 rb p rou lambadab mu z

% 定义方程组
eq1 = rb*cos(theta1+mu)+u1*cos(lambadab)*sin(theta1+mu)+rou*sin(lambadab)*sin(theta1+mu)-rb*cos(theta2+mu)-u2*cos(lambadab)*sin(theta2+mu)-rou*sin(lambadab)*sin(theta2+mu) == 0;
eq2 = rb*cos(theta1+mu)-u1*cos(lambadab)*cos(theta1+mu)-rou*sin(lambadab)*sin(theta1+mu)+rb*sin(theta2+mu)-u2*cos(lambadab)*cos(theta2+mu)-rou*sin(lambadab)*cos(theta2+mu) == 0;
eq3 = u1 == (p*theta1+rou*cos(lambadab)-z)/sin(lambadab);
eq4 = u2 == (p*theta2+rou*cos(lambadab)+z)/sin(lambadab);

% 解方程组
sol = solve([eq1, eq2, eq3, eq4], [theta1, theta2]);

% 输出结果
sol.theta1
sol.theta2

这里使用`syms`定义了符号变量，然后定义了方程组`eq1`~`eq4`。最后使用`solve`函数来求解`theta1`和`theta2`，并输出结果。注意，在这个示例中，我们没有给出变量的具体值，因此得到的是通解。如果需要特定的数值解，需要先给出变量的具体值。

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);

下面是将该 Matlab 代码转换为 C 语言代码的过程。

1. Matlab 代码中使用了一些函数，例如 `eye`，`quadprog`，这些函数需要在 C 语言中找到对应的库函数或者手动实现。

2. 在 C 语言中，数组下标从 0 开始，需要将 Matlab 代码中的下标调整为从 0 开始。

3. 需要将 Matlab 代码中的矩阵运算符 `*` 转化为 C 语言中的矩阵乘法操作。

4. 在 C 语言中，需要对变量进行类型声明。

下面是将该 Matlab 代码转换为 C 语言代码的结果：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <quadprog.h>

#define p 25
#define umax 8.8
#define m 1.05
#define T 0.005
#define Q_val 10000
#define W_val 0.0001

// 求解 MPC 控制器
float MPCcontroller(float pos_ref[p], float pos[2], float vel[2])
{
    float Q[2*p][2*p], W[p][p], Rk[2*p], xk[2], A_[2][2], B_[2], psi[2*p][2], theta[2*p][p], E[2*p], H[p][p], f[p], Uk[p];
    float u = 0.0;

    // 初始化 Q, W, Rk, A_, B_, psi, theta, xk, E
    memset(Q, 0, sizeof(Q));
    memset(W, 0, sizeof(W));
    memset(Rk, 0, sizeof(Rk));
    memset(A_, 0, sizeof(A_));
    memset(B_, 0, sizeof(B_));
    memset(psi, 0, sizeof(psi));
    memset(theta, 0, sizeof(theta));
    memset(xk, 0, sizeof(xk));
    memset(E, 0, sizeof(E));

    for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) {
        Q[i][i] = Q_val;
        Q[i+1][i+1] = Q_val;
    }
    for (int i = 0; i < p; i++) {
        W[i][i] = W_val;
    }
    Rk[0] = pos_ref[0];
    for (int i = 1; i < 2*p; i+=2) {
        Rk[i] = pos_ref[i/2];
    }
    B_[1] = -7.881 * T;
    A_[0][0] = 1;
    A_[1][1] = 1;
    A_[1][0] = 4900 * T;
    for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) {
        psi[i][0] = A_[0][0];
        psi[i][1] = A_[0][1];
        psi[i+1][0] = A_[1][0];
        psi[i+1][1] = A_[1][1];
    }
    for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) {
        for (int j = 0; j < p; j++) {
            int k = (i / 2) - j;
            if (k >= 0) {
                theta[i][j] = pow(A_[0][0], k) * pow(A_[1][1], k-1) * B_[1];
                theta[i+1][j] = pow(A_[0][0], k) * pow(A_[1][1], k) * A_[1][0];
            }
        }
    }
    xk[0] = pos[0];
    xk[1] = vel[0];
    for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) {
        E[i] = xk[0] - Rk[i];
        E[i+1] = xk[1] - Rk[i+1];
    }

    // 构造 QP 优化问题
    for (int i = 0; i < p; i++) {
        for (int j = 0; j < p; 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] * theta[0][i];
        for (int j = 1; j < 2*p; j++) {
            f[i] += 2 * E[j] * Q[j][0] * theta[j][i];
        }
    }

    // 调用 QP 求解器求解优化问题
    double G[p][p];
    memset(G, 0, sizeof(G));
    for (int i = 0; i < p; i++) {
        G[i][i] = H[i][i];
    }
    double CE[1][p];
    memset(CE, 0, sizeof(CE));
    double be[1] = {0};
    double CI[2][p];
    memset(CI, 0, sizeof(CI));
    for (int i = 0; i < p; i++) {
        CI[0][i] = -1;
        CI[1][i] = 1;
    }
    double bi[2] = {0, umax};
    double x[p];
    memset(x, 0, sizeof(x));
    quadprog(H[0], f, G, CE, be, CI, bi, p, x);

    u = x[0];

    return u;
}

需要注意的是，在 C 语言中没有原生支持矩阵运算，因此需要手动实现矩阵操作。上述代码中，使用二维数组模拟矩阵，并手动计算矩阵乘法和矩阵转置等运算。同时，需要使用第三方库 `quadprog` 来求解 QP 优化问题。