X(:, k) = X(:, k-1) + distance * [(-cos(k * theta)); sin(k * theta)] + wgn(2, 1, 10*log10(Q));

时间: 2024-05-25 09:14:24 浏览: 130
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雷达计划位置指示器 (PPI)：此功能模拟用于跟踪雷达系统中目标的计划位置指示器图。-matlab开发

这是一个离散时间的状态方程，描述了一个二维随机过程的演化。其中X(:, k)表示在第k个时间步骤时这个二维随机过程的状态向量，distance是一个常数，表示每个时间步骤中这个随机过程在横向和纵向上移动的距离，theta是一个常数，表示这个随机过程每个时间步骤中旋转的角度。wgn(2, 1, 10*log10(Q))表示一个均值为0，方差为Q的高斯白噪声，用来模拟测量误差或者过程噪声。整个方程描述了一个运动路径上带有噪声的二维点的运动轨迹。
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legend ('sin x','cos x'); - **解析**： - 绘制正弦和余弦函数在同一坐标轴上。 - 使用hold on和hold off控制图形的叠加。 #### 十、极坐标绘图 matlab g = 0.5; theta = 0:pi/20:2*pi; gain = 2*g*...
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三维空间位置绕直线旋转算法

\mathbf{R} = \mathbf{I} + \sin(\theta)\mathbf{K} + (1 - \cos(\theta))\mathbf{K}^2 \] 其中 \(\mathbf{I}\) 是单位矩阵，\(\mathbf{K}\) 是一个由直线方向向量 \((u, v, w)\) 构造的斜对称矩阵： \[ \mathbf{K...

X(:, k) = X(:, k-1) + distance * [(-cos(k * theta)); sin(k * theta)] + wgn(2, 1, 10*log10(Q));将他修改为三维匀速运动

X(:, k) = X(:, k-1) + distance * [(-cos(k * theta)); sin(k * theta); 0] + wgn(3, 1, 10*log10(Q)); 这里假设运动只在水平平面上进行，第三维的速度为0。如果需要在垂直方向上运动，可以在向量中添加第三个...

x(i) = (r+h(theta(i)/120-(1/(2*pi))*sin(2*pi*theta(i)/120)))*cos(theta(i))-(h/120-(1/120)*cos(theta(i)*2*pi/120))*sin(theta(i));

The first part of the equation, (r h(theta(i)/120-(1/(2*pi))*sin(2*pi*theta(i)/120))) * cos(theta(i)), determines the distance from the center of the helix to the point on the x-y plane. This is ...

用代码来求解该IT问题D=sqrt(n^2+m^2) n=vsin(theta)t2+(v0+vw)sin(theta)t2+gt1t2+0.5gt2*t2 m=(v0+vw)*cos(theta)t2+vcos(theta)*t2 1000<=D<=3000 300<=n<=800 (g=9.8m/s^2 v0=300km/h v=600km/h vw=6m/s ) 用求theta t1 t2

n = v * math.sin(math.radians(theta)) * t2 + (v0 + vw) * math.sin(math.radians(theta)) * t2 + g * t1 * t2 + 0.5 * g * t2 * t2 m = (v0 + vw) * math.cos(math.radians(theta)) * t2 + v * math.cos(math....

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=....
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大学计算机基础：Python狂潮-绘制爆炸轨迹（第四部分）

- Python 1：这是Python的最初版本，于1994年发布。它包含了基本的编程功能和数据结构。 - Python 2：于2000年发布，增加了一些重要的功能和改进。它在许多项目和应用中得到了广泛应用。 - Python 3：于2008年发布，...

那为什么def merge_lines_distance(lines): # 对距离小于10个像素点的线段进行合并 merged_lines = [] merged_lines.append([0,0]) for line in lines: rho, theta = line[0] #cur_line = line[0] prev_line = merged_lines[-1] rho_diff = abs(rho - prev_line[0]) if abs(rho_diff) < 5: merged_lines[-1] = ((polar_coords(0.5 * (math.cos(theta) + math.cos(prev_line[1])), 0.5 * (math.sin(theta) + math.sin(prev_line[1]))),)) else: merged_lines.append(line[0]) return merged_lines发生TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

这个错误通常是因为在尝试解包一个不可迭代对象（例如 float 或 int）...您可以在 merged_lines[-1] 和 merged_lines.append(line[0]) 这两行中添加打印语句以检查变量的值，以确定哪个变量可能不是可迭代的对象。

% 读取图像文件 img = imread('8.png'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 figure(1) imshow(img) img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); figure(2) imshow(edges) % 计算车辆距离 x = 0:size(edges,2); y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d_pixel = mean(abs(y1-y2)); d_meter = d_pixel * 3.7 / (size(edges,1) * tan(pi/6)); % 显示结果 figure(3) imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d_meter), ' meters'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;使得虚线车道线也可以识别

y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d_pixel = mean(abs(y1-y2)); d_meter = d_pixel * 3.7 / (size(edges,1) * tan...

