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交叉路口

  • 二維最大熵與交叉熵結(jié)合

    二維最大熵與交叉熵結(jié)合,用來進行函數(shù)的全局最優(yōu)解的尋找

    標簽: 二維

    上傳時間: 2016-12-01

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  • 118個學科優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域和16個綜合交叉領(lǐng)域

    國家自然科學基金“十三五”發(fā)展規(guī)劃遴選118個學科優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域和16個綜合交叉領(lǐng)域

    標簽: 十三五 學科發(fā)展

    上傳時間: 2017-07-13

    上傳用戶:tsxlyh

  • C8051F MCU配置端口 I/O 交叉開關(guān)譯碼器

    本應用筆記的目的是說明如何配置和使用端口 I/O 交叉開關(guān)譯碼器

    標簽: C8051F MCU 端口 交叉開關(guān) 譯碼器

    上傳時間: 2017-11-06

    上傳用戶:szcyclone

  • fastreport-c 入門教程之交叉報表

    fastreport-c#入門教程之交叉報表

    標簽: fastreport c#

    上傳時間: 2022-02-27

    上傳用戶:kingwide

  • 黑(白)線識別五路尋跡模塊(包括“T”字等路口尋跡程序+PID控制程序+使用說明等)

    黑(白)線識別五路尋跡模塊(包括“T”字等路口尋跡程序+PID控制程序+使用說明等)

    標簽: 尋跡模塊 pid控制程序

    上傳時間: 2022-07-28

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  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點,在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象,且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng),要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)中,位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,得到了較為深入的研究,其結(jié)構(gòu)簡單,需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應調(diào)速控制策略,建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)動態(tài)響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明,該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng),并進行了相應的軟硬件設(shè)計,為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。

    標簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 靜電梳齒結(jié)構(gòu)的MEMS分析和優(yōu)化設(shè)計.rar

    微機電系統(tǒng)(MEMS)器件的構(gòu)成涉及微電子、微機械、微動力、微熱力、微流體學、材料、物理、化學、生物等多個領(lǐng)域,形成了多能量域并交叉耦合。為其產(chǎn)品的建模、仿真以及優(yōu)化設(shè)計帶來了較大的難度。由于靜電驅(qū)動的原理簡單使其成為MEMS器件中機械動作的主要來源。而梳齒結(jié)構(gòu)在MEMS器件中有廣泛的應用:微諧振器、微機械加速度計、微機械陀螺儀、微鏡、微鑷、微泵等。所以做為MEMS的重要驅(qū)動方式和結(jié)構(gòu)形式,靜電驅(qū)動梳齒結(jié)構(gòu)MEMS器件的耦合場仿真分析以及優(yōu)化設(shè)計對MEMS的開發(fā)具有很重要的意義。本課題的研究對靜電驅(qū)動梳齒結(jié)構(gòu)MEMS器件的設(shè)計具有較大的理論研究意義。 本文的研究工作主要包括以下幾個方面: 1、采用降階宏建模技術(shù)快速求解靜電梳齒驅(qū)動器靜電-結(jié)構(gòu)耦合問題,降階建模被用于表示微諧振器的靜態(tài)動態(tài)特性。論文采用降階建模方法詳細分析了靜電梳齒驅(qū)動器的各參數(shù)對所產(chǎn)生靜電力以及驅(qū)動位移的關(guān)系;并對靜電梳齒驅(qū)動器梳齒電容結(jié)構(gòu)的靜電場進行分析和模擬,深入討論了邊緣效應的影響;還對微諧振器動態(tài)特性的各個模態(tài)進行仿真分析,并計算分析了前六階模態(tài)的頻率和諧振幅值。仿真結(jié)果表明降階建模方法能夠快速、準確地實現(xiàn)多耦合域的求解。 2、從系統(tǒng)角度出發(fā)考慮了各個子系統(tǒng)對叉指式微機械陀螺儀特性的影響,系統(tǒng)詳細地分析了與叉指狀微機械陀螺儀性能指標-靈敏度密切相關(guān)的結(jié)構(gòu)特性、電子電路、加工工藝和空氣阻尼,并在此分析的基礎(chǔ)上建立了陀螺的統(tǒng)一多學科優(yōu)化模型并對其進行多學科優(yōu)化設(shè)計。將遺傳算法和差分進化算法的全局尋優(yōu)與陀螺儀系統(tǒng)級優(yōu)化相結(jié)合,證實了遺傳算法和差分進化算法在MEMS系統(tǒng)級優(yōu)化中的可行性,并比較遺傳算法和差分進化算法的優(yōu)化結(jié)果,差分進化算法的優(yōu)化結(jié)果較大地改善了器件的性能。 3、從系統(tǒng)角度出發(fā)考慮了各個子系統(tǒng)對梳齒式微加速度計特性的影響,在對梳齒式微加速度計各個學科的設(shè)計要素進行分析的基礎(chǔ)上,對各個子系統(tǒng)分別建立相對獨立的優(yōu)化模型,采用差分進化算法和多目標遺傳算法對其進行優(yōu)化設(shè)計。證實了差分進化算法和多目標遺傳算法對多個子系統(tǒng)耦合的系統(tǒng)級優(yōu)化的可行性,并比較了將多目標轉(zhuǎn)換為單目標進行優(yōu)化和采用多目標進行優(yōu)化的區(qū)別和結(jié)果,優(yōu)化結(jié)果使器件的性能得到了改善。

