本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有實用價值. 一、網絡訓練 程序默認狀態是樣本訓練狀態,現將樣本訓練狀態下的如何訓練網絡進行說明: 1.系統精度: 定義系統目標精度,根據需要定義網絡訓練誤差精度.誤差公式是對訓練出網絡的輸出層節點和實際的網絡輸出結果求平方差的和. 最大訓練次數: 默認為10000次,根據需要調整,如果到達最大訓練次數網絡還未能達到目標精度,程序退出. 3.步長: 默認為0.01,由于采用變步長算法,一般不需人工設置. 4.輸入層數目: 人工神經網絡的輸入層神經元的節點數目. 5.隱含層數目: 人工神經網絡的隱含層神經元的節點數目. 6.輸出層數目: 人工神經網絡的輸出層神經元的節點數目. 7.訓練算法: 強烈建議選取Levenberg-Marquardt算法,該算法經過測試比較穩定. 8.激活函數: 不同的網絡激活函數表現的性能不同,可根據實際情況選擇. 9.樣本數據的處理: 由于程序沒有實現歸一化功能, 因此用來訓練的樣本數據首先要歸一化后才能進行訓練.
標簽： Levenberg-Marquardt 程序 狀態 樣本
上傳時間： 2013-12-19
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提出一種基于分形理論和BP 神經網絡的航空遙感圖像有監督分類方法。該方法嘗試將航空圖像 的光譜信息和紋理特征相結合。它首先將彩色航空圖像由RGB 格式轉化為HSI 格式,然后,根據亮度計算分 數維、多重分形廣義維數譜q-D( q) 和“空隙”等基于分形的紋理特征,同時加入歸一化的色度和飽和度作為光 譜特征,采用BP 神經網絡作為分類器。通過對彩色航空圖像的分類實驗,結果證實該方法行之有效。
上傳時間： 2014-01-11
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（一）基本任務：單頻正弦波模擬信號的簡單數字化。即對一個單頻正弦波模擬信號進行抽樣、均勻量化、PCM二進制自然編碼。 1、主要步驟和要求： （1）單頻正弦波模擬信號的抽樣實現。要求輸入信號的幅度A、頻率F和相位P可變；要求仿真時間從0到2/F，抽樣頻率為Fs=20F；要求給出抽樣信號samp的波形圖。 （2）單頻正弦波模擬信號均勻量化的實現。要求對抽樣信號sampl歸一化后再進行均勻量化；要求量化電平數D可變；要求輸出信號為平頂正弦波；要求給出量化輸出信號quant的波形圖，并與抽樣信號samp畫在同一圖形窗口中進行波形比較。 （3）單頻正弦波模擬信號PCM二進制自然編碼的實現。要求按量化序號給出PCM二進制自然編碼；要求給出編碼后的數字序列pcm。
上傳時間： 2013-12-07
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為了解決光譜恢復對圖像匹配高精度的問題, 提出了一種高精度圖像匹配算法———利用光流確定圖像的運動場對圖像進行匹配。該算法克服了傳統的基于灰度匹配方法受圖像插值精度影響的缺陷以及運算速度和精度的局限性。與基于MAD 塊匹配算法和歸一化相關系數塊匹配算法進行比較, 該算法實現了圖像序列高精度匹配, 而且硬件實現簡單, 計算復雜度較低。
上傳時間： 2017-08-21
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電壓空間矢量脈沖寬度調制技術是一種性能優越、易于數字化實現的脈沖寬度調制方案。在常規SVPWM算法中，判定等效電壓空間矢量所處扇區位置時需要進行坐標旋轉和反正切三角函數的運算，計算特定電壓空間矢量作用時間時需要進行正弦、余弦三角函數的運算以及過飽和情況下的歸一化處理過程，同時，在整個SVPWM算法中還包含了無理數的運算，這些復雜計算不可避免地會產生大量計算誤差，對高精度實時控制產生不可忽視的影響，而且這些復雜運算的計算量大，對系統的處理速度要求高，程序設計復雜，系統運行時間長，占用系統資源多。因此，從工程實際應用的角度出發，需要對常規SVPWM算法進行優化設計。 本文提出的優化SVPWM算法，只需進行普通的四則運算，計算非常簡單，克服了上述常規SVPWM算法中的缺點，同時，采用交叉分配零電壓空間矢量，并將零電壓空間矢量的切換點置于各扇區中點的方法，達到降低三相橋式逆變電路中開關器件開關損耗的目的。SVPWM算法要求高速的數據處理能力，傳統的MCU、DSP都難以滿足其要求，而具有高速數據處理能力的FPGA/CPLD則可以很好的實現SVPWM的控制功能，在實時性、靈活性等方面有著MCU、DSP無法比擬的優越性。本文利用MATLAB/Simulink軟件對優化的SVPWM系統原型進行建模和仿真，當仿真效果達到SVPWM系統控制要求后，在XilinxISE環境下采用硬件描述語言設計輸入方法與原理圖設計輸入方法相結合的混合設計輸入方法進行FPGA/CPLD的電路設計與輸入，建立相同功能的SVPWM系統模型，然后利用ISESimulator（VHDL/Verilog）仿真器進行功能仿真和性能分析，驗證了本文提出的SVPWM優化設計方案的可行性和有效性。
