读《编程之美》_面试杂谈_代码总结

代码:

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// 声明:以学习目的,学习《编程之美》,个人总结代码
//       共享是为了互相学习,如发现错误还请指教,本人会尽快改进
//       其他用途,本人不负责代码质量问题
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// 作者:寇香龙
// 日期:2014-01-19
//   QQ: 643166601
// 邮箱:643166601@qq.com
// 参考来源:《编程之美》之面试杂谈
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#include<iostream>
using namespace std;

void kxl_DivArray(int *pArray, int size)
{
	for(int i = 0; i < size; i ++)
	{
		pArray[i] /= pArray[0];
	}
}

void kxl_DivArray_Version2(int *pArray, int size)
{
	for(int i = size - 1; i >= 0 ; i --)
	{
		pArray[i] /= pArray[0];
	}
}

void kxl_PrintArray(int *pArray, int size)
{
	for(int i = 0; i < size; i ++)
	{
		cout << pArray[i] << ",";
	}
	cout << endl;
}

int main()
{
	int nArray[5] = {2, 4, 6, 8, 10};
	int nArray2[5] = {2, 4, 6, 8, 10};

	cout << "Test kxl_PrintArray()" << endl;
	kxl_PrintArray(nArray, 5);
	kxl_DivArray(nArray, 5);
	kxl_PrintArray(nArray, 5);

	cout << "Test kxl_DivArray_Version2()" << endl;
	kxl_PrintArray(nArray2, 5);
	kxl_DivArray_Version2(nArray2, 5);
	kxl_PrintArray(nArray2, 5);

	getchar();
	return 0;
}


运行结果:

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅建议:建议者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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