theta = 2 * math.pi * (j / unwrapped_width) - 1 / 2 * math.pi # + math.pi什么意思

时间: 2024-05-20 12:15:38 浏览: 101
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STBCxingneng2.rar_K-H PI_K.

在这个公式中，theta是一个角度值，j是当前像素的索引，unwrapped_width是输入图像的宽度。这个公式的目的是将像素索引映射到一个角度值，以便进行傅里叶变换。 "+ math.pi"的作用是将映射后的角度值平移半个pi（即180度），这样可以使得零频率（直流分量）位于变换结果的中心位置，方便后续处理。
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\[ I_{ij}(\theta) = -E\left[\frac{\partial^2}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \ln f(X;\theta)\right] \] 其中，f(X;θ)是参数为θ的数据X的概率密度函数，E[]表示期望值。CRLB是关于估计量θ的估计误差...

解析下列代码的含义import math def write_obj_file(filename, vertices): with open(filename, 'w') as file: for vertex in vertices: file.write(f"v {vertex[0]} {vertex[1]} {vertex[2]}\n") def generate_sphere_points(radius, resolution): vertices = [] for theta in range(resolution + 1): for phi in range(resolution * 2 + 1): theta_rad = theta * math.pi / resolution phi_rad = phi * 2 * math.pi / (resolution * 2) x = radius * math.sin(theta_rad) * math.cos(phi_rad) y = radius * math.sin(theta_rad) * math.sin(phi_rad) z = radius * math.cos(theta_rad) vertices.append((x, y, z)) return vertices radius = 1.0 resolution = 50 vertices = generate_sphere_points(radius, resolution) write_obj_file('sphere.obj', vertices)

这段代码定义了两个函数：generate_sphere_points() 和 write_obj_file()，并在主程序中使用这两个函数来生成一个球形的3D模型，并将其保存到一个OBJ文件中。 generate_sphere_points()函数接受两个参数：radius...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math y = 4 theta = [] phi = [] for x in np.linspace(-1.5, 1.5, 100): for z in np.linspace(0, 3, 100): s = math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2) theta.append(math.acos(z/s)) phi_ = math.atan2((y/s),(x/s)) if phi_ < 0: phi_ = phi_ + 2 * math.pi phi.append(phi_) min_theta = min(theta) min = theta.index(min_theta) min_phi = phi[min] print(min_phi,min_theta) min_x = math.sin(min_theta)/math.cos(min_phi) if min_x in x.index: print('yes') else: print('no')如何修改错误

phi[-1] = phi[-1] + 2 * math.pi min_theta = min(theta) min_index = theta.index(min_theta) min_phi = phi[min_index] print(min_phi, min_theta) min_x = math.sin(min_theta)/math.cos(min_phi) if min_x ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math y = 4 theta = [] phi = [] for x in np.linspace(-1.5, 1.5, 100): for z in np.linspace(0, 3, 100): s = math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2) theta.append(math.acos(z/s)) phi_ = math.atan2((y/s),(x/s)) if phi_ < 0: phi_ = phi_ + 2 * math.pi phi.append(phi_) x = np.linspace(-1.5, 1.5, 100) min_theta = min(theta) print(min_theta)如何求出min_theta对应的phi值

可以使用以下代码来找到 min_theta 对应的 phi 值： python # 找到最小的 theta 值对应的索引 min_theta_idx = np.argmin(theta) # 获取对应的 phi 值 min_phi = phi[min_theta_idx] print(min_phi) ...

ra1=0; r2=0.018; r1=0.0178; miu0=0.003065; b=0.015; while theta > pi/9 theta = theta-pi/9; end if theta == 0 ra1= 1/(miu0*b/(pi/2)*log(r2/r1)+0.5*miu0/(pi/90)*log(r2/r1)); 将下面这段代码做成循环函数ra1=0; r2=0.018; r1=0.0178; miu0=0.003065; b=0.015; while theta > pi/9 theta = theta-pi/9; end if theta == 0 ra1= 1/(miu0*b/(pi/2)*log(r2/r1)+0.5*miu0/(pi/90)*log(r2/r1)); else if (theta>0)&(theta<=pi/90) ra1 = 1/(2*miu0*b/(pi/2)*log(r2/r1)+miu0/(pi/90-theta)*log(r2/r1)); else if (theta>pi/90)&(theta<=pi/18) ra1 = 1/(miu0*b/log(r2/r1)*(theta-pi/90)); else if (theta>pi/18)&(theta<=pi/10) ra1 = 1/(miu0*b/log(r2/r1)*(2*pi/45+1/18*pi-theta)); else if (theta>pi/10)&(theta<=pi/9) ra1= 1/(2*miu0*b/(pi/2)*log(r2/r1)+miu0/(theta-pi/10)*log(r2/r1)); end end end end end

