h=reshape(b(1:(end-1)),D,[])

时间: 2023-10-02 13:03:28 浏览: 63
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第二讲-MATLAB数组PPT实用.ppt

这行代码的作用是将滤波器的系数向量 b(1:(end-1)) 转换为一个 $D\times N$ 的矩阵 h，其中 N 是滤波器的阶数。具体而言，该函数将 b(1:(end-1)) 按照列的顺序填充到 h 中，每一列包含 D 个系数。注意，这里使用了方括号 []，因此 reshape 函数会自动计算 N 使得 b(1:(end-1)) 中的元素数量与 D$\times$N 相同。 这种转换通常用于将一维向量表示的滤波器系数转换为二维矩阵，以便于可视化和处理。例如，如果滤波器的输入和输出都是二维图像，那么可以将滤波器系数表示为一个二维卷积核，然后通过卷积操作来实现滤波。
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DLT：3D到2D映射的直接线性变换的实现

H = Vh[-1].reshape(3, 3) # 提取内在参数和外在参数 intrinsic_matrix = H[:3, :3] extrinsic_matrix = H[:3, 3:] return intrinsic_matrix, extrinsic_matrix 这里的points_3d和points_2d分别是...
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第2章matlab数据及其运算-习题答案.docx

- x = reshape(x, 3, [])或x = reshape(x, 3, -1)将向量x转换为3行的矩阵。 17. **操作矩阵A**： - 取出A的前3行：B = A(1:3,:) - 取出前两列：C = A(:,1:2) - 取出右下角3x2子矩阵：D = A(4:6,3:4) ...

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

u_prev(2:end-1, end)'; u_prev(end, 2:end)]; u_prev_kk_1(:,1) = u_prev(:,1); u_prev_kk_1(:,end) = u_prev(:,end); u_prev_kk_2 = [u_prev(1, 2:end) ; u_prev(2:end-1, 1)'; u_prev(end, 2:end)]; u_prev_...

h=reshape(b(1:(end-1)),D,[]);%h(k,r)=b((r-1)*I+k); xp=reshape(x,D,[]);y2=zeros(D,signalLen); for k=1:D delay=size(h,2)/2-1; ytmp=conv(xp(k,:),h(k,:));%频域滤波 ytmp=circshift(ytmp,[0,-delay]);%去除延时 y1(k,:)=ytmp(1:phaseLen);%取信号时长 y1tmp=repmat(y1(k,:),D,1); y2(k,:)=circshift(y1tmp(:),[k-1,0]); end y=sum(y2,1);%求和 ty=(0:1:signalLen-1)/fs;

具体来说，滤波器的延时计算使用的是size(h,2)/2-1，即滤波器长度的一半减1，而之前的代码中是通过round((size(h,2)-1)/2)来计算的。y1的长度则是通过phaseLen来计算，而之前的代码中是通过signalLen来计算的。其他...

这段代码讲解[M,~]= size(refs); y_ref_vector = reshape(refs',[M*ny,1]); % Built optimization problem that finds u such that (y-y_ref) minimized F = zeros(M*ny,nx); % Establish O F(1:ny,:) = C_d; for i=1:M-1 F(i*ny+1:(i+1)*ny,:) = F((i-1)*ny+1:i*ny,:)*A_d; end H_o = zeros(M*ny,nu); % Establish H: H_0 = D, H_k = CA^{k-1}B H_o(1:ny,:)=D_d; temp = B_d; for k=1:M-1 H_o(k*ny+1:(k+1)*ny,:)=C_d*temp; temp = A_d*temp; end H = zeros(M*ny,M*nu); for i=0:M-1 H(:,i*nu+1:(i+1)*nu) = H_o; H_o = [zeros(ny, nu); H_o(1:end-ny,:)]; end Q = diag(repmat([0.001,0.001,0.001,0,0,0],1,M)); R = 1.0e-4*eye(M*nu); u_ref_vector = quadprog(R+H'*Q*H,H'*Q'*(y_ref_vector-F*x0_quadcopter)); u_ref_vector=-u_ref_vector; u_ref = reshape(u_ref_vector,[nu,M])'; % Reshape the inputs as rowvectors for each time t [Y, T, x_ref] = lsim(sys,u_ref); % Simulation to get actual outputs and reference states x_ref_vector = reshape(x_ref',[M*nx,1]); close all

- 然后，代码建立了一个控制矩阵 $H$，其中 $H_{0:ny,:}$ 是输入矩阵 $D_d$，而 $H_{k*ny+1:(k+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。 - 接下来，代码设置了权重矩阵 $Q$ 和 $R$，并使用 quadprog 函数...

h=reshape(b(1:(end-1)),D,[]);%h(k,r)=b((r-1)*I+k); %% 多相结构滤波---没有采样率变换就没有多相结构，因此源采样率时用不着多相结构！ xp=reshape(x,D,[]);%多相结构的输入 y2=zeros(D,signalLen);%输出 for k=1:D % delay=round((size(h,2)-1)/2);%滤波延迟---各个滤波器自己的延时都是其长度的一半 delay=size(h,2)/2-1;%滤波延迟---各个滤波器自己的延时都是其长度的一半 ytmp=conv(xp(k,:),h(k,:));%频域滤波 ytmp=circshift(ytmp,[0,-delay]);%去除延时 y1(k,:)=ytmp(1:phaseLen);%取信号时长 y1tmp=repmat(y1(k,:),D,1); y2(k,:)=circshift(y1tmp(:),[k-1,0]); end y=sum(y2,1);%求和 ty=(0:1:signalLen-1)/fs;

