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新算法

比較新的功能強(qiáng)大的rsa算法源代碼,方便使用.

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標(biāo)簽： rsa 比較算法源代碼

上傳時間： 2014-01-01

上傳用戶：許小華
結(jié)合離散時間系統(tǒng)最優(yōu)控制問題,提出一種新的混合算法.該算法是在遺傳操作中嵌入模擬退火算子,有效地結(jié)合了遺傳算法隱含并行與模擬退火算法全局尋優(yōu)的特點(diǎn)

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標(biāo)簽： 算法離散時間最優(yōu)控制操作

上傳時間： 2017-09-28

上傳用戶：weixiao99
一種新的在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

該文檔為一種新的在線訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法

上傳時間： 2021-11-16

上傳用戶：得之我幸78
計(jì)算機(jī)人工智能算法研究新進(jìn)展

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標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī) 人工智能

上傳時間： 2022-06-19

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現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展基于智能算法

《現(xiàn)代通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展---基于智能算法》主要由以下8章組成：第1章簡要介紹無線通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關(guān)知識。第2章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)知識，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若手研究盲處理問題,同時給出復(fù)數(shù)域BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號盲處理方法和該類方法的優(yōu)缺點(diǎn)說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統(tǒng)的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機(jī)框架下的盲處理算法，介紹支持向批機(jī)的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機(jī)的信道估計(jì)新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數(shù)，并根據(jù)線性支持向攪回歸和有序風(fēng)險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數(shù)聯(lián)合組成的新經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險項(xiàng)構(gòu)造一個新的代價函數(shù)，進(jìn)而通過迭代求解優(yōu)化問題獲得均衡器。第5章介紹神經(jīng)動力學(xué)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，特別地從神經(jīng)動力學(xué)角度論述連續(xù)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效飛作的原因，論述反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據(jù)系統(tǒng)接收信號與發(fā)送信號之間的子空間關(guān)系，構(gòu)造一個適用于現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的盲檢測的特定性能函數(shù)和優(yōu)化問題。第6章分別展示如何基于連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點(diǎn)給出兩種連續(xù)相位多闕值激勵函數(shù)形式，并分析討論該兩類激勵函數(shù)參數(shù)的選擇、分別給出連續(xù)多閾值神經(jīng)元 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)工作于同步和異步模式下的新能隊(duì)函數(shù)及其相關(guān)證明。介紹采用幅相連續(xù)激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點(diǎn)，分別給出連續(xù)幅度和相位多闕值激勵函數(shù)形式，分析討論該類激勵函數(shù)的特點(diǎn)。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數(shù)角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運(yùn)行模式下的新能量函數(shù)形式；并證明和分析所設(shè)計(jì)的能量函數(shù)部分定理；介紹在基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號盲處理方法這一研究課題中發(fā)現(xiàn)的幾類現(xiàn)象，包括當(dāng)信號的統(tǒng)計(jì)信息缺失或失真情況下，連續(xù)多閾值神經(jīng)元反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數(shù)被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......

標(biāo)簽： 無線通信系統(tǒng) 智能算法

上傳時間： 2022-07-09

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基于卡爾曼濾波算法的永磁同步電機(jī)無速度傳感器控制研究.rar

