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解决 Wahba 问题的代码:测试 Davenport(特征值法)和其它方法的代码

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简介:
这段代码旨在解决Wahba问题,并比较Davenport特征值法与其它方法的有效性,适用于需要进行姿态估计的研究者。 Wahba的问题发表于1965年的《SIAM评论》,第7卷,第3期。简而言之,这个问题是利用参考系中的数字或共同注册的向量以及身体坐标中的观察向量来确定(身体)姿态。基本问题是通过最小化以下成本函数以获得R,即旋转矩阵(或者姿态四元数): \[ L = 0.5 \sum a_i (b_i - R r_i)^2 \] 其中: - \(a_i\) 是权重; - \(b_i\) 是身体坐标中的观察值; - \(r_i\) 是参考坐标中已知数据库的共同注册数据点。 上述公式等价于从以下四元数求解: \[ L = \lambda_0 - \text{tr}(RB) = \lambda_0 - qKq^* \] 其中: - \(q\) 是姿态四元数; - \(K\) 根据代码中的计算方法得出。 因此,方程式如同文章中所述被直接实现。然而,有一个变化是作者更倾向于使用Zipfel的四元数表示顺序: \[ q = [q] \] 请注意,这里的表示方式遵循了特定文献中的约定,并进行了适当的调整以符合实际应用需求。

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  • Wahba Davenport
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    这段代码旨在解决Wahba问题,并比较Davenport特征值法与其它方法的有效性,适用于需要进行姿态估计的研究者。 Wahba的问题发表于1965年的《SIAM评论》,第7卷,第3期。简而言之,这个问题是利用参考系中的数字或共同注册的向量以及身体坐标中的观察向量来确定(身体)姿态。基本问题是通过最小化以下成本函数以获得R,即旋转矩阵(或者姿态四元数): \[ L = 0.5 \sum a_i (b_i - R r_i)^2 \] 其中: - \(a_i\) 是权重; - \(b_i\) 是身体坐标中的观察值; - \(r_i\) 是参考坐标中已知数据库的共同注册数据点。 上述公式等价于从以下四元数求解: \[ L = \lambda_0 - \text{tr}(RB) = \lambda_0 - qKq^* \] 其中: - \(q\) 是姿态四元数; - \(K\) 根据代码中的计算方法得出。 因此,方程式如同文章中所述被直接实现。然而,有一个变化是作者更倾向于使用Zipfel的四元数表示顺序: \[ q = [q] \] 请注意,这里的表示方式遵循了特定文献中的约定,并进行了适当的调整以符合实际应用需求。
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  • Jupyter在PyCharm中无运行
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    本文章深入探讨并解答了在使用Simulink进行模型设计时遇到的代码初始化难题,并提供了七种有效的方法来优化和解决问题,旨在帮助开发者更高效地利用MATLAB工具。 在MATLAB Simulink环境中,初始值问题是一个常见的挑战,特别是在模拟复杂的动态系统时。本段落将深入探讨七种有效的方法来解决Simulink模型中的初始值问题,特别是针对二阶常微分方程(ODE)的求解。这些方法不仅有助于确保模型的稳定性和准确性,而且还能提高仿真效率。 第一种方法是使用“重置”块,在Simulink中可以设定系统的初始条件。当输入信号变化时,“重置”块会强制系统状态重置到预设的初始值。对于二阶ODE,这可以在仿真开始或特定事件点设置正确的初始状态。 第二种方法是在脚本段落件中定义一个初始化函数。该函数会在仿真的开始前运行,并计算和设定系统的初始条件。这种方法允许执行复杂的计算来确定初始状态。 第三种是使用“State Selector”和“Zero-Crossing”块,通过这些可以检测并响应特定的系统行为(如零交叉),从而调整初始条件。这对于在有开关或突变行为的系统中尤其有用。 第四种方法是在Simulink Solver配置参数中选择不同的ODE求解器,并调节其属性,例如初始步长和容差来优化对初始值处理的效果。使用ode23tb求解器因其适应性而受到青睐。 第五种是利用“Fixed-Step Discrete-Time”块控制时间步长,在每个步长的开始处更新初始条件。这对于需要精确控制仿真时间步进的场景特别有用。 第六种方法是通过自定义子系统来实现,其中包含用于计算初始状态的定制逻辑。这种方法提供了最大的灵活性,但要求较高的编程技能。 第七种则是利用“S-Function”直接控制Simulink仿真过程并设置初始条件。适用于高度定制化的初始值处理需求,但是需要更高级别的编程知识。 在解决二阶ODE时,“连续系统求解器”,如ode45通常是最合适的选项。它们能够有效地近似非线性ODE的解决方案,并且可以很好地适应于变化的初始条件。 理解并灵活运用这些方法是MATLAB Simulink开发中不可或缺的一部分,能帮助你更好地处理初始值问题,提升模型仿真质量。
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    本简介提供了一段基于MATLAB编写的程序代码,该代码运用了幂法算法来计算矩阵的最大特征值和对应的特征向量。通过简洁高效的迭代过程,此方法能够有效地处理大规模矩阵的问题,在数值分析与工程应用中具有重要意义。 有关更多详细信息,请参阅相关文献或资料。例如: 矩阵 A = 1 3 -1 3 2 4 -1 4 10 在输入误差容差为 0.001 的情况下,最大特征值为 11.66225 ,对应的特征向量为: 0.02490 0.42174 1.00000