永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對(duì)其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2013-07-03
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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交流伺服技術(shù)是研制開發(fā)各種先進(jìn)的機(jī)電一體化設(shè)備，如工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、加工中心等的關(guān)鍵性技術(shù)，但是要提高交流伺服系統(tǒng)的控制性能關(guān)鍵在于伺服控制器對(duì)電機(jī)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)響應(yīng)的控制，要獲得良好的電機(jī)動(dòng)、靜態(tài)性能關(guān)鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對(duì)電機(jī)控制算法中的PID控制器參數(shù)整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關(guān)項(xiàng)目為支撐。 本論文在查閱大量文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，掌握了系統(tǒng)構(gòu)成和基本控制原理，并分析了國內(nèi)交流伺服存在的問題，設(shè)計(jì)了基于TI公司電機(jī)數(shù)字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設(shè)計(jì)了控制器的功率單元；以及電源單元和相關(guān)電路的保護(hù)單元。 基于電機(jī)矢量控制原理，構(gòu)建了永磁同步電機(jī)的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎(chǔ)上，根據(jù)模糊控制的基本原理，研究了應(yīng)用于電機(jī)控制的模糊參數(shù)自整定PID控制器設(shè)計(jì)原理，構(gòu)建模糊參數(shù)自整定PID控制器的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行該系統(tǒng)的仿真研究和實(shí)際應(yīng)用程序設(shè)計(jì)。 本文的重點(diǎn)是闡述模糊參數(shù)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)原理和方法，利用基于模糊參數(shù)自整定PID控制器的交流伺服系統(tǒng)仿真模型，應(yīng)用Matlab/Simulink仿真軟件平臺(tái)驗(yàn)證模型和算法的正確性，并與常規(guī)PID控制性能進(jìn)行對(duì)比分析。在實(shí)際硬件平臺(tái)驗(yàn)證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實(shí)際結(jié)果對(duì)比得出結(jié)論，模糊參數(shù)自整定PID控制器可以提高交流伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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本文以異步電機(jī)參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識(shí)為對(duì)象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證四部分進(jìn)行了深入研究。 異步電機(jī)參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識(shí)技術(shù)的研究，為異步電機(jī)控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應(yīng)用到工程實(shí)際中去。 由于在工程中使用的電機(jī)和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機(jī)運(yùn)行之前由專業(yè)的工程師對(duì)變頻器作重新設(shè)置，此過程復(fù)雜，耽誤時(shí)間而且需要專業(yè)人員操作。 本文提出一套異步電機(jī)參數(shù)離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺(tái)2.2KW電機(jī)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)證了該算法，實(shí)現(xiàn)了電機(jī)在運(yùn)行之前，變頻器自動(dòng)測試出電機(jī)的基本參數(shù)，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機(jī)參數(shù)。 