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  • 空時自適應信號處理-207頁-4.8M.pdf

    專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 空時自適應信號處理-207頁-4.8M.pdf

    標簽: 207 4.8 信號處理

    上傳時間: 2013-04-24

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  • 自適應濾波器原理(第三版)1007頁-15.4M.pdf

    專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 自適應濾波器原理(第三版)1007頁-15.4M.pdf

    標簽: 1007 15.4 自適應濾波器

    上傳時間: 2013-04-24

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  • 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf

    專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf

    標簽: 102 2.2 微電腦

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:caixiaoxu26

  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:1101055045

  • “反電勢法”無刷直流電機控制系統研究.rar

    無刷直流電機是隨著電力電子技術的發展和新型永磁材料的出現而迅速發展起來的一種新型機電一體化電機.隨著無刷直流電機在各個領域的廣泛應用,無位置傳感器控制方法的優勢也越來越明顯,特別是"反電勢法"無刷直流電機控制方法已經發展成為最實用的無位置傳感器控制方法.論文在介紹常用的無位置傳感器無刷直流電機控制方法的基礎上,詳細分析了"反電勢法"無刷直流電機控制原理.深入研究了三種反電勢過零檢測方法,設計了反電勢過零檢測電路,并對檢測電路移相產生的轉子位置誤差進行了分析,給出了補償方法.以變頻空調壓縮機用無刷直流電機為樣機,設計了"反電勢法"無刷直流電機控制系統的硬件電路,詳細介紹 電路各個組成部分,同時介紹了控制系統中采用的軟硬件抗干擾措施.論文介紹了"反電勢法"無刷直流電機控制常用的起動方法,深入討論了"三段式"起動技術,對"三段式"起動技術中轉子預定位、外同步加速和外同步到自同步的切換進行了詳細的分析,并對外同步加速過程中出現的超前換相和滯后換相現象進行了深入的研究.提出了一種新的利用反電勢過零點實現電機最佳換相邏輯的方法,這種方法不但可以實現電機調速,而且在電機起動過程中,使外同步到自同步的切換更加容易.實驗結果驗證了這種方法的正確性.

    標簽: 電勢 無刷 直流電機控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:kijnh

  • lunwen1.rar

    臺灣成功大學的關于無人機自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇,分別為: 無人飛機速度控制器設計與實現 無人飛行船自主性控制設計與實現 無人飛行載具導引飛控整合自動駕駛儀參數選取之研究 無人飛行載具導引飛控之軟體與硬體模擬

    標簽: lunwen

    上傳時間: 2013-08-03

    上傳用戶:luominghua

  • 基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.rar

    隨著電力電子技術的飛速發展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應用到各個領域,其中相當一部分負荷具有非線性或具有時變特性,使電網中暫態沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴重,給電網的供電質量造成嚴重的污染和損耗.因此,對電力系統進行諧波抑制和無功補償,提高電網供電質量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統影響,無諧波放大威脅.并聯型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應用. 近年來,自適應算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應用基于RLS自適應算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調整濾波器參數,不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網應該為負載各相提供的有功電流瞬時參考值;另一個是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計算得出的電網各相應該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負載無功和抑制諧波的目的. 應用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側有功系數A<,dc>,克服了傳統PI控制中參數難以得到且由于參數過于敏感而導致補償后電流紋波太大的問題.使得當穩態時SAPF自身的功率損耗和暫態負載變化時因為直流側電容提供電網和負載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結構簡單,無需鎖相器. 根據本文的算法應用MATAB建立了仿真系統,仿真結果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.

    標簽: RLS 功率 自適應算法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:mfhe2005

  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點,在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象,且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統,要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中,位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 基于DSP高頻通訊全橋開關電源的研究與設計.rar

    近年來,隨著大規模集成電路的飛速發展,微控制器和數字信號處理器的性價比不斷提高,數字控制技術已逐步應用于大中功率高頻開關電源。相對于傳統模擬控制方式,數字控制方式具有電源設計靈活、外圍控制電路少、可采用較先進的控制算法、具有較高可靠性等優點。 高頻開關電源具有體積小、重量輕、效率高、輸出紋波小等特點,現已逐步成為現代通訊設備的新型基礎電源系統。針對傳統開關電源中損耗較大、超調量較大、動態性能較差等問題,本文采用基于DSP的全橋軟開關拓撲結構。全橋軟開關移相控制技術由智能DSP系統完成,采樣信號采用差分傳輸,控制算法采用模糊自適應PID算法,產生數字PWM波配合驅動電路控制全橋開關的通斷。在輸入端應用平均電流控制法的有源功率因數校正,使輸入電流跟隨輸入電壓的波形,從而使功率因數接近1。最后通過Matlab仿真結果表明模糊自適應PID控制算法比傳統PID控制算法在超調量,調節時間,動態特性等性能上具有優越性。 論文以高頻開關電源的設計為主線,在詳細分析各部分電路原理的基礎上,進行系統的主電路設計、輔助電路設計、控制電路設計、仿真研究、軟件實現。重點介紹了高頻變壓器的設計及模糊自適應PID控制器的實現。并將輔助電源及控制電路制成電路板,以及在此電路板基礎上進行各波形分析并進行相關實驗。

    標簽: DSP 高頻 通訊

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:s藍莓汁

  • 基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

    心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究,內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動脈回流(AR)、主動脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面: a)心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析,選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b)心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析,結果表明:不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系,即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應錐形核時頻(ATF)分析方法,通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構,其性能優于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時頻分析方法,從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann() Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果,提取8組特征數據,通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖,研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法,同時,基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法,建立了心音信號分類的支持向量機模型,選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本,對余下的每類20組數據進行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測,分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建,可完成對心音信號的讀取、預處理,繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時,利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接,實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究,主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量,根據心音信號特征向量組成的散點圖,建立心音信號分類的支持向量機模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究,取得了較為滿意的分類結果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足,因此,今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號,進一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩信號,心臟雜音,信號處理,時頻分析,自適應,支持向量機

    標簽: 時頻 分析方法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

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