设螺线函数r=a-c*theta上有一点，其中r为极径，theta为极角，该点距离函数上另一点（x0，y0）距离为d，用MATLAB求出该点位置

对于参数方程 \( r = a - c\theta \)，我们可以取 \( x = r \cos(\theta) \) 和 \( y = r \sin(\theta) \)。将r替换为a - cθ，得到： \[ x = (a - c\theta) \cos(\theta) \] \[ y = (a - c\theta) \sin(\theta) \]...

% 读取图像文件 img = imread('image.jpg'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); % 计算车辆与车道线的距离 src = [lines(1).point1; lines(1).point2; lines(2).point1; lines(2).point2]; dst = [0,0; 3.7,0; 3.7,1.3; 0,1.3]; tform = fitgeotrans(src,dst,'projective'); road = imwarp(img,tform); lane = road(1:round(size(road,1)/2),:,:); gray_lane = rgb2gray(lane); % 去除噪声 gray_lane = wiener2(gray_lane, [5, 5]); % 对比度增强 gray_lane = imadjust(gray_lane, [0.2, 0.8], []); % 边缘检测 edges_lane = edge(gray_lane,'Canny'); % 计算车辆与车道线的距离 d = mean(nonzeros(edges_lane(:,round(size(edges_lane,2)/2)))); % 显示结果 imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;对该代码进行优化使得其d值可以计算正确

y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d = mean(abs(y1-y2)); % 显示结果 imshow(img); hold on; plot([lines(1)....

计算A点与B点的距离和方向向量。 计算A点与B点的夹角，可以使用反三角函数求解。 定义一个二次函数，用于计算A点在横跳过程中的偏移量。假设二次函数为：f(x) = a(x - b)^2 + c，其中a为二次函数的开口方向和大小，b为二次函数的横向偏移量，c为二次函数的纵向偏移量。 根据A点与B点的夹角和二次函数的定义，计算出A点在每个时间步的偏移量。 将A点的位置与偏移量相加，得到A点的新位置。 重复步骤4和5，直到A点到达B点。 在每个时间步中，判断A点是否已经到达B点的一定距离内，如果是，则减小偏移量，让A点向B点靠近。 通过以上步骤，你可以实现让A点在向B点移动的过程中进行左右横跳，并且往B点靠近。 使用Unity配合C#回答我

transform.position += new Vector3(speed * Mathf.Cos(theta), speed * Mathf.Sin(theta) + offset, 0) * Time.deltaTime; // 判断是否到达目标点 d = Vector3.Distance(transform.position, target.position);...

用C++实现informed-rrt*算法

new_node->x = nearest_node->x + step_size * cos(theta); new_node->y = nearest_node->y + step_size * sin(theta); } new_node->cost = nearest_node->cost + euclidean_distance(nearest_node, new_node); ...

C++实现informed-rrt*算法并详细注释

double new_x = tree[nearest].position[0] + step_size * cos(theta); double new_y = tree[nearest].position[1] + step_size * sin(theta); if (can_reach(tree[nearest].position[0], tree[nearest].position...

matlab点云.txt文件在x轴的[-92,-80;-80,-66.7;-66.7,-52.5;-52.5,-40;-40,-26.4;-26.4,-20;-20,-7.9;-7.1,4.8;4.8,16.9;16.9,29.4;29.4,41.6;41.6,53.9;53.9,66.5;66.5,79;79,91]上，同一区间中选取y值最大点，再随机取两个点拟合圆，使这个区间内其他点尽量都在圆上，其他区间要求同上，绘制拟合的圆，然后计算圆心和直径并标记，最后计算量相邻圆心的水平距离减去各自的半径，将得到的数值标记在图像中。MATLAB实现这些功能的详细代码

distance = center(1) - centers(i-1, 1) - radius - radii(i-1); distances(i-1) = distance; text(center(1) - distance/2, center(2) + radius*0.5, sprintf('L = %0.2f', distance), 'FontSize', 8, '...

基于romberg方法，用Python编写一个高维数值积分方法，计算标准球中的x^2+y^2+z^2的积分

x = r * np.sin(phi) * np.cos(theta) y = r * np.sin(phi) * np.sin(theta) z = r * np.cos(phi) points = np.column_stack((x, y, z)) # Calculate the integral. integrand = 0 for point in points: ...

已知平面上两点的极坐标（极角单位为度），求两点之间的距离，结果保留3位小数。 提示：设A(ρ1,θ1),B(ρ2,θ2) 则根据余弦定理可得 输入样例1：1 0 1 90 输出样例1：1.414 输入样例2：1 0 2 60 输出样例2：1.732

\[ d = \sqrt{(\rho_1 \cdot \cos(\theta_1 - \theta_2))^2 + (\rho_1 \cdot \sin(\theta_1 - \theta_2))^2} \] 这里，我们使用了余弦定理，因为极坐标转换到直角坐标后，x轴对应于余弦值，y轴对应于正弦值。首先，...

informed-rrt*代码实现，并加以详细的注释，并通过matplotlib绘制过程图，并运行

new_node = Node(nearest_node.x + self.delta * math.cos(theta), nearest_node.y + self.delta * math.sin(theta)) new_node.parent = nearest_node return new_node # 判断节点是否可行 def is_node_valid...
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