diag(1./[3,3,2*pi,4,2,7,30])什么意思

时间: 2023-10-27 19:06:28 浏览: 143
这段代码是MATLAB中用于计算向量 [3,3,2*pi,4,2,7,30] 的每个元素的倒数,并将结果放入一个对角矩阵中的语句。diag()函数可以将一维数组转换成对角矩阵。结果为: [0.3333 0 0 0 0 0 0 0 0.3333 0 0 0 0 0 0 0 0.1592 0 0 0 0 0 0 0 0.2500 0 0 0 0 0 0 0 0.5000 0 0 0 0 0 0 0 0.1429 0 0 0 0 0 0 0 0.0333]
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Dt1=diag(exp((-1i*(2*pi/N)*t1/delta)*n));

Dt1=diag(exp((-1i*(2*pi/N)*t1/delta)*n))是一个MATLAB语句,用于生成一个对角矩阵,其中对角线上的元素是由指数函数exp生成的。其中,t1是一个向量,n是一个标量,delta和N是常数。这个语句的作用是生成一个大小为N×N的对角矩阵,其中第k个对角线上的元素为exp((-1i*(2*pi/N)*t1(k)/delta)*n)。

close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态,速度,位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

这段代码是一个基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的位置速度观测组合导航程序的初始化部分,主要是对一些导航参数常数项进行初始化,并设置卡尔曼滤波的P、Q、R参数。具体内容如下: 1. 初始化一些导航参数常数项,如地球自转角速度、地球半径、偏心率等。 2. 初始化导航坐标系下的姿态、速度和位置,其中姿态使用欧拉角(yaw、pitch、roll)表示,速度和位置初始值设为0。 3. 初始化卡尔曼滤波的P、Q、R参数。其中P是状态协方差矩阵,表示状态量的不确定度,Q是系统噪声协方差矩阵,表示状态量的随机漂移噪声,R是观测噪声协方差矩阵,表示观测量的噪声。 4. 定义状态转移矩阵F、测量矩阵H和增益矩阵G等变量。 需要注意的是,这段代码的正确性还依赖于之前加载的IMU数据和GPS测量数据,以及之前定义的一些函数,比如eul2dcm和dcm2quat等。

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clc clf clear all; tic Nt = 1; G = 4; N = 20; %number of RIS Ng = N/G; Nr = 3; %number of receive antenna It = 80000; M = 4; B = log2(G) + log2(M); W = 8; snr = -10:2:12; %signal-to-noise rate sigma = sqrt(1./(10 .^ (snr / 10 )) ); %sigma MPSK = pskmod(0:M-1,M); %Q = diag([chirp_table{1,chirp_nck(randi(size(chirp_nck,1)),:)}]) %Q=blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{4},Fi_table{9},Fi_table{11}); %Q=diag(reshape(hadamard_code,1,K*N));%blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{1},Fi_table{1}); diag([1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]) for ii = 1:size(sigma,2) %parallel computing errorBits = 0; snr(ii) tic parfor jj = 1 : It h1=(randn(N,Nt)+1j*randn(N,Nt))/sqrt(2); h2=(randn(Nr,N)+1j*randn(Nr,N))/sqrt(2); hd=(randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); Q = zeros(N,N,G); for kk = 1:G Q((kk-1)*Ng+1:kk*Ng,(kk-1)*Ng+1:kk*Ng,kk)=diag(exp(1j*2*pi*rand(1,Ng))); end for uu = 1:W inputIndex_group = randi(G); inputIndex_psk = randi(M); Q_choose = Q(:,:,inputIndex_group); St = MPSK(inputIndex_psk); V = (randn(Nr,1 ) + 1j*randn(Nr,1) ) ./sqrt(2) .*sigma(ii); %noise matrix Yt = (h2*Q_choose*h1+hd) * St + V; dis = zeros(G,M); for mm = 1:G for nn = 1:M dis(mm,nn) = norm(Yt-(h2*Q(:,:,mm)*h1+hd)*MPSK(nn),"fro"); end end [outputIndex_group,outputIndex_psk] = find(dis== min(min(dis))); %output the decode index errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_group - 1 , log2(G)) ~= de2bi( outputIndex_group -1 , log2(G)) ); %sum of error Bits errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_psk - 1 , log2(M)) ~= de2bi( outputIndex_psk -1 , log2(M)) ); end end toc bers(ii) = errorBits / (It*(W)* B); end toc figure('name','result'); semilogy(snr,bers,color='k',Marker='square',LineStyle='-',LineWidth=2) grid on set(gca, 'LineWidth',1) legend('RM,K=4,N=20,Nr=3,M=4') xlabel("SNR [dB]"); ylabel("BER") set(gcf,'color','w');都用到了什么算法

优化以下代码% 设置参数 t = 0.03; % 时间范围,计算到0.03秒 x = 1; y = 1; % 空间范围,0-1米 m = 320; % 时间t方向分320个格子 n = 32; % 空间x方向分32个格子 k = 32; % 空间y方向分32个格子 ht = t / (m - 1); % 时间步长dt hx = x / (n - 1); % 空间步长dx hy = y / (k - 1); % 空间步长dy hx2 = hx^2; hy2 = hy^2; % 初始化矩阵 u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(0:hx:1, 0:hy:1); u(1, :, :) = sin(4 * pi * x) + cos(4 * pi * y); % 按照公式进行差分 for ii = 1 : m - 1 u_prev = u(ii, :, :); u_next = u_prev; for kk = 2 : k - 1 u_prev_k = u_prev(:, kk); u_next_k = u_next(:, kk); u_prev_kk_1 = u_prev(:, kk + 1); u_prev_kk_1(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_1(end) = u_prev_k(end); u_prev_kk_2 = u_prev(:, kk - 1); u_prev_kk_2(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_2(end) = u_prev_k(end); A = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); B = diag(ones(n - 3, 1), 1) + diag(ones(n - 3, 1), -1) + 2 * diag(ones(n - 2, 1)); C = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); D = u_prev_kk_1 / hy2; E = u_prev_kk_2 / hy2; F = u_prev_k / hx2 + 1 / ht; G = u_prev_k / hx2 - 1 / ht; H = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 + 1 / ht; I = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 - 1 / ht; K = B - ht * F; L = B + ht * G; M = A + ht * D; N = C - ht * E; u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(K, M, N, H); u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(L, N, M, I); end u(ii + 1, :, :) = u_next; end % 绘制图像 parfor i = 1 : m figure(1); mesh(x, y, reshape(u(i, :, :), [n k])); axis([0 1 0 1 -2 2]); end % Thomas 算法求解三对角线性方程组 function x = thomas(A, B, C, D) n = length(D); for k = 2 : n m = A(k) / B(k - 1); B(k) = B(k) - m * C(k - 1); D(k) = D(k) - m * D(k - 1); end x(n) = D(n) / B(n); for k = n - 1 : -1 : 1 x(k) = (D(k) - C(k) * x(k + 1)) / B(k); end end

n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t,从0到6,步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t),得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w,均值为0,标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v,均值为0,标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H,它是一个3n乘6n的矩阵,左边是一个3n阶单位矩阵,右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值,与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m,表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma,表示遗忘因子。以上为现有已知量,给出代码,分段输出

# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