状态方程离散化

汽车学堂 自 动 驾 驶 决 策 与 控 制 算 法——卡尔曼滤波应用

、数据关联1.时间维度上的关联2.空间维度上的关联3.欧式距离法4.匈牙利算法a)获得初始解：圈零/划零操作b)确定调整行和列c)调整可行解的方法四、多目标跟踪一、应用KF的流程建立系统的状态空间模型离散化给定粗值
小菜鸡?_?·2022-12-09 08:46

SSD: Single Shot MultiBox Detector【单级多框预测】

我们的方法名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组默认框，这些boundingboxes是在不同的层次（layers）上的featuremaps上生成的，并且有着不同的aspectratio（长宽比）
zhenmtwx·2022-12-08 16:45

目标检测：SSD-Single Shot MultiBox Detector

我们的方法，名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组根据不同长宽比和每个特征图
rainy0103·2022-12-08 16:44

「数字电子技术基础」6.触发器

触发器引入（基本RS触发器）时钟（电平触发RS触发器）主从（脉冲触发RS触发器）D触发器基本D触发器电平触发D触发器边沿触发D触发器JK触发器脉冲触发JK触发器边沿触发JK触发器T触发器和T'触发器触发器的状态方程不同触发器间的转换触发器触发器
HuangZi-zi·2022-12-08 15:03

【MATLAB】无人驾驶车辆的模型预测控制技术（精简讲解和代码）【运动学轨迹规划】

文章目录0.友情链接1.引言2.预测模型3.滚动优化3.1.线性化3.2.UrU_rUr的求取3.3.离散化与序列化3.4.实现增量控制4.仿真示例0.友情链接B站链接1-北京理工大学无人驾驶技术课程B
非线性光学元件·2022-12-08 13:29

递推最小二乘法的推导和理解

递推最小二乘法的推导和理解最小二乘法快速回顾最小二乘法的推导建立误差平方将其最小化一种对最小二乘法理解的视角递推最小二乘法在线实时预测问题推导思路与详细过程将k时刻的表达式写成k-1时刻表达式加某一个量写出k-1时刻满足的最小二乘表达式将前两步的公式带入第k时刻的最小二乘表达式中公式的简单理解角度一：回归在线预测问题角度二：梯度下降视角角度三：状态方程视角下的
薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:37

1. 简明误差卡尔曼滤波器（ESKF）及其推导过程

文章目录1.简明误差卡尔曼滤波器（`ESKF`）及其推导过程简介`ESKF`基本过程及优点`ESKF`参数含义连续时间上的`ESKF`状态方程误差状态方程推导误差状态的旋转项误差状态的速度项完整误差变量的运动学方程离散时间上的
L☆★·2022-12-07 14:34

强化学习-DDPG算法

DDPG算法在DDPG算法之前，我们在求解连续动作空间问题时，主要有两种方式：一是对连续动作做离散化处理，然后再利用强化学习算法（例如DQN）进行求解。
数据铁人·2022-12-07 12:33

如何对连续型数据进行离散化处理，并进行OneHot编码？

如何对连续型数据进行离散化处理，并进行OneHot编码，最终将OneHot编码作为特征因子输入模型？什么是OneHot编码One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。
BigQuant·2022-12-07 12:52

基于卡尔曼滤波的二维目标跟踪（Matlab代码实现）

摘要卡尔曼滤波是一种利用系统状态方程和观测数据来估计线性系统状态信息的最优估计算法。
wlz249·2022-12-07 07:48

卡尔曼滤波的理解

.卡尔曼滤波理解（1）理解例子一（2）理解例子二3.卡尔曼滤波的计算过程4.卡尔曼滤波公式理解卡尔曼滤波的5个公式和意义1.卡尔曼滤波概念卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程
非晚非晚·2022-12-07 01:37

二级倒立摆的建模、线性化S函数的PID控制以及非线性化S函数的PID控制

可以通过参考论文，使用牛顿运动定律和拉格朗日方程，结合θ1和θ2无外力作用，列出方程：即可得到如下的对于二级倒立摆模型的非线性方程建模：2线性化模型、使用极点配置的PD控制通过在平衡位置进行线性化可以得到如下的状态方程
ttf_huitudou·2022-12-06 18:24

曲线离散化之GCPnts包解析

关键字：OpenCASCADE、OpenGL、曲线离散化、GCPnts一、概要计算机图形学中绘制曲线，无论是绘制参数曲线还是非参数曲线，都需要先将参数曲线进行
yumxuanyi·2022-12-06 10:27

opencv亚像素边缘精度_亚像素级角点定位原理及opencv实现

数字图像通常是离散化成像素；每个像素对应一个整数坐标位置；整数坐标位置对于很多应用并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以亚像素定位问题
weixin_39645019·2022-12-06 09:45

数据预处理-案例

https://www.kaggle.com/artemskakun/snsdata无标签数据1、导包importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportcut#等距离散化
ITLiu_JH·2022-12-05 22:29

