状态方程离散化第21页

（1）sparkstreaming结合sparksql读取socket实时数据流

SparkStreaming是构建在SparkCore的RDD基础之上的，与此同时SparkStreaming引入了一个新的概念：DStream（DiscretizedStream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流

·2022-08-31 13:46

频谱分析过程中的混叠现象、栅栏现象和泄漏现象

一、混叠现象信号x（t)经DFT计算出频谱X（k)，它是X（jw)周期化的采样值，如果连续信号x（t)不是带限信号，或者采样频率不满足采样定理，在连续信号离散化时，就会出现信号频谱的混叠。

清泉_流响·2022-08-31 07:24

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑

·2022-08-29 10:55

《opencv学习笔记》-- 边缘检测和canny算子、sobel算子、LapIacian 算子、scharr滤波器

常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。2、增强：增强边缘

cc_rong·2022-08-25 20:08

【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归（05）

点击下方下载高清版学习知识图册线性模型线性回归线性几率回归对数线性回归线性判别分析过拟合、欠拟合如何解决L2正则化(岭回归)L1正则化(Lasso回归)ElasticNet回归多分类学习类别不平衡问题逻辑回归需要对特征进行离散化每文一语欢迎订阅本专栏

王小王-123·2022-08-23 15:38

Python之Pands数据分析,从0到掌握

DataFrame类型查看数据读取数据及数据操作条件选择缺失值及异常值处理二、Pandas数据分析数据格式转换排序基本统计分析数据透视三、Pandas数据分析2数据重塑和轴向旋转层次化索引数据旋转数据分组、分组运算离散化处理合并数据集一

·惊鸿·2022-08-23 08:10

pandas之分箱操作

等频法，利用pandas中的qcut函数，**基于样本分位数进行分箱**将连续数据进行离散化常用的有两种方式：等宽法和等频法。等宽法：离散化后的每个区间的差值相等。

诡秘愚者·2022-08-18 07:19

【数据分析系列】Python数据预处理总结篇

缺失值插补(mean,median,mode,ffill,lagrange)2.异常值处理2.13σ原则2.2箱型图分析3.数据归一化和标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化4.数据连续属性离散化

CHRN晨·2022-08-16 17:29

Python数据探索性分析和预处理

查看）异常值处理2.数据特征分析1.分布定量数据定性数据2.对比3.统计量分析4.相关性定量数据相关性定性数据相关性二.预处理1.数据取样2.数据清洗3.数据变换1.简单函数变换2.数据规范化3.数据离散化

小陈步吃人·2022-08-16 17:27

Python数据分析（二）—— Pandas快速入门

数据探索（1）Series（2）DataFrame3数据合并（1）merge（2）concat（3）join4数据处理（1）去重（2）数据转换（3）缺失值处理（4）apply方法（5）计算哑变量（6）离散化

机器学习Zero·2022-08-09 11:42

大数据算法_大数据挖掘十大经典算法

算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理

weixin_39926104·2022-08-08 22:56

数据挖掘十大经典算法（转存）

算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理

人生如梦幻泡影·2022-08-08 22:25

数据挖掘十大经典算法

在树构造过程中进行剪枝；可以完毕对连续属性的离散化处理；可以对不完整数据进行处理。C4.5算法有例如以下长处：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造

就问你难不难受0_o·2022-08-08 22:24

卡尔曼滤波器（目标跟踪一）（上）

文章目录单目标检测IOU跟踪目标丢失人群密集卡尔曼滤波直观理解状态方程噪声协方差卡尔曼公式案例运用本文主要是针对目标跟踪算法进行一个学习编码，从比较简单的卡尔曼滤波器开始，到后面的deepsort和最后与

Huterox·2022-08-07 08:47

图像处理——采样与量化

图像数字化就是将连续图像离散化，其工作包括两个方面：取样和量化。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:23

