参数计算

该代码获取机器人手臂的连杆数和每个连杆的 DH 参数（α、a、θ、d），这些参数可以是符号或数值。输出包括齐次变换矩阵、DH 参数旋转矩阵和翻译矩阵。

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。

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。

在电源转换领域中，Boost电路是一种重要的DC-DC转换器，能够将输入电压升高到输出电压以上的水平。本资源提供了Boost电路设计与分析的关键概念和方法，包括参数计算代码和Simulink模型。Simulink是MATLAB的扩展工具箱，用于建模和仿真动态系统，特别适用于电气工程和控制系统。设计中涉及的关键参数包括开关频率、电感值、电容值、输入输出电压以及负载电阻，确保电路在不同工况下稳定可靠。

该指南程序计算双指数模型的Alpha和Beta参数。主要计算过程由MATLAB的fminsearch函数执行。这一工具适用于需要精确计算Alpha和Beta参数的专业人员。

从网络上获取的CPPLL_LP_1.m和CPPLL_LP_2.m代码被用作模板和基础，用于计算二阶滤波器的电阻和电容值。CPPLL_LP_heyu.m则专注于二阶滤波器参数的求解。CPPLL_LOOP.m则计算整个环路的闭环传递函数曲线、PLL开环传递函数曲线以及阶跃和脉冲输入的响应曲线。

《精通MATLAB最优化计算》一书的课件第5章介绍了MATLAB优化工具箱中与函数输出参数相关的内容。