#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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双足步行机器人（Biped Walking Robot）是一种仿人机器人，是移动式机器人领域中一类重要的仿生系统。双足步行机器人作为一种移动式机器人，它与轮式，履带式机器人相比有许多优点与优越性。由于双足步行机器人的行走具有独特的适应性和拟人性，其行走控制成为当今研究的热点。步行运动模式与运动控制是影响双足步行机器人技术进步的重要问题，也是双足步行机器人成功而有效地实现稳定步行的理论基础和技术关键。本文针对双足步行机器人步行模式生成与步行控制相关问题进行了研究，并在虚拟现实的实验环境中实现了机器人以给定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立摆线性模型的双足步行机器人步行运动模式生成。本文对双足步行机器人的动力学模型进行了简化，采用平面倒立摆的线性化模型作为双足步行机器人步行模式生成的简化模型。设计了基于倒立摆线性化模型步行模式生成算法，对双足步行机器人前向行走，侧向行走与拐弯行走的腰部重心位置轨迹与速度轨迹进行了规划。对于双足步行具有双脚作支撑期的特点，本文采用了七次多项式插值，分两阶段对具有双脚支撑期的步行运动的腰部运动轨迹进行规划，实现了期望的运动模式。第二：基于小脑模型控制器的双足步行机器人逆运动学控制系统。本文针对双足步行机器人腿部逆模型求解问题，提出一种基于小脑模型连接控制网络CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的机器人逆运动学控制方法。机器人腿部正运动学模型采用Denavit-Hartenberg方法进行建模，在建立双足步行机器人正运动学模型基础上，设计了基于CMAC的控制系统。系统采用两个CMAC直接控制机器人的腿部运动。两个CMAC逆模型控制器分别逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型，实现了对腰部运动轨迹的跟踪控制。第三：基于虚拟现实环境的双足步行机器人行走控制实验。
上传时间： 2022-06-19
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AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
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木书以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，并给出实例和练习，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于 MATLAB的仿真实例以及练习。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-07-12
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产生 正态白噪声序列 (1) 打印出前50个数 (2) 分布检验 (3) 均值检验 (4) 方差检验 (5) 计算相关函数 Bx(i),i=0,±1,±2,…, ±10。 B(m)=1/1000
上传时间： 2016-07-15
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3.画椭圆ellipse 4.利用ellipse and rectangle 画图 5.一个最优美的图案 6.输入3个数a,b,c，按大小顺序输出 ：输入数组，最大的与第一个元素交换，最小的与最后一个元素交换，输出数组。 7.有n个整数，使其前面各数顺序向后移m个位置，最后m个数变成最前面的m个数
上传时间： 2016-11-16
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DS1302读写程序。功能：向串口调试工具输入b，窗口立刻显示从DS1302读出的时间值。用户只需更改管脚定义，即可在自己的板子上运行。该程序在STC12C5A56S2单片机上已通过硬件调试，晶振24M。
上传时间： 2016-12-14
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】文中重点讨论基于单片机的光电脉冲编码器计数器的软件倍频和辨向原理,并从编码 盘条纹和位置检测元件的空间分布原理出发给出了在编码器输出A、B 正交方波的前提下最多只 能4 倍频的结论,最后介绍了集倍频、辨向、计数于一体的单片机计数器原理,该计数器具有消除抖 动误计数、倍频数可选、计数长度无限制的特点
上传时间： 2013-12-15
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】文中重点讨论基于单片机的光电脉冲编码器计数器的软件倍频和辨向原理,并从编码 盘条纹和位置检测元件的空间分布原理出发给出了在编码器输出A、B 正交方波的前提下最多只 能4 倍频的结论,最后介绍了集倍频、辨向、计数于一体的单片机计数器原理,该计数器具有消除抖 动误计数、倍频数可选、计数长度无限制的特点
上传时间： 2014-01-07
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TLC5620 DAC转换实验程序 该实验程序使用TLC5620中A、B、C、D四个通道中的前两个通道分别输出周期相等、幅度均为3.3V的三角波和方波，5620的输出经过LM358双运方的反相跟随后增强了带负载能力 并且使得输出的信号电压位于-3.3V～0V之间，起到了模拟反相的作用。在程序中，RNG位的置位使得输出幅度增加一倍。
上传时间： 2017-08-03
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