永磁同步電機(jī)是同步電機(jī)的一個重要類型，其轉(zhuǎn)子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極，與傳統(tǒng)同步電機(jī)相比，體積和重量大為減小，而且結(jié)構(gòu)簡單，運(yùn)行可靠，維護(hù)更方便。現(xiàn)代電氣傳動控制的發(fā)展趨勢之一是開發(fā)新的交流調(diào)速與伺服系統(tǒng)。無論在矢量控制還是標(biāo)量控制中，轉(zhuǎn)速與位置的閉環(huán)控制都需要在電機(jī)軸上安裝一個速度傳感器，但是由于速度傳感器的引進(jìn)不僅增加了成本，降低了系統(tǒng)可靠性，還存在安裝問題，效果并不十分理想。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機(jī)研究的熱點(diǎn)。本文在系統(tǒng)介紹卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上，將其引入到永磁同步電機(jī)無速度傳感器狀態(tài)觀測中。由于永磁同步電機(jī)是一個強(qiáng)耦合的多階非線性系統(tǒng)，本文采用了工程實(shí)際中普遍采用的泰勒展開式截?cái)嗟姆椒ǎ瑢﹄姍C(jī)方程線性化處理，將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統(tǒng)，并加入了反映電機(jī)系統(tǒng)模型誤差和環(huán)境干擾的系統(tǒng)噪聲和測量噪聲模型，形成擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。擴(kuò)展卡爾曼濾波器將電機(jī)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)狀態(tài)變量進(jìn)行實(shí)時估算，并將所得信息反饋到永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)中。通過仿真，與電機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行比較，證明了擴(kuò)展卡爾曼濾波具有良好的動態(tài)跟蹤能力和抗噪聲能力。針對擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在無速度傳感器控制中存在的不足，本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統(tǒng)狀態(tài)變量，建立新的完全線性化的系統(tǒng)方程，并且卡爾曼濾波算法中的系統(tǒng)協(xié)方差矩陣成為時不變序列，因此可以直接應(yīng)用線性卡爾曼濾波算法。仿真結(jié)果證明，與擴(kuò)展卡爾曼濾波算法相比，新的算法更加簡單，減輕了繁重的參數(shù)調(diào)節(jié)任務(wù)，易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，不僅具備擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的優(yōu)勢，而且在某些性能方面超越了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。通過分析得知，由于將系統(tǒng)模型不確定性與測量噪聲體現(xiàn)在系統(tǒng)方程中，因此卡爾曼濾波算法在狀態(tài)估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波算法為理論基礎(chǔ)，以永磁同步電機(jī)為對象，以數(shù)字信號處理器（DSP）為核心，設(shè)計(jì)了電機(jī)狀態(tài)觀測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。整個方案在不增加成本的基礎(chǔ)上，充分利用數(shù)字信號處理器（DSP）豐富的資源和強(qiáng)大的運(yùn)算能力，通過檢測電機(jī)相電流，實(shí)時估算出電機(jī)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速。本系統(tǒng)可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)速度傳感器，為電機(jī)控制系統(tǒng)提供轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統(tǒng)付諸實(shí)踐，應(yīng)用于實(shí)際工程中，對卡爾曼濾波算法在永磁同步電機(jī)無速度傳感器控制方面的性能進(jìn)行進(jìn)一步研究。關(guān)鍵詞：永磁同步電機(jī)；無速度傳感器；卡爾曼濾波

標(biāo)簽： 卡爾曼濾波算法永磁同步電機(jī)

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：lifangyuan12
工業(yè)變頻器高性能調(diào)制算法的研究.rar

變頻器在各行各業(yè)中的各種設(shè)備上迅速普及應(yīng)用，已成為當(dāng)今節(jié)電、改造傳統(tǒng)工業(yè)、改善工藝流程、提高生產(chǎn)過程自動化水平、提高產(chǎn)品質(zhì)量以及推動技術(shù)進(jìn)步的主要手段之一，是國民經(jīng)濟(jì)和生活中普遍需要的新技術(shù)。但是現(xiàn)有變頻器的調(diào)制算法尚存在一些缺點(diǎn)，如開關(guān)損耗大和共模電流大等，因此有必要研究和設(shè)計(jì)高性能調(diào)制算法的變頻控制器。鑒于此，開展了以下工業(yè)變頻器高性能調(diào)制算法為對象的研究內(nèi)容：在闡述了工業(yè)變頻器系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、調(diào)制算法、調(diào)速算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)學(xué)模型，分析了共模電壓產(chǎn)生的原理、共模電流其影響和危害，給出了共模電壓和共模電流的關(guān)系。總結(jié)其他的抑制共模電壓的方案基礎(chǔ)上，提出一種新的共模電壓抑制SVPWM；還闡述了死區(qū)產(chǎn)生的原因及其影響，以及死區(qū)補(bǔ)償?shù)脑聿⑸鲜鰞蓚€調(diào)制算法利用MATLAB/SIMULINK軟件對該系統(tǒng)給予了全面的仿真分析。變頻器硬件部分設(shè)計(jì)包括整流濾波電路、逆變器功率電路、上電保護(hù)電路、DSP控制系統(tǒng)及其外圍電路、IGBT驅(qū)動及保護(hù)電路以及反激式開關(guān)電源，對于傳感器檢測濾波電路的具體電路參數(shù)設(shè)計(jì)，是在PSPICE上仿真基礎(chǔ)上得出。并在考慮成本、EMC、效率等因素后考慮完成了所有硬件相關(guān)的原理圖繪制和PCB繪制；變頻器軟件部分設(shè)計(jì)包括主程序、鍵盤掃描程序、系統(tǒng)狀態(tài)處理程序、PWM發(fā)送中斷程序、電機(jī)啟動函數(shù)、電壓調(diào)整程序、AD采樣中斷程序以及故障保護(hù)中斷程序。在實(shí)現(xiàn)一般SVPWM的基礎(chǔ)上，根據(jù)之前理論和仿真得到的共模電壓抑制SVPWM、以及死區(qū)補(bǔ)償算法，將這兩個對SVPWM進(jìn)行改進(jìn)的調(diào)制算法在硬件平臺上實(shí)現(xiàn)。在硬件電路完成設(shè)計(jì)的各個階段，逐漸編制相應(yīng)的控制程序，并進(jìn)行調(diào)試，并完成整個程序的編制和調(diào)試。此外，還調(diào)試了系統(tǒng)所需的反激式開關(guān)電源。整個系統(tǒng)調(diào)試中遇到了很多問題，如鍵盤消除抖動問題、共模電壓抑制SVPWM出現(xiàn)的直通現(xiàn)象等。最終完成了工業(yè)變頻器樣機(jī)，并且采用的是文章中研究的調(diào)制算法，效果良好，達(dá)到設(shè)計(jì)的目的；提出了一種將有源功率因數(shù)校正(PFC)技術(shù)引用到串級調(diào)速中來提高定子側(cè)功率因數(shù)的新方法。通過建立電動機(jī)折算到轉(zhuǎn)子側(cè)的等值電路，重點(diǎn)分析了有源PFC技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)串級調(diào)速系統(tǒng)中的不控整流橋后，系統(tǒng)可以等效為轉(zhuǎn)子串電阻調(diào)速。得到了等效串電阻的計(jì)算公式和變化趨勢，對電動機(jī)功率因數(shù)、電磁轉(zhuǎn)矩脈動也進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)能夠比傳統(tǒng)串級調(diào)速時有所提升。鑒于電動機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)電勢頻率非常低，分析了有源PFC的具體實(shí)現(xiàn)的特殊考慮和參數(shù)選取方法，并基于對稱平衡的Scott變壓器和兩個單相有源PFC電路實(shí)現(xiàn)了繞線電動機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)的三相有源低頻PFC，得到超低紋波的直流輸出電壓。利用MATLAB建立了完整的仿真平臺，所得結(jié)果驗(yàn)證了理論分析的正確性。

