卡尔曼滤波算法--核心公式推导导论 10 个月前 写在最前面:这是我第一篇专栏文章,感谢知乎提供这么一个平台,让自己能和大家分享知识.本人会不定期的开始更新文章,文章的内容应该集中在汽车动力学控制,整车软件架构,控制器等方面.作为一名在校硕士,很多理解都可能不全面,不正确,大家有不同意见欢迎讨论. 谢谢!-------------------------------------------------------------------------------------------------…

总所周知,FPGA极其不擅长复杂算法的运算,但是如果项目中又涉及一些高级算法的实现,在没有可封装IP核调用的形式下,我们应该如何进行程序开发呢?今夕已经是2020年,我们一味依赖于用verilog写代码无异于用汇编写程序,这种方式无异于古时钻木取火的原始时代.如今用Matlab联调FPGA,基于simulink的Hdl Coder模块搭建算法模型,再自动生成代码才是高阶有效的终极玩法.尤其在一些信号处理领域,掌握Matlab联调FPGA的技术更是必备技能. 下面以卡尔曼滤波为例,具体讲述如何基于…

Flody  大家都知道这个最终模版: for(int k=1;k<=n;k++) for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]); 那大家知道这个模版是怎么得出的吗? 核心思路:动态规划. 初始版本: 初始数组:dis(三维数组) dis[i][j][k]表示i号到j号(只经过1~k号点)的路径 dis[i][j][0]=a[i][j](输入的数组). di…

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图…

实验一    分类技术及其应用 实习要求: 基于线性回归模型拟合一个班学生的学习成绩,建立预测模型.数据可由自己建立100个学生的学习成绩. 1)    算法思想: 最小二乘法 设经验方程是y=F(x),方程中含有一些待定系数an,给出真实值{(xi,yi)|i=1,2,...n},将这些x,y值 代入方程然后作差,可以描述误差:yi-F(xi),为了考虑整体的误差,可以取平方和,之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消,所以记 误差为: e=∑(yi-F(xi))^2 它是一个多元…

决策树(Decision tree) 决策树是以实例为基础的归纳学习算法.     它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从 该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则.1986年 Quinlan提出了著名的ID3算法.在ID3算法的基础上,1993年Quinlan又提出了C4.5算法.为了适应处理大规模数据集的需要…

碰撞检测在前端游戏,设计拖拽的实用业务等领域的应用场景非常广泛,今天我们就在这里对于前端JavaScript如何实现碰撞检测算法进行一个原理上的探讨,让大家能够明白如何实现碰撞以及碰撞的理念是什么:1.矩形与矩形间的碰撞核心理念判断任意两个(无旋转)矩形的任意一边是否无间距,从而判断是否碰撞.大体实现方式就是以一个矩形的某个定点作为运动物,计算自己的坐上顶点与另一元素的左上定点的位置和宽高数据进行判断检测通用算法判断 if(react1.offsetLeft<react2.offsetLeft+…

唯有明晰历史,才能了然当下,预知未来.作者从历史角度解读Node.js,帮助读者透过猜忌和谣言,看清真实的Node.js,了解Node.js的核心与红利. 令人惴惴不安的Node.js 我们越来越频繁地看到关于JavaScript的新闻,刚开始谈到的是引擎性能提升,后来则是由HTML5和Node.js带来令人叹为观止的应用.如果只看表面,容易让人产生以下各种误解. Node.js的出现是让前端工程师羞辱后端吗? Node.js肯定是几个前端工程师在实验室里捣鼓出来的. 为了后端而后端,有意思吗?…

原文出处: 知乎 姚冬的观点 学习能力,尤其是自学能力,你啥时看到那些有名的程序高手在论坛上问“学习 XX 该看什么书,如何快速学习 XXX,学习 XXX 有什么代码推荐”之类的问题,他们想学什么很快就能自己找到相关资料.这个行业发展太快,技术淘汰的速度也很快,3 年不学新东西就可能落伍了. 动手能力,都是看书看资料,当别人还在纠结看什么书,还在纠结书里的字句是什么意思的时候,有些人的几百上千行代码都已经能运行了. 耐心和毅力,做程序员兴趣固然重要,写自己喜欢的代码那是相当愉快的事情,但是程序开…

您也可以在我的个人博客中阅读此文章:跳转 编程题#1:求字母的个数 描述 在一个字符串中找出元音字母a,e,i,o,u出现的次数. 输入 输入一行字符串(字符串中可能有空格,请用gets(s)方法把一行字符串输入到字符数组s中),字符串长度小于80个字符. 输出 输出一行,依次输出a,e,i,o,u在输入字符串中出现的次数,整数之间用空格分隔. ##样例输入If so, you already have a Google Account. You can sign in on the right…

