文章目录方差标准差均方差均方根值（RMS）均方根误差（RMSE）方差方差反映的是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。衡量随机变量或者一组数据与其期望的偏离程度。偏离程度越小，说明X的数值越稳定。也就是偏离平均数的距离的平均数，注意不是有效值（RMS）。计算公式如下：它的数学含义为：标准差标准差(StandardDeviation,STD)又称为均方差，是方差的算数平方根，用σ表示。标准差能反映一个数据集的离散程度。其实方差与标准差都是反映一个数据集的离散程度，只是由于方差出现了平方项造成量纲的倍数变化，无法直观反映出偏离程度，于是出现了标准差。计算公式如下：均方差均方差（标准差
ADC转换包括采样、保持、量化、编码4个步骤。其中，量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。我们会发现量化的过程存在一个天生的缺陷，那就是离散的数字信号无法完整的对应每一个连续的模拟电压。以最简单的1bitADC（即比较器）为例，把所有高于阈值的电压都量化为1，把所有低于阈值的信号都量化为0。假设阈值为2.5V，那么所有高于2.5V的电压都会被量化为1，ADC无法分辨3V和3.3V的区别；同理低于阈值时也有类似情况。 多个bit的ADC也有同样的问题。下图表示理想3bitADC的转换结果，从图中可以看出转换结果为8个数字量，每个数字量分别对应一个模拟电平，我们
作者简介Pin，关注RPC、ServiceMesh、Serverless等云原生技术。一、背景随着上云项目的不断推进，大量的应用需要部署到aws上，其中有很多应用都依赖延迟队列的功能。而在 aws 上，我们选择以 Kafka作为消息队列，但是Kafka本身不支持延迟队列，这就需要思考如何基于Kafka来实现延迟队列。二、需求统计了一下所有需要使用到延迟队列的场景，有以下几大特点：延迟时间不固定。有的topic需要支持5分钟的延迟，有的却要求支持7天的延迟。延迟消息数量小。所有的场景中涉及到的每天延迟消息的数量不超过1亿条，每条消息的大小不超过1MB。延迟消息不能丢失，可以不保证有序。延迟误差小
文章目录1.简明误差卡尔曼滤波器（`ESKF`）及其推导过程简介`ESKF`基本过程及优点`ESKF`参数含义连续时间上的`ESKF`状态方程误差状态方程推导误差状态的旋转项误差状态的速度项完整误差变量的运动学方程离散时间上的`ESKF`运动学方程`ESKF`的运动过程`ESKF`的更新过程`ESKF`的误差状态后续处理小结1.简明误差卡尔曼滤波器（ESKF）及其推导过程简介本文主要介绍一种特殊正交群SO(3)\text{SO(3)}SO(3)上的ESKF(ErrorStateKalmanFilter,误差卡尔曼滤波器)（有时也叫做流形上的ESKF）推导过程。ESKF基本过程及优点在现代的大多
为了减少以后画图的工作量，把现在画的图总结成模板，方便以后引用或者调整1、基础的折线图代码如下，代码有详细的注释，方便调整。%linestyle,linewidth,marker，color等等都可以在属性里随时修改，这就是matlab的好用之处把！！！！！！！！！%数据准备data=csvread('data.csv',1,1);years=data(1:11,1);p1=data(1:11,2);p2=p1.^1.15;%颜色线条颜色可在运行后属性(鼠标点击线条->编辑->当前对象属性->color)里修改，选择起来更方便%图窗尺寸，这里对于画小论文插图很重要，需要根据自己的图是放单栏还是
在之前的文章中，分享了一系列Matlab折线图的绘制模板：这一次，再来分享一种特殊的折线图：带误差棒的折线图。先来看一下成品效果：特别提示：Matlab论文插图绘制模板系列，旨在降低大家使用Matlab进行科研绘图的门槛，只需按照模板格式添加相应内容，即可得到满足大部分期刊以及学位论文格式要求的数据插图。如果觉得有用可以分享给你的朋友。模板中最关键的部分内容：1.数据准备此部分主要是读取原始数据，定义自变量和因变量。%读取数据%自变量x=0:10:50;%因变量y=[008152530320010305122501522363842];err=[0.11.72.63.22.53.20.21.8
题目如下： 如下图所示为一简单GPS网，用两台GPS接收机观测，测得5条基线向量，每一条基线向量中三个坐标差观测值相关，由于只用两台GPS接收机观测，所以各观测基线向量互相独立。观测基线向量信息见表1。假定1号点为起算点坐标信息表2。 表1 GPS网平差观测数据及已知方差阵表2 GPS网平差起算数据点号XYZLC01-1974638.73404590014.81903953144.9235要求：1）基于Matlab或其他编程语言（如C++等）编程实现该GPS网间接平差过程通用程序，包括误差方程、法方程的组成与解算。得出平差后各基线向量观测值的平差值及各待定点的坐标平差值；评定各待定点坐标平差值
一、MAE基本定义MSE全称为“MeanAbsoluteError”，中文意思即为平均绝对误差，是衡量图像质量的指标之一。计算原理为真实值与预测值的差值的绝对值然后求和再平均，公式如下：MAE值越小，说明图像质量越好。计算MAE有三种方法：方法一：计算RGB图像三个通道每个通道的绝对值再求平均值方法二：计算灰度图像的MAE方法三：判断图像的维度，若是三维即为RGB图像求其MAE，若是二维即为灰度图像求其MAE二、matlab实现MAE1、方法一：rgbMAE.mfunctionmaevalue=rgbMAE(image1,image2)%image1和image2大小相等row=size(im
文章目录Part.I预备知识Chap.I一些概念Chap.II主成分分析Chap.IIIMatlab函数randnChap.IVMatlab函数pcaPart.II置信椭圆的含义Chap.I一个Matlab实例Sec.I两个不相关变量的特征Sec.II两个相关变量的特征Chap.II变换阵(解相关矩阵)的求解ReferencePart.I预备知识Chap.I一些概念首先要了解一下下面的概念：点估计：设总体X的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助于总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题。对于一个未知量，人们在测量或计算时，常不以得到近似值为满足，还需估计误
文章目录Part.I预备知识Chap.I一些概念Chap.II主成分分析Chap.IIIMatlab函数randnChap.IVMatlab函数pcaPart.II置信椭圆的含义Chap.I一个Matlab实例Sec.I两个不相关变量的特征Sec.II两个相关变量的特征Chap.II变换阵(解相关矩阵)的求解ReferencePart.I预备知识Chap.I一些概念首先要了解一下下面的概念：点估计：设总体X的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助于总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题。对于一个未知量，人们在测量或计算时，常不以得到近似值为满足，还需估计误
