Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

1.卡尔曼滤波的导论 卡尔曼滤波器(Kalman Filter),是由匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman发明,并以其名字命名.卡尔曼出生于1930年匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年分别获得麻省理工学院的电机工程学士以及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.卡尔曼滤波器是其在博士期间的研究成果,他的博士论文是<A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problem>[1]. 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归

我们要做的是黄金G点小游戏: N个同学(N通常大于10),每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分.玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金点在逐渐地往下移动. 现在请大家根据这个游戏规则,编一个可以多人一起玩的小游戏程序,要求如下: 1.本作业属于结对编程项目,必须由二人共同完成,并分别将本次作业

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

一.项目描述:黄金点游戏 黄金点游戏是一个数字小游戏,其游戏规则是: N个同学(N通常大于10),每人写一个0-100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分.玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金点在逐渐地往下移动. 现在请大家根据这个游戏规则,编一个可以多人一起玩的小游戏程序,要求如下: 1.本作业属于结对编程项

游戏内容: 阿超的课都是下午两点钟,这时班上不少的同学都昏昏欲睡,为了让大家兴奋起来,阿超让同学玩一个叫“黄金点”的游戏: N个同学(N通常大于10),每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分. 玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金点在逐渐地往下移动. 结对编程的体验 这是第一次接触到结对编程,

1.       尽量减少HTTP请求次数  终端用户响应的时间中,有80%用于下载各项内容.这部分时间包括下载页面中的图像.样式表.脚本.Flash等.通过减少页面中的元素可以减少HTTP请求的次数.这是提高网页速度的关键步骤.      减少页面组件的方法其实就是简化页面设计.那么有没有一种方法既能保持页面内容的丰富性又能达到加快响应时间的目的呢?这里有几条减少HTTP请求次数同时又可能保持页面内容丰富的技术.    合并文件是通过把所有的脚本放到一个文件中来减少HTTP请求的方法,如可以简

Yahoo!的Exceptional Performance团队为改善Web性能带来最佳实践.他们为此进行了一系列的实验.开发了各种工具.写了大量的文章和博客并在各种会议上参与探讨.最佳实践的核心就是旨在提高网站性能. Excetional Performance团队总结出了一系列可以提高网站速度的方法.可以分为7大类34条.包括内容.服务器.cookie.CSS.Javascrīpt.图片.移动应用等七部分. 其中内容部分一共十条建议: 一.内容部分 尽量减少HTTP请求 减少DNS查找 避免

本小游戏场景来自邹欣老师的<移山之道>一书: "阿超的课都是下午两点钟,这时班上不少的同学都昏昏欲睡,为了让大家兴奋起来,阿超让同学玩一个叫"黄金点"的游戏:N个同学(N通常大于10),每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分.玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金

一.简介 团队成员: 领航者:张旭 驾驶员:张国庆 项目简介: 项目名称:基于B/S模式的黄金点游戏 采用技术: 后端:Python + Sqlite3 前端:HTML + CSS + JS + BootStrap 项目源码:https://git.coding.net/netcon/gold-dot.git 项目地址:http://gd.conw.net/(点击试玩) 服务器环境:Ubuntu Server 14.04 + Nginx 1.4.6 + uWSGI 2.0.14 二.使用 游戏介

题目描述 Description 小毛终于到达宝藏点,他意外地发现有一个外星人(名叫Pluto).宝藏是一些太空黄金,有n堆排成一行,每堆中有xi颗黄金.小毛和Pluto决定轮流从中取出黄金,规则是每次只能从最左边或最右边取出一堆黄金,直到所有黄金被取出.小毛先取,两人都以最优策略进行选取,求两人的最后所得. 输入描述 Input Description 第一行是正数n(≤500):第二行为n个正整数xi(≤300),表示每堆黄金的个数. 输出描述 Output Description 仅两个整

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 angular velocity around its vertical axis. )得到,因此可以获得X轴和Y轴速度分量Vx,Vy 首先确定状态变量,恒速度模型中取状态变量为汽车位置和速度: 根据运动学定