数据挖掘之数据预处理

，提高数据质量主要任务数据清理填写缺失值平滑噪声数据识别或删除离群解决不一致问题数据集成整合多个数据库多维数据集或文件数据缩减降维降数据（Numerosityreduction）数据压缩数据转换和数据离散化规范化离散化数据清洗处理缺失值忽略元组

Caaaaaan·2022-07-27 19:43

特征工程中的缩放和编码的方法总结

特征工程又是数据预处理的一个重要组成，最常见的特征工程有以下一些方法：编码缩放转换离散化分离等等在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。

·2022-07-27 11:03

tensorflow笔记（三）——损失函数

本质上这两类问题是一体两面的，分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化

starxhong·2022-07-25 09:39

Matlab常用的滤波函数集合（会陆续更新详解）

文章目录滤波器分析Filterimplementation离散时间滤波FIR滤波器设计IIR滤波器设计IIR滤波器阶数估计模拟低通滤波器原型模拟滤波器设计模拟滤波器变换滤波器离散化滤波器分析函数名含义abs

の怜汐IS·2022-07-23 07:40

机器学习算法——决策树4（剪枝处理）

ID3算法优缺点：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③缺失值不好处理。

Vicky_xiduoduo·2022-07-23 07:25

51Nod-1232-完美数

以外，所以也就很容易想到，这个数一定是要整除这些位数的最小公倍数，而这些数范围是1∼9，所以最小公倍数最大也就是2520，记录数对2520的余数即可，并且这里由于公倍数的数量很少，不超过五十个，所以先离散化一下优化优化

f_zyj·2022-07-20 07:45

【FPGA混沌】基于FPGA的混沌系统verilog实现

为便于用FPGA实现连续混沌系统，可以采用Euler算法对式进行离散化处理，得到如下离散化方程：当△T足够小，例如取△T=0.001S，上面两个系统具有相同的动态特性，此时（2

fpga和matlab·2022-07-16 20:29

python数据建模与预测_Python建模复习：预测型数据挖掘

第四部分预测性数据挖掘模型回归问题：多元线性回归、多元非线性回归、广义线性回归、神经网络分类问题：决策树、逻辑回归、支持向量机、组合算法4.1朴素贝叶斯似然概率/全概率简单贝式网络NaïveBayes接受类别型字段，数值型字段离散化为类别型变量或将连续变量以常态分配的方式估计其概率值针对概率为

音乐符号·2022-07-09 07:48

单相功率因数校正PFC电路的simulink仿真（从电路图搭建到C语言实现PID控制）

最后将控制器离散化，用C语言的形式编写代码实现PID控制simulink中的模型实现同样的效果。（仅作为学习参考作用，若有不足请指出讨论。）

AI Chen·2022-07-07 14:02

710. 黑名单中的随机数

Tag:「前缀和」、「二分」、「离散化」、「随机化」给定一个整数n和一个无重复黑名单整数数组blacklist。

·2022-06-26 11:30

Ansys workbench分析应用基础（1）

有限元分析流程有限元用软件的分析流程如下图所示：（1）首先对所需要分析的模型进行简化；（2）确定你所需分析的材料时什么问题，本课程主要讲刚体静力学分析；（3）加载材料，并对导入的模型进行材料设置；（4）装配体需要添加接触，离散化的过程在软件中就是网格划分的过程

涛涛呐～·2022-06-26 07:34

【老生谈算法】matlab实现蚁群算法的机器人路径规划——机器人路径规划

基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码基本思路是，使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模，将地图环境转化为邻接矩阵，最后使用蚁群算法寻找最短路径。

阿里matlab建模师·2022-06-24 13:28

【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波算法源码——卡尔曼滤波

它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。

阿里matlab建模师·2022-06-24 13:27

IIR数字滤波器的设计及应用——MATLAB

二、实验原理1、IIR数字滤波器设计的一般方法IIR数字滤波器设计最常采用的方式是先按技术指标设计模拟滤波器，然后采用合适的方法将模拟滤波器离散化为所需要的数字滤波器。按照这一方式,IR数字滤波器的

