夜景

夜景

【拍摄日期:2009-10-01 00:03,焦距:28mm,光圈:F/4.5,曝光时间:0.8秒,ISO:800,测距模式:图案】

半夜去接人,随手拍下的夜景。

当然,因为还是新手,用的是自动模式。

个人感觉(和自己以前的卡片机对比)效果还不错。因为以前用卡片机拍夜景,如果不用三解架的话,是绝对没办法拍成功的,要么噪点严重,要么一团漆黑,只有几个亮点。而使用我的索尼A330,在手持的情况下,依然能够拍出还算清晰的夜景,包括建筑物的轮廓,标语上的文字,近处的树木,还有路灯。整个照片的色彩偏黄,有夜色感,灯光表现出的效果也不错,有光芒,但基本上也能看清灯的造型。黑色的天空会稍微显出黄色,右边灯光与天空交接处,会出现一些噪点,但基本上都在可接受的范围内,可能和较高的ISO值有关吧。

如果借助三角架,应该能够拍出更好的效果,有机会去试一下。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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