进制转换

本文介绍了高效的十进制转二进制方法,通过将数字分解为2的幂次和来简化计算过程。此外,还详细讲解了如何进一步将二进制数转换为十六进制,采用四比特一组的方式进行转换。

十进制转二进制,一般人都知道短除法取余数的方法,但是如果数据很大的话,我们可能要算好久的,毕竟每次只是除以二,所以十进制转二进制应该算加法,

........2^8      2^7         2^6         2^5    2^4      2^3       2^2       2^1     2^0

 . . .  256     128          64            32      16         8          4            2           1      

我们得到一个十进制数字,应该把它拆分为上面的几个数字相加,然后其指数的序列便是二进制序列.

十进制转十六进制的时候,先按照上述方法将其转换为二进制,然后再按照下面的方法将其转换为十六进制

十六进制(1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F)

 比如二进制序列                     0111001110

从后往前 每四个为一组  不够的往前面补0

                                                                                               0001              1100         1110

然后用类似于十进制转二进制的方法将其分别求和                    1                    C              E

这就是十进制转十六进制的一般方法

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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