Denavit-Hartenberg (DH) 参数计算

在Robotics II课程项目中，Francesco Roscia、Matteo Sodano和Andrea Wrona（2020年）的指导下，我们分析了标准DH参数与修改后DH参数在KUKA LWR-IV的动态识别和逆动力学递归牛顿-欧拉算法中的应用。我们使用CAD软件V-REP定义了一组轨迹，并根据实验室数据估计了机器人动力学系数。相关代码存储在Matlab编写的zip文件中。

MATLAB编程教程：根据KUKA机器人的DH表编写代码，计算其雅克比矩阵。编程思路包括：1. 编写计算DH变换矩阵的函数，输入为DH表的四个参数。2. 计算变换矩阵T。3. 根据末端执行器位置o和姿态R计算z = R·k。4. 计算转动关节的雅克比矩阵上半部分和下半部分。5. 合并两部分得到最终的雅克比矩阵。

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。

提供了使用Matlab编写的算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码经过严格测试，确保可直接运行，用户可以放心下载使用。如有任何使用问题，请随时与博主联系，将第一时间进行解答。

使用范数正则化和期望最大化技术，介绍了在MATLAB环境下开发的SON-EM算法，用于混合时变参数系统的参数估计。

综合多篇文章，总结了计算变量相关性的三个主要参数：皮尔逊相关系数、距离相关和最大信息系数。文章详细介绍了它们各自的计算方法和应用场景。

云计算与数据挖掘参数设置指南 输入路径设置: trainInputPath: 训练集在分布式文件系统 (DFS) 上的路径。 testInputPath: 测试集在 DFS 上的路径。 predictInputPath: 预测测试集在 DFS 上的路径。 outputPath: 结果输出在 DFS 上的路径。 计算资源配置: numMapTasks: Map 任务的数量，通常设置为计算集群核心数量的 4 倍。 numReduceTasks: Reduce 任务的数量，通常设置为计算集群核心数量的 2 倍。 神经网络参数: learningRate: 神经网络的学习率，默认为 0.6。 moment: 神经网络的学习冲量，默认为 0.9。 middleNum: 神经网络中间层的数量，默认为 5。 middlePopulation: 神经网络各个中间层节点的数量，每一层的节点数用逗号隔开。例如，有两个中间层，分别有 x 和 y 个节点，则参数配置为 'x,y'。 模型训练和评估: min_success_ratio: 期望达到的最小成功率，默认为 0.7。 index: 预测利用的属性，默认为除目标属性外所有整型和浮点型属性。 TargetIndex: 要预测的目标属性，默认为最后一维。 modelPath: 训练中用于存储模型的路径，或者测试时要利用的模型文件路径。

这是一个用于分析气泡滑动和升空事件的图像处理和数据编译工具包。它需要使用帧内缩放设备或已知图像比例的气泡成核、滑动和升空事件的高速灰度视频。该工具包可以跟踪从成核到升起的单个气泡，并测量各种参数，包括滑动速度、三维等效球直径、底部直径、最大三维直径、升起三维直径，以及（如果分辨率在气泡底部附近足够高）接触角和倾角。 参数在特定气泡的每一帧中进行测量，并在 Microsoft Excel 文件中作为原始数据输出。用户分析完所有有用的气泡后，数据将被编译并汇总到 Microsoft Excel 文件中。

这是一个基础的MATLAB代码，用于计算各种传输线的基本参数，如带宽和间距。