0. 引言 0.1 本文内容 基于SOGI函数,将s域传递函数转换为离散的z域函数,并以m语言形式进行实现,在simulink中封装为m-function并进行验证 0.2 学到什么 离散化方法 函数程序实现方法 1. SOGI简介 以TI官方文档中单相锁相环中SOGI应用为例 框图如下所示 正弦信号经过SOGI可得到同相信号及正交信号 2. 传递函数 同相传递函数 \[H_{d}(s)=\frac{v^{\prime}}{v}(s)=\frac{k \omega_{n} s}{s^{2}+k

题目链接:https://vjudge.net/problem/Gym-101991D 具体思路:首先看数据范围,暴力肯定不可以,可以下离散化,然后先求出离散化后每一个点到(1,1)的符合题目的要求的个数,然后再按照一块一块的求,打个比方,离散化后 (1,1) (1,2)(1,3) (2,1) (2,2) (2,3) (3,1) (3,2) (3,3) 如果(1,1)这个点满足,那么求一下这个点到(2,2)的面积(面积是2,这里计算的是整个方块里面的,不包括边界),这一块肯定是满足的,然后每一个

题目传送门: POJ-2528 题意就是在一个高度固定的墙面上贴高度相同宽度不同的海报,问贴到最后还能看到几张?本质上是线段树区间更新问题,但是要注意的是题中所给数据范围庞大,直接搞肯定会搞出问题,所以要离散化,而离散化的过程中要注意一个问题,比方说1-10,1-5,6-10,本来是可以三张海报都可以看见的,但是按照题意来看是看不到的,因为他是一个点代表一个单位长度(诡异>_<),解决的办法则是对于距离大于1的两相邻点,中间再插入一个点...... 代码如下,我用了vector,和用数组的相差

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

很久没打代码了,不知道为什么,昨天考岭南文化之前突然开始思考起这个问题来,这个问题据说有很多种方法,划分树什么的,不过对于我现在这种水平还是用熟悉的线段树做比较好.这到题今年8月份的时候曾经做过,那个时候是作为对函数式线段树的一个基础题来做的,那个时候不懂,看着别人的代码对拍然后摸索下来,所以到了昨天我就已经彻底忘了,因为代码不是自己写的.昨天想了很久,终于参透了它的精髓. 首先对于给出的a[1]~a[n]这么多个数离散化,然后建立一个线段树,线段树中的结点对应的区间[L,R]表示的是在[L,R

DCT变换是一种与FFT变换紧密相连的数学运算,当函数为偶函数是,其傅立叶展开式只有余弦项,因些称为余弦变换,其离散化的过程称为DCT(离散余弦)变换.下面我们就推导下H.264的4x4整数DCT公式. 首先给出DCT变换的定义,其变换公式可以写成:Y = AXAT,这里A为单位正交距阵,满足:I = AAT,距阵A的公式如下:

1.什么是关联规则 "尿布与啤酒"的故事大家都有听过,这里就不罗嗦了. 按常规思维,尿布与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的.    数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识.若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联.关联可分为简单关联.时序关联.因果关联.关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网.有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度.

定义: 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法. 目前我们会用到的主流的决策树算法包括:ID3,C4.5,CART等. ID3算法是以信息增益为准则选择信息增益最大的属性,信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好,比如通过ID号可将每个样本分成一类,但是没有意义.同时ID3只能对离散属性的数据集构造决策树. c4.5算法是以信息增益率为准则选择

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag) %SFUNTMPL General MATLAB S-Function Template % With MATLAB S-functions, you can define you own ordinary differential % equations (ODEs), discrete system equations, and/or just about %

1.扩展卡尔曼滤波EKF1.1线性化卡尔曼滤波1.2偏差微分方程的推导1.3线性化卡尔曼滤波的流程1.4 离散EKF2.误差状态的运动方程2.1连续时间的IMU系统动态方程2.1.1相关变量2.1.2真实状态运动方程(true-state kinematics equations )2.1.3标称状态运动方程(normal-state kinematics equations )2.1.4误差状态运动方程2.2离散时间的IMU系统动态方程2.2.1离散时间的IMU系统动态方程2.2.2误差状态的

