1、在MATLABC具箱里，有特别提供的函数reg()来求解LQGR优控制。函数的调用格式为:rsys=reg（sysK,L）其中，输入参量sys为系统的状态空间模型;K为由函数lqr()求得的最优状态反馈增益矩阵;L为函数lqe()求得的Kalman滤波器状态估计增益矩阵。2、函数lqr()K=lqr(A,B,Q,R)%状态反馈控制增益矩阵%新的状态空间模型Ac=[(A-BK)]Bc=[B]Cc=[C]Dc=[D]sys_cl=ss(Ac,Bc,Cc,Dc)%系统函数建立%常用的响应输出格式%t=0:0.01:5;%r=0.2ones(size(t));%[y,t,x]=lsim(sys_c
1、在MATLABC具箱里，有特别提供的函数reg()来求解LQGR优控制。函数的调用格式为:rsys=reg（sysK,L）其中，输入参量sys为系统的状态空间模型;K为由函数lqr()求得的最优状态反馈增益矩阵;L为函数lqe()求得的Kalman滤波器状态估计增益矩阵。2、函数lqr()K=lqr(A,B,Q,R)%状态反馈控制增益矩阵%新的状态空间模型Ac=[(A-BK)]Bc=[B]Cc=[C]Dc=[D]sys_cl=ss(Ac,Bc,Cc,Dc)%系统函数建立%常用的响应输出格式%t=0:0.01:5;%r=0.2ones(size(t));%[y,t,x]=lsim(sys_c
作者：武卓最近，AIGC（即AIGeneratedContent，是指利用人工智能技术来生成内容）真的是火出了天际。除了被挤到服务器满负荷的chatGPT，另一个也颇受瞩目的领域当属AI作画了。利用开源的一类“扩散（diffusion）”模型，你可以随时用AI进行绘画创作。这么火爆的扩散模型，我们的OpenVINO™当然也是可以对它进行优化，并在英特尔®GPU上进行画作生成的加速的。具体怎么操作呢？全部的代码我们仍然开源在OpenVINONotebooks仓库中，具体可参考（openvino_notebooks/notebooks/225-stable-diffusion-text-to-im
作者：武卓最近，AIGC（即AIGeneratedContent，是指利用人工智能技术来生成内容）真的是火出了天际。除了被挤到服务器满负荷的chatGPT，另一个也颇受瞩目的领域当属AI作画了。利用开源的一类“扩散（diffusion）”模型，你可以随时用AI进行绘画创作。这么火爆的扩散模型，我们的OpenVINO™当然也是可以对它进行优化，并在英特尔®GPU上进行画作生成的加速的。具体怎么操作呢？全部的代码我们仍然开源在OpenVINONotebooks仓库中，具体可参考（openvino_notebooks/notebooks/225-stable-diffusion-text-to-im
概述 ZYNQ分为PS和PL两部分，PS端即ARM，PL即FPGA。在使用ZYNQ的时候不免需要PS和PL端进行通信。大多是情况下PS作为主端，PL作为从端，通过AXI总线实现PS-PL端的通信。本文主要介绍PL（即FPGA）如何配置的。BlockDesign创建 1.点击CreateBlockDesign，添加ZYNQ7ProcessingSystemIP 2.双击打开ZYNQ7ProcessingSystem，下图所示表示PS作为主端的接口。 3.加入AXIInterconnectIP，由于上一步只设置了一个主端，所以Slave和Master都需要设置为1 接下来就需要AX
概述 ZYNQ分为PS和PL两部分，PS端即ARM，PL即FPGA。在使用ZYNQ的时候不免需要PS和PL端进行通信。大多是情况下PS作为主端，PL作为从端，通过AXI总线实现PS-PL端的通信。本文主要介绍PL（即FPGA）如何配置的。BlockDesign创建 1.点击CreateBlockDesign，添加ZYNQ7ProcessingSystemIP 2.双击打开ZYNQ7ProcessingSystem，下图所示表示PS作为主端的接口。 3.加入AXIInterconnectIP，由于上一步只设置了一个主端，所以Slave和Master都需要设置为1 接下来就需要AX
