Shi J. -Stream of Variation Modeling and Analysis for Multistage Manufacturing Processes-CRC Press (2006) 偏差流經典教材 密歇根大學 史建軍
上傳時間： 2017-02-27
上傳用戶：yiwushanpao
本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括： （一）監督學習（參數/ 非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。（二）無監督學習 （聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。（三）在機器學習的最佳實踐（偏差/ 方差理 論；在機器學習和人工智能創新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學習如何 運用學習算法構建智能機器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾郵件），計 算機視覺，醫療信息，音頻，數據挖掘，和其他領域。 本課程需要 1 0 周 共 1 8 節 課，
上傳時間： 2017-07-28
上傳用戶：xiaoyuerer
設定預想水位，實際水位與預設水位有偏差進行自動pid調節
上傳時間： 2017-12-16
上傳用戶：wb250
淋浴器溫度控制調節采用MAT LAB 的附加組件Simulink, 仿真系 統的框圖如圖1 所示。圖中的虛線為模糊控制器, 作為二維模糊控制器機構以水的溫度偏差temp 和 流量偏差f low 為輸入量, 采用模糊推理方法對水 的溫度偏差和流量偏差進行整定, 用來確定冷水閥 門和熱水閥門的開口大小cold 和hot 以便控制冷 熱水的流量, 構成2 輸入2 輸出的一階模糊控制系 統; 模糊推理與去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱來編輯模糊 控制器。 圖1
上傳時間： 2018-10-12
上傳用戶：一只蟲蟲
·300M內部時鐘頻率 ·可進行頻移鍵控（FSK），二元相移鍵控（BPSK），相移鍵控（PSK），脈沖調頻（CHIRP），振幅調制（AM）操作 ·正交的雙通道12位D/A轉換器 ·超高速比較器，3皮秒有效抖動偏差 ·外部動態特性： 80 dB無雜散動態范圍（SFDR）@ 100 MHz (±1 MHz) AOUT ·4倍到20倍可編程基準時鐘乘法器 ·兩個48位可編程頻率寄存器 ·兩個14位可編程相位補償寄存器 ·12位振幅調制和可編程的通斷整形鍵控功能 ·單引腳FSK和BPSK數據輸入接口 ·PSK功能可由I/O接口實現 ·具有線性和非線性的脈沖調頻（FM CHIRP）功能，帶有引腳可控暫停功能 ·具有過渡FSK功能 ·在時鐘發生器模式下，有小于25 ps RMS抖動偏差 ·可自動進行雙向頻率掃描 ·能夠對信號進行sin(x)/x校正 ·簡易的控制接口： 可配置為10MHZ串行接口，2線或3線SPI兼容接口或100MHZ 8位并行可編程接口 ·3.3V單電源供電 ·具有多路低功耗功能 ·單輸入或差分輸入時鐘 ·小型80腳LQFP 封裝
上傳時間： 2019-08-06
上傳用戶：fuxy
自適應濾波器最小二乘法，偏差補償濾波器的算法
標簽： 最小二乘法
上傳時間： 2020-03-07
上傳用戶：xuhaibo
基本誤差 在相關國標、規程規定的參比條件下，輸出電流為50mA～120A裝置的最大允許誤差（含標準表）小于0.01％，輸出電流為1mA～50mA裝置的最大允許誤差（含標準表）小于0.015％。 可實現三只三相電能表的三相四線及三相三線的誤差測量；可測試無功電能基本誤差。 1.2.3.2 測量重復性 裝置的測量重復性用實驗標準差表征，在進行不少于10次的重復測量，其測量結果的標準偏差估計值s不超過0.001％。 1.2.3.3 輸出電量 1.2.3.3.1 電壓電流量程 輸出電壓范圍：3×（57.7V～380V）； 每檔電壓輸出瞬間及相位切換時不允許有尖峰。每檔電壓輸出上限達120%Un。 輸出電流范圍：3×（0.001A～100A）； 輸出電流范圍上限要求達到120A。每檔電流輸出瞬間及相位切換時不允許有尖峰。每檔電流輸出上限達120%In。 1.2.3.3.2 輸出負載容量 三表位：電壓輸出：每相≥150VA 電流輸出: 每相≥300VA 1.2.3.3.3 輸出電量調節 （1） 電壓、電流調節： 調節范圍：0%～120% 調節細度：優于0.005%。 （2） 相位調節： 調節范圍：0°～360° 調節細度：優于0.01°。 （3） 頻率調節： 調節范圍：45Hz～65Hz 調節細度：優于0.001Hz。 1.2.3.3.4 輸出功率穩定度：<0.005% / 3min . 穩定度按JJG597的5.2.3.13方法計算。 