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模糊層次<b>分析法</b>FuzzyAHP

  • 層次分析法代碼

    層次分析法,代碼適合初學者使用,可以直接調用,非常方便

    標簽: 層次分析法 代碼

    上傳時間: 2019-09-21

    上傳用戶:3277268237

  • 基于ARM的全數字B型超聲診斷儀的設計與研究

    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。現在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。可編程解決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。

    標簽: ARM 全數字 儀的設計 超聲診斷

    上傳時間: 2013-05-28

    上傳用戶:sssnaxie

  • 模糊綜合評判在故障樹分析法中的應用

    模糊綜合評判法是一種基于模糊數學的綜合評判方法,該綜合評判法根據模糊數學的隸屬度理論把定性評判轉化為定量評判,即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評判。它具有結果清晰,系統性強的特點,能較好地解決模糊的、難以量化的問題,適合各種非確定性問題的解決。本文以新一代天氣雷達發射機故障為例,論述了該方法如何獲取故障診斷數據,如何進行故障定位等過程。

    標簽: 模糊綜合 故障樹分析法 中的應用

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:yxgi5

  • 基于T-S模糊故障樹的系統故障診斷研究

    針對傳統的故障樹分析法在故障診斷中存在的缺點和不足,文中將模糊理論運用到故障診斷中,提出基于T-S的模糊故障樹的故障診斷法。介紹了T-S模糊模型及算法,建立了診斷系統的故障庫和推理機。使設備操作和維修人員可及時發現故障,降低系統故障率,提高了保障的能力。

    標簽: T-S 模糊 故障診斷

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:heheh

  • 級聯型高壓變頻調速系統共模電壓分析

    了解高壓變頻系統共模電壓及其特點,對整個變頻系統的設計具有重要意義。文中較詳細地分析了級聯型多電平高壓變頻系統共模電壓的產生機理,對兩種電壓胞脈寬調制(PWM) 方法引起的共模電壓進行了比較,提出了采用電壓胞異相調制和3 次諧波注入法減小變頻系統共模電壓的策略。仿真計算表明,該方法既能減小變頻系統輸出共模電壓,又不致降低直流電壓利用率。

    標簽: 級聯型 共模電壓 高壓變頻

    上傳時間: 2013-11-23

    上傳用戶:nairui21

  • 單片機模糊邏輯控制

    單片機模糊模糊控制是目前在控制領域所采用的三種智能控制方法中最具實際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題,并且在工業控制、家用電器和各個領域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統地介紹模糊控制的理論、技術、方法和應用的著作;內容包括模糊控制基礎、模糊控制器、模糊控制系統、模糊控制系統的穩定性、模糊控制系統的開發軟件,用單片微型機實現模糊控制的技術和方法,模糊控制在家用電器和工業上應用的實際例子;反映了模糊控制目前的水平。 單片機模糊模糊控制目錄 : 第一章 模糊邏輯、神經網絡集成電路的發展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發展1.1.2 模糊集成電路的發展進程1.2 神經網絡及其集成電路的發展1.2.1 神經網絡的形成歷史1.2.2 神經網絡集成電路的發展1.3 模糊邏輯和神經網絡的結合1.3.1 模糊邏輯和神經網絡結合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經網絡結合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎 2.1 模糊集合與隸屬函數2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數2.2 模糊關系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規則和算子2.4.4 模糊條件語句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強度轉移法第三章 模糊控制基礎 3.1 模糊控制的系統結構3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規則及控制算法3.4.1 模糊控制規則的格式3.4.2 模糊控制規則的生成3.4.3 模糊控制規則的優化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經網絡方法3.5.1 神經元和神經網絡3.5.2 神經網絡的分布存儲和容錯性3.5.3 神經網絡的學習算法3.5.4 神經網絡實現的模糊控制3.5.5 神經網絡構造隸屬函數3.5.6 神經網絡存儲控制規則3.5.7 神經網絡實現模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結構4.2 模糊控制器設計4.2.1 常規模糊控制器設計4.2.2 變結構模糊控制器設計4.2.3 自組織模糊控制器設計4.2.4 自適應模糊控制器設計4.3 模糊控制器的數學模型4.3.1 常規模糊控制器的數學模型4.3.2 模糊控制器數學模型的建立第五章 模糊控制系統 5.1 模糊系統的辨識和建模5.1.1 模糊系統辨識的數學基礎5.1.2 基于模糊關系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統的設計5.2.1 模糊控制系統的一般設計過程5.2.2 模糊控制系統的典型設計5.3 模糊控制系統的穩定性5.3.1 穩定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規則描述的模糊控制系統的穩定性5.3.3 關系方程描述的模糊控制系統的穩定性第六章 數字單片機與模糊控制6.1 數字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結構6.1.3 MC68HC705P9指令系統6.2 數字單片機模糊控制方式6.2.1 數字單片機與模糊控制關系6.2.2 數字單片機模糊控制方式第七章 模糊單片機與模糊控制7.1 模糊單片機NLX2307.1.1 模糊單片機NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結構及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術7.2 NLX230開發系統7.3 NLX230應用例子第八章 模糊控制的開發軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結構和清單8.4 模糊邏輯知識基發生器8.5 模糊推理開發環境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結構8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統結構9.1.2 模糊控制規則和模糊量9.1.3 控制系統的電路結構9.1.4 控制規則的自調整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結構9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結構框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結構原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機9.4.1 模糊洗衣機控制系統邏輯結構9.4.2 模糊洗衣機的模糊推理9.4.3 洗衣機物理量檢測方法9.4.4 布質和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應用10.1 模糊參數自適應PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數自適應PID控制系統結構10.1.3 模糊控制規則的產生10.1.4 模糊推理機理及運行結果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統結構10.2.2 模糊控制器及控制規則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統結構10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運行

    標簽: 單片機 模糊邏輯 控制

    上傳時間: 2014-12-28

    上傳用戶:semi1981

  • c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p-1 次多項式進行擬合

    c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p-1 次多項式進行擬合,p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用,有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數,b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。

    標簽: 多項式 曲線擬合 c語言 最小二乘法

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:變形金剛

  • crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC

    crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯。

    標簽: crc CRC 多項式 位運算

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:宋桃子

  • crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC

    crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯

    標簽: crc CRC 多項式 位運算

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:hphh

  • 1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上 經過研究發現

    1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上 經過研究發現,漢諾塔的破解很簡單,就是按照移動規則向一個方向移動金片: 如3階漢諾塔的移動:A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外,漢諾塔問題也是程序設計中的經典遞歸問題

    標簽: 移動 發現

    上傳時間: 2016-07-25

    上傳用戶:gxrui1991

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