chan演算法推導

① chan演算法在nlos誤差能有多大

function X = Chan_3BS(MSP,R,Noise) % Chan 演算法，利用3BS對MS進行定位； % CHAN_3BS: % 參數說明： % Noise: 測距誤差方差. % R： 小區半徑. % Also see: Chan_3BS. % 參數檢測: if nargout ~=1, error('Too many output arguments!'); end if。

② 關於圓周率的歷史資料

古希臘作為古代幾何王國對圓周率的貢獻尤為突出。古希臘大數學家阿基米德(公元前287–212 年) 開創了人類歷史上通過理論計算圓周率近似值的先河。阿基米德從單位圓出發，先用內接正六邊形求出圓周率的下界為3，再用外接正六邊形並藉助勾股定理求出圓周率的上界小於4。

接著，他對內接正六邊形和外接正六邊形的邊數分別加倍，將它們分別變成內接正12邊形和外接正12邊形，再藉助勾股定理改進圓周率的下界和上界。他逐步對內接正多邊形和外接正多邊形的邊數加倍，直到內接正96邊形和外接正96邊形為止。

最後，他求出圓周率的下界和上界分別為223/71 和22/7， 並取它們的平均值3.141851 為圓周率的近似值。阿基米德用到了迭代演算法和兩側數值逼近的概念，稱得上是「計算數學」的鼻祖。

南北朝時代著名數學家祖沖之進一步得出精確到小數點後7位的π值（約5世紀下半葉），給出不足近似值3.1415926和過剩近似值3.1415927，還得到兩個近似分數值，密率355/113和約率22/7。他的輝煌成就比歐洲至少早了1000年。

其中的密率在西方直到1573才由德國人奧托得到，1625年發表於荷蘭工程師安托尼斯的著作中，歐洲不知道是祖沖之先知道密率的，將密率錯誤的稱之為安托尼斯率。

阿拉伯數學家卡西在15世紀初求得圓周率17位精確小數值，打破祖沖之保持近千年的紀錄。

德國數學家柯倫於1596年將π值算到20位小數值，後投入畢生精力，於1610年算到小數後35位數，該數值被用他的名字稱為魯道夫數。

斐波那契算出圓周率約為3.1418。

韋達用阿基米德的方法，算出3.1415926535<π<3.1415926537

他還是第一個以無限乘積敘述圓周率的人。

魯道夫萬科倫以邊數多過32000000000的多邊形算出有35個小數位的圓周率。

華理斯在1655年求出一道公式π/2=2×2×4×4×6×6×8×8...../3×3×5×5×7×7×9×9......

歐拉發現的e的iπ次方加1等於0，成為證明π是超越數的重要依據。

(2)chan演算法推導擴展閱讀：

魏晉時，劉徽曾用使正多邊形的邊數逐漸增加去逼近圓周的方法（即「割圓術」），求得π的近似值3.1416。

漢朝時，張衡得出π的平方除以16等於5/8，即π等於10的開方（約為3.162）。雖然這個值不太准確，但它簡單易理解，所以也在亞洲風行了一陣。 王蕃（229-267）發現了另一個圓周率值，這就是3.156，但沒有人知道他是如何求出來的。

公元5世紀，祖沖之和他的兒子以正24576邊形，求出圓周率約為355/113，和真正的值相比，誤差小於八億分之一。這個紀錄在一千年後才給打破。

印度，約在公元530年，數學大師阿耶波多利用384邊形的周長，算出圓周率約為√9.8684。 婆羅門笈多採用另一套方法，推論出圓周率等於10的算術平方根。

圓周率（Pai）是圓的周長與直徑的比值，一般用希臘字母π表示，是一個在數學及物理學中普遍存在的數學常數。π也等於圓形之面積與半徑平方之比。是精確計算圓周長、圓面積、球體積等幾何形狀的關鍵值。 在分析學里，π可以嚴格地定義為滿足sin x = 0的最小正實數x。

