ソルバーがとる最大時間ステップ最終積算時間を1.0E1.0、すなわち10sにしました。AEBならA*10^Bになります。document/test_0620/image.scgはこのようになりました。指定した通りに動いていることが確認できます。「;」を後ろにつけると結果を表示しないみたいですね。polyとは[参考2]によれば、ploy関数は以下のように書きます。+xコンソールに上のように入力すると、12+7x+x^2を返します。pを多項式変数として扱う事ができます。spolyをコンソールに入力したときの出力syslinとは[参考3]によれば、syslin関数は以下のように書きます。bodeとは[参考4]によれば、syslin関数は以下のように書きます。bode(syslinで定義された線形システムの多項式,x軸の最小値,x軸の最大値,x軸の刻み,['コメント'])コメントにタイトルなどをかきます。こだわらないなら関数のみ与えればOKです。dampとは[参考5]によれば、syslin関数は以下のように書きます。某授業のレポート1でやった問題の伝達関数を使って確認していきます。オープンループの伝達関数L(s)が以下の時の、回ループと閉ループでのボーデ線図をそれぞれ表示します。設定がうまくいかず、ぎこちないですがこんな感じ。MATLABフィードバックでのステップ応答Scilabオープンループ複数行のコマンドを何度も使用する場合、アプリケーション/SciNoteに書くとスクリプトのようにまとめて実行できます。見やすさのために出力なしで実行しました。周波数応答まずはコマンドで実行してみます。オープンループでのボーデ線図MATLABと一致してますね。周波数応答コマンドからやります。1.同じ曲線を描いていることを確認しました。最終値1で、100秒まで計算しています。フィードバックでのステップ応答コードは[参考6]を参考にさせて頂きました。雑記Xcosのライブラリで固まったらEscキーを押しましょう!ドラッグより右クリックの方がいいです。周波数応答を調べるとき、関数に伝達関数を与えています。Xcosでブロック線図を描こうと思ったらブロックを並べて伝達関数を計算させて、それを取得して関数に入れる、という手順を踏むと思うので回りくどいです。ここでやった例はすぐ伝達関数を計算できるので、コマンドでやった方が早いと思いました。何気に変数ブラウザ便利ですね。Studio,C++で画像処理のハフ変換をやります。ついでにLiDARというセンサで取得した画像データから壁を検知してみます。Studio2019,C++で画像処理のハフ変換をやります。ついでにLiDARというセンサで取得した画像データから壁を検知してみます。-Microsoftインストーラにしたがってインストールします。何ができる環境を作るかを選べるようですが、私は残りの記憶容量が少ないのでコンソールアプリだけにします。後で追加でインストールすることが出来ます。起動してコンソールアプリを選択します。worldが出力できるようになっているみたいですね。クリックすると、コンソール上で実行されます。上の△を押しても実行できます。今回はUnityでゲームを作ったりするわけではないので、これでOKです。ハフ変換をしていきたいと思います。最新版をdownload。ファイルを7zipか何かで展開し、openCV41とか名前を変更しつつCドライブなど適当なところに配置します。C:\Users\user\Documents\opencv41にしました。構成マネージャーを起動します。(上のバーでもいけますし、使いやすいようにいろんなとこにあるらしい)。VC++からインクルードディレクトリを編集します。)のとおり、下記のコードをビルド・実行します。zeros()の第一、第二引き数にサイズを与えます。申し訳ありませんが画像を作ったあとに値を変えたので、500、600は正しくありません。単位はピクセルだと思います。image);waitKey(0);}このような画像が出てくればopencvインストールが成功しています。hough変換とはハフ変換とは、画像処理の1つで、計算処理を通して並んだ点から直線や円を認識する事です。この記事では直線を検知することを目的として使用しています。画像は、1つ1つの画素に色の情報を与えた2次元配列で表されます。$$で表すことも出来ます。ここで、ρは座標原点から直線へ降ろした垂線の長さ、θは垂線とx軸の角度を示します。ρとθによる表現あるx_0とy_0に関して、ρとθを変更していくと、その点を通る様々な線(図2)を描くことができます。ある点についてρ、θを変更した場合の直線群このときρ-θ平面上に曲線を描くことが出来ます。平面上の曲線射影されたことを意味します。軸上に軌跡をプロットし、多数の軌跡が重なった点があると、その点(ρ,θ)は多くの画素が通る直線であるということになります。多数の点を通る直線のイメージ以上のように、数学的な処理をすることで直線を検知することができます。