數字三相鎖相環中含有大量乘法運算和三角函數運算，占用大量的硬件邏輯資源。為此，提出一種數字三相鎖相環的優化實現方案，利用乘法模塊復用和CORDIC算法實現三角函數運算，并用Verilog HDL硬件描述語言對優化前后的算法進行了編碼實現。仿真和實驗結果表明，優化后的數字三相鎖相環大大節省了FPGA的資源，并能快速、準確地鎖定相位，具有良好的性能。
上傳時間： 2013-11-15
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利用加速度信號測量位移是油田抽油井光桿位移測量的主要方法，而加速度信號的隨機噪聲和趨勢項是影響測量精度的主要因素，本文提出了一種基于學習的實時消噪和剔除趨勢項方法。學習時先獲取一段時間的加速度信號，再通過時間序列分析技術得出ARIMA模型及其參數，最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計方法求出加速度信號的周期；在線實時消噪和剔除趨勢項方法是基于學習階段所得模型參數，運用卡爾曼濾波技術消除加速度信號隨機噪聲；按周期兩次積分得到光桿位移，用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢項。通過抽油機半實物仿真平臺測試和分析加速度信號，結果表明，該方法有效地去除了加速度信號中的噪聲和趨勢項，極大地提高了位移的測量精度。
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：稀世之寶039
提出了一個自適應量子粒子群優化算法，用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩定性，能夠選擇出較優秀的特征子集。
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：erkuizhang
壓力傳感器是一種常用的傳感元件，由于其自身的非線性和外界測量條件的影響，傳感器的輸出特性大都為非線性，故存在多種誤差因素。這些誤差因素通常同時存在，但以溫度的影響最為明顯，所以對傳感器的溫度補償也就尤為重要。本文結合目前應用比較普遍的各種溫度補償方法，通過編制程序，對壓力傳感器的輸出非線性作了補償。結果表明，基于最小二乘法的溫度補償方法簡單，速度快，但是精度一般，應用BP神經網絡補償的效果好，但是算法復雜。
上傳時間： 2013-12-13
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提出了一種將部分傳輸序列與遞歸最小二乘法相結合的OFDM非線性失真自適應補償技術。利用部分傳輸序列降低OFDM信號的峰均比；使用遞歸最小二乘法擬合高功率放大器的幅度/幅度和幅度/相位特性曲線，對OFDM信號進行預失真處理，以補償系統的非線性失真。仿真結果表明，所提出的方法收斂速度快，能對高功率放大器引入的非線性失真進行有效的補償。
上傳時間： 2013-11-15
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在數字濾波器中，FIR濾波器是一種結構簡單且總是穩定的濾波器，同時也只有FIR濾波器擁有線性相位的特性。傳統的直接型濾波器運算速度過慢，而改進型的DA結構的濾波器需要過高的芯片面積消耗大量的邏輯資源很難達到運算速度以及邏輯資源節約的整體優化。本文提出了一種基于RAG算法的FIR濾波器，與傳統的基于DA算法的濾波器結構的濾波器相比，RAG算法簡化了FIR濾波器乘法模塊的結構，減少了邏輯資源的消耗和硬件實現面積，提高了計算速度。本文設計的16階FIR濾波器用VerilogHDL進行描述，并綜合到Altera公司的CycloneⅡ系列FPGA中。仿真實驗表明基于RAG算法的FIR濾波器達到了邏輯資源的節約和運算速度的提高的整體優化效果。
上傳時間： 2014-01-02
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本文提出j以通用陣列邏輯器件GAL 和只讀存貯器EPROM 為核心器件．設計測量 顯示控制裝置的方法。配以數字式傳感器及用 最小二乘法編制的曲線自動分段椒合程序生成 的EPROM 中的數據．可用于力、溫度、光強等 非電量的測量顯示和控制。該裝置與采用微處 理器的電路相比．有相同的洲量精度，電路簡 單．而且保密性好
上傳時間： 2013-11-10
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數字三相鎖相環中含有大量乘法運算和三角函數運算，占用大量的硬件邏輯資源。為此，提出一種數字三相鎖相環的優化實現方案，利用乘法模塊復用和CORDIC算法實現三角函數運算，并用Verilog HDL硬件描述語言對優化前后的算法進行了編碼實現。仿真和實驗結果表明，優化后的數字三相鎖相環大大節省了FPGA的資源，并能快速、準確地鎖定相位，具有良好的性能。
上傳時間： 2013-10-22
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為了設計一種實時高效、穩定可靠的圖像目標跟蹤系統平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數以及高、低兩個閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經Canny算法處理圖像目標后，獲得目標的單像素邊緣圖，根據邊緣圖計算得到目標質心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡，同時可根據時間間隔預測出目標質心的下一位置，控制伺服機構，實現目標跟蹤。實驗表明，采用Canny算法的目標跟蹤系統，能夠滿足實時跟蹤的需要。
上傳時間： 2013-11-03
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提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量，掃選輸入流量，精選尾礦流量等為輸入量，以液泡厚度為輸出量，網絡隱含層單元個數與中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同時，在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況，并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看，符合預期的效果，對預防液位變化過大和保證液位穩定具有較大的參考價值和現實意義。
上傳時間： 2013-10-22
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