以悲伤的姿态而存在,这是习惯

以悲伤的姿态而存在,这是习惯

— 以悲伤的姿态而存在,这是习惯

有人问我,我一直在想,能写出那样忧伤文字的女孩是怎样的。
紧握着空空的手心,再一次抬头望向天空的时候,我才发现,天空的云朵早已不知什么时候就已散开。

轻轻的放着那些音乐,一遍遍的看着本子上一页页的歌词。
什么时候我丢失了自己的心,什么时候需要用一段空白来形容自己。
心不在了,所有与我相关的事情都变成了一场意外,因为我没有心,我不会哭,不会笑,不会感受。

他说过我很高傲,我是否真的高傲,我的骄傲呢。
我是一个怀旧的孩子,翻着过去一页页泛黄的相片,我才知道我有多怀念过去的那一片树林。
我知道不管我是怎样的,我还有亲爱的你们,疼我的你们,爱我的你们。

仅留的一点回忆留给自己用余生去品尝它究竟是甜的还是苦的。
用心的去看这世间的人情冷暖世态炎凉,也用心的去感受身边的人和事。
我忘了自己是什么时候开始这样的喜欢安静的夜晚,安静到我不敢呼吸,我怕打破这平静。

空气很凝重,我看到雪花纷纷扬扬的落下,那场景真的很美。
我想在雪地中奔跑,我想在雪地中躺着,我想在雪地中对着太阳大笑,我想在雪地中与自己心爱的人拥抱。

有些难以忘怀的岁月竟也被人轻描淡写的略过,像风,人们不知道它来过没有。
我很想唱歌,可我很累,很想找到一个人来为我唱歌。
我没有看过向日葵,我没有坐过摩天轮,我没有看过日本的樱花。
我抬起头,发现窗外有人在放烟花,闪闪的,好漂亮。

喜欢一个人去带着一对耳钉或者耳坠中的一只,这是习惯。
喜欢一个人逛街出去玩时捧着一袋旺仔牛奶糖,这是习惯。
喜欢一个人用着情侣用的东西喝奶茶用绿色管,这是习惯。伤感日志
这是习惯,不变的喜欢,也或者是自己根本从没想过这已习惯,所以不自觉的遵循着。

抗拒着陌生人的说话与搭讪,抗拒着不熟悉的人所给的关心,这也是我的自我保护。
我怕就那么不小心的被别人看到我一瞬间的软弱,所以我用他们说的冷漠去保护着自己。
密密麻麻的文字表达不出内心的压抑,唱不出那些原本应该欢快的调子。

仿佛我天生就是一个为了证明世界上有悲伤这个词语而存在的人。
那一夜的雨下的特别大,顺着屋檐而下的雨滴答滴滴答,符合此时的心情与情景.

以悲伤的姿态而存在,这是习惯

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### 四旋翼飞行器姿态解算算法实现 四旋翼飞行器的姿态解算是指通过对传感器数据的处理,获取飞行器相对于地面坐标系的姿态信息。这一过程通常依赖于IMU(惯性测量单元)提供的三轴加速度、角速度以及可能来自磁力计的数据。 #### 数据采集与预处理 MPU9250作为常用的IMU模块,能够提供16位精度的三维陀螺仪值、加速度值和磁力计值。这些原始数据需要经过初步校准去除偏置误差和其他干扰因素[^2]。 ```python import numpy as np def preprocess_data(raw_gyro, raw_accel): """ 对原始IMU数据进行预处理 """ # 这里假设已经完成了硬件级别的零点漂移补偿 gyro_calibrated = raw_gyro * GYRO_SENSITIVITY # 将ADC码转换为实际角度变化率(rad/s) accel_calibrated = (raw_accel - ACCEL_BIAS) * ACCEL_SENSITIVITY # 减去静态偏差并缩放至物理单位(m/s²) return gyro_calibrated, accel_calibrated ``` #### Mahony互补滤波算法详解 Mahony互补滤波是一种简单有效的姿态估计方法,它结合了低频响应良好的加速度计读数和高频特性优秀的陀螺仪信号。该算法的核心在于动态调整比例因子k_p来权衡两者之间的贡献: - 当仅依靠积分后的陀螺仪输出时,虽然短期稳定但长期存在累积误差; - 加入重力矢量辅助修正可以有效抑制这种趋势,不过容易受到外界振动影响而引入瞬态错误; 因此,在每次迭代过程中都会计算预测姿态q_pred与观测到的地垂线方向差异e,并据此更新最终的姿态表示形式——四元数Q。 ```python class ComplementaryFilter: def __init__(self, kp=0.5): self.q = np.array([1., 0., 0., 0.]) # 初始化为无旋转状态 self.kp = kp def update(self, wxyz, acc_xyz): q_pred = ... # 使用wxyz增量更新上一时刻的状态 e = compute_gravity_error(q_pred, acc_xyz) # 计算当前估算下的重力分量偏离程度 dq = correct_with_kinematic_model(e*self.kp*dt) # 应用动力学模型得出矫正项dq self.q += dq # 更新全局姿态变量 normalize_quaternion(self.q) # 归一化保持数值稳定性 ``` 上述代码片段展示了如何利用Mahony互补滤波完成一次完整的姿态更新操作。其中`compute_gravity_error()`函数负责评估理论重力投影同实测加速度间的差距大小;而`correct_with_kinematic_model()`则基于此差值构建相应的微调指令传递给核心姿态表达式。 值得注意的是,尽管这里采用了较为直观易懂的方式呈现整个流程,但在实际工程应用当中还需要考虑更多细节问题比如温度效应引起的灵敏度变化、多源异构传感设备同步采样机制等等。 #### 输出结果转换 为了便于后续控制逻辑的理解与实施,往往还需进一步把内部存储着的四元数形态转译回更贴近人类直觉认知习惯的形式—欧拉角。这一步骤涉及到复杂的三角变换关系,具体可参见相关文献说明[^3]。 ```python def quaternion_to_euler_angle(w, x, y, z): ysqr = y*y t0 = +2.0 * (w*x + y*z) t1 = +1.0 - 2.0*(x*x + ysqr) X = math.atan2(t0,t1) t2 = +2.0 * (w*y - z*x) t2 = max(-1,min(+1,t2)) Y = math.asin(t2) t3 = +2.0 * (w*z + x*y) t4 = +1.0 - 2.0 *(ysqr+z*z) Z = math.atan2(t3,t4) return X*rad2deg(),Y*rad2deg(),Z*rad2deg() ``` 通过以上步骤,实现了从原始IMU数据到可用于PID控制器输入端的标准欧拉角序列的转变,从而支持了更加精准可靠的飞行操控体验。
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