姿态传递
当前话题为您枚举了最新的姿态传递。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
纳米卫星姿态确定与控制系统:姿态解算MATLAB代码
纳米卫星姿态确定与控制系统
本项目提供用于纳米卫星姿态确定与控制系统的MATLAB代码,重点关注姿态解算算法的实现。代码包含多种姿态解算方法,并可根据实际需求进行修改和扩展。
主要功能
基于不同传感器的姿态解算算法,例如陀螺仪、磁力计、太阳敏感器等。
传感器数据融合算法,提高姿态估计精度。
姿态解算算法的仿真和性能评估。
代码结构
代码采用模块化设计,便于理解和使用。主要模块包括:
传感器模型: 模拟不同传感器的输出数据。
姿态解算算法: 实现各种姿态解算方法。
数据融合算法: 融合多个传感器的测量数据。
仿真环境: 用于测试和验证算法性能。
使用方法
下载代码并解压。
根据需要修改
Matlab
10
2024-05-25
Matlab编写的姿态变换函数集合
介绍了使用Matlab编写的姿态变换函数集合,可以实现不同姿态之间的相互转换。导航系N为北东地坐标系,通过旋转顺序Z、Y、X得到载体系B,使用欧拉角、四元数和方向余弦阵描述,包括了dcm2eul、eul2dcm、eul2qua和qua2dcm函数。
Matlab
19
2024-08-11
作业提交时参数传递
作业提交时可以传递三个参数,包括:
job:作业号(IN/OUT)
Next_date:下次执行作业的日期(IN/OUT,默认为当前日期)
broken:作业状态(IN/OUT,标记作业是否有效)
Oracle
8
2024-04-30
matlab函数参数传递测试
介绍了使用matlab实现的函数参数传递方式,以及如何有效利用返回参数。详细内容可参考作者的文章《matlab学习笔记——函数调用》。
Matlab
10
2024-07-15
惯性导航姿态动态初始化方法
功能:介绍了一种惯性导航系统姿态动态初始化的方法。输入包括前一时刻的GPS导航数据BLH1、载体位置mimudat1和MIMU测量数据gpsdat2,以及当前时刻的GPS导航数据BLH2、载体位置mimudat2和MIMU测量数据。输出包括中间时刻体坐标系b相对于移动站北东地坐标系n的姿态角attitude和旋转四元数Q_n_b。
Matlab
8
2024-08-18
TFBGF热传递Matlab代码教程
Ana Paula Fernandes和Gilmar Guimarães在2016年10月24日发表的研究中,提供了热传递Matlab代码TFBGF的详细教程。该代码基于格林函数方法,用于解析热传导逆问题,是应用数学建模领域的重要成果。
Matlab
6
2024-09-29
热传递Matlab代码晶体2Go - 模拟热传递、熔融与晶体生长
热传递Matlab代码晶体2Go,模拟热传递、熔融、成核和结晶过程。2019年,加州大学伯克利分校的Junbin In和Letian Wang研究了相体积分数的传热模拟以及晶体生长的蒙特卡洛成核。Matlab界面将有进一步更新。如果您希望使用这部分代码,请引用Letian Wang等人的作品:ACS Nano(2018年)和Jungbin In等人的作品:应用物理学A(2014年)。
Matlab
7
2024-08-24
MATLAB开发中的传递函数
在MATLAB开发中,传递函数模型是一个关键概念。
Matlab
13
2024-08-09
Matlab绘制传递函数Bode图
利用Matlab绘制传递函数Bode图,可以直观地观察系统的幅频特性和相频特性。通过对系统的频率响应进行分析,能够帮助我们深入理解系统的稳定性和性能。以下是绘制Bode图的步骤:
定义传递函数:使用Matlab的tf函数定义传递函数模型。
绘制Bode图:使用bode函数绘制Bode图,自动展示幅度和相位频率响应。
分析结果:从Bode图中可以提取出系统的幅频响应和相位响应,帮助评估系统的稳定性及频率特性。
示例代码:
% 定义传递函数
G = tf([1], [1 10 20]);
% 绘制Bode图
bode(G);
通过上述步骤,可以轻松地在Matlab中绘制并分析Bode图,帮助
Matlab
7
2024-11-06
SimplePointPose: 用于人体姿态估计和跟踪的简洁基准
SimplePointPose 是一个用于人体姿态估计和跟踪的简洁高效的基准代码库,基于 PyTorch 实现,并在 COCO 关键点数据集上取得了出色成果。
主要特点:
提供一个简单有效的基线方法,有助于激发和评估该领域的新想法。
在具有挑战性的基准测试中取得优异结果,例如,在 COCO 关键点数据集上,最佳模型达到 74.3 mAP。
提供所有模型供研究使用。
MPII 验证集结果:
| 指标 | 头部 | 肩膀 | 手肘 | 手腕 | 臀部 | 膝盖 | 脚踝 | 平均 || :----------------------: | :--: | :
Matlab
15
2024-05-25