有限單元法原理與應用 第2版(朱伯芳)是有限元書籍中比較經典的一本，包含了桿系、平面、空間單元的原理與應用，涉及流體力學，熱傳導，混凝土徐變，彈性穩定，大位移，斷裂問題等等。
標簽： 有限單元法 有限元 書籍 比較
上傳時間： 2016-09-02
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交換式電源轉換器(Switching Power Supply)為目前電子產品中，非常廣 泛使用的電源裝置，在日常生活中隨處可見 ，它主要的功能是調節電壓準 位，亦可說 是直流 的變壓器。與傳統線性式電源轉換器比較，體積小、重 量 輕、效率 高以及有較大的輸入電壓範圍是交換式電源轉換器的優點。 交換式電源轉換器廣泛被應用在電源供應器以及新一代電腦內。因 此，如何控制交換式電源轉換器使其在輸入電壓與輸出負載變動的情況 下，能夠自動調節輸出電壓為所預設的位準，實為一項重要的研究。
標簽： Switching Supply Power
上傳時間： 2014-09-08
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針對工業控制過程中的實際問題，對神經網絡預測控制進行了深入的研究，提出 了兩種新的智能預測控制算法。并結合混合仿真平臺，以平臺中非線性單變量與多變量系 統為控制對象，將部分算法應用于實際控制中。
標簽： 工業控制 實際問題 過程
上傳時間： 2013-12-10
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運行前請運行程序同目錄中的install.bat注冊COM組件。 數獨游戲的規則和實現算法這里就不多說了，網上有很多。 游戲的算法是用COM實現的，與UI是嚴格分離的，有相當的獨立性。 注：系本人轉載，內含所有游戲算法的所有原代碼，作者是王金生，他的E_mail:wangjs720@163.com
標簽： install bat COM 運行
上傳時間： 2014-01-20
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哈希查找方法能在一段數據中以最快的方式找到想要的那個數，這種算法解決的關鍵就是哈系算法的建立函數。
標簽： 數據 方式
上傳時間： 2014-12-20
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模式識別誕生于20世紀20年代,隨著40年代計算機的出現,50年代的人工智能的興起,模式識別在60年代初迅速發展成一門學科.它所研究的理論和方法在很多科學和技術領域中得到了廣泛的重視,推動了人工智能系統的發展,在很多地方得到了成功的應用.
標簽： 模式識別 人工智能 50 發展
上傳時間： 2013-12-24
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
標簽： 神經網絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
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5G通信系統中massive-MIMO-FBMC技術的結合概述摘要為了應對第五代移動通信（5G）中更高數據率和更低時延的需求，大規模MIMO （massive multiple-input multiple-output）技術已經被提出并被廣泛研究。大規模 MIMO技術能大幅度地提升多用戶網絡的容量。而在5G中的帶寬研究方面，特別 是針對碎片頻譜和頻譜靈活性問題，現有的正交頻分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技術不可能應對未來的挑戰，新的波形方案需要 被設計出來。基于此，FBMC（filter bank multicarrier）技術由于具有比OFDM低 得多的帶外頻譜泄露而被受到重視，并已被標準推進組IMT-2020列為5G物理層 的主要備選方案之一。 本文首先回顧了5G中波形設計方案（主要是FBMC調制）和大規模多天線系 統（即massive MIMO）的現有工作和主要挑戰。然后，簡要介紹了基于Massive MIMO的FBMC系統中的自均衡性質，該性質可以用于減少系統所需的子載波數 目。同時，FBMC中的盲信道跟蹤性質可以用于消除massive MIMO系統中的導頻 污染問題。盡管如此，如何將FBMC技術應用于massive MIMO系統中的誤碼率、 計算復雜度、線性需求等方面仍然不明確，未來更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展開來。 關鍵詞：大規模MIMO；FBMC；自均衡；導頻污染；盲均衡
標簽： 5G 通信系統
上傳時間： 2022-02-25
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接地是電路或系統正常工作的基本技術要求之一，也是EMC性能高低之關鍵因素。在電子設備中，合理地應用接地技術，能抑制電磁噪聲，大大提高系統的抗干擾能力，減少 EMI，并且良好的接地對電磁場有很好的屏蔽作用，能釋放設備機殼上積累的大量的電荷，從而避免產生靜電放電效應。在設計一個產品時，在設計期間就考慮到接地是最經濟的方法。一個設計良好的接地系統，不僅從 PCB，而且能從系統的角度防止輻射和進行系敏感度的防護。有關接地系統所關心的重要領域包括：①通過對高頻元件的仔細布局，減小電流環路的面積或使其極小化。②對PC 系統分區時，使高帶寬的高頻電路與低頻電路分開。③設計PCB系統時，使干擾電流不通過公共的接地回路影響其他電路。
標簽： 電磁兼容 接地技術
上傳時間： 2022-06-26
電磁場在目標識別中的應用
標簽： 電磁場 中的應用 目標識別
上傳時間： 2013-04-15
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