《現代通信系統盲處理技術新進展---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的結構和發展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，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，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數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行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象，包括當信號的統計信息缺失或失真情況下，連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
標簽： 無線通信系統 智能算法
上傳時間： 2022-07-09
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智能稱重系統的設計資料要以微控制器為控制核心，通過稱重傳感器實現對灌裝氣體重量的自動檢測及控制，但普遍存在稱重精度不高、功能不全等問題。本文旨在以高性能STC11F32XE 單片機為控制核心，設計出高精度數據采集、寬溫度工作范圍的智能燃氣灌裝稱重系統。1 系統硬件電路設計1． 1 整體硬件電路設計燃氣灌裝稱重控制系統主要包括: 信號采集、信號調理、灌裝過程控制、數據顯示等模塊。其中的信號調理模塊對傳感器的mV 輸入信號進行濾波、放大、A/D 轉換后送入單片機STC11F32XE 進行處理; 電源電壓電路給各模塊電路提供數字5 V 和模擬5 V 直流電壓; 數碼管顯示器、鍵盤、蜂鳴器及指示燈構成人機交互模塊; 溫度傳感器DS18B20 采集環境溫度供傳感器溫度補償時使用( 見圖1) 。1． 2 信號采集及調理電路據設計要求，稱重傳感器選用鋁合金懸臂梁結構的應變片式傳感器，其有效的最大輸出在20 mV以內，為了拓展其A/D 轉換器的滿量程有效利用范圍，需要對其進行差動放大。同時，為了提高其抗干擾能力，對傳感器輸出信號進行二階低通濾波， IN －和IN + 為傳感器輸出的差動信號，S3 和S4 是磁珠，對高頻干擾信號有一定的抑制作用; 運算放大器采用精密雙運放OP2177，放大電路的放大倍數由R10、R31 和RG1 決定
標簽： 智能稱重系統
上傳時間： 2022-07-24
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