每日总结10.23

按道理来说,这篇博客应该是周总结。但很遗憾,我并没有完成这个周给自己定的任务,大部分的任务仍然处于零进度阶段。

--- 任务不要太多,能够完成的才叫好任务。


核心问题仍然是没有时间管理的这个习惯,大部分的时间仍然像流水账一样任其无意义地流去了。流去哪了呢?嬉戏玩耍加分心。

很多东西发现自己并没有能够坚持下来的能力, 总是存在一种断断续续的状态,比如健身、素食、冥想、记账与信仰。


光是 一味地自责懊悔并没有什么益处,反而只是在浪费时间而已。从写博客开始,不断记录自己的成长吧,不求尽善尽美,只求超越自我。


行动起来:):

1.时时开启番茄土豆软件,不停地跟踪自己的时间流向;

2.将健身、素食、冥想与记账作为习惯养成计划,在软件中实时记录;

3.要有画思维导图的习惯,做任何事之前先三思后行动;

4.要有整理资料的习惯,将整理所得的东西写入文档,提高自己文档编辑能力;

5.一天只有三件事!






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。; 阅读建议:建议读者结合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。
### 10.23 MHz时钟配置和应用 #### 配置方法 对于涉及10.23 MHz时钟的应用场景,特别是针对全球定位系统(GPS),该频率与时钟同步机制紧密关联。在GPS系统中,卫星上的原子钟被设定为运行在一个精确控制下的频率下,即10.23 MHz,这有助于保持整个系统的高精度计时性能[^2]。 为了确保地面设备能够与这些卫星进行有效的通信,并维持所需的时间同步水平,在设置本地振荡器至10.23 MHz的过程中需注意以下几点: - **硬件选择**:选用具有低相位噪声特性的晶体振荡器作为稳定源; - **温度补偿**:考虑到环境变化可能引起频率漂移,应采用温控措施来减少这种影响; - **校准过程**:通过外部参考信号定期调整内部时基,以消除长期累积误差。 ```python # Python代码示例展示如何模拟简单的10.23MHz时钟生成函数 import numpy as np def generate_10p23mhz_clock(samples_per_period=10, sample_rate=int(1e6)): """Generate a simulated 10.23 MHz clock signal.""" period = int(sample_rate / (10.23 * samples_per_period)) time_vector = np.arange(period) / float(sample_rate) waveform = np.zeros_like(time_vector) for i in range(len(waveform)): if i % samples_per_period == 0: waveform[i] = 1 return time_vector, waveform ``` 此Python脚本提供了一个简单的方法来创建一个周期性脉冲序列,其重复率为每秒钟大约10.23百万次,可用于测试目的或教育用途。 #### 应用实例 除了上述提到的GPS领域外,10.23 MHz时钟还在其他方面发挥着重要作用,比如无线电信号处理、雷达测距以及各种精密测量仪器的设计当中。特别是在军事活动中,由于对时间和空间坐标的准确性有着极高要求,因此基于此类高频时钟构建起来的数据传输链路显得尤为重要[^4]。
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