摘要： 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 angu 阅读全文

摘要： 如上图所示，计算区间[a  b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积。下面使用蒙特卡洛法计算区间[2  3]上的定积分：∫(x2+4*x*sin(x))dx >>> Monte Carlo estimation= 11.8181144118    Exact number= 11.811 阅读全文

摘要： 1.反变换法 设需产生分布函数为F(x)的连续随机数X。若已有[0,1]区间均匀分布随机数R,则产生X的反变换公式为： F(x)=r, 即x=F-1(r) 反函数存在条件：如果函数y=f(x)是定义域D上的单调函数,那么f(x)一定有反函数存在,且反函数一定是单调的。分布函数F(x)为是一个单调递增 阅读全文

摘要： 使用arrow( )创建三个坐标轴代表一个坐标系，其中X0-Y0-Z0为参考坐标系（固定不动），X-Y-Z为运动坐标系，这两个坐标系原点重合，运动坐标系可以绕参考坐标系或其自身旋转。在屏幕上输出一个转换矩阵，该矩阵描述了动坐标系相对于参考坐标系的姿态，矩阵第一列表示动坐标系的X轴在参考坐标系中的方向 阅读全文

摘要： PythonOCC comes with importers/exporters for the most commonly used standard data files format in engineering: STEP, IGES, STL (ascii/binary) and VRML 阅读全文

摘要： Open CASCADE（简称OCC）平台是是一个开源的C++类库，OCC主要用于开发二维和三维几何建模应用程序，包括通用的或专业的计算机辅助设计CAD系统、制造或分析领域的应用程序、仿真应用程序或图形演示工具。 PythonOCC是对Open CASCADE的封装。PythonOCC按照官方描述： 阅读全文

摘要： Visual 是Python的一个简单易用的3D图形库，使用它可以快速创建3D场景、动画。和VTK相比它更加适合于创建交互式的3D场景，而VTK则更加适合于数据的3D图形化显示。 先来看一个最简单的例子： from visual import * box() 这个程序的运行结果如下图的左图所示（用鼠 阅读全文

摘要： 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 阅读全文

摘要： 在无迹卡尔曼滤波-2中我们曾举过一个例子，对服从二维正态分布的随机变量X产生1000个点，然后将其进行非线性变换，计算变换后点的均值，当产生的点越多计算结果越接近理想值。这实际上是采用了蒙特卡洛法的思想：Using a finite number of randomly sampled points 阅读全文

摘要： 对于上一篇中的问题：X ∼ N(µ, σ^2 ) , Y = sin(X)要求随机变量Y的期望和方差。还有一种思路是对X进行采样，比如取500个采样点(这些采样点可以称为sigma点)，然后求取这些采样点的期望和方差。当采样值足够大时,结果与理论值接近。这种思路的问题显而易见，当随机变量维数增大时采 阅读全文

摘要： 无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter)中需要用到无迹变换。维基百科中对unscented transform的描述如下： The unscented transform (UT) is a mathematical function used to estimate the 阅读全文

摘要： 反向传播算法(Back Propagation)分二步进行，即正向传播和反向传播。这两个过程简述如下： 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理，传向输出层；在逐层处理的过程中。在输出层把当前输出和期望输出进行比较，如果现行输出不等于期望输出，则进入反向传播过程。 2．反向传播 反 阅读全文

摘要： 在50年代蓬勃兴起的航天技术的推动下，1960年前后开始了从经典控制理论到现代控制理论的过渡，其中一个重要标志就是卡尔曼系统地将状态空间概念引入到控制理论中来。现代控制理论正是在引入状态和状态空间概念的基础上发展起来的。现代控制理论中的线性系统理论运用状态空间法描述输入—状态—输出诸变量间的因果关系 阅读全文

摘要： 1 # -*- coding: cp936 -*- 2 import numpy as np 3 from scipy import stats 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 7 # 构造训练数据 8 x = np.arange(0., 10., 0.2 阅读全文