03 2016 档案
摘要：假设你开车进入隧道，GPS信号丢失，现在我们要确定汽车在隧道内的位置。汽车的绝对速度可以通过车轮转速计算得到，汽车朝向可以通过yaw rate sensor(A yaw-rate sensor is a gyroscopic device that measures a vehicle’s angu
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摘要：如上图所示，计算区间[a b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积。下面使用蒙特卡洛法计算区间[2 3]上的定积分：∫(x2+4*x*sin(x))dx >>> Monte Carlo estimation= 11.8181144118 Exact number= 11.811
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摘要：1.反变换法 设需产生分布函数为F(x)的连续随机数X。若已有[0,1]区间均匀分布随机数R,则产生X的反变换公式为： F(x)=r, 即x=F-1(r) 反函数存在条件：如果函数y=f(x)是定义域D上的单调函数,那么f(x)一定有反函数存在,且反函数一定是单调的。分布函数F(x)为是一个单调递增
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摘要：使用arrow( )创建三个坐标轴代表一个坐标系，其中X0-Y0-Z0为参考坐标系（固定不动），X-Y-Z为运动坐标系，这两个坐标系原点重合，运动坐标系可以绕参考坐标系或其自身旋转。在屏幕上输出一个转换矩阵，该矩阵描述了动坐标系相对于参考坐标系的姿态，矩阵第一列表示动坐标系的X轴在参考坐标系中的方向
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摘要：PythonOCC comes with importers/exporters for the most commonly used standard data files format in engineering: STEP, IGES, STL (ascii/binary) and VRML
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摘要：Open CASCADE（简称OCC）平台是是一个开源的C++类库，OCC主要用于开发二维和三维几何建模应用程序，包括通用的或专业的计算机辅助设计CAD系统、制造或分析领域的应用程序、仿真应用程序或图形演示工具。 PythonOCC是对Open CASCADE的封装。PythonOCC按照官方描述：
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摘要：之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单，只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤。现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧。这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子，原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/ 首先，第一步是选取状态变量，这里选择系统状态变量为x
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摘要：在无迹卡尔曼滤波-2中我们曾举过一个例子，对服从二维正态分布的随机变量X产生1000个点，然后将其进行非线性变换，计算变换后点的均值，当产生的点越多计算结果越接近理想值。这实际上是采用了蒙特卡洛法的思想：Using a finite number of randomly sampled points
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摘要：对于上一篇中的问题：X ∼ N(µ, σ^2 ) , Y = sin(X)要求随机变量Y的期望和方差。还有一种思路是对X进行采样，比如取500个采样点(这些采样点可以称为sigma点)，然后求取这些采样点的期望和方差。当采样值足够大时,结果与理论值接近。这种思路的问题显而易见，当随机变量维数增大时采
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摘要：无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter)中需要用到无迹变换。维基百科中对unscented transform的描述如下： The unscented transform (UT) is a mathematical function used to estimate the
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摘要：反向传播算法(Back Propagation)分二步进行，即正向传播和反向传播。这两个过程简述如下： 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理，传向输出层；在逐层处理的过程中。在输出层把当前输出和期望输出进行比较，如果现行输出不等于期望输出，则进入反向传播过程。 2．反向传播 反
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