机器学习算法：集成学习 lightGBM

通过直方图的相减来进行进一步的加速：节点直方图可以通过父节点直方图与兄弟节点直方图做差减少内存的使用：直方图将连续数据离散化，减少了存储类型的位数。
空腹熊猫·2022-12-05 18:02

第11章 The Extended Kalman Filter

第11章TheExtendedKalmanFilter11.1线性化卡尔曼滤波LinearKalmanFilter,状态方程x˙=Ax+Bu+wz=Hx+v\begin{aligned}\dot{\pmb
The_MMM·2022-12-05 13:44

使用人工蜂群算法，改进的人工蜂群算法以及改进的粒子群算法对标准节点系统(14/30节点)实现无功优化并比较结果

以网损+电压偏差罚函数+无功偏差罚函数作为多目标函数，将发电机电压/变压器变化/电容器电容作为变量并进行相应的离散化处理，实现很好的优化效果ID:6885673914845552开心码农
「已注销」·2022-12-05 10:04

新生多校第6场 LLM找对象（DP+离散化）

题解：dp[i][j][0]:前i天已经j天不穿拖鞋且第i天穿了拖鞋的最大值dp[i][j][1]:前i天已经j天不穿拖鞋且第i天没穿拖鞋的最大值状态转移：dp[i][j][0]=max(dp[i-1][j][0],dp[i-1][j][1]);dp[i][j][1]=max(dp[i][j][1],dp[i-1][j-1][0]+d[i]);(d[i]表示第i天有多少个妹子)#include#i
信仰..·2022-12-05 09:55

test

CreatedonSunJun2122:13:172020@author:xn_katherine"""###项目流程'''1、分析项目需求，明确具体问题2、获取数据3、特征预处理与特征选择（归一化、离散化
张大数·2022-12-05 02:32

离散化

离散化一般用于一个区间很大，但是给予的点很少的情况，用时间来换空间。
洪博凡·2022-12-04 19:13

百面机器学习—3.逻辑回归与决策树要点总结

4.对于逻辑回归，连续特征离散化的作用是什么？5.逻辑回归能否解决非线性的分类问题？
哎呦-_-不错·2022-12-04 14:58

离散化传递函数c语言,连续传递函数离散化的方法与原理

《连续传递函数离散化的方法与原理》由会员分享，可在线阅读，更多相关《连续传递函数离散化的方法与原理(33页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
weixin_39799307·2022-12-04 11:33

Hector代码原理推导

一、占用栅格地图顾名思义，栅格就是一个个的网格，由于现实世界是连续的，而计算机只能处理离散的数据因此要将传感器数据进行离散化，还有一个好处是能够节省储存空间和计算时间。
kindel·2022-12-04 08:24

Pandas中数据的合并与分组聚合

一、字符串离散化示例对于一组电影数据，我们希望统计电影分类情况，应该如何处理数据？
沉迷学习的郑博士·2022-12-04 03:07

imdb数据集_数据分析Day7——实战｜IMDB-Movie分析案例

、项目背景本数据报告以IMDB-Movie为数据集，通过相关的指标对电影进行分析，具体指标包括：电影时长和评分分布，评分平均数，导演人数，演员人数等，本例主要围绕pandas在实际中的应用为主(字符串离散化
weixin_39786534·2022-12-03 11:46

遥感数字图像处理-----第一章---数字图像基础

1.1图像与数字图像一、模拟图像：一般眼睛能看到的，连续的采样点集合；数字图像：离散的采样点集合；二、像素=像元三、采样：空间位置的离散化量化：电磁辐射能量的离散化1.2数字图像获取时的基本参数一、空间分辨率
�小幸运�·2022-12-02 15:19

计算机模拟图像和数字,图像与数字图像基础

数字图像：把连续的图像离散化，用计算机以数字的方式来记录图像上来存储。
阿尔斯愣·2022-12-02 15:46

点云采样方法

离散化，然后每个格点里采样一个点。具体方法如下：创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。格子的长宽高可以用户设定，也可
泠山·2022-12-02 15:39

数据挖掘与机器学习 决策树学习

决策树学习决策树学习（DecisionTreeLearning）是一种非常常见的分类方法，通过构造树模型来对未知类别样本进行分类，以一种离散化的方法得到数据的类别。
千梦千微雨·2022-12-02 13:30

pandas缺失值处理及数据离散化isnull、notnull、dropna、nan、fillna、replace、qcut、value_counts、cut、one-hot编码get_dummies

一、pandas缺失值处理获取缺失值的标记方式：如NAN或其他标记方式以NAN为例，判断数据中是否存在NAN：pd.isnull(df)或pd.notnull(df)若存在缺失值NANdropna(axis='rows')：删除存在的缺失值，不会修改原数据，需接收返回值fillna(value,inplace=True)：填充缺失值value：要替换成的值inplace：若为True，将修改原数据
learning-striving·2022-12-02 11:12

Python数据挖掘——数据预处理

Python数据挖掘——数据预处理数据预处理数据质量准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释性数据预处理的主要任务数据清理数据集成数据归约维归约数值归约数据变换规范化数据离散化概念分层产生数据清理
OceanEyes.GZY·2022-12-02 10:30

