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MATLAB最小二乘法两种方法对比

任务 最小二乘法属于曲线拟合的方法之一。 复习《计算方法》时,在图书馆借阅的一本教辅上提供了两种实现方法,我好奇是否有何不同。 (并且发现matlab中矩阵的运算与最小二乘法也相关) 最终发现二者求解得到的多项式系数A相同 法一:Ga=d 通过不断将提供数据项代入x阶次逐渐提高的拟合公式P(x)=a0+a1x+a2x^2中,得到矩阵G,向量d,通过矩阵运算求得系数A 在matlab中求上述a,用左除:a=G\d code 在实现书上的例子时,发现解得系数与答案不一致,通过计算误差可知书上有误 法二:ATAx=ATb 这个方法很神奇,由于提供数据组数超过唯一确定多项式P(x)的模数,固得到的m>n的矩阵为超定方程组的求解 通过将方程组两边同乘A的转置,将x左边转变为方阵,实现x的求解 code 可以验证,这里运算得到的x与上个方法得到的A是完全相同的。 matlab中的矩阵算法 中文: matlab 在这里的求解与严格的数学意义是不同的 如果 A 接近奇异,matlab 仍会给出合理的结果,但也会提示警告信息; 如果 A 为方阵,如果解存在的话,x = A\B 的解就是 Ax=B(代入就会成立) 如果 A 不为方阵,返回的是 Ax=B 的最小二乘解; 参考资料 《数值计算方法与实验学习指导》左军 谢东秀 matlab 求解 Ax=B 时所用算法

数值分析-引论

任务 整理引论中提到的一些算法 秦九韶算法 多项式计算f(x) 计算多项式,形式如: a0x^n+a1x^n-1+a2x^n-2+…+an-1x+an 通过合并多项式,降低运算次数 根本源于: a0*x^n+a1*x^n-1=(a0x+a1)*x^n-1 由此可得: b0=a0 bi=bi-1*x+ai 最终,bn为所求 求导f'(x*) f(x)=(x-x*)(b0x^n-1+b1x^n-2+…+bn-1)+bn 解释上式——通过迭代: (x-x*)(b0x^n-1)=b0x^n-b0x^n-1x* (x-x*)(b1x^n-2)=b1x^n-1-b1x^n-2x*=(b0x*+a1)x^n-1-b1x^n-2x*=b0x^n-1x*+a1x^n-1-b1x^n-2x* 则递推公式,可消去末项,得到 a0x^n+a1x^n-1+a2x^n-2+…+an-1x+an 得到证明,故可通过求上述导,即令 q(x)=(b0x^n-1+b1x^n-2+…+bn-1) p'(x)=q(x)+(x-x*)q'(x) p'(x*)=q(x*) 利用上一部分的多项式计算法则可得结果 迭代法 开方转化为四则运算,计算√a 可以取:xk+1=1/2(xk+a/xk) 结果: 可见收敛的速度很快,但当a取500000时,10次迭代与内置结果有一定出入,将初值取值改为自适应 思考,当数目较大时,开方结果的位数与数字的一半位数接近,则取初值为一半位数 这样对于较大数字,选取的初值接近最终结果,更快收敛效果 以直代曲和化整为零 非线性问题线性化 直线近似曲线 方程求根 牛顿迭代法 微积分 梯形公式 圆周率 割圆法 加权平均的松弛技术 这是最没有认知的一部分,是计算方法提高收敛速度的一种有效方法。 x0于x1为x*的两个近似值, x=x1+w(x1-x0)=(1+w)x1-wx0 w选取适当可逼近真值,但选取困难。

nginx重定向http至https

任务 继上次颁发ssl证书后,可以使用https协议访问网站,但之前的http链接都失效了,通过更改nginx的配置文件可以应对这个问题 过程 参考文章: nginx开启ssl并把http重定向到https的两种方式 采用方案: 在配置文件nginx.conf中新增一个server规则

