«Зато мы делаем ракеты!»

В предыдущей статье я проверил, можно ли автоматически настраивать нечеткий регулятор, «стандартными методами» оптимизации. Оказалось можно и результат автоматической настройки вполне удовлетворительный. По крайней мере для ракеты, модель которой была использована.

Для нестационарных объектов управления где параметры объекта изменяются в широких диапазонах, нечеткий регулятор может не обеспечивать достаточное качество управления во всех диапазонах работы. В этом случае необходимо использовать нечёткий регулятор с «многоканальной настройкой».

Проверим возможно ли настроить такой регулятор стандартными методами оптимизации.
Рассмотрим синтез нечеткого регулятора с многоканальной настройкой для стабилизации баллистической ракеты по углу тангажа. Как подсказали в комментариях ракета будет ФАУ-2. Используем пример из той же книге Гостева В.В. «Нечеткие регуляторы в системах автоматического регулирования».

Все термины использованные в данном тексте взяты из этой книги и могут не соответствовать строгой терминологии теории автоматического управления.

При изучении дескрипторной графики в MATLAB обнаружилась нехватка «юзер френдли» функционала, а именно отсутствие стандартной команды позволяющей добавить дополнительную горизонтальную ось.

Добавление дополнительной вертикальной оси, командой plotyy предусмотрено и в help к ней, в разделе topics, есть пример добавления дополнительной оси x, однако данный пример, как и сама команда, не без недостатков, что любезно сообщает нам сам разработчик фразой:

plotyy is not recommended

В начале своего карьерного пути нам ставят мелкие задачки, результат решения которых мы сразу бежим показывать руководителю. Получаем советы и замечания, потом бежим переделывать. В конце рабочего дня мы отключаем компьютер и со спокойной душой идем домой.

Но по мере роста вашего опыта и списка задач возникает дефицит времени. В какой-то момент начинает казаться, что с офиса можно не уходить. Тогда стать продуктивнее нам поможет автоматизация. Под катом будет небольшой опыт проектировщика антенной техники.

Всем доброго времени суток. В прошлых статьях мы сравнивали два эвристических алгоритма оптимизации на симметричной задаче коммивояжера таких как: ACS (ant colony system — муравьиный алгоритм) и SA (simulating annealing — алгоритм имитации отжига). Как мы убедились у каждого свои плюсы и минусы.

Сегментация изображений является задачей разбиения цифрового изображения на одну или несколько областей, представляющих интерес. Это фундаментальная проблема в области компьютерного зрения, которая решается многими различными способами, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.

В этой статье я кратко рассмотрю понятие метода фиксации уровня и неявно заданных динамических поверхностей (level set method). Также рассмотрю роль этого метода в бинарной сегментации с введением и определением математических конструкций, таких как SDT (Signed Distance Transforms), маркированной карты расстояний.

Слева — исходное изображение, справа — сегментированное

Одна из проблем современной биологии – как отследить/запечатлеть объекты, которые постоянно находятся в движении. С этой ж проблемой сталкивается любой родитель, когда пытается сфотографировать маленького ребёнка: то фото размазалось, то поплыл фокус, то не хватает контрастности. Конечно, в биологии существует целый ряд инструментов, как добиться фиксации тех или иных биологических объектов. К примеру, мушек можно «усыпить» холодом, клетки «затормозить» с помощью химических веществ. Но что делать, если эксперимент заключается в наблюдении за ростом корней растения, которые постоянно удлиняются и извиваются. Чтобы получить одну лишь только серию фотографий могут уйти дни и даже недели кропотливой постоянной подстройки микроскопа. На выручку учёным приходят системы распознавания и автоматической коррекции изображения!

За микроскопическими подробностями жизни растений добро пожаловать под кат.

Введение

Перед многими инженерами в области электромагнитного моделирования часто встают вопросы дальнейшей обработки и использования результатов моделирования задачи в других средах или, наоборот, передачи параметров из одной среды в другую. Казалось бы, нет никакой проблемы экспортировать результаты в понятную другой программе форму и пользоваться ими, либо ввести данные вручную. Однако часто встают задачи, требующие выполнения данной последовательности действий N раз и производительность выполнения данных действий устремляется к нулю. Если вам интересна тема обозначенная в заголовке, тогда прошу под кат.

Доброго времени суток. Уже столько сказано о методах деконволюции изображений, кажется добавить больше нечего. Однако всегда найдется алгоритм лучше и новее предыдущих. Не так давно был описан итерационный алгоритм, имеющий линейную скорость сходимости при малых затратах памяти, стабильный и хорошо распараллеливаемый. А через некоторое время он был улучшен еще и до квадратичной сходимости. Встречайте: (Fast) Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm.

FDTD (Finite Difference Time Domain) — метод конечных разностей во временной области — самый «честный» метод решения задача электродинамики от низких частот до видимого диапазона. Суть — решение уравнений Максвелла «в лоб». Здесь неплохо расписано. Особенно посмотрите сетку.

Задача решалась в двумерном случае простой явной разностной схемой. Неявные схемы я не люблю, и они требуют много памяти. Расчет с нормальной точностью требует сеток малого шага, по сравнению с более простыми методами требуется очень много времени. Поэтому максимальный упор был сделан на производительность.

Представлена реализация алгоритма на Java и C++.

Продолжаю цикл статей «Оптимизация на примере». В данной статье сравниваются два эвристических алгоритма на избитой симметричной задаче коммивояжера. Сегодня чуть углубимся в данную тему и разберем определенную модификацию муравьиного алгоритма.