【机器学习】因子分解机FM、场感知因子分解机FFM 算法 整理

但要注意对连续特征做归一化或者离散化。因子分解机FM1.FM背景在计算广告中，CTR预估(click-throughrate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于
CWS_chen·2022-12-02 01:08

基于CHNN求解TSP问题

目录基于CHNN求解TSP问题CHNNCHNN的网络结构CHNN状态方程CHNN的能量函数TSP问题基于CHNN求解TSP问题的思路1.分析问题，将TSP的状态用数学符号描述出来1.1TSP问题描述1.2TSP
qq_36276758·2022-12-01 21:51

pandas的离散化和分箱基础

cut：1、将列表给离散化首先要用到pandas中cut，pandas.cut（字典或者列表，分割箱子的个数或者显示的箱边）它将你给数据自动进行分组首先我们创建一个列表然后将这些年龄分为18到25、26
zxk234·2022-12-01 10:22

Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

使用Pandas的between、cut、qcut和value_count离散化数值变量。分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。
欣一2002·2022-12-01 10:20

python qcut_python3连续数据的离散化 —— pandas.cut/qcut

简介案例：一个班30名考生考英语，成绩出来后，需要对每一位考生评估不及格，几个，良好，优秀四个等级。例如小红考了95，该成绩落入(90,100]这个区间，则评为优秀所以，对数据进行等级划分，再延申做频率统计，可以使用pandas库中的cut和qcut函数区分cut在划分区间时，按照绝对值qcut在划分区间时，使用分位数函数一pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,
weixin_39854070·2022-12-01 10:49

连续数据的离散化处理--pandas.cut与pandas.qcut

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，今天主要介绍这两个函数。
未响的铃铛·2022-12-01 10:17

python学习之：pandas 使用函数或者映射进行数据替换；pandas 离散化数据和分箱

文章目录函数或映射进行值替代分箱按照指定的边界值来分箱按照指定的分位数进行分箱函数或映射进行值替代df=pd.DataFrame([['jeff',18],['herry',20],['chris',25],['culry',38]],columns=['name','age'])dfnameage0jeff181herry202chris253culry38#通过Series.map()对Ser
暖仔会飞·2022-12-01 10:46

Pandas连续数据的离散化，cut、qcut

先创建一个DataFrame测试importpandasaspdimportnumpyasnpd=pd.DataFrame(np.random.randint(0,50,(10,6)),index=list('ABCDEFGHIJ'),columns=list('abcdef'))1、等宽法、将数据划分为n等份把a列的每一个元素的区间都分出来展示每一个区间的元素个数对结果不排序2、等频法、以相同数
kylinxjd·2022-12-01 10:12

连续数据的离散化处理方式pandas.cut与pandas.qcut

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，今天主要介绍这两个函数。
leileiliang·2022-12-01 10:42

逻辑回归模型详解(Logistic Regression)

目录广义线性模型极大似然法逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数交叉熵损失函数为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差交叉熵损失函数的数学原理交叉熵损失函数的直观理解交叉熵简介对数损失函数和交叉熵损失函数逻辑回归优缺点其他逻辑回归与线性回归的区别与联系LR一般需要连续特征离散化原因广义线性模型逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型
taoKingRead·2022-12-01 10:41

数据处理 | pandas入门专题——离散化与one-hot

在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
TechFlow·2022-12-01 10:09

【Pandas数据处理100例】（八十八）：Pandas使用qcut()按照分位数离散化分箱

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPandas版本：1.3.5Numpy版本：1.19.3『精品学习专栏导航帖』【Pandas数据处理100例目录】Python数据分析玩转
咕 嘟·2022-12-01 10:08

卡尔曼滤波MATLAB实现

卡尔曼滤波卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
FL17171314·2022-12-01 08:53

MATLAB卡尔曼滤波-实例

来源于B站老师：DR_CAN卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
随机惯性粒子群·2022-12-01 08:52

基于MATLAB的离散系统的数字PID控制仿真

基于MATLAB的离散系统的数字PID控制仿真1设计要求2方案设计2.1设计思路及总体方案框图2.2PID算法的基本原理2.3PID算法的离散化3总体方案的选择与设计3.1增量式PID控制器的基本实现3.2
异乡人hl·2022-12-01 08:19

自抗扰控制器-1.跟踪微分器 TD

自抗扰控制方法采用改进的最速跟踪微分器(TD)，最速跟踪微分器将信号离散化，能够使系统输出快速无超调的跟踪设定值信号，并且可以生成微分信号，依据过渡
代码—0422·2022-12-01 00:29

离散小波变换-DWT

所谓的离散小波变换是指对尺度因子和时移因子的离散化，而不是通常意义下对时间t的离散化。
tianchang2you·2022-11-30 12:02

基于Matlab的离散小波变换

简介在数字图像处理中，需要将连续的小波及其小波变换离散化。一般计算机实现中使用二进制离散处理，将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换（简称DWT）。
ID_Lewis·2022-11-30 12:01
上一页 13 14 15 16 17 18 19 20 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他