圓周率用字母 π（讀作pài）表示，是一個常數（約等於3.141592654），是代表圓周長和直徑的比值。它是一個無理數，即無限不循環小數。

在日常生活中，通常都用3.14代表圓周率去進行近似計算。而用十位小數3.141592654便足以應付一般計算。即使是工程師或物理學家要進行較精密的計算，充其量也只需取值至小數點後幾百個位。

③ 請問有誰知道TV演算法（最小全變分演算法）

您好，[LASIP_Image_Restoration_DemoBox_v112.rar] - LASIP局部多項式逼近演算法用於二維信號處理、圖像復原，圖像去噪的MATLAB實現。
[blind.rar] - 利用盲卷積圖像復原方法，對模糊圖像進行圖像復原，可以達到比較好的效果。
[TV1.rar] - 採用T.Chan的總體變分(TV)方法實現圖像修復，由於演算法本身的局限性，無法解決視覺連通性的問題。

[Thisprocereforfull-variational.rar] - 本程序實現全變分(Total Variation, TV)的去噪演算法，它使用了PDF糾正TV演算法中的小問題。該演算法可以很好地保留原圖邊緣信息的同時，去除雜訊。
[LASIP_BlindDeconvolution.zip] - The LASIP routines for Multiframe Blind Deconvolution are used for restoration of an Image from its multiple blurred and noisy observations.
[irntv.zip] - The generalized total variation denoising algorithm which can be widely used for optimization or signal processing
[RestoreToolsNoIP.rar] - 一個非常好的圖像恢復的工具集，matlab編寫的源代碼。
[MaximumEntropyv1.00.zip] - 一個基於最大熵的圖像復原演算法源代碼。可以完成圖像的去燥聲和去模糊。
[TVInpainting.rar] - TV圖象修復 自己寫的小程序 matlab
[TVCMRI_pub.zip] - matlab code for Fixed point and Bregman iterative methods. minimize alpha*TV(Phi *x) + beta*||x||_1 + 0.5*||Ax-b||_2^2

④ 圓周率的歷史資料有關內容

圓周率的歷史資料：

古希臘作為古代幾何王國對圓周率的貢獻尤為突出。古希臘大數學家阿基米德 開創了人類歷史上通過理論計算圓周率近似值的先河。

阿基米德從單位圓出發，先用內接正六邊形求出圓周率的下界為3，再用外接正六邊形並藉助勾股定理求出圓周率的上界小於4。

接著，他對內接正六邊形和外接正六邊形的邊數分別加倍，將它們分別變成內接正12邊形和外接正12邊形，再藉助勾股定理改進圓周率的下界和上界。

他逐步對內接正多邊形和外接正多邊形的邊數加倍，直到內接正96邊形和外接正96邊形為止。最後，他求出圓周率的下界和上界分別為223/71 和22/7， 並取它們的平均值3.141851 為圓周率的近似值。

(4)chan演算法推導擴展閱讀：

把圓周率的數值算得這么精確，實際意義並不大。現代科技領域使用的圓周率值，有十幾位已經足夠了。

如果以39位精度的圓周率值，來計算宇宙的大小，誤差還不到一個原子的體積 。以前的人計算圓周率，是要探究圓周率是否循環小數。

自從1761年蘭伯特證明了圓周率是無理數，1882年林德曼證明了圓周率是超越數後，圓周率的神秘面紗就被揭開了，π在許多數學領域都有非常重要的作用。

⑤ 非視距環境（NLOS）是什麼環境

由於對無線定位日益增長的業務需求,無線定位近些年成為人們關注的焦點.針對實際環境中TDOA測量值時常受到非視距的影響而造成定位精度顯著下降的問題,在Chan演算法基礎上,提出一種減小非視距影響的演算法,該演算法採用加入校正因子的方法,通過逐步迭代,以增加較小的運算量為代價減小非視距的影響,從而達到提高定位精度的目的.模擬表明,在各種環境下,特別是非視距環境下,該演算法能夠顯著提高定位的精度,且運算量較小,因而具有一定的實用意義.