易安寄云·2022-06-22 07:55

532. 数组中的 k-diff 数对（中等）

Tag:「哈希表」、「离散化」、「二分」、「双指针」给定一个整数数组和一个整数$k$，你需要在数组里找到不同的`k-diff`数对，并返

宫水三叶的刷题日记·2022-06-16 14:40

图像导入裁剪与灰度化

量化：对模拟图像进行采样之后所得到的小图像块的像素值仍然是连续的，所以要对其像素值进行离散化处理，即量化。数字图像处理特点：1、信息量大。数字图像处

求求你来BUG行不行·2022-06-15 07:59

Apollo代码学习(七)—MPC与LQR比较 (百度Apollo中用到了PID、MPC和LQR三种控制器）

LQR比较follow轻尘2018-11-2917:32:5617962收藏122分类专栏：ApolloControl文章标签：MPCLQR比较版权Apollo代码学习—MPC与LQR比较前言研究对象状态方程工作时域目标函数求解方法前言

TYINY·2022-06-13 07:29

Python 数据分析 —— Pandas ③

文章目录前提准备数据重塑（层次化索引）和轴向旋转（数据旋转）层次化索引Series的层次化索引DataFrame的层次化索引列与索引之间的转换数据旋转数据分组和分组运算数据离散化合并数据集（1）append

苍夜月明·2022-06-10 07:48

自动驾驶轨迹规划中的碰撞检测-Coursera Self-Driving Car课程学习笔记

参考Coursera自动驾驶课程collisionchecking本文为该课程的学习笔记1.学习目标理解碰撞检查里的难点；知道什么时候用怎么用基于长条或基于圆的碰撞检查；了解不完全信息和离散化误差造成的一些危害

wujiangzhu_xjtu·2022-06-06 07:52

GNSS/INS松组合算法原理简介

文章目录卡尔曼滤波简介概念内容方法卡尔曼滤波器的初始化系统状态微分方程离散化GNSS位置观测方程状态转移矩阵系统噪声方差阵系统噪声驱动阵本篇博文的矩阵展开都是根据状态向量为21维给出的，也就是位置误差、

python小白（下阶段小黑）·2022-06-06 07:05

Simulink建模：PID控制模型

文章目录1PID控制2Simulink建模2.1对公式的理解2.2建模过程2.3模型配置3模型更新及代码生成3.1模型更新3.2代码生成4总结1PID控制PID控制是一个非常经典的控制方法，离散化的位置式

chhttty·2022-06-05 12:29

毕业设计：题目：基于机器学习的营销数据分析 - 银行营销数据分析

简介1前言2数据集3数据预览4数据预处理与特征工程4.1缺失值处理4.2分类变量数值化4.2.1二分类变量编码4.2.2有序分类变量编码4.2.3无序分类变量编码4.3数值特征预处理4.3.1连续型特征离散化

DanCheng-studio·2022-06-03 07:36

自动驾驶（七十六）---------Apollo MPC之代码解析

车辆运动学模型及其离散化：；包括矩阵A，矩阵B，矩阵C，矩阵K，矩阵R，矩阵Q，加载MPC

一实相印·2022-05-31 07:38

【自动驾驶】LQR控制实现轨迹跟踪

文章目录参考资料1.基本概念1.1运动学模型的离散状态方程1.2LQR求解步骤2.python实现2.1车辆模型2.2相关参数设置2.3生成轨迹曲线2.4角度归一化2.5解代数里卡提方程2.6LQR控制算法

CHH3213·2022-05-31 07:04

无人驾驶车辆模型预测控制_【无人驾驶】车辆运动学模型验证及其线性化、离散化...