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-1542 题目大意:求面积并 具体思路:我们首先把矩形分割成一横条一横条的,然后对于每一个我们给定的矩形,我们将储存两个点,一个是左下角,一个是右上角.对于左下角的点,我们将他标记为-1,对于右上角的点,我们把它标记成1,-1代表这块区域的面积是需要减去的,1代表这块区域的面积是需要加上的,然后我们通过扫描线的形式,从y轴从下往上扫就可以了. 离散化的过程,数组还是尽量从0开始吧,因为在更新的过程中会出现0的情况,如果

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种.关联规则的概念由Agrawal.Imielinski.Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则.关联规则模式属于描述型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法. 一.关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务1 中出现了物品甲,事务2 中出现了物品乙,事务3 中则同时出现了物品甲和乙.那么,物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢?在数据库的知识发现中,关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知

决策树类模型 ml中的classification和regression主要基于以下几类: classification:决策树及其相关的集成算法,Logistics回归,多层感知模型: regression:决策树及其相关集成算法,线性回归. 主要的模型有两类:线性模型(GLM)和决策树: 其中决策树的算法都调用了org.apache.spark.ml.tree.impl.RandomForest,没有和mllib中的代码复用,但是代码逻辑几乎一样. MLlib的决策树训练算法和传统的算法不同

对于NetworkInputDStream而言,其实不是真正的流方式,将数据读出来后不是直接去处理,而是先写到blocks中,后面的RDD再从blocks中读取数据继续处理这就是一个将stream离散化的过程NetworkInputDStream就是封装了将数据从source中读出来,然后放到blocks里面去的逻辑(Receiver线程)还需要一个可以管理NetworkInputDStream,以及把NetworkInputDStream.Receiver部署到集群上执行的角色,这个就是Net

http://219.244.176.199/JudgeOnline/problem.php?id=1239 这是这次陕西省赛的G题,题目大意是一个n*n的点阵,点坐标从(1, 1)到(n, n),每个点都有权值,然后从(x, y)引x轴的垂线,然后构成一个三角形,三个顶点分别是(0, 0),(x, 0)和(x, y).求三角形内点的权值和,包括边界,n的范围是1000,m的范围是100000,说起来也比较坑..学弟n*m的复杂度竟然水过去了,目测比赛数据比较水..不过我挂到我们OJ上给了一组随

点此看题面 大致题意: 给你\(N\)个矩形,请你求出它们覆盖的面积(重叠的面积只算一次). 扫描线 这道题是一道典型的求矩形面积并问题,是扫描线的一个经典运用.这里就不赘述了. 代码 #include<bits/stdc++.h> #define N 100 using namespace std; int n,cnt,Exist[N<<4]; double Sum[N<<4],xy[(N<<2)+5]; struct Square { int flag,

HDU  1698 链接:  http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1698 线段树功能:update:成段替换 (由于只query一次总区间,所以可以直接输出1结点的信息) <span style="font-size:18px;">#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define lson l,m,rt<<

题目描述 小W是一片新造公墓的管理人.公墓可以看成一块N×M的矩形,矩形的每个格点,要么种着一棵常青树,要么是一块还没有归属的墓地. 当地的居民都是非常虔诚的基督徒,他们愿意提前为自己找一块合适墓地.为了体现自己对主的真诚,他们希望自己的墓地拥有着较高的虔诚度. 一块墓地的虔诚度是指以这块墓地为中心的十字架的数目.一个十字架可以看成中间是墓地,墓地的正上.正下.正左.正右都有恰好k棵常青树. 小W希望知道他所管理的这片公墓中所有墓地的虔诚度总和是多少. 输入输出格式 输入格式: 输入文件reli

先说下权值线段树的概念吧 权值平均树 就是指区间维护值为这个区间内点出现次数和的线段树 用这个加权线段树 解决第k大问题就很方便了 int query(int l,int r,int rt,int k)//找第k大的数 { if(l==r) return l; int m=(l+r)/2; if(k<=sum[rt<<1]) return query(lson,k);//看左儿子的sum是否大于k大于的话 说明第k大的树在左儿子(利用出现的次数进行比对---建树的时候 边界是递增的) e