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=[x, y]T ,即状态变量选为鼠标在窗口内的位置.通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标当前位置,即观测值z = [x, y]T.对于这一问题外界控制量u=0. 观测噪声和系统噪声的选择需要靠实验

Yahoo!的 Exceptional Performance团队为改善 Web性能带来最佳实践.他们为此进行了一系列的实验.开发了各种工具.写了大量的文章和博客并在各种会议上参与探讨.最佳实践的核心就是旨在提高网站性能. 原版猛戳:https://developer.yahoo.com/performance/rules.html,本文转自:http://blog.csdn.net/xianghongai/article/details/9241549 Excetional Performan

原文地址:http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 关于卡尔曼滤波的理论这里不打算讲了,就是那个5个基本的公式,这里直接给出公式: 公式1:X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k) 公式2:P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A' + Q(k) 公式3:X(k|k) = X(k|k-1) + Kg(k)[Z(k) - HX(k|k-1) 公式4:Kg(k) = P(k|k-1)H'/{HP(k|k-1)H

0. 摘要 之前我们玩了2次黄金数游戏,我也幸运的得到了一本<代码大全>,嘿嘿.这次的作业是一个Client/Server程序,自动化完成多轮重复游戏. 我完成了Client部分,使用C#编写.下面简要阐述. 1. 总体设计: 思考后,我认为这个客户端程序要能满足如下要求: 1. 保证信息传输到服务器.如果发送的信息没有得到相应,应可以不断重试. 2. 一定的错误恢复能力,当因网络问题错过某些回合,应该可以跳过而继续运行. 3. 恰当的算法,提供相对准确的黄金数字预测. 4. 具有自动获取可用

除了自己总结:1. 减少http请求,2.压缩并优化js/css/image 3.尽量静态页面,从简原则 4.代码规范(详见:个人知识体系思维导图) 从yahoo 新学到的: 网页内容 减少http请求次数 80%的响应时间花在下载网页内容(images, stylesheets, javascripts, scripts, flash等).减少请求次数是缩短响应时间的关键!可以通过简化页面设计来减少请求次数,但页面内容较多可以采用以下技巧. 1. 捆绑文件: 现在有很多现成的库可以帮你将多个脚

题目描述 N个同学(N通常大于10),每人写一个0-100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分. 需求分析 一.根据题目描述,该程序主要功能如下: 1.实现N个同学个数,及游戏轮数的输入. 2.实现这些同学所报有理数的输入. 3.能够根据输入进行黄金点(G点)的计算并将结果输出. 4.能够计算出每轮游戏之后的同学得分情况并将结

绝大多数的工程师很可能很少关注代码之外的能力,摸爬滚打了将近10年后,我才领悟到除了技术之外还有一项最重要的修炼,那就是"领导与被领导"学(其中包含了换位思考,但不局限于换位思考). 下面列出的向上管理(manage up)的五条原则,对实践"被领导"学大有裨益. 了解老板的期望值,管理老板的期望值.与老板就工作重点和评估标准达成共识. 努力做好本职工作,哪怕你并不喜欢或者想要谋求其他的发展. 努力维护老板的面子.尊严和地位,即便你并不喜欢和接纳他(她)的为人. 匹

白银上分黄金失败=.= 在之前有很认真的写了一波排序,所以排序并不是很怂,还是那个理,现阶段学习的都是比较简单的排序,都是所谓的冒泡排序啊,桶排序这类,至于插排和选择排序,再往后又是什么快拍就很尬了. 说一下今天A的题 1075 明明的随机数 1076 排序 1212 最大公约数 1430 素数判定 1978 斐波那契数列 1842 递归第一次 3038 3n+1问题 进制转换和模拟还是很怂,二维数组不是很好,模拟题很方,进制转换就更没什么思路了,至于递推递归,记得并没有讲过,只是自己在看,递推

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