一、车辆运动学模型验证上一篇文章我们得到车辆的运动学模型之后，就可以通过Carsim/Simulink联合仿真来验证车辆运动学模型的准确性，Simulink模型如下图，车辆轴距L设置为2.6m。输入量前轮转角delta和车速velocity如下图：输出结果对比如下图：可以看出，车辆的运动学模型与实际车辆的运行状态基本相符，证明运动学模型的可靠性。s-function模块程序如下：function[

weixin_39672572·2022-05-31 07:02

Matlab/yalmip工具编写自动驾驶模型预测控制(MPC)代码

目录前言一、yalmip简介二、车辆模型1.车辆运动学模型2.离散化3.线性化三、MPC优化问题定义四、Matlab代码五、结果总结前言在无人驾驶的运动控制中，模型预测控制（MPC）算法得到了广泛使用，

熠_YI·2022-05-31 07:52

车辆运动学模型的线性化及其离散化

一、数学基础：泰勒展开从一元函数的泰勒展开说起一元函数在x0x_0x0处的泰勒展开表达式为：f(x)=f(x0)+f(x0)′(x−x0)+12!f(x0)′′(x−x0)+onf(x)=f(x_0)+{f(x_0)}'(x-x_0)+\frac{1}{2!}{f(x_0)}''(x-x_0)+o^nf(x)=f(x0)+f(x0)′(x−x0)+2!1f(x0)′′(x−x0)+on那么同理，二

Let'sCode·2022-05-31 07:21

基于运动学模型的轨迹跟踪控制算法——模型预测控制（MPC）法之运动学建模（二）

**运动学建模**本节详细介绍基于运动学模型的轨迹跟踪控制算法的运动学建模关键字：运动学方程，状态量，控制量，控制量增量，系统预测输出表达式，状态空间方程，连续化，离散化，线性化车辆误差模型，模型预测控制器

KingkWinner·2022-05-31 07:17

车辆运动学模型，线性化及其离散化

基于模型的控制算法，LQR与MPC，均要建立车辆的模型，并将模型线性化，离散化，才能更好的发挥该算法的作用。

肥嘟嘟的左卫门·2022-05-31 07:33

【自动驾驶】运动学模型的线性离散化

文章目录1.运动学模型线性化2.线性模型离散化3.python实现1.运动学模型线性化之前讲解了车辆的运动学模型，这边以以后轴中心为车辆中心的单车运动学模型为例进行线性化。

CHH3213·2022-05-31 07:32

Pandas对数值进行分箱操作的4种方法总结

目录前言1、between&loc2、cut3、qcut4、value_counts前言使用Pandas的between、cut、qcut和value_count离散化数值变量。

·2022-05-30 14:36

动态规划-经典问题（0-1背包问题）分析及优化

目录1.0-1背包问题的分析（1）状态方程2.递归算法3.记忆化搜索4.动态规划5.优化1——空间复杂度O(2C)6.优化2——空间复杂度O(C)7.0-1背包问题的变种如上图是一个LeetCode的经典问题

YY-帆S·2022-05-30 10:37

MATLAB怎么用命令找模块,MATLAB simulink命令集

仿真运行一个simulink模块sldebug---调试一个simulink模块simset---设置仿真参数simget---获取仿真参数线性化和整理命令：linmod---从连续时间系统中获取线性模型(状态方程

张宜辅·2022-05-29 08:00

相机标定—— 张正友标定法（1）

1.相机的成像过程与坐标系的转换相机的成像过程涉及了4种坐标系与3种变换关系，这3种变换关系分别是刚体变换、投影变换和离散化。

磁生电·2022-05-26 07:51

机器学习之特征工程（数据清洗）

文章目录1、缺失值的处理2、重复值的处理3、异常值的处理4、噪声的处理5、标准化6、离散化与二值化7、python实战1、缺失值的处理直接删除若某特征存在缺失值，且在数据挖掘过程中用不上它的话，可以直接删除该特征

小磊要努力哟·2022-05-07 07:17

推荐频道

状态方程离散化