这段代码是关于多相结构滤波...接着，通过repmat函数将y1(k,:)复制D次，然后通过circshift函数将其分别向下平移k-1行，最后将D行结果相加，得到输出信号y。ty向量是用来计算时间轴的，其长度为signalLen，步长为1/fs。

[n0,f0,m0,w]=remezord(deAddF,[1,0],[0.001,0.001],fs)；b=remez(n0,f0,m0,w)；h=reshape(b(1:(end-1)),D,[])

具体而言，它使用 remezord 函数确定了滤波器的阶数 n0、通带和阻带的频率 f0 和 w，以及通带和阻带的最大误差 m0，然后使用 remez 函数生成了滤波器的系数 b，并通过 reshape 函数将系数转换为一个 D 行的矩阵 h。...

function H = CalcH(P1, P2) x = P1(:, 1); y = P1(:, 2); X = P2(:, 1); Y = P2(:, 2); A = zeros(length(x(:))*2,9); for i = 1:length(x(:)) a = [x(i),y(i),1]; b = [0 0 0]; c = [X(i);Y(i)]; d = -c*a; A((i-1)*2+1:(i-1)*2+2,1:9) = [[a b;b a] d]; end [~, ~, V] = svd(A); h = V(:,9); H = reshape(h,3,3)'; end

具体方式是将 x、y、1 构造成一个 1×3 的矩阵 a，将 X、Y 构造成一个 2×1 的矩阵 c，令 b = [0 0 0]，d = -c*a，然后将 [a b;b a] 和 d 拼接成一个 2×9 的矩阵，插入到 A 矩阵中。 4. 对 A 进行奇异值分解，得到...

function H = CalcH(P1, P2) x = P1(:, 1); y = P1(:, 2); X = P2(:, 1); Y = P2(:, 2); A = zeros(length(x(:))*2,9); for i = 1:length(x(:)) a = [x(i),y(i),1]; b = [0 0 0]; c = [X(i);Y(i)]; d = -c*a; A((i-1)*2+1:(i-1)*2+2,1:9) = [[a b;b a] d]; end [U, S, V] = svd(A); h = V(:,9); H = reshape(h,3,3)'; end

这是一个 MATLAB 函数，用于计算单应性矩阵 H，它将一个二维平面上的点 P1 映射到另一个二维平面上的点 P2。具体来说，它将 P1 中的每个点 (x, y) 映射到 P2 中的对应点 (X, Y)。 该函数的输入参数 P1 和 P2 是两个...

clc;clear all; Y=xlsread('黄金期货历史数据','B2:B586'); figure autocorr(Y) figure parcorr(Y) y_h_adf = adftest(Y) y_h_kpss = kpsstest(Y) Yd1 = diff(Y); yd1_h_adf = adftest(Yd1) yd1_h_kpss = kpsstest(Yd1) Yd2=diff(Yd1) yd2_h_adf = adftest(Yd2) yd2_h_kpss = kpsstest(Yd2) Yd2=Yd2'; yanchi=[6,12,18]; [H,pValue,Qstat,CriticalValue]=lbqtest(Yd2,'lags',yanchi); fprintf('%15s%15s%15s','延迟阶数','卡方统计量','p值'); fprintf('\n'); for d=1:length(yanchi) fprintf('%18f%19f%19f',yanchi(d),Qstat(d),pValue(d)); fprintf('\n'); end LOGL = zeros(3,3); % Initialize PQ = zeros(3,3); for p = 1:3 for q = 1:3 Mdl = arima(p,2,q); [aic,bic,logL] = estimate(Mdl,Yd2,'Display','off'); LOGL(p,q) = logL; PQ(p,q) = p + q; end end LOGL = reshape(LOGL,9,1); PQ = reshape(PQ,9,1); [aic,bic] = aicbic(LOGL,PQ+1,100); a=reshape(bic,3,3)这段代码的运行结果为错误使用 arima/estimate (第 228 行) Input response series data must be non-empty and a column vector.怎么改

for p = 1:3 for q = 1:3 Mdl = arima(p,2,q); [aic,bic,logL] = estimate(Mdl,reshape(Yd2,[],1),'Display','off'); LOGL(p,q) = logL; PQ(p,q) = p + q; end end LOGL = reshape(LOGL,9,1); PQ = reshape(PQ...

在matlab 中$$\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$$ s.t. $$\sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} \leq 1, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} \leq (2h+1)^2, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} \leq \pi(2.5)^2, \forall i_0,j_0$$ $$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \delta$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} \leq B$$ $$x_{i,j} \in {0,1}, \forall i,j$$

for i = h+1:500-h for j = h+1:500-h for k = -h:h for l = -h:h A(end+1, i*500+j) = 1; if k ~= 0 || l ~= 0 A(end, (i+k)*500+j+l) = -1; end end end b(end+1) = (2*h+1)^2; end end end % 对于...

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d_1 = \begin{bmatrix}2\\-1\end{bmatrix},\quad d_2 = \begin{bmatrix}-1\\2\end{bmatrix} $$ 我们可以计算$d_1^THd_2$和$d_2^THd_1$，如果它们都等于0，则说明$d_1$和$d_2$是关于$H$共轭的。代码如下： ...

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pts = pts*T(1:3,1:3)' + T(4,1:3); x = reshape(pts(:,1), size(x)); y = reshape(pts(:,2), size(y)); z = reshape(pts(:,3), size(z)); % 绘制平面 surf(x,y,z); axis equal; end 2、构建求解五棱柱面与...

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R_error = Adelta_T_end(1:3, 1:3); % 计算导数 J_p = jacobian(p_error, [delta_a1, delta_a2, delta_d1, delta_d2, delta_beta]); J_R = jacobian(reshape(R_error.', 1, []), [delta_a1, delta_a2, delta_d1, ...

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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依