vs2019源码编译32位openCV

任务 大创项目需要实现硬件处理图像,则前期准备工作配置环境,使用32位cpu适用的库文件。但近期的版本官网没有直接提供,需要从源码直接编译。 此前更多是在linux环境进行build from source操作,因此这也是进行一次windows环境下的尝试。期间遇到了不少问题,下面是无误操作。 过程 由于下载的开源人脸识别seetaface工程是win32的配置,我先入为主,想要完成的是win32,但现在发现win32相对与x86范围更窄: win32是指windows 32位的操作系统,顾名思义是支持32为CPU的操作系统。x86是指CPU的位,X86是指32位的CPU.x64指64位CPU,一个是指操作系统,一个是指CPU。 win32、x86的区别 不过操作过程应该只需要进行替换对应位置选项即可,后期实现进行更新。 下载 https://opencv.org/releases/ 官网下载👆所需版本的源文件(sources) https://cmake.org/download/ 官网下载👆windows平台下的cmake 编译 主要参考文章:Windows32位系统下 Vs2015 配置Opencv 相关官方文档:https://docs.opencv.org/3.4.12/d3/d52/tutorial_windows_install.html 参考文章的过程很详尽,但遗漏了最初一张步骤截图,找猫画虎会有问题: 即:重点要选择generator的platform为自己的目标平台 此后的步骤与文章一致即可 最终是能全部成功生成的,而此前总会出现的fatal error LNK1112: 模块计算机类型“x86”与目标计算机类型“x64”冲突没有出现 配置 新建项目进行测试,需要对项目的属性管理器进行相关配置:包含目录、库目录分别添加上述编译过程中产生的对应目录 动态编译链接库加入生成的**world**.dll,当然,还需要将它加入系统的环境变量中的path,否则会运行报错: 由于找不到opencv_world320d.dll, 无法继续执行代码 环境变量相当于给系统或用户应用程序设置的一些参数,具体起什么作用这当然和具体的环境变量相关。比如path,是告诉系统,当要求系统运行一个程序而没有告诉它程序所在的完整路径时,系统除了在当前目录下面寻找此程序外,还应到哪些目录下去寻找

Matlab二阶系统性质

任务 自动控制原理课程覆盖了系统的分类、性质,系统稳定性的定义、判据,并在第3章重点讲解一阶系统、二阶系统的动态性能与稳态性能。最初直接被灌输了系统闭环传递函数带有参数的表达形式: 另: (系统的特征方程为传递函数分母的多项式部分) 闭环放大系数均为1 现在,随着对系统动态性能的了解,将参数对应的实际性质能够对应起来,通过matlab绘制进一步深化理解。 一阶系统 由于系统闭环放大系数不变,稳态皆趋于1; 惯性时间常数T越大,达到稳态的时间越长,通过输出达到设定值的百分比所在时间可以将上升时间与峰值时间用T表示 二阶系统 固定ζ不变,则各性质只受ω影响,随着ω增大,上升时间、稳定时间、峰值时间减小;超调量保持不变 固定受ω不变,则各性质只受ζ影响,在0<ζ<1时,系统处于欠阻尼状态,随着ζ增大,超调量减小,上升时间、稳定时间、峰值时间减小;在ζ=1时,系统处于临界阻尼状态;在ζ>1时,系统处于过阻尼状态

颁发ssl证书

任务 为了网站访问安全,在https://letsencrypt.org/自颁发ssl证书 环境配置 选择系统时发现自己的CentOS与RHEL并列,不清楚后者为何,查询到是商业版本。 centos基于redhat红帽RHEL(Red Hat Enterprise Linux)的开源源码 完成的,为什么redhat愿意这个寄生虫和自己抢市场呢?答:GPL 协议保证linux一定是开源的,这样完全合法1,无偿和有偿的区别:redhat是收费版,centos是免费版;2,redhat一个提供商业的解决方案 ,centos一个不提供。 3,CentOS是Linux发行版之一,它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。它与RedHat使用同样的源代码 RHEL 和centos 的区别 requirements Installing snap on CentOS Ensure that your version of snapd is up to date sudo snap install core; sudo snap refresh core Install Certbot remove old version (if exists) error: cannot install “certbot”: classic confinement requires… Continue reading 颁发ssl证书