標(biāo)簽： 工業(yè) 變頻器性能

上傳時間： 2013-07-09

上傳用戶：qq442012091
基于DSP的人臉檢測和定位算法研究.rar

人臉檢測和定位是在圖像中進(jìn)行人臉檢測,以及確定圖像中人臉的位置、大小、個數(shù)等信息,最初作為自動人臉識別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監(jiān)測、虛擬現(xiàn)實(shí)、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機(jī)界面等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,作為一個獨(dú)立的課題也備受研究者的重視。論文針對人臉檢測定位和識別技術(shù)在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特殊應(yīng)用,進(jìn)行人臉檢測和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。論文工作如下： 1.本文針對人臉檢測和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測的改進(jìn)算法,通過在YUV空間對人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結(jié)果表明,該模型可以有效地檢測到圖像中的膚色區(qū)域,為人臉的粗定位奠定了基礎(chǔ)。 2.針對圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測時,利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則對人臉候選區(qū)域進(jìn)行判別或合并。針對圖像只中存在一個人臉的情況,采用改進(jìn)的坐標(biāo)軸投影方法進(jìn)行單個人臉的檢測定位；針對圖像中存在多個人臉的情況,利用改進(jìn)的區(qū)域標(biāo)定算法進(jìn)行多個人臉的檢測定位,使得算法能夠完成單人臉檢測和多人臉的檢測定位,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以上算法的過程,首先在MATLAB環(huán)境研究算法,然后進(jìn)行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲格式和算法結(jié)構(gòu),改善了算法的實(shí)時性。實(shí)際測試結(jié)果表明了算法在DSP上實(shí)現(xiàn)的正確性和可行性。基于DSP的人臉檢測和定位算法的實(shí)現(xiàn),對監(jiān)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的實(shí)際意義。