На практике иногда возникает задача измерения коэффициента гармоник (Кг) генератора сигналов. Такой генератор может быть как аналоговым так и цифровым. Например, генератор на операционном усилителе, интегральном таймере (NE555), микроконтроллере (МК) или программируемой логической интегральной схеме (ПЛИС), или цифровом сигнальном процессоре (ЦСП), с выходом в виде широтно-импульсной модуляции (ШИМ) или сигналом цифро-аналогового преобразователя (ЦАП). При необходимости формирования гармонического сигнала, на выходе ШИМ или ЦАП устанавливается фильтр нижних частот (ФНЧ), который сглаживает ступенчатую форму сигнала и снижает Кг. В общем случае, измерение Кг позволяет контролировать работу как программных алгоритмов так и аппаратных узлов.

Привет, Хабр! После красочных метеорных потоков мы плавно движемся к астрономической осени. В этом году она предвещает нам лунное затмение, соединение Венеры и Юпитера, а также полеты ярких рукотворных спутников. Мой сегодняшний рассказ – о том, как моделировать отражение света от таких спутников, и что необычного ожидает нас в этом октябре.

Вспышка Иридиума, первое фото своими руками – навелся не туда, затвор открыл поздно, горизонт завалил :)

Вызов MATLAB из Mathematica с помощью MATLink

Как можно вызывать функции MATLAB напрямую из Mathematica и организовать обмен данными и переменными между двумя системами?

Для этого существует кроссплатформенный пакет под названием MATLink. С помощью него легко организовать вызов функций MATLAB прямо из Mathematica и передавать различные данные от одной системы другой.

Решил я познакомится с такой интересной для меня областью, как Machine learning. После непродолжительных поисков я обнаружил достаточно популярный курс Стэнфордского университета Machine learning. В нем рассказываются основы и дается широкое представление о machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Был для меня в этом курсе небольшой минус как Python программиста- домашние задания надо было выполнять на Octave\Matlab. В итоге я не пожалел, что получил представления о новом языке программирования, но как учебный пример для более тесного знакомства с соответствующими библиотеками решил переписать домашние задания на Python. То что получилось лежит на GitHub тут.

В этом примере будет создан простой детектор движения, на базе фоторезистора и Arduino. Управляется при помощи Arduino Support Package для MATLAB.

Думаю, обосновывать необходимость тщательного тестирования и подбора параметров торговых стратегий нет необходимости… Лучше поясню, почему именно Matlab.

В торговом терминале MetaTrader есть встроенная система тестирования и настройки торговых стратегий, позволяющая прогнать стратегию на заданном участке истории и посмотреть на результаты торговли как в графическом представлении, так и в виде таблички с характеристиками эффективности работы данной стратегии на данном участке истории. Как это выглядит для стратегии Nova, смотрите ниже.

Создание собственной личной метеостанции стало намного проще, чем раньше. С учетом непостоянной погоды в Новой Англии, мы решили, что хотим создать нашу собственную метеостанцию и использовать MATLAB для анализа метеоданных.

В статье мы ответим на следующие вопросы:

• В каком направлении дул ветер в течение последних 3-х часов?
• Как изменялись температура и точка росы в течение последней недели?
• На самом ли деле падает барометрическое давление при приближении грозы?

Понятно, что рассмотренные вопросы достаточно просты, но описанные приемы и команды помогут вам решать более сложные практические задачи.

Приветствую, Хабр! В этой публикации хочу представить свой опыт реализации алгоритма анализа ВСР человека в MATLAB. Теме анализа ВСР уделено достаточно внимания на Хабре. (поиск по слову ЭКГ) однако, как мне показалось, некоторые моменты раскрыты слабо или вовсе не рассматриваются. В данной статье не уделяется много внимание объяснению явления ВСР и теории методов ее анализа. Подразумевается, что читатель подготовлен, а основной упор сделан на использование для целей анализа функций и процедур MATLAB.

Эта статья написана для людей, прямо или косвенно связанных с промышленной разработкой математических алгоритмов для бизнеса, а также для профессиональных тестировщиков, от которых мы хотим услышать критику.

При конвертации проекта из плавающей точки в фиксированную точку инженеры должны определить оптимальные типы данных в фиксированной точке. Эти типы данных должны удовлетворять ограничениям встраиваемой аппаратуры, при этом удовлетворяя системным требованиям по точности вычислений. Fixed-Point Designer помогает разрабатывать алгоритмы в фиксированной точке и конвертировать алгоритмы из плавающей точки в фиксированную точку, автоматически предлагая типы данных и атрибуты арифметики в фиксированной точке. При этом предоставляется возможность сравнения результатов симуляции в фиксированной точке с точностью до бита с эталонными результатами в плавающей точке.

В этой статье приводятся оптимальные приемы подготовки кода MATLAB для конвертации, непосредственной конвертации кода MATLAB в фиксированную точку и оптимизации алгоритмов для эффективности и производительности. Если вы разрабатываете алгоритмы в фиксированной точке в MATLAB для последующего ручного написания кода или конвертируете в фиксированную точку для автоматической генерации кода, то описанные приемы помогут вам превратить ваш код MATLAB общего назначения в эффективный код в фиксированной точке.

Подготовка кода к переводу в фиксированную точку
Есть три шага, которые следует предпринять для обеспечения плавного процесса конвертации:

1. Отделить основной алгоритм от остального кода.
2. Подготовить код для инструментирования и ускорения.
3. Проверить используемые функции на поддержку фиксированной точки.