ra1 = 1 / (2*miu0*b/(pi/2)*log(r2/r1) + miu0/(theta-pi/10)*log(r2/r1)) return ra1 你可以将 theta 的值传递给 calculate_ra1 函数，它将返回相应的 ra1 值。请注意，这只是一个转换，我没有对...

for i in range(len(lidar_get_unkown_objs)): dis_to_ego = math.sqrt(math.pow(lidar_get_unkown_objs[i]['dis_x'], 2) + math.pow(lidar_get_unkown_objs[i]['dis_y'], 2)) theta_to_ego = math.atan2(lidar_get_unkown_objs[i]['dis_x'], lidar_get_unkown_objs[i]['dis_y']) * 180 / math.pi # deg lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_x'] = ego_content["UTM_x"] + dis_to_ego * \ math.cos((ego_content["theta"] + theta_to_ego) * math.pi / 180) lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_y'] = ego_content["UTM_y"] + dis_to_ego * \ math.sin((ego_content['theta'] + theta_to_ego) * math.pi / 180) index_obj = to_find_nearest_point(Map_dict["X_list"], Map_dict["Y_list"], Map_dict["heading_list"], lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_x'], lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_y'])[5] index_ego = to_find_nearest_point(Map_dict["X_list"], Map_dict["Y_list"], Map_dict["heading_list"], ego_content["UTM_x"], ego_content["UTM_y"])[5] lidar_get_unkown_objs[i]['s'] = index2s[index_obj] - index2s[index_ego] lidar_get_unkown_objs[i]['l'] = to_find_nearest_point(Map_dict["X_list"], Map_dict["Y_list"], Map_dict["heading_list"], lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_x'], lidar_get_unkown_objs[i]['UTM_y'])[3]解释一下

这段代码主要是将从激光雷达获取的未知物体的位置信息，转换为车辆坐标系下的位置信息。首先通过计算未知物体与车辆之间的距离和角度信息，然后利用车辆当前的位置和朝向信息将该未知物体的位置信息转换为车辆坐标系...

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pwm_duty = i_sa_ctrl * sin(theta - M_PI / 3) + i_sb_ctrl * sin(theta + M_PI / 3); 在这段代码中，我们使用了math.h头文件中的sin()函数来实现正弦运算，其中M_PI常量表示圆周率π。根据FOC的原理，...
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\[ J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \] 这里的 \( m \) 是样本数量，\( h_\theta(x) \) 是线性回归的预测函数，\( \theta \) 是模型参数向量，包括偏置项 \( \theta_0 \)...
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# 本程序计算小球向上斜抛在不同时间点的高度 theta = int(input()) # 单位：角度 # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End **********#

h = v0 * math.sin(theta/180*math.pi) * t - 0.5 * g * t**2 if h > 0: h_list.append(h) else: break # ********** End **********# for i in range(len(h_list)): print("t={:.1f}s, h={:.2f}m".format...

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4. 根据物像距公式，利用 a/cos(theta2)=d/sin(θ1-θ2) 计算 cos(theta2)（这里做了一些变形，转化为 1/tan(theta2) 的形式）。 5. 输出结果。 需要注意的是，这里的 asin 函数是 C 标准库中的反正弦函数...

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L += (math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i) ** 2) + 4 * math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_mid) ** 2) + math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i1) ** 2)) / 6 L = L * delta_theta * 2 * a print(...

运用牛顿迭代法计算公式(exp(thetae-thetah)*tan(phi))/(sin(alpha-thetaa))=(tan(thetab)*cos(thetah))/(sin(alpha-thetae)*sin(thetaa));中的thetae，并使输出结果为角度值

sin2_part = math.sin(alpha - thetae) * math.sin(thetaa) return exp_part / sin_part - tan_part / sin2_part # 定义函数f'(thetae) def fp(thetae): exp_part = math.exp(thetae - thetah) * math.tan(phi) ...
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