Principal Component Analysis:主成分分析 步骤 5 步: 1.去平均值,也就是将向量中每一项都减去各自向量的平均值 2.计算矩阵的方差,协方差,特征值, 3,.把特征值从大到小排列 4.取前K个特征值对应的特征向量, 5.对所有的向量以这个K个向量为基向量投影到到一个新的(低维度)空间,…

1.用途 现实是我们的处理和测量模型都是非线性的,结果就是一个不规则分布,KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的,为了解决这个问题,EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数,而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布. KF处理线性模型: EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型,但是忽略了高阶导数:(强非线性系统下误差大,另一方面Jacobian矩阵的计算复杂) UKF 通过去点的方式近似非线性模型,因为没有用雅克比和偏导数,让计算变得更加简单,同时也没有忽略高阶导数项. P…

以下讲解内容出自<计算机组成原理(第三版)>(清华大学出版社) 大二学生一只,我的计组老师比较划水,不讲公式推导,所以最近自己研究了下Booth算法的公式推导,希望能让同样在研究Booth算法的小伙伴少花点时间.   下面将对上图公式方框中部分进行讲解.   首先要摆明一个公式. **公式X**: - [B]补 = [-B]补 ; [B]补 = - [-B]补   意思是 一个数A的补码,等于该补码的机器负数 (机器负数的定义可以见书P85 简单理解一个数Y的机器负数 = [-Y]补) 前加负…

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处…

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介…

一.本文简介 本文的目的是简单明了的讲解KMP算法的思想及实现过程. 网上的文章的确有些杂乱,有的过浅,有的太深,希望本文对初学者是非常友好的. 其实KMP算法有一些改良版,这些是在理解KMP核心思想后的优化. 所以本文重点是讲解KMP算法的核心,文章最后会有涉及一些改良过程. 二.KMP算法简介 KMP算法是字符串匹配算法的一种.它以三个发明者命名,Knuth-Morris-Pratt,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 三.KMP算法行走过程 首先我们先定义两个字符串作为示…

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁…

很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波: 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计: 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声,得到卡尔曼增益: 用1,2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声,得到本次的最优估计. 一句话解释:对模型的预测值和实际的观测值进行加权,迭代计算出未来的状态. 对于上面三句话的一些解释: 先验:根据以往的结果去推导 后验:得到当前结果之后再去修正 卡尔曼增益作用:将"粗略估计"变成"最准确的估计" 卡尔曼…

动态规划 1.背包问题 (1)01背包 ,n) DFR(v,V,C[i]) F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]); } //初始化时 //若背包不一定装满F全初始化为0 //若装满 F[0]=0 其他为-inf   (2)全然背包 ,n) FOR(v,C[i],V) {F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]);} } (3)多重背包 ; ZeroOnePack(C[i]*M[i],W{i]*M[i]) } }   //O(VN) 单调队列? ? (4)多重…

的确,正如偶像Bruce Eckel所说,"Life is short, you need Python"! 如果你正在考虑学Java还是Python的话,那就别想了,选Python吧,你的人生会有更多的时间做其他有意思的事情. 研究生之前我没学python是有原因的:首先,我怕蛇,很怕很怕,而这货的logo竟然就是蛇,我因故而避之:其次,我不喜欢脚本语言,我会shell,但是写的时候不是很爽,只是在处理些文件操作或者字符串操作的时候才会想起它,听说python脚本神马的,我便又避之.…

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓…

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…

八皇后: 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 高斯认为有76种方案.1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果.计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题. 图示: 我的解决方案: 网上有大量的方法,大部分抽象难以理解,并且有知乎大神整理出了10…

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本…

针对算法的知识点进行记录 简易桶排序 首先看一个简易桶排序,有一串数字,进行从大到小排列.数字间隔不大,使用一维数组来当作桶,进行插入排序. static void Main(string[] args) { ] { , , , , , , , , , }; ]; //定义桶 ; i < input.Length; i++) { tong[input[i]]++; //给桶进行赋值 } //利用桶数据循环输出下标 ; i >= ; i--) { ; j <= tong[i]; j++)…

EKF relies on a linearisation of the evolution and observation functions which are good approximations of the original functions if these functions are close to linear. The state-space formulation of EKF reads : Non-linear evolution and observation f…

//算法核心是求最大匹配数 #include<bits/stdc++.h> #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<string.h> #define maxint 999999999 using namespace std; ],cy[],edge[][]; ];…

http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题,一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现,算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar 的javascript实现,其实作者也有个不错的2D例子实现 http://www.briangrinstead.com/files/astar/ ,只不过觉得所有A*算法的可视化实现都是平面的不够…

http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题,一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现,算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar 的javascript实现,其实作者也有个不错的2D例子实现 http://www.briangrinstead.com/files/astar/ ,只不过觉得所有A*算法的可视化实现都是平面的不够…

HDU 1874 畅通工程续 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路.不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多.这让行人很困扰. 现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离. Input 本题目包含多…