壓縮包的內(nèi)容包括：1.有關(guān)JPEG和DPCM算法的文章；2.實現(xiàn)其算法的壓縮程序3.有關(guān)圖像壓縮方面的資料。讀者請注意： <1>這里討論的是灰度圖像的壓縮不涉及彩色圖像。 <2>實現(xiàn)壓縮時，輸入的圖像數(shù)據(jù)采用一種自定義的格式（com 格式），前四個字節(jié)記錄圖像的寬度和高度，之后就是逐 行的圖像數(shù)據(jù)，圖像的開頭和結(jié)尾沒有任何標記。這種格式的圖像數(shù)據(jù)是從BMP圖像中得到的。 <3>這里沒有JPEG算法的解壓程序，壓縮后的數(shù)據(jù)存成標準的JPEG文件格式，任何視圖軟件都可以打開。DPCM方法中的解 壓縮程序?qū)?shù)據(jù)仍然存成com格式，可以將其轉(zhuǎn)成PGM格式觀看，壓縮包中由com轉(zhuǎn)為PGM格式的程序。
標簽： JPEG DPCM lt 算法
上傳時間： 2014-01-15
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18B20溫度程序，精確0.1度，可自取
標簽： 0.1 溫度
上傳時間： 2020-06-11
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1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個子模型設(shè)計相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計基于誤差范數(shù)形式的性能指標函數(shù)對控制器進行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗數(shù)據(jù)進行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來補償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應(yīng)的子模型設(shè)計線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實際運行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準則和設(shè)置最大模型數(shù)的動態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標簽： 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2022-03-11
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一臺數(shù)控機床的先進程度衡量著一個國家制造業(yè)的先進水平，而數(shù)控機床最核心的部分就是數(shù)控機床控制系統(tǒng)。近年出現(xiàn)的ARM數(shù)入式系統(tǒng)具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優(yōu)點，F(xiàn)PGA技術(shù)具有可重復(fù)編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優(yōu)點。為了克服傳統(tǒng)的數(shù)控機床成本高、控制精度低、實時性差，可靠性低等缺點，研究基于ARM+FPGA架構(gòu)的新型數(shù)控機床系統(tǒng)，具有重要的社會經(jīng)濟意義和重大的經(jīng)濟價值本文以數(shù)控機床為工程背景，以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數(shù)控系統(tǒng)的實現(xiàn)平臺，從提高何服系統(tǒng)位置環(huán)控制的自適應(yīng)能力，提高位置環(huán)、速度環(huán)和電流環(huán)等復(fù)雜運算的處理速度，提高系統(tǒng)管理與控制程序開發(fā)的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結(jié)論如下：（1）在對比分析了幾種控制系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上，提出了一種基于ARM+FPGA的數(shù)控機床自適應(yīng)模糊控制何服系統(tǒng)的設(shè)計方案。該系統(tǒng)采用以ARM作為系統(tǒng)主控與運動軌跡計算芯片，F(xiàn)PGA作為何服系統(tǒng)運動控制芯片，而其中的FPGA運動控制系統(tǒng)包括自適應(yīng)位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分（2）針對提出的 ARM+FPGA的數(shù)控機床自適應(yīng)模糊控制何服系統(tǒng)的設(shè)計方案，進行了有關(guān)數(shù)學(xué)模型的建立占推導(dǎo)，并借助MATLAB工具建立系統(tǒng)仿真模型進行仿真。系統(tǒng)仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)位置響應(yīng)超調(diào)量小，響應(yīng)時間短，系統(tǒng)性能優(yōu)越（3）為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度，根據(jù)運動控制系統(tǒng)的模型，提出了一種FPGA實現(xiàn)的運行控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，井詳細進行了自適應(yīng)位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內(nèi)部各模塊的設(shè)計，之后利用HDL進行了有關(guān)模塊的程序設(shè)計和PGA實現(xiàn)仿真（4）針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統(tǒng)，進行了系統(tǒng)控制界面的設(shè)計，F(xiàn)PGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設(shè)計，進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設(shè)計關(guān)鍵字：數(shù)控機床：水磁同步電機：自適應(yīng)模糊控制：ARM:FPGA
標簽： 數(shù)控機床 自適應(yīng)模糊控制
上傳用戶：20125101110
自適應(yīng)天線原理
標簽： 天線
上傳時間： 2013-07-04
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微型自鎖按鍵
標簽： 自鎖 按鍵
上傳時間： 2013-07-22
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上傳時間： 2013-08-05
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標簽： WEDM 加工 表面粗糙度 工藝探討
上傳時間： 2013-04-15
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標簽： 電子技術(shù) 典型 電工學(xué) 自測試
上傳時間： 2013-06-14
自適應(yīng)濾波器原理（第三版）
標簽： 自適應(yīng)濾波器
上傳時間： 2013-05-18
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