電機(jī)在運(yùn)行過程中，由于溫度等因素的影響，電機(jī)的參數(shù)會(huì)發(fā)生變化，影響電機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性，所以要對(duì)電機(jī)參數(shù)做在線辨識(shí)。本文對(duì)異步電機(jī)參數(shù)在線辨識(shí)作了理論分析和方法總結(jié)，為下一步工作打下基礎(chǔ)。 算法的實(shí)現(xiàn)需要相應(yīng)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，本文對(duì)硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)作了詳細(xì)介紹，包括主電路的設(shè)計(jì)、IGBT的驅(qū)動(dòng)保護(hù)電路設(shè)計(jì)、DSP數(shù)字控制器的設(shè)計(jì)。 本文還對(duì)文中提出的實(shí)驗(yàn)方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗(yàn)證了該方法的可行性，對(duì)實(shí)驗(yàn)有指導(dǎo)意義。
標(biāo)簽： 異步電機(jī) 參數(shù) 參數(shù)辨識(shí)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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本文在此背景下，針對(duì)非線性PID控制、自抗擾控制以及Smith預(yù)估器和前饋控制展開研究。為了提高控制器的穩(wěn)定性和魯棒性，設(shè)計(jì)了ADRC-Smith預(yù)估控制器和前饋ADRC控制器，將其應(yīng)用于大時(shí)滯溫度控制系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了吹塑機(jī)控制系統(tǒng)解決方案，通過大量的理論研究、仿真和實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果。論文的主要工作有： 1.研究了自抗擾技術(shù)和溫度控制的現(xiàn)狀以及溫度控制的特點(diǎn)。 2.研究了ADRC的發(fā)展史，深入了解ADRC的原理與優(yōu)點(diǎn)。ADRC在控制非線性對(duì)象時(shí)比PID具有更好的控制性能，但是參數(shù)調(diào)節(jié)理論不完善，阻礙了其廣泛應(yīng)用。 3.通過MATLAB仿真，得到ADRC參數(shù)之間的內(nèi)在規(guī)律，通過將ADRC的參數(shù)統(tǒng)一到一個(gè)時(shí)間因子上，達(dá)到簡化調(diào)節(jié)參數(shù)個(gè)數(shù)的目的，從而降低調(diào)試難度，同時(shí)，在無時(shí)滯溫控實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)律的可行性。 4.自抗擾控制器在大時(shí)滯溫控上的應(yīng)用，以前文獻(xiàn)一般將時(shí)滯環(huán)節(jié)等效成一階慣性環(huán)節(jié)，這樣就要求增加ADRC的階次，增加了調(diào)節(jié)參數(shù)個(gè)數(shù)，在參數(shù)調(diào)節(jié)理論不完善的情況下無疑是增加了調(diào)試難度。本文將ADRC分別與Smith預(yù)估器和前饋控制器相結(jié)合，設(shè)計(jì)了ADRC-Smith預(yù)估控制器和前饋ADRC控制器來解決具有大時(shí)滯控制問題。這兩類新控制器的優(yōu)點(diǎn)是不增加ADRC的階次，是解決不確定大時(shí)滯被控對(duì)象的新途徑，也是ADRC控制器實(shí)際應(yīng)用上的一次創(chuàng)新。 5.在可編程計(jì)算機(jī)控制器(PCC)搭建的大時(shí)滯溫控實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將前饋ADRC控制器和貝加萊專用溫度控制器PIDXH的控制效果進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明前饋ADRC控制器在穩(wěn)定性、魯棒性等方面都優(yōu)于PIDXH控制器。 6.研究了吹塑機(jī)控制系統(tǒng)解決方案，并在吹塑機(jī)上實(shí)驗(yàn)前饋ADRc控制器，得到了良好的控制效果，進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的可行性。
