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Matlab代码实现OpenOCL部署与CasADi集成

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下载需积分: 50 | 112KB | 更新于2025-08-11 | 145 浏览量 | 4 下载量 举报 收藏
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标题中的"离散控制Matlab代码-ocl-casadi-compile"暗示这是一个关于在Matlab环境下使用离散控制系统的代码包。离散控制系统是指在固定的时间点上进行计算的控制系统,这与连续控制系统不同,后者是在任意时间点上连续进行计算。Matlab是MathWorks公司开发的一种广泛使用的科学计算软件,它提供了强大的数值计算和可视化功能,非常适合控制系统的设计和仿真。 描述中提到"OpenOCL的部署程序",OpenOCL可能指的是一个库或框架,用于提供优化和编译支持。Matlab中并没有一个广为人知的"OpenOCL"库,但考虑到上下文,这里可能是指用于离散控制的某些特定库或API。部署程序通常负责将一个软件或程序的二进制版本、依赖库和其他必要文件打包成一个可执行的归档,以便用户安装。 描述继续说"程序生成归档文件以运送包括CasADi和Ipopt在内的OpenOCL"。CasADi是一个基于Python和C++的开源框架,用于动态优化和动态系统仿真。Ipopt(Interior Point OPTimizer)是一个开源的大型非线性优化求解器,广泛应用于工程和经济领域。这里提到的归档文件将包含这些库,说明这个离散控制Matlab代码包依赖于这些第三方库进行工作。 提到的"二进制文件与源代码和LICENSE文件一起提供"表明此软件包遵循开源许可协议,用户可以访问源代码以及执行编译后的二进制程序。README.txt文件的存在是为了向用户提供关于如何使用软件包以及关于许可信息的说明。 "部署脚本需要curl"表明安装和部署这个程序需要使用到curl这个命令行工具,这是一个常用的命令行工具,用于在各种系统之间传输数据。 接下来描述列出了多个软件库的许可协议,这些库是该Matlab代码包运行所必需的。其中包含的许可协议有: - BLAS和LAPACK:这两个是数值计算的基础库,BLAS提供基础的线性代数操作,而LAPACK则提供更高层次的线性代数功能。这两个库通常使用简化的BSD许可协议,但这里提到它们是通过ipopt传递的,这意味着使用了ipopt作为接口。 - Metis:一个用于图划分、有限元预处理和稀疏矩阵重排序的库,Metis 2和3分别有不同的许可证,Metis 3是Apache许可证,这是一个兼容商业用途的开源许可。 - MUMPS:一个用于解决稀疏线性系统的数值软件包,通常使用LGPL许可证。 - Ipopt:使用Eclipse Public License-v1.0,这是一个用于开源软件的许可证,通常用于Eclipse项目。 - CasADi:使用LGPL 3,这是一个流行的开源许可证。 - blasfeo:这是一个线性代数运算库,具有与BLAS类似的接口,但它使用的GPL 3许可证。 - qpoases,sundials以及其子组件cvodes、idas:这些是数值计算和优化算法库,大部分使用LGPL 3许可,而sundials的某些部分使用了BSD许可。 描述的最后部分提到了"系统开源"标签,这进一步证实了该软件包是开源的,用户可以访问、修改和重新分发代码。 文件名称列表"ocl-casadi-compile-master"表示这是一个名为"ocl-casadi-compile"的仓库的主版本,这符合在版本控制系统中常见命名规则,其中"master"通常指的是主分支或主版本。 综合以上信息,这个文件描述的是一个用于Matlab环境的开源离散控制系统代码包,它依赖于多个数学和优化库,并且使用了多个开源许可证,使得用户可以合法地使用和修改代码。这个包还包括了一个部署脚本,该脚本通过curl工具来获取所需的依赖包,最终生成一个归档文件,包含所有必需的二进制和源代码文件以及相关的许可证文档。

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为AI判断硬笔书法优劣建模,核心是将“书法好坏”的评价维度拆解为可量化的特征指标,结合图像识别技术和算法模型实现自动化评估。以下是一个简化的建模框架: 一、核心评估维度与特征提取 从“规范性”和“整体性”两大维度拆解可量化特征,作为模型输入: 1. 单字质量特征(局部评估) • 笔画层面 ◦ 笔画形态:横的水平度(与水平线夹角)、竖的垂直度(与竖直线夹角)、撇捺的舒展角度(如撇的斜度范围、捺的收笔弧度)。 ◦ 笔画完整性:是否存在漏笔、多笔(如“木”字少写一撇)、笔画粘连(如横与竖无明显区分)。 ◦ 起收笔特征:起笔是否有顿笔、收笔是否到位(如悬针竖的收笔尖度),通过图像灰度变化判断力度变化的合理性。 • 结构层面 ◦ 重心稳定性:通过算法计算单字几何中心与视觉重心的偏差值(如左右结构字重心是否偏左/偏右)。 ◦ 比例协调性:偏旁部首的占比(如“江”字三点水宽度占比是否合理)、笔画间距(如“三”字三横间距是否均匀)。 ◦ 对称性:针对对称结构字(如“中”“田”),计算左右/上下对称度偏差。 2. 整体章法特征(全局评估) • 布局规范性 ◦ 字距/行距均匀度:计算相邻字间距的标准差(数值越小越均匀)、行距与字高的比例(如行距为字高的1/2~2/3较合理)。 ◦ 字体一致性:单字大小的标准差(避免忽大忽小)、倾斜角度的标准差(整体是否歪斜)。 • 卷面整洁度 ◦ 涂改检测:识别墨团、擦痕的面积占比,以及涂改位置是否影响辨识度。 ◦ 连笔合理性:针对楷书等需规范的字体,检测连笔数量(过多则视为不规范)。 二、模型架构设计 1. 数据输入与预处理 • 输入:用户书写的图像(扫描或拍照,需清晰、无反光)。 • 预处理:图像灰度化、去噪(去除背景干扰)、文字区域分割(单字提取)、归一化(将单字缩放至统一尺寸,便于比对)。 2. 特征提取模型 • 采用卷积神经网络(CNN) 提取笔画纹理、结构轮廓等视觉特征;结合几何算法(如霍夫变换)计算笔画角度、间距等几何特征。 • 引入预训练的“标准字库”(如经典楷书字帖的数字化特征)作为参照基准。 3. 评估算法 • 对单字:计算提取的特征与“标准字库”中对应字的相似度得分(如余弦相似度),60分以下为“不规范”,80分以上为“优质”。 • 对整体:通过加权算法整合单字得分、布局均匀度、整洁度等指标,生成“整体评分”(权重可根据用户需求调整,如练字初期侧重单字规范,后期侧重章法)。 4. 输出结果 • 量化评分(如0-100分)+ 可视化反馈(标注笔画歪斜、结构失衡的位置,给出“横画需更平”“左偏旁过宽”等具体建议)。 三、局限性与优化方向 • 局限性:难以量化“艺术感”(如个人风格中的笔势韵律),对行书等含连笔的字体识别精度较低(需扩充对应字体的训练数据)。 • 优化方向: ◦ 加入“风格适配”模块(如用户选择“颜体”标准,模型调用对应风格的字库比对)。 ◦ 结合强化学习,通过人工标注的“优质书法”样本持续优化算法,提升对“非标准化但美观”书写的容错性。 该模型更适合作为练字辅助工具,聚焦“规范性纠错”,若需评估书法的艺术价值,仍需结合人工审美补充判断。 通过这个模型设计一个完整的代码

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