在基本Sprott-B混沌系統(tǒng)數(shù)學模型的基礎(chǔ)上，引入一個控制參數(shù)進行系統(tǒng)改造，構(gòu)建出一個恒定Lyapunov指數(shù)譜魯棒混沌系統(tǒng)。通過相軌圖、Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖等動力學工具對系統(tǒng)進行了仿真分析。研究結(jié)果表明，系統(tǒng)對唯一的控制參數(shù)保持恒定的Lyapunov指數(shù)譜，從而工作于魯棒混沌狀態(tài)，理論分析則揭示出控制參數(shù)對于系統(tǒng)的混沌振蕩具有線性或非線性調(diào)幅作用。此外，在以改進的Euler算法進行離散化后，采用微控制器MSP430F249進行了實驗驗證，證明了系統(tǒng)的可實現(xiàn)性。
標簽： Lyapunov 魯棒 混沌系統(tǒng) 微控制器
上傳時間： 2014-01-06
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混沌科學得到廣泛研究應(yīng)該得益于20世紀60年代洛倫茲(Lorenz)的“蝴蝶效應(yīng)”。混沌信號具有初值敏感性、內(nèi)隨機性、遍歷性和有界性等特點，近幾年得到深入的研究和探索，并開始廣泛應(yīng)用于信號處理、保密通信、生物醫(yī)學等領(lǐng)域，特別是在醫(yī)療器械的應(yīng)用，有著重大的突破。科學研究表明：生物體是一個高度的非線性系統(tǒng)，而非線性系統(tǒng)的運動通常表現(xiàn)出混沌現(xiàn)象，人體的生理活動呈現(xiàn)眾多的混沌現(xiàn)象。所以，研究混沌信號源的產(chǎn)生對生物醫(yī)學的研究有著極其重要的意義。
標簽： F877 877A PIC 16F
上傳時間： 2013-11-10
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隨著混沌理論應(yīng)用于產(chǎn)生偽隨機序列的發(fā)展，用現(xiàn)場可編程邏輯門陣列實現(xiàn)了基于TD—ERCS混沌的偽隨機序列發(fā)生器．為了便于硬件實現(xiàn)并減少硬件占用資源．對原算法(即基于TD—ERCS構(gòu)造偽隨機序列發(fā)生器的算法)進行了適當改進，密鑰空間縮減到2⋯．設(shè)計采用雙精度浮點運算，選用Cyclone系列的EPIC20F400芯片。完成了CPRSG的系統(tǒng)仿真實驗．系統(tǒng)的硬件電路占用17716個邏輯單元，占芯片資源88％，工作頻率50 MHz，EPRS產(chǎn)生速率10 Mbps．
標簽： FPGA 混沌 偽隨機序列 發(fā)生器
上傳時間： 2013-10-28
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移動通信小區(qū)搜索過程
標簽： GSM 小區(qū)搜索 過程
上傳時間： 2013-11-12
上傳用戶：com1com2
針對區(qū)域內(nèi)多個小區(qū)普查的需求，對復(fù)雜環(huán)境下低信噪比WCDMA小區(qū)搜索進行了針對性改進，采用差分相干累積以及RS軟譯碼算法提高了低信噪比條件下WCDMA小區(qū)搜索性能并利用FPGA進行了工程實現(xiàn)，仿真計算和安捷倫E5515C的測試結(jié)果表明改進是有效的。
標簽： WCDMA FPGA 低信噪比 環(huán)境
上傳時間： 2013-11-18
上傳用戶：wxqman
提出了一種通過對信號的過采樣方法,改善頻偏估計;通過對同步信號的修改,在不影響定時同步性能的前提下,簡化整個系統(tǒng);通過對AWGN信道和多徑衰落信道下的實驗仿真結(jié)果的分析,可以看出此改進方法能夠滿足3GPP-LTE系統(tǒng)對小區(qū)搜索性能指標。
標簽： GPP-LTE 小區(qū)搜索 算法研究
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：daoxiang126
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：許小華
提出一種基于自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化和支持向量機結(jié)合的非線性預(yù)測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發(fā)式尋優(yōu)機制對SVR模型的超參數(shù)進行自動選取，在超參數(shù)取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優(yōu)于網(wǎng)格式搜索算法。選取UCI機器學習數(shù)據(jù)庫中的Forest fires標準數(shù)據(jù)集進行測試，實驗結(jié)果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預(yù)測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領(lǐng)域的兩種典型應(yīng)用，在反應(yīng)動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優(yōu)催化劑設(shè)計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預(yù)測算法
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：alibabamama
針對函數(shù)優(yōu)化問題，提出了一種基于離差平方和法的粒子群優(yōu)化算法。該算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，選擇好于粒子群優(yōu)化算法產(chǎn)生的粒子位置。通過離差平方和法進行聚類，利用分類方式來更新粒子的速度。最后將算法應(yīng)用到3個典型的函數(shù)優(yōu)化問題中，數(shù)值結(jié)果比較表明，提高了算法搜索能力，全局最優(yōu)解的精度和收斂速度。
標簽： Access 溫度采集系統(tǒng)
上傳時間： 2013-11-14
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搜索算法部分使用minmax遞歸，alphabeta剪枝，初期和中期搜索6層，最后部分搜索15層。評估算法主要是最小行動力，加以位置值的相關(guān)判斷
標簽： minmax 搜索算法 分 遞歸
上傳時間： 2014-01-22
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