⑥ verilog編程問題，高手進在線等~

1、用mask提取通道信息，濾掉flag中的無效信息。
eg. mask1=4『b0001; flag = 4『b0101 chan1 = flag & mask1 = 4』b0001
mask2=4『b0010; flag = 4『b0101 chan2= flag & mask1 = 4』b0000
mask3=4『b0100; flag = 4『b0101 chan3 = flag & mask1 = 4』b0100
mask4=4『b1000; flag = 4『b0101 chan4 = flag & mask1 = 4』b0000
於是，有效的通道1保留，無效通道變為0。
2、indicator輸出格式是二進制碼，步驟1產生的one-hot碼。
需要實現一個one-hot到二進制的轉碼邏輯，實現2^n -> n。
3、indicator輸出看你的描述暗含了優先順序，即從低到高indicator1優先輸出。
需要實現擠氣泡（認為1中chan2，chan4這樣為0的通道是氣泡），可以用排序演算法，
設data_buffer = {chan4,chan3,chan2,chan1};
舉個例子，chan2和chan1比，如果chan1為0，則交換為data_buffer1 = {chan4,chan3,chan1,chan2}，這樣氣泡就左移了。氣泡擠完就可以輸出給indicator了。

⑦ 求解一貪心演算法問題

最快回答那個不懂別亂說，別誤人子弟。
這題標準的貪心演算法，甚至很多時候被當做貪心例題
要求平均等待時間，那麼就得用 總等待時間 / 人數
所以只用關心總等待時間，
如果數據大的在前面，那麼後面必然都要加一次這個時間，所以按從小到大排。
給你寫了個，自己看吧。
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <stdio.h>
using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int n;
float arr[105];
cin >> n;
for(int i = 0; i < n; ++i)
cin >> arr[i];
sort(arr, arr+n);
int tnow = 0;
int tmax = 0;
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
tmax += tnow;
tnow += arr[i];
}
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
printf("%0.2f ", arr[i]);
}
cout << endl;
printf("%0.2f\n",tmax / (float)n);
return 0;
}

⑧ chan演算法的介紹

Chan演算法是一種基於TDOA技術、具有解析表達式解的定位演算法，在TDOA誤差服從理想高斯分布時性能良好。

⑨ 我想用matlab進行CHAN演算法模擬，求程序

function X = Chan_3BS(MSP,R,Noise)
% Chan 演算法，利用3BS對MS進行定位；
% CHAN_3BS:
% 參數說明：
% Noise: 測距誤差方差.
% R： 小區半徑.
% Also see: Chan_3BS.

% 參數檢測:
if nargout ~=1,
error('Too many output arguments!');
end
if nargin ~= 3,
error('input arguments error!');
end

% 演算法開始
MS = R*MSP;
BS = R*NetworkTop(3);

% A矩陣:
X21 = BS(1,2) - BS(1,1);
X31 = BS(1,3) - BS(1,1);
Y21 = BS(2,2) - BS(2,1);
Y31 = BS(2,3) - BS(2,1);
A = inv([X21,Y21;X31,Y31]);

% B矩陣:
R1 = sqrt((BS(1,1) - MS(1))^2 + (BS(2,1) - MS(2))^2);
R2 = sqrt((BS(1,2) - MS(1))^2 + (BS(2,2) - MS(2))^2);
R3 = sqrt((BS(1,3) - MS(1))^2 + (BS(2,3) - MS(2))^2);

R21 = R2 - R1 + MeaNoise(Noise); % 需要加雜訊
R31 = R3 - R1 + MeaNoise(Noise);
B = [R21;R31];

% C矩陣:
K1 = BS(1,1)^2 + BS(2,1)^2;
K2 = BS(1,2)^2 + BS(2,2)^2;
K3 = BS(1,3)^2 + BS(2,3)^2;
C = 0.5*[R21^2 - K2 + K1; R31^2 - K3 + K1];

% 一元二次方程的系數：
a = B'*A'*A*B - 1;
b = B'*A'*A*C + C'*A'*A*B;
c = C'*A'*A*C;

% 方程的兩個根：
root1 = abs((-b + sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));
root2 = abs((-b - sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));

% 檢驗方程的根：
if root1 < R,
EMS = -A*(B*root1 + C);
else
EMS = -A*(B*root2 + C);
end

% 輸出結果：
if nargout == 1,
X = EMS;
else
disp(EMS);
end