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線性系統(tǒng)

  • J T AG 接口插座與DSP芯片的距離:為了保證JTAG信號不受干擾

    J T AG 接口插座與DSP芯片的距離:為了保證JTAG信號不受干擾,需 要注意兩者之間的距離不超過六英寸(15甲24厘米),超過這個距離,就需要在中 間加緩沖芯片。本設計中使用了244作為緩沖芯片,但其原因不是由于器件之間 距離過長,而是考慮到仿真器工作在5V電壓,DSP引腳為3.3V,為了電平兼容 性而進行的電壓轉換功能。

    標簽: JTAG DSP AG 接口

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:fnhhs

  • Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố

    Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.

    標簽: Fortran 7855 7897 7885

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:songrui

  • metricmatlab ch­ ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n

    metricmatlab ch­ ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® ­ a vµ o xö lý d­ íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® ­ î c gä i lµ ma trË n cì n  m. §­ î c ký hiÖ u An  m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An  m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1  m ) sè liÖ u ® ­ î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n  1) sè liÖ u ® ­ î c bè trÝ trª n 1 cét.

    標簽: metricmatlab 203 184 tr

    上傳時間: 2017-07-29

    上傳用戶:來茴

  • 探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真 的方法

    探討了在 Mh T I AB環境中實現遺傳算法仿真 的方法 , 并 以一個 簡單的求函數最值的問 題作為遺傳算法的應用實鍘, 說明遺傳算法的全局尋優性及用 M AI I AB實現仿真的可行性。

    標簽: Mh 環境 仿真 算法

    上傳時間: 2014-08-19

    上傳用戶:牛津鞋

  • 神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

    神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內

    標簽: 神經網絡 智能機器人 導航

    上傳時間: 2022-02-12

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  • 道路車輛 電氣∕電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第4部分:大電流注入(BCI)法

    GB∕T 33014.4-2016 道路車輛 電氣∕電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第4部分:大電流注入(BCI)法

    標簽: 電氣電子部件

    上傳時間: 2022-07-07

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  • 道路車輛 電氣電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第2部分:電波暗室法

    GB∕T 33014.2-2016 道路車輛 電氣電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第2部分:電波暗室法

    標簽: 電氣電子部件

    上傳時間: 2022-07-07

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  • GB/T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號 第10部分:電信:傳輸.PDF

    GB/T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號 第10部分:電信:傳輸.PDF

    標簽: 4728.10 2008 電氣

    上傳時間: 2013-08-04

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  • GB/T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號 第09部分:電信:交換和外圍設備

    GB/T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號 第09部分:電信:交換和外圍設備

    標簽: 4728.09 2008 電氣 圖形符號

    上傳時間: 2013-07-12

    上傳用戶:eeworm

  • GB/T 4728.13-2008 電氣簡圖用圖形符號 第13部分: 模擬元件

    GB/T 4728.13-2008 電氣簡圖用圖形符號 第13部分: 模擬元件

    標簽: 4728.13 2008 電氣 圖形符號

    上傳時間: 2013-06-07

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