1.2.3.3.5 輸出電壓電流失真度 裝置輸出電壓電流失真度范圍：小于0.1%。 1.2.3.3.6起動電流：裝置具有起動電流調整、測量功能，能輸出0.5mA的起動電流。 起動電流的測量誤差≤ ?5%，起動功率的測量誤差 ≤ ?10%。 1.2.3.3.7三相電量對稱性 任一相（或線）電壓和相（或線）電壓平均值之差不大于±0.1%；各相電流與其平均值之差不大于±0.2%；任一相電壓與對應相電流間的相位角之差不大于0.5°；任一相電壓（電流）與另一相電壓（電流）間相位角與120°之差不大于0.5°。 1.2.3.4 多路隔離輸出的裝置各路輸出負載影響應符合JJG597—2005中 3.8條的規定。 1.2.3.5 確定同名端鈕間電位差應符合JJG597—2005中3.9條的規定。 1.2.3.6 多路輸出的一致性應符合JJG597—2005中3.7條的規定。 1.2.3.7 監視示值的誤差 監視儀表應有足夠的測量范圍，電壓示值誤差限為±0.2%，電流、功率示值誤差限為±0.2%，相位示值誤差限為±0.3°，頻率示值誤差限為±0.1%，啟動電流和啟動功率的監視示值誤差不超過5%（啟動電流為1mA時的監視示值誤差也不應超過5%）。各監視示值的分辨力應不超過其對應誤差限的1/5。 1.2.3.8 具有消除自激的功能。可自動消除開機或關機時產生的尖脈沖。 1.2.3.9 裝置的磁場 由裝置產生的在被檢表位置的磁感應強度不大于下列數值： I≤10A時，B≤0.0025mT； I=200A時，B≤0.05mT；10A到200A之間的磁感應強度極限值可按內插法求得。 1.2.3.10 電磁兼容性 （1）電磁騷擾的抗擾度 裝置的設計能保證在傳導和輻射的電磁騷擾以及靜電放電的影響下不損壞或不受實質性影響（如元器件損毀、控制系統死機、精度出現變化等影響正常檢定工作的現象），騷擾量為靜電放電、射頻電磁場。 （2）無線電干擾抑制 裝置不發生能干擾其他設備的傳導和輻射噪聲。 1.2.3.11 穩定性變差 （1）短期穩定性變差 裝置基本誤差合格的同時，在15min內的基本誤差最大變化值（連續測量7h），不大于裝置對應最大允許誤差的20％。 （2）檢定周期內變差 檢定周期內裝置基本誤差合格的同時，其最大變化值，不大于0.01％。 1.2.3.12 安全 裝置的絕緣強度試驗要求和與安全有關的結構要求符合GB 4793.1的規定。 1.2.3.13 脈沖輸出 同時檢測三路被檢脈沖：顯示當前誤差平均誤差和標準偏差；同時檢測的被檢脈沖的常數、工作方式和脈沖個數，可完全不同；誤差測量所需要的輸入參數的位數，應能覆蓋目前各種標準表和的檢測需要。對每一表位應有高頻、低頻脈沖信號的BNC接收端口，能接收≤600kHz的有/無源脈沖（5-30V脈沖幅值）。 1.2.3.14供電電源 供電電源在3×220V/380V?10?,50Hz?2Hz裝置正常工作。
上傳時間： 2021-06-15
上傳用戶：li091122
電機學課件華中科技大學，需要自取，內容十分詳細在軸（或滑輪，只能軸向轉動，不可改變其在整個系統中的相對位置）最低點所在水平面的下方任意位置設計一個檢測單擺周期的傳感器，手動拉開單擺，單擺擺幅<15°。制作一個數顯裝置，能動態顯示單擺周期，顯示分辨率0.01秒，并能顯示計算連續測5次周期值和5次周期最大偏值。（2）系統電機數目不限，通過收放柔性線控制單擺長度來改變單擺周期。單擺目標擺動周期可用鍵盤設定并顯示，設定范圍為0.5T~2T(T為系統擺球初始擺角為15°的周期)，控制誤差范圍為設定值10%。（3）從確認改變設定值起到單擺到達目標周期，并基本穩定（連續測5次周期最大偏差不得超過0.10秒），要求調整時間≤1分鐘。 2. 發揮部分（1）使單擺由垂直靜止狀態自動擺動，讓單擺擺幅逐漸增大，直到超過30°單片機最小系統板、電機功放、工作電源可用成品，也可自制，必須自備。2．設計報告正文中應包括電路系統總體框圖、單擺周期控制原理、主要的測試結果。詳細電路原理圖、單片機控制程序、測試結果用附件給出。3．題目中所有準確度及分辨率指標必須由測量器件及測量方法、原理所保證，報告中需要有理論計算。為了方便測試，最好帶有目測擺球角度的刻度盤等裝置
上傳時間： 2021-11-07
上傳用戶：默默
在使用ST FOC電機庫時，當使用Hall信號作為位置信號時，需要輸入同步電角度數據，這個數據根據當前使用電機的特性進行輸入，會在每次Hall信號變化時同步電角度，如果角度偏差較大時會影響控制效果，可能帶來效率或者電機的震蕩，初始測試還是有必要的，本文詳細說明測試注意事項以及測試方法。
標簽： 電機控制
上傳時間： 2022-02-22
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準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
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