改模型為基于simulink的模糊pid控制建模，同時與傳統的pid控制進行了比較。本文對PID控制的原理和主要的PID控制器做了介紹，主要以計算動詞理論(ComputationalVerb)為理論基礎，對計算動詞理論的發展、基本理論基礎和分析計算方法進行闡述，研究了計算動詞PID控制器和模糊PID控制器在汽車發動機油門控制中的應用，在Matlab環境下實現計算動詞PID的仿真，在Simulink環境下仿真模糊PID控制器，并對比兩種PID控制器的仿真結果，在研究中用GUI窗口實現了計算動詞PID控制器的可視化調控。關鍵詞：PID控制器； 模糊PID控制器； 計算動詞PID控制器； GUI； 動詞理論； 計算動詞相似度
上傳時間： 2022-07-26
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本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告（E—R圖及關系數據模型） C. 數據庫的操作和應用要求報告（模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計>） D. 調試中出現的問題及解決方法（物理設計,調試及運行，維護） E. 訪問數據庫的方式(ODBC,
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：日光微瀾
提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：獨孤求源
一般文獻對A—B效應的分析不夠明了，作者就此問題進行了探究，力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法，試著用費曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標∞勢所致的A_B效應及超導量子干涉效應、介觀體系中的A_B效應等這些前沿領域的課題。
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：372825274
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的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、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。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結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構，其性能優于一般錐形核分布（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。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，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、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參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，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。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，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的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現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果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，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。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
超聲理論與技術的快速發展，使超聲設備不斷更新，超聲檢查已成為預測和評價疾病及其治療結果不可缺少的重要方法。超聲診斷技術不僅具有安全、方便、無損、廉價等優點，其優越性還在于它選用診斷參數的多樣性及其在工程上實現的靈活性。 全數字B超診斷儀基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平臺、LINUX嵌入式操作系統，是一種新型的、操作方便的、技術含量高的機型。它具有現有黑白B超的基本功能，能夠對超聲回波數據進行靈活的處理，從而使操作更加方便，圖象質量進一步提高，并為遠程醫療、圖像存儲、拷貝等打下基礎，是一種很有發展前景、未來市場的主打產品。全數字B型超聲診斷儀的基本技術特點是用數字硬件電路來實現數據量極其龐大的超聲信息的實時處理，它的實現主要倚重于FPGA技術?，F在FPGA已經成為多種數字信號處理（DSP）應用的強有力解決方案。硬件和軟件設計者可以利用可編程邏輯開發各種DSP應用解決方案?？删幊探鉀Q方案可以更好地適應快速變化的標準、協議和性能需求。 本論文首先闡述了醫療儀器發展現狀和嵌入式計算機體系結構及發展狀況，提出了課題研究內容和目標。然后從B超診斷原理及全數字B超診斷儀設計入手深入分析了B型超聲診斷儀的系統的硬件體系機構。對系統的總體框架和ARM模塊設計做了描述后，接著分析了超聲信號進行數字化處理的各個子模塊、可編程邏輯器件的結構特點、編程原理、設計流程以及ARM處理模塊和FPGA模塊的主要通訊接口。接著，本論文介紹了基于ARM9硬件平臺的LINUX嵌入式操作系統的移植和設備驅動的開發，詳細描述了B型超聲診斷儀的軟件環境的架構及其設備驅動的詳細設計。最后對整個系統的功能和特點進行了總結和展望。
上傳時間： 2013-05-28
上傳用戶：sssnaxie
用匯編編寫的河內塔程序 將第一柱a上n-1個盤借助第二柱c移到第三柱b 把a上剩下的一個盤移到c 將n-1個盤從b借助a移到第三柱c 這三步是圖示河內塔的根本方法 功能一：自己動手移動河內塔 先按左右鍵選擇要移的盤，按箭頭上鍵確定 再按左右鍵移到要的盤 如此，再根據河內塔的規則確定較好的次數step2 功能二：圖示河內塔移動過程 根據河內塔的基本方法，確定圖象，按任意鍵選下一步，（開始時輸入level）
上傳時間： 2015-01-10
上傳用戶：chenbhdt
計算機控制技術．了解步進電機控制的基本原理； b．掌握控制步進電機轉動的編程方法。
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：咔樂塢
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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回溯（b a c k t r a c k i n g）是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯，首先需要為問題定義一個解空間（ solution space），這個空間必須至少包含問題的一個解（可能是最優的）。在迷宮老鼠問題中，我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間；在具有n 個對象的0 / 1背包問題中（見1 . 4節和2 . 2節），解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合，這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當n= 3時，解空間為{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
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上傳時間： 2014-01-17
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