標(biāo)簽： 自抗擾 控制器 溫控系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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工業(yè)生產(chǎn)過程中，時(shí)滯對(duì)象普遍存在，同時(shí)也是較難控制的，尤其是大時(shí)滯對(duì)象的控制一直都是一個(gè)難題。而很多溫度控制系統(tǒng)都是屬于大時(shí)滯系統(tǒng)，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數(shù)整定與系統(tǒng)控制分開處理的離線整定方法，如果工況發(fā)生變化就必須重新調(diào)整參數(shù)。針對(duì)這一問題，為了實(shí)現(xiàn)時(shí)滯系統(tǒng)參數(shù)自整定的控制，本文將神經(jīng)網(wǎng)路控制、模糊控制和PID控制結(jié)合起來，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)路的模糊自適應(yīng)PID控制器。 首先，本論文分析了時(shí)滯系統(tǒng)的特點(diǎn)，討論了幾種時(shí)滯系統(tǒng)較為成熟的常規(guī)控制算法：微分先行控制算法、史密斯預(yù)估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對(duì)這三種控制方法在溫控系統(tǒng)中的控制性能進(jìn)行了比較。 其次，在分析PID參數(shù)自整定傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強(qiáng)的邏輯推理功能，也具備了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力，同時(shí)也具備了傳統(tǒng)PID控制的廣泛適應(yīng)性。該方法不需要離線整定參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了在線自整定參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明了該控制器對(duì)模型和環(huán)境都具有較好的適應(yīng)能力和較強(qiáng)的魯棒性。 最后將基于神經(jīng)網(wǎng)路的模糊自適應(yīng)PID控制器應(yīng)用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線自整定。理論分析、系統(tǒng)仿真、實(shí)驗(yàn)結(jié)果都證實(shí)了這種控制策略能有效地減少系統(tǒng)超調(diào)量，并減少了調(diào)節(jié)時(shí)間，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和控制精度。
標(biāo)簽： 時(shí)滯系統(tǒng) 參數(shù) 自整定控制
上傳時(shí)間： 2013-07-05
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直流電動(dòng)機(jī)具有優(yōu)良的調(diào)速特性,調(diào)速平滑、簡單,且范圍大.同時(shí)其過載能力大,能承受頻繁的沖擊負(fù)載,廣泛應(yīng)用于切削機(jī)床、造紙機(jī)等高性能可控電力拖動(dòng)領(lǐng)域. 以往直流調(diào)速系統(tǒng)控制器采用分立元件,其故障率高,穩(wěn)定性差,技術(shù)落后,很難滿足生產(chǎn)的需要.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字化直流調(diào)速系統(tǒng)克服了這一不足,成為直調(diào)系統(tǒng)的主流. 本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)以DSP為主控芯片,監(jiān)控系統(tǒng)控制芯片使用P89C669單片機(jī),通過上下位機(jī)的數(shù)據(jù)通訊,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)的數(shù)字化.下面是具體工作闡述: 1.設(shè)計(jì)了電封閉直流調(diào)速系統(tǒng)的硬件和軟件,完成兩臺(tái)同軸電機(jī)的電封閉實(shí)驗(yàn). 2.主電路使用三菱公司的IPM-PS21867作為功率輸出模塊,同時(shí)設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)保護(hù)電路、控制電路以及通信保護(hù)電路. 3.采用PWM控制方式,編寫了系統(tǒng)的軟件.主要包括主程序、通訊顯示程序以及中斷服務(wù)子程序. 4.完成了樣機(jī)的整體布局和調(diào)試,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的雙閉環(huán)控制. 5.針對(duì)由于負(fù)載、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等的變化影響系統(tǒng)的調(diào)速性能,本文基于模型參考自適應(yīng)控制原理,給出了雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)自適應(yīng)的Narendra方案的具體實(shí)現(xiàn),通過仿真驗(yàn)證方案的可行性.