    標簽: MEMS 靜電

    上傳時間: 2013-05-15

    上傳用戶:zhangjinzj

  • SVPWM算法優(yōu)化及其FPGACPLD實現(xiàn).rar

    電壓空間矢量脈沖寬度調(diào)制技術(shù)是一種性能優(yōu)越、易于數(shù)字化實現(xiàn)的脈沖寬度調(diào)制方案。在常規(guī)SVPWM算法中,判定等效電壓空間矢量所處扇區(qū)位置時需要進行坐標旋轉(zhuǎn)和反正切三角函數(shù)的運算,計算特定電壓空間矢量作用時間時需要進行正弦、余弦三角函數(shù)的運算以及過飽和情況下的歸一化處理過程,同時,在整個SVPWM算法中還包含了無理數(shù)的運算,這些復雜計算不可避免地會產(chǎn)生大量計算誤差,對高精度實時控制產(chǎn)生不可忽視的影響,而且這些復雜運算的計算量大,對系統(tǒng)的處理速度要求高,程序設(shè)計復雜,系統(tǒng)運行時間長,占用系統(tǒng)資源多。因此,從工程實際應用的角度出發(fā),需要對常規(guī)SVPWM算法進行優(yōu)化設(shè)計。 本文提出的優(yōu)化SVPWM算法,只需進行普通的四則運算,計算非常簡單,克服了上述常規(guī)SVPWM算法中的缺點,同時,采用交叉分配零電壓空間矢量,并將零電壓空間矢量的切換點置于各扇區(qū)中點的方法,達到降低三相橋式逆變電路中開關(guān)器件開關(guān)損耗的目的。SVPWM算法要求高速的數(shù)據(jù)處理能力,傳統(tǒng)的MCU、DSP都難以滿足其要求,而具有高速數(shù)據(jù)處理能力的FPGA/CPLD則可以很好的實現(xiàn)SVPWM的控制功能,在實時性、靈活性等方面有著MCU、DSP無法比擬的優(yōu)越性。本文利用MATLAB/Simulink軟件對優(yōu)化的SVPWM系統(tǒng)原型進行建模和仿真,當仿真效果達到SVPWM系統(tǒng)控制要求后,在XilinxISE環(huán)境下采用硬件描述語言設(shè)計輸入方法與原理圖設(shè)計輸入方法相結(jié)合的混合設(shè)計輸入方法進行FPGA/CPLD的電路設(shè)計與輸入,建立相同功能的SVPWM系統(tǒng)模型,然后利用ISESimulator(VHDL/Verilog)仿真器進行功能仿真和性能分析,驗證了本文提出的SVPWM優(yōu)化設(shè)計方案的可行性和有效性。

    標簽: FPGACPLD SVPWM 算法優(yōu)化

    上傳時間: 2013-06-27

    上傳用戶:小儒尼尼奧

  • 基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

    心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動脈回流(AR)、主動脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面: a)心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b)心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應錐形核時頻(ATF)分析方法,通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時頻分析方法,從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann() Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖,研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法,同時,基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號分類的支持向量機模型,選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學習樣本,對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測,分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建,可完成對心音信號的讀取、預處理,繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時,利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接,實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究,主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量,根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖,建立心音信號分類的支持向量機模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究,取得了較為滿意的分類結(jié)果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足,因此,今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號,進一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩(wěn)信號,心臟雜音,信號處理,時頻分析,自適應,支持向量機

    標簽: 時頻 分析方法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

  • 基于LabVIEW的優(yōu)化濾波方法研究.rar

    本文以濾波技術(shù)飛速發(fā)展,小波濾波優(yōu)越性的凸現(xiàn),以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景,以簡單易行和濾波效果良好為研究目的,展開本文信號濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的優(yōu)化濾波方法,包括以下三個方面: 首先,將靜態(tài)小波變換(SWT)應用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進行含噪信號的分解,這樣不僅彌補了正交小波變換的不足,而且提高了濾波性能。 然后,提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)濾波算法。該算法把小波系數(shù)間的相關(guān)性應用于閾值濾波。它是在構(gòu)造出基于空域相關(guān)的顯著性函數(shù)和基于顯著性函數(shù)的閾值濾波過程的基礎(chǔ)上,提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù),并且把極小化廣義交叉驗證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優(yōu)閾值作用于該優(yōu)化閾值函數(shù)。該濾波算法不僅實現(xiàn)了噪聲的有效去除,而且信號的重要特征也保留完好; 最后,引入了新型鎖相環(huán)--正交鎖相環(huán)(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能,而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力,以及對波形畸變不敏感等良好特性,所以QPLL的引入達到了信號鎖定和優(yōu)化濾波的目的,使優(yōu)化濾波方法的設(shè)計更具新意,而且取得了更好的濾波效果。 為了驗證優(yōu)化濾波方法,本文搭建了實驗平臺,它是由FPGA信號采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個部分構(gòu)成。通過傳感器采集信號,經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉(zhuǎn)換,并進行波形數(shù)據(jù)緩存,在接收到LabVIEW的命令后,將存儲的數(shù)據(jù)送給串口。在LabVIEW中,從串口檢測所需的波形數(shù)據(jù),然后通過優(yōu)化濾波方法將數(shù)據(jù)進行濾波處理,最后在前面板中把實驗結(jié)果顯示出來。 實驗結(jié)果表明,該優(yōu)化濾波方法不僅能實現(xiàn)優(yōu)良的濾波功能,而且簡單易行,是一種有效的濾波方法。

    標簽: LabVIEW 濾波 方法研究

    上傳時間: 2013-07-20

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