標(biāo)簽： DSP 人臉檢測定位

上傳時間： 2013-05-22

上傳用戶：sunzhp
基于H264的視頻壓縮算法在DM642上的實(shí)現(xiàn).rar

H．264/AVC規(guī)范是由國際電聯(lián)(ITU-T)和國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)聯(lián)合制定的新一代視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)。它具有如下四個特點(diǎn)：低碼流，和MPEG2等壓縮技術(shù)相比，在同等圖像質(zhì)量下，采用H.264技術(shù)壓縮后的數(shù)據(jù)量只有MPEG2的1/8；高圖象質(zhì)量，復(fù)雜的算法保證了低碼流條件下圖像仍能保留豐富的細(xì)節(jié)；容錯能力強(qiáng)，提供了解決在不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下容易發(fā)生的丟包等錯誤的必要工具；網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性強(qiáng)，提供了網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)層，數(shù)據(jù)能在不同網(wǎng)絡(luò)上傳輸。但由此帶來的代價是復(fù)雜度極高的編碼過程，尤其是在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)具有很大的挑戰(zhàn)性。本文主要介紹了基于H.264標(biāo)準(zhǔn)的開源代碼T264向DM642平臺的移植和優(yōu)化。優(yōu)化綜合運(yùn)用了上層和底層的實(shí)現(xiàn)方法實(shí)現(xiàn)。上層的方法例如使用CCS提供的條件優(yōu)化代碼優(yōu)化功能，使用IMGLIB中高度優(yōu)化的函數(shù)等，其特點(diǎn)是簡便易行，效果良好；底層的實(shí)現(xiàn)方法例如使用DM642特有的內(nèi)聯(lián)函數(shù)，用線性匯編的方式實(shí)現(xiàn)算法等，特點(diǎn)是提高了代碼運(yùn)行的并行性，但需要對DM642和H.264有很深刻的理解。目前本設(shè)計(jì)已成功完成H.264.算法在DM642開發(fā)板上的運(yùn)行，壓縮QCIF格式視頻的速度隨圖像復(fù)雜度的不同達(dá)到了35-50幀每秒。此后本設(shè)計(jì)還繼續(xù)使用優(yōu)化后的編碼器實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控用視頻服務(wù)器的原型，使得攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)在DM642開發(fā)板上壓縮后傳輸至PC機(jī)，且能夠在PC端用配套的程序成功解碼并播放。

標(biāo)簽： H264 642 DM

上傳時間： 2013-06-23

上傳用戶：qqiang2006
H264幀間預(yù)測算法研究與FPGA設(shè)計(jì).rar

隨著數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字視頻信號的傳輸技術(shù)更是受到人們的關(guān)注。相比較其它類型的信息傳輸如文本和數(shù)據(jù)，視頻通信需要占用更多的帶寬資源，因此為了實(shí)現(xiàn)在帶寬受限的條件下的傳輸，視頻源必須經(jīng)過大量壓縮。盡管現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)狀況不斷地改善，但相對與快速增長的視頻業(yè)務(wù)而言，網(wǎng)絡(luò)帶寬資源仍然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。2003年3月，新一代視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)H．264/AVC的推出，使視頻壓縮研究進(jìn)入了一個新的層次。H．264標(biāo)準(zhǔn)中包含了很多先進(jìn)的視頻壓縮編碼方法，與以前的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相比具有明顯的進(jìn)步。在相同視覺感知質(zhì)量的情況下，H．264的編碼效率比H．263提高了一倍左右，并且有更好的網(wǎng)絡(luò)友好性。然而，高編碼壓縮率是以很高的計(jì)算復(fù)雜度為代價的，H．264標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算復(fù)雜度約為H．263的3倍，所以在實(shí)際應(yīng)用中必須對其算法進(jìn)行優(yōu)化以減低其計(jì)算復(fù)雜度。 @@ 本文首先介紹了H．264標(biāo)準(zhǔn)的研究背景，分析了國內(nèi)外H．264硬件系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，并介紹了本文的主要工作。 @@ 接著對H．264編碼標(biāo)準(zhǔn)的理論知識、關(guān)鍵技術(shù)分別進(jìn)行了介紹。 @@ 對H．264塊匹配運(yùn)動估計(jì)算法進(jìn)行研究，對經(jīng)典的塊匹配運(yùn)動估計(jì)算法通過對比分析，三步、二維等算法在搜索效率上優(yōu)于全搜索算法，而全搜索算法在數(shù)據(jù)流的規(guī)則性和均勻性有著自己的優(yōu)越性。 @@ 針對塊匹配運(yùn)動估計(jì)全搜索算法的VLSI結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，提出改進(jìn)的塊匹配運(yùn)動估計(jì)全搜索算法。本文基于對數(shù)據(jù)流的分析，對硬件尋址進(jìn)行了研究。通過一次完整的全搜索數(shù)據(jù)流分析，改進(jìn)的塊匹配運(yùn)動估計(jì)算法在時鐘周期、PE資源消耗方面得到優(yōu)化。 @@ 最后基于FPGA平臺對整像素運(yùn)動估計(jì)模塊進(jìn)行了研究。首先對運(yùn)動估計(jì)模塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行了功能子模塊劃分；然后對每個子模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真和對整個運(yùn)動估計(jì)模塊進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證。 @@關(guān)鍵詞：H．264；FPGA；QuartusⅡ；幀間預(yù)測；運(yùn)動估計(jì)；塊匹配

標(biāo)簽： H264 FPGA 幀間預(yù)測

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：zttztt2005