上傳時間： 2013-06-27
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電壓空間矢量脈沖寬度調制技術是一種性能優越、易于數字化實現的脈沖寬度調制方案。在常規SVPWM算法中，判定等效電壓空間矢量所處扇區位置時需要進行坐標旋轉和反正切三角函數的運算，計算特定電壓空間矢量作用時間時需要進行正弦、余弦三角函數的運算以及過飽和情況下的歸一化處理過程，同時，在整個SVPWM算法中還包含了無理數的運算，這些復雜計算不可避免地會產生大量計算誤差，對高精度實時控制產生不可忽視的影響，而且這些復雜運算的計算量大，對系統的處理速度要求高，程序設計復雜，系統運行時間長，占用系統資源多。因此，從工程實際應用的角度出發，需要對常規SVPWM算法進行優化設計。 本文提出的優化SVPWM算法，只需進行普通的四則運算，計算非常簡單，克服了上述常規SVPWM算法中的缺點，同時，采用交叉分配零電壓空間矢量，并將零電壓空間矢量的切換點置于各扇區中點的方法，達到降低三相橋式逆變電路中開關器件開關損耗的目的。SVPWM算法要求高速的數據處理能力，傳統的MCU、DSP都難以滿足其要求，而具有高速數據處理能力的FPGA/CPLD則可以很好的實現SVPWM的控制功能，在實時性、靈活性等方面有著MCU、DSP無法比擬的優越性。本文利用MATLAB/Simulink軟件對優化的SVPWM系統原型進行建模和仿真，當仿真效果達到SVPWM系統控制要求后，在XilinxISE環境下采用硬件描述語言設計輸入方法與原理圖設計輸入方法相結合的混合設計輸入方法進行FPGA/CPLD的電路設計與輸入，建立相同功能的SVPWM系統模型，然后利用ISESimulator（VHDL/Verilog）仿真器進行功能仿真和性能分析，驗證了本文提出的SVPWM優化設計方案的可行性和有效性。
上傳時間： 2013-07-30
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基于微處理器的數字PID控制器改變了傳統模擬PID控制器參數整定不靈活的問題。但是常規微處理器容易在環境惡劣的情況下出現程序跑飛的問題，如果實現PID軟算法的微處理器因為強干擾或其他原因而出現故障，會引起輸出值的大幅度變化或停止響應。而FPGA的應用可以從本質上解決這個問題。因此，利用FPGA開發技術，實現智能控制器算法的芯片化，使之能夠廣泛的用于各種場合，具有很大的應用意義。 首先分析FPGA的內部結構特點，總結FPGA設計技術及開發流程，指出實現結構優化設計，降低設計難度，是擴展設計功能、提高芯片性能和產品性價比的關鍵。控制系統由四個模塊組成，主要包括核心控制器模塊、輸入輸出模塊以及人機接口。其中控制器部分為系統的關鍵部件。在分析FPGA設計結構類型和特點的基礎上，提出一種基于FPGA改進型并行結構的PID溫度控制器設計方法。在PID算法與FPGA的運算器邏輯映像過程中，采用將補碼的加法器代替減法器設計，增加整數運算結果的位擴展處理，進行不同數據類型的整數歸一化等不同角度的處理方法融合為一體，可以有效地減少邏輯運算部件。應用Ouartus Ⅱ圖形輸入與Verilog HDL語言相結合設計實現了PID控制器，用Modelsim仿真驗證了設計結果的正確性，用Synplify Pro進行電路綜合，在Quaitus Ⅱ軟件中實現布局布線，最后生成FPGA的編程文件。根據控制系統的要求，論文設計完成了12位模數AD轉換器、數據顯示器、按鍵等相關外圍接口電路。 將一階、純滯后、大慣性電阻爐溫作為控制對象，以EP1C3T144 FPGA為核心，構建PID控制系統。在采用Pt100溫度傳感器、分辨率為2℃、最大溫度控制范圍0～400℃的條件下，實驗結果表明，達到無超調的穩定控制要求，為降低FPGA實現PID控制器的設計難度提供了有效的方法。
上傳時間： 2013-06-13
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隨著科學技術的發展，指紋識別技術被廣泛應用到各種不同的領域。對于一般的指紋識別系統，其設計要求具有很高的實時性和易用性，因此識別算法應該具有較低的復雜度，較快的運算速度，從而滿足實時性的要求。所以有必要根據不同的識別算法采用不同的實現平臺，使得指紋識別系統具有較高的可靠性、實時性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統和嵌入式系統是當前電子設計領域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera．公司開發的一種采用流水線技術、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內部，與用戶自定義邏輯組建成一個基于FPGA的片上專用系統。 本文在綜合考慮各種應用情況的基礎上，以網絡技術、數據庫技術、指紋識別技術和嵌入式系統技術為理論基礎，提出了一種有效可行的系統架構方案。對指紋識別技術中各個環節的算法和原理進行了深入研究，合理的改進了部分指紋識別算法；同時為了提高系統的實時性，采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實現指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個方面： 1、對指紋圖像預處理、特征提取和特征匹配算法原理進行闡述，同時改進了指紋圖像的細化算法，提高了算法的性能，并設計了一套實用的指紋特征數據結構； 2、針對指紋圖像預處理模塊，包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向濾波，采用基于FPGA的硬件電路的方式實現。實驗結果表明，在保證系統誤識率較低、可靠性高的基礎上，大大提高了系統的執行速度； 3、改變了傳統的單枚指紋識別方法，提出采用多枚指紋唯一標識身份，大大降低了識別系統的誤識率； 4、改進了傳統的基于三角形匹配中獲取基準點的方法，同時結合可變界限盒思想進行指紋特征匹配。 5、結合COM+技術、數據庫技術和網絡技術，開發了后臺指紋特征匹配服務系統，實現了嵌入式指紋識別系統同數據庫的實時信息交換。 實驗結果表明，本文所提出的系統構架方案有效可行，基于FPGA的自動指紋識別系統在速度、功耗、擴展性等方面具有獨特的優勢，擁有廣闊的發展前景。
上傳時間： 2013-08-04
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本論文依據IEEE802.16a物理層對RS-CC碼的參數要求，研究了RS-CC碼的高速編、譯碼的VLSI硬件算法，同時對FPGA開發技術進行了研究，以VerilogHDL為描述語言，在Xilinx公司的FPGA上實現了高速的RS-CC編、譯碼器。RS譯碼器中，錯誤位置多項式和錯誤值多項式的求解采用無求逆單元，并具有規則數據流、易于VLSI實現的改進的歐幾里德算法(MEA)；CC譯碼器由采用模歸一化路徑度量的全并行的“加比選(ACS)”模塊和具有脈動陣列結構的幸存路徑回溯模塊組成。 在實現RS-CC譯碼器的過程中，分別從算法上和根據FPGA的結構特點上，對譯碼器做了一些優化工作，降低了硬件資源占有率和提高了譯碼速度。 此外，還搭建了以Xilinx公司40萬等效門的FPGASpartan-Ⅲ400-4PQ208為主體，以Cypress公司的USB2.0芯片CY7C68013為高速數據接口的硬件試驗平臺，并在此試驗平臺上實現了文中的高速RS-CC編譯碼系統。
上傳時間： 2013-06-03
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比例-積分-微分（PID）是過程控制中最常用的一種控制算法。算法簡單而且容易理解，應用十分廣泛。但由于應用領域的不同，功能上差別很大，系統的控制要求及關心的控制對象也不相同。數字PID控制比連續PID控制更為優越，因為計算機程序的靈活性，很容易克服連續PID控制中存在的問題，經修正而得到更完善的數字PID算法。本文以三相全控整流橋阻性負載為實際電路，控制主電路電壓，旨在提出一種智能數字PID控制系統的設計思路，并給出了詳細的硬件設計及初步軟件設計思路。 PID控制系統采用高性能、低功耗的ARM微處理器S3C44BO作為核心處理單元，內部的10位ADC作為信號采集模塊，采用了矩陣鍵盤和640*480的液晶作為人機接口；串口作為通信模塊實現了上位機的監控。采用芯片內部自帶的PWM模塊，輸出16M Hz PWM信號并經過一階低通濾波器得到0～5V的控制信號用于觸發主電路控制器，實現PID整定。 軟件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的內核源碼，實現了其在32位微處理器上的移植，作為管理各個子程序執行的系統軟件。選用了圖形處理軟件uC/GUI用于完成LCD顯示及控制。PID算法采用了增量式數字PID算法，采用規一化算法進行參數選取。上位機部分采用了C＃語言進行編寫。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作為系統時鐘，可以實現系統的定時運行、定時模式切換等。在上位機上也可以方便的控制程序的執行，實現遠程監控。 在論文的最后詳細的介紹了智能PID控制系統在三相全控橋主電路中的具體應用。總結了調試中遇到的問題，對今后工作中需要進一步改善和探索的地方進行了展望。
上傳時間： 2013-08-01
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