標(biāo)簽： DSP 控制 直流調(diào)速系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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一本很好的匯編語言教程，跟大家一起分享 課程介紹 第1章 預(yù)備知識(shí) 1.1 匯編語言的由來及其特點(diǎn) 1 機(jī)器語言 2 匯編語言 3 匯編程序 4 匯編語言的主要特點(diǎn) 5 匯編語言的使用領(lǐng)域 1.2 數(shù)據(jù)的表示和類型 1 數(shù)值數(shù)據(jù)的表示 2 非數(shù)值數(shù)據(jù)的表示 3 基本的數(shù)據(jù)類型 1.3 習(xí)題 第2章 CPU資源和存儲(chǔ)器 2.1 寄存器組 1 寄存器組 2 通用寄存器的作用 3 專用寄存器的作用 2.2 存儲(chǔ)器的管理模式 1 16位微機(jī)的內(nèi)存管理模式 2 32位微機(jī)的內(nèi)存管理模式 2.3 習(xí)題 第3章 操作數(shù)的尋址方式 3.1 立即尋址方式 3.2 寄存器尋址方式 3.3 直接尋址方式 3.4 寄存器間接尋址方式 3.5 寄存器相對(duì)尋址方式 3.6 基址加變址尋址方式 3.7 相對(duì)基址加變址尋址方式 3.8 32位地址的尋址方式 3.9 操作數(shù)尋址方式的小結(jié) 3.10 習(xí)題 第4章 標(biāo)識(shí)符和表達(dá)式 4.1 標(biāo)識(shí)符 4.2 簡單內(nèi)存變量的定義 1 內(nèi)存變量定義的一般形式 2 字節(jié)變量 3 字變量 4 雙字變量 5 六字節(jié)變量 6 八字節(jié)變量 7 十字節(jié)變量 4.3 調(diào)整偏移量偽指令 1 偶對(duì)齊偽指令 2 對(duì)齊偽指令 3 調(diào)整偏移量偽指令 4 偏移量計(jì)數(shù)器的值 4.4 復(fù)合內(nèi)存變量的定義 1 重復(fù)說明符 2 結(jié)構(gòu)類型的定義 3 聯(lián)合類型的定義 4 記錄類型的定義 5 數(shù)據(jù)類型的自定義 4.5 標(biāo)號(hào) 4.6 內(nèi)存變量和標(biāo)號(hào)的屬性 1 段屬性操作符 2 偏移量屬性操作符 3 類型屬性操作符 4 長度屬性操作符 5 容量屬性操作符 6 強(qiáng)制屬性操作符 7 存儲(chǔ)單元?jiǎng)e名操作符 4.7 表達(dá)式 1 進(jìn)制偽指令 2 數(shù)值表達(dá)式 3 地址表達(dá)式 4.8 符號(hào)定義語句 1 等價(jià)語句 2 等號(hào)語句 3 符號(hào)名定義語句 4.9 習(xí)題 第5章 微機(jī)CPU的指令系統(tǒng) 5.1 匯編語言指令格式 1 指令格式 2 了解指令的幾個(gè)方面 5.2 指令系統(tǒng) 1 數(shù)據(jù)傳送指令 2 標(biāo)志位操作指令 3 算術(shù)運(yùn)算指令 4 邏輯運(yùn)算指令 5 移位操作指令 6 位操作指令 7 比較運(yùn)算指令 8 循環(huán)指令 9 轉(zhuǎn)移指令 10 條件設(shè)置字節(jié)指令 11 字符串操作指令 12 ASCII-BCD碼調(diào)整指令 13 處理器指令 5.3 習(xí)題 第6章 程序的基本結(jié)構(gòu) 6.1 程序的基本組成 1 段的定義 2 段寄存器的說明語句 3 堆棧段的說明 4 源程序的結(jié)構(gòu) 6.2 程序的基本結(jié)構(gòu) 1 順序結(jié)構(gòu) 2 分支結(jié)構(gòu) 3 循環(huán)結(jié)構(gòu) 6.3 段的基本屬性 1 對(duì)齊類型 2 組合類型 3 類別 4 段組 6.4 簡化的段定義 1 存儲(chǔ)模型說明偽指令 2 簡化段定義偽指令 3 簡化段段名的引用 6.5 源程序的輔助說明偽指令 1 模塊名定義偽指令 2 頁面定義偽指令 3 標(biāo)題定義偽指令 4 子標(biāo)題定義偽指令 6.6 習(xí)題 第7章 子程序和庫 7.1 子程序的定義 7.2 子程序的調(diào)用和返回指令 1 調(diào)用指令 2 返回指令 7.3 子程序的參數(shù)傳遞 1 寄存器傳遞參數(shù) 2 存儲(chǔ)單元傳遞參數(shù) 3 堆棧傳遞參數(shù) 7.4 寄存器的保護(hù)與恢復(fù) 7.5 子程序的完全定義 1 子程序完全定義格式 2 子程序的位距 3 子程序的語言類型 4 子程序的可見性 5 子程序的起始和結(jié)束操作 6 寄存器的保護(hù)和恢復(fù) 7 子程序的參數(shù)傳遞 8 子程序的原型說明 9 子程序的調(diào)用偽指令 10 局部變量的定義 7.6 子程序庫 1 建立庫文件命令 2 建立庫文件舉例 3 庫文件的應(yīng)用 4 庫文件的好處 7.7 習(xí)題 第8章 輸入輸出和中斷 8.1 輸入輸出的基本概念 1 I/O端口地址 2 I/O指令 8.2 中斷 1 中斷的基本概念 2 中斷指令 3 中斷返回指令 4 中斷和子程序 8.3 中斷的分類 1 鍵盤輸入的中斷功能 2 屏幕顯示的中斷功能 3 打印輸出的中斷功能 4 串行通信口的中斷功能 5 鼠標(biāo)的中斷功能 6 目錄和文件的中斷功能 7 內(nèi)存管理的中斷功能 8 讀取和設(shè)置中斷向量 8.4 習(xí)題 第9章 宏 9.1 宏的定義和引用 