MATLAB模拟布丰投针实验 标签(空格分隔): 算法 Buffon's Needle 桌面上有距离为a的若干平行线,将长度为L的针随机丢在桌面上,则这根针与平行线相交的概率是多少?假定L < a. 思路:从针据横线的距离与夹角得出. 解决: 假设针的中点到最近横线的距离为y,则\(y\in[0,\frac{a}{2}]\); 因为投针是随机的,所以y服从均匀分布: \[ f(y) = \begin{cases} \frac{2}{a}, & \text{$0 \leq y \leq \fr

在使用MATLAB编译C/C++代码时,C/C++代码中要使用一个mexFunction函数,那么这个函数是如何定义,在编译时又是如何实现的呢?下面我将使用实例进行说明. 如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } mexFunction的定义为: void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { } 可以看到,me

一.PWM概述: PWM(Pulse Width Modulation):脉冲宽度调制技术,通过对一系列脉冲的宽度进行调制,来等效地获得所需要波形. PWM 的几个基本概念: 1) 占空比:占空比是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占整个信号周期的百分比,方波的占空比是50%. 2) 调制频率:周期的倒数. 3) 脉冲宽度:信号处于高电平的时间. 二.nRF51822的PWM产生: NRF51822 通过Timer.PPI 和GPIOTE 的配合实现PWM 的功能,由Timer 产生一个事件,

 一.实验内容: 通过串口发送单个字符到NRF51822,NRF51822 接收到字符后将其写入到FLASH 的最后一页,之后将其读出并通过串口打印出数据. 二.nRF51822芯片内部flash知识: EN-nRF51D 开发板使用NRF51822 芯片为nRF51822-QFAA,如下图所示,共有256KBFLASH,256 页,页大小为1024 字节. NRF51822 内部FLASH 写流程如下: 三.代码解析: main: int main(void) { ... 串口初始化 prin

一.实验内容: 配置NRF51822 的RTC0 的TICK 频率为8Hz,COMPARE0 匹配事件触发周期为3 秒,并使能了TICK 和COMPARE0 中断. TICK 中断中驱动指示灯D1 翻转状态, 即指示灯D1 以8Hz 的速率翻转状态 COMPARE0 中断中点亮指示灯D2 二.nRF51822的内部RTC结构: NRF51822 有两个RTC 时钟:RTC0,RTC1.两个RTC 均为24 位,使用LFCLK 低频时钟,并带有12 位分频器,可产生TICK.compare 和溢出

一.本实验ADC 配置 分辨率:10 位. 输入通道:5,即使用输入通道AIN5 检测电位器的电压. ADC 基准电压:1.2V. 二.NRF51822 ADC 管脚分布 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,对应的管脚分布入下图: 三.NRF51822 ADC 原理 NRF51822 的ADC 比较简单,如下图所示. 3.1.ADC 通道及预分压系数 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,在使用ADC 时,要设定ADC 的输入通道.本实验中,因为连接电位器的管脚是P0.04

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤: 准备用于产生代码的MATLAB算法: 检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码): 产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2013中验证: 一个简单的例子,两数相乘: 1.安装matlab2014a或者更新版本: 2.简单生成一个foo.m文件: function c =

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. http://www.mathworks.cn/products/matlab-coder/ 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤:①准备用于产生代码的MATLAB算法:②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码):③产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2008中验证: 一个简单的例子,两数相乘: .安装ma

前一篇分析了前十个基础实验的代码,从这里开始分析后十个~ 一.PPI原理: PPI(Programmable Peripheral Interconnect),中文翻译为可编程外设互连. 在nRF51822 内部设置了PPI 方式,可以通过任务和事件让不同外设之间进行互连,而不需要CPU 进行参与. PPI 通过通道让任务和事件连接在一起.PPI 通道由两个端点组成: 任务端点:Task End-Point (TEP). 事件端点:Event End-Point (EEP). 所谓的互联就是将任

用Matlab来放音乐,和用单片机加蜂鸣器放音乐的原理都差不多,就是把连续的声音信号事先转换成用数字信号,然后用扬声器按照一定的节奏放出来.换句话说,演唱者是把声音经过麦克风转换成电信号,录音设备对这个电信号按照一定的时间间隔(采样频率)进行采样,得到一长串数字.如果采样的频率高,即单位时间采样的点数多,同样长度的一首歌,得到的这串数字也越长.数字的大小表示电压的高低,也就是录制时声音的大小.这串数字就是原始的音频信号. 链接里给出的那段Matlab代码的功能,就是模拟产生那串代表音频信号的数字

实验需要提取数据的空间信息,所以要对光谱进行降维,使用主成分分析算法,样例代码备份如下 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 18 10:35:43 2019 @author: admin """ import numpy as np from scipy.io import loadmat #import spectral from sklearn.decomposition import

我已经将这个学期的所有数据结构上机实验的代码与报告上传到github上了,一直都有这个想法,但没抽出时间来学习git.经过上周简单的练习后,我已经基本学会运营自己的代码仓库了.所有代码都是C++写的类. 这是我的github主页:https://github.com/25thengineer 这是数据结构上机实验的代码与报告:https://github.com/25thengineer/Data-structure-experiments-of-Hefei-University-of-Tech

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

一.设计思想 先将参数个数输出,并利用循环结果将参数逐个输出,再将字符串强制转化成整型,利用循环结构相加求和 二.程序流程图 三.源程序代码 package demo; public class CommandParameter {  /**  * @param args  */  public static void main(String[] args) {   // TODO Auto-generated method stub    int sum=0;                 

实验01 - GPIO输出控制LED 引脚输出配置:nrf_gpio_cfg_output(LED_1); 引脚输出置高:nrf_gpio_pin_set(LED_1); 引脚电平转换:nrf_gpio_pin_toggle(LED_1); 毫秒延时:nrf_delay_ms(100); int main(void) { nrf_gpio_cfg_output(LED_1);//配置P0.21为输出 nrf_gpio_pin_set(LED_1); //指示灯D1初始状态为熄灭 while (t

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

%单y轴 plot(t*1e+,abs(iGG)/max(abs(iGG)),); axis([-,,,]) xlabel('时间/ns'); ylabel('幅度/a.u.'); ,'FontName','宋体');%设置标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置X坐标标题字体大小,字型 ,'FontName','Times New Roman');%设置Y坐标标题字体大小,字型 )%设置坐标轴字体大小,字型 text(,'FontName','T

%% 自己设置频域的滤波窗口 girl=imread('F:\Users\*****\Pictures\CGS_stripe1.bmp'); girl=rgb2gray(girl); girl=im2double(girl); subplot(,,);imshow(girl);%显示原始图像 title('原始图像'); G=fft2(double(girl));% 二维傅里叶变换 G=fftshift(G);%象限转换 subplot(,,);imshow(log(abs(G)+),[ ]);

function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n