python多线程处理循环时中断

任务 在进行种子杯的比赛时,为了实现可视化的调试,目标是程序在进行自动寻路算法时,可以通过键盘输入暂停,查看当前地图状态,并可手动操作(玩蛇),通过键盘继续自动寻路。 通过以下方法进行实现。 控制台输出 需要使地图实时更新,并且稳定在一定的窗口,需要采用多行刷新。 python 控制台单行刷新,多行刷新 尝试demo,与需求基本一致 查看使用文档: Curses Programming with Python _curses.error: addstr() returned ERR 原因是输出超出窗口,可以通过函数查看窗口大小 多线程 首先尝试一下 python在循环时如何监控键盘输入并对当前的循环进行操作 本人python新手,正在用python解决一些实际问题,现在想实现这样一个功能:在一个循环里面检测键盘的输入,并根据输入的内容对当前的循环进行一些操作,或者在屏幕上增加几个按钮,用鼠标点也可以。例如: 在一个 i=1到10的 for 循环里面,假如当前循环到i=5,我此时按下空格键,循环暂停,此时按->键,i从5跳到6,但循环还是暂停状态,输出的结果显示i=6的结果,同理若按<-键,i从5跳到4,输出显示i=4的结果,当再一次按下空格键时,循环继续。 首先通过例程学习多线程的使用,通过实例化一个继承Thread.threading的对象,通过调用函数即可开启线程。 Python3 多线程

python环境配置

安装Miniconda 使用Miniconda一行代码配置Pytorch环境 Miniconda 镜像使用帮助 Do you wish the installer to initialize Miniconda3 by running conda init? [yes|no] [no] >>> yes no change /home/lazy/miniconda3/condabin/conda no change /home/lazy/miniconda3/bin/conda no change /home/lazy/miniconda3/bin/conda-env no change /home/lazy/miniconda3/bin/activate no change /home/lazy/miniconda3/bin/deactivate no change /home/lazy/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh no change /home/lazy/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish no change /home/lazy/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1 no change /home/lazy/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1 no change /home/lazy/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh no change /home/lazy/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh modified /home/lazy/.bashrc… Continue reading python环境配置

turtlebot3_burger调试记录

任务 对已经配置好环境的burger进行使用准备,由于之前的摄像头配置较低,识别赛道效果差,替换了新的广角摄像头,因此需要重新标定 内标定 (‘Wrote calibration data to’, ‘/tmp/calibrationdata.tar.gz’) 表明保存数据至/tmp/calibrationdata.tar.gz 把解压(tar -zxvf calibrationdata.tar.gz)出的文件ost.yaml保存至相应文件夹·autorace_camera/calibration/instrinsic·处,按照文档要求,改名为camerav2_320x240_30fps.yaml 传输到树莓派上相应的位置 scp camerav2_320x240_30fps.yaml c@192.168.1.101:/home/c 这里通过scp(ssh的传输方式)传到同一局域网下的树莓派上 结束! 外标定 修改主机这边的模式,把intrinsic调试关闭(改为action),extrinsic调试打开(改为calibration) 树莓派相应的, 把intrinsic调试打开(改为calibration) 打开rqt_reconfigure rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure 调节camera下的projection设定,调节4个参数,把红框调节至投影的路径效果符合需要。 车道识别 现在内标定与外标定都已完成,将DT的调试模式打开 $ export AUTO_DT_CALIB=calibration $ roslaunch turtlebot3_autorace_detect turtlebot3_autorace_detect_lane.launch 同样打开rqt_reconfigure,修改对应的值,通过颜色的hsi模型筛选特定颜色。 新尝试! 使用键盘控制小车绕场一周,以确定参数的有效性与通用性 打开小车驱动 $ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch 再使用键盘控制程序 $ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch 根据窗口指令,wxad控制上下左右,s停止 最后测试自动驾驶即可!