1 宏的定義 2 宏的引用 3 宏的參數(shù)傳遞方式 4 宏的嵌套定義 5 宏與子程序的區(qū)別 9.2 宏參數(shù)的特殊運(yùn)算符 1 連接運(yùn)算符 2 字符串整體傳遞運(yùn)算符 3 字符轉(zhuǎn)義運(yùn)算符 4 計(jì)算表達(dá)式運(yùn)算符 9.3 與宏有關(guān)的偽指令 1 局部標(biāo)號(hào)偽指令 2 取消宏定義偽指令 3 中止宏擴(kuò)展偽指令 9.4 重復(fù)匯編偽指令 1 偽指令REPT 2 偽指令I(lǐng)RP 3 偽指令I(lǐng)RPC 9.5 條件匯編偽指令 1 條件匯編偽指令的功能 2 條件匯編偽指令的舉例 9.6 宏的擴(kuò)充 1 宏定義形式 2 重復(fù)偽指令REPEAT 3 循環(huán)偽指令WHILE 4 循環(huán)偽指令FOR 5 循環(huán)偽指令FORC 6 轉(zhuǎn)移偽指令GOTO 7 宏擴(kuò)充的舉例 8 系統(tǒng)定義的宏 9.7 習(xí)題 第10章 應(yīng)用程序的設(shè)計(jì) 10.1 字符串的處理程序 10.2 數(shù)據(jù)的分類統(tǒng)計(jì)程序 10.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序 10.4 文件操作程序 10.5 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的編程 10.6 COM文件的編程 10.7 駐留程序 10.8 程序段前綴及其應(yīng)用 1 程序段前綴的字段含義 2 程序段前綴的應(yīng)用 10.9 習(xí)題 第11章 數(shù)值運(yùn)算協(xié)處理器 11.1 協(xié)處理器的數(shù)據(jù)格式 1 有符號(hào)整數(shù) 2 BCD碼數(shù)據(jù) 3 浮點(diǎn)數(shù) 11.2 協(xié)處理器的結(jié)構(gòu) 11.3 協(xié)處理器的指令系統(tǒng) 1 操作符的命名規(guī)則 2 數(shù)據(jù)傳送指令 3 數(shù)學(xué)運(yùn)算指令 4 比較運(yùn)算指令 5 超越函數(shù)運(yùn)算指令 6 常數(shù)操作指令 7 協(xié)處理器控制指令 11.4 協(xié)處理器的編程舉例 11.5 習(xí)題 第12章 匯編語言和C語言 12.1 匯編語言的嵌入 12.2 C語言程序的匯編輸出 12.3 一個(gè)具體的例子 12.4 習(xí)題 附錄
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本文的目的在于設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)噪音抵消系統(tǒng),使其能消除含噪語音信號(hào)中的背景噪音,達(dá)到提高語音信號(hào)質(zhì)量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應(yīng)數(shù)字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)基本原理,并對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的指標(biāo)、抵消性能進(jìn)行了計(jì)算分析.自適應(yīng)濾波器的算法是整個(gè)系統(tǒng)的核心,在第一部分中,對(duì)兩種最基本的自適應(yīng)算法,進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析,并針對(duì)兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的比較.這一部分中最關(guān)鍵的是對(duì)設(shè)計(jì)的噪聲抵消系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)的合理性和算法的正確性.通過對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消器的MATLAB仿真及對(duì)仿真圖形的分析,驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和自適應(yīng)算法的可行性.第二部分主要完成自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件編程.在第一部分計(jì)算機(jī)仿真分析的基礎(chǔ)上,利用高速信號(hào)處理芯片DSP(TMS320LF2407)設(shè)計(jì)了一個(gè)噪聲干擾抵消系統(tǒng),在高速信號(hào)處理芯片(TMS320LF2407)上開發(fā)實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)LMS算法.
標(biāo)簽： DSP
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標(biāo)簽： 驅(qū)動(dòng)
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