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自適應(yīng)控制

《自適應(yīng)控制》是2009年3月北京理工大學(xué)出版社出版的圖書。

自適應(yīng)天線原理-212頁-1.9M.pdf

專輯類-超聲-紅外-激光-無線-通訊相關(guān)專輯-183冊(cè)-1.48G 自適應(yīng)天線原理-212頁-1.9M.pdf

標(biāo)簽： 212 1.9 天線

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空時(shí)自適應(yīng)信號(hào)處理-207頁-4.8M.pdf

專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 空時(shí)自適應(yīng)信號(hào)處理-207頁-4.8M.pdf

標(biāo)簽： 207 4.8 信號(hào)處理

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自適應(yīng)濾波器原理（第三版）1007頁-15.4M.pdf

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

標(biāo)簽： 1007 15.4 自適應(yīng)濾波器

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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超聲波電機(jī)及其精密伺服控制系統(tǒng)研究.rar

該文主要研究超聲波電機(jī)的傳動(dòng)機(jī)理、數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和精密伺服系統(tǒng)的理論和實(shí)踐,為超聲波電機(jī)的進(jìn)一步研究和產(chǎn)業(yè)化奠定基礎(chǔ).該文主要內(nèi)容和研究成果如下:系統(tǒng)地總結(jié)了國內(nèi)外超聲波電機(jī)的研究歷史、發(fā)展現(xiàn)狀和主要應(yīng)用,研究了超聲波電機(jī)的運(yùn)行機(jī)理.研制了超聲波電機(jī)專用、高抗干擾能力,高可靠性、兩相正交、正弦超聲波驅(qū)動(dòng)電源,分別探討了使用串聯(lián)電感和并聯(lián)電感實(shí)施負(fù)載阻抗匹配時(shí),電機(jī)性能所受到的影響.研制了利用電機(jī)定子上壓電陶瓷的孤極反饋來進(jìn)行頻率調(diào)整的新型頻率跟蹤控制器,實(shí)現(xiàn)了超聲波電機(jī)速度的穩(wěn)定性控制. 實(shí)現(xiàn)了超聲波電機(jī)高精度位置檢測,研制了基于DSP的超聲波電機(jī)精密伺服控制系統(tǒng),完成了采用驅(qū)動(dòng)頻率/相位的P、PI和自適應(yīng)控制方案進(jìn)行精密定位控制的理論探討和實(shí)驗(yàn)研究,井進(jìn)行了模糊控制的理論探討.在理論研究的基礎(chǔ)上,成功地研制了環(huán)形超聲波電機(jī)及其精密定位控制系統(tǒng).單元電機(jī)最大轉(zhuǎn)矩1N. m,控制精度2.16′.

標(biāo)簽： 超聲波電機(jī) 伺服控制

上傳時(shí)間： 2013-07-15

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電梯門機(jī)控制系統(tǒng)的研究.rar

文中設(shè)計(jì)完成了以數(shù)字信號(hào)處理器DSP為控制核心，以智能控制功率模塊IPM為驅(qū)動(dòng)，以無刷直流電機(jī)作為伺服電機(jī)的一套高性能的電梯門機(jī)交流伺服系統(tǒng)。論文闡述了設(shè)計(jì)的目的，給出了電機(jī)的選擇，介紹了無刷直流電機(jī)的優(yōu)點(diǎn)；說明了門機(jī)運(yùn)行曲線的形成及加減速運(yùn)行時(shí)按S曲線方式運(yùn)行的優(yōu)點(diǎn)，并給出了加減速運(yùn)行時(shí)S曲線的具體形成方法；針對(duì)門機(jī)控制系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行了詳細(xì)的研究，將自適應(yīng)控制理論引入了電梯的門機(jī)控制系統(tǒng)中，并針對(duì)模型參考自適應(yīng)控制的方法進(jìn)行了分析，該方法的實(shí)施使系統(tǒng)的性能得到了提高。系統(tǒng)采用TMS320LF2407A作為電梯的門機(jī)控制系統(tǒng)的核心控制器，對(duì)TMS320LF2407A作了詳細(xì)的介紹。文中對(duì)系統(tǒng)采用了全數(shù)字化設(shè)計(jì)，完成了總體硬件電路的設(shè)計(jì)，主要包括計(jì)算控制電路、信號(hào)采集電路、鍵盤輸入及顯示電路、驅(qū)動(dòng)及保護(hù)電路等，并對(duì)每一部分電路的設(shè)計(jì)進(jìn)行了具體的說明；驅(qū)動(dòng)電路選用了智能控制功率模塊IPM，并針對(duì)所選模塊進(jìn)行了說明。在系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)中，采用對(duì)曲線進(jìn)行離散的方式，給出了門機(jī)運(yùn)行的參考模型，并根據(jù)采集的信號(hào)與參考模型進(jìn)行對(duì)比，求出加/減速運(yùn)行時(shí)S曲線實(shí)現(xiàn)的補(bǔ)償算法；并針對(duì)運(yùn)行參數(shù)變化的影響，提出了對(duì)門機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行自適應(yīng)控制的方法，給出了系統(tǒng)軟件的流程。通過對(duì)系統(tǒng)的硬件及軟件的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電梯門機(jī)系統(tǒng)安全、可靠、平穩(wěn)控制的目的。

標(biāo)簽： 電梯門控制系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-06-22

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基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號(hào)分析研究.rar

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)

標(biāo)簽： 時(shí)頻分析方法分

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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火電廠單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的研究.rar

本文以單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)為研究對(duì)象，在分析了協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)特性的基礎(chǔ)上，總結(jié)了實(shí)際運(yùn)行的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中存在的問題和影響控制效果的原因。把汽包鍋爐單元機(jī)組簡化為一個(gè)具有雙輸入、雙輸出的被控對(duì)象以及做了一些合理假設(shè)的前提下對(duì)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)建立的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析。從快速滿足電網(wǎng)負(fù)荷指令的需求，抑制各種干擾，保證機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行的中心任務(wù)出發(fā)，首次提出采用智能PID控制器作為汽機(jī)的主控制器，解決常規(guī)單自由度PID控制器不能兼顧目標(biāo)跟蹤特性和抗干擾特性的問題，并在一定程度上解決了協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)對(duì)鍋爐前饋回路過分依賴的問題。針對(duì)鍋爐對(duì)象大遲延特性，利用模糊預(yù)估策略對(duì)過程的輸出進(jìn)行預(yù)測。補(bǔ)償了鍋爐側(cè)純延遲帶來的不利影響；而且還具備了模糊控制不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，具有對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感，對(duì)于非線性、時(shí)變時(shí)滯等特性，呈現(xiàn)出較好的魯棒性等特點(diǎn)，當(dāng)出現(xiàn)較大的誤差時(shí)，可以把系統(tǒng)從很大的偏離中拉回來，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和安全性。仿真試驗(yàn)表明采用模糊預(yù)估能夠降低系統(tǒng)的超調(diào)，取得較好的控制效果。由于單元機(jī)組中的鍋爐與汽機(jī)為強(qiáng)耦合系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)一對(duì)一的單一控制，決定采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量解禍控制，通過仿真證明，達(dá)到了很好的解耦效果。為了從全局上優(yōu)化系統(tǒng)的控制行為，采用模糊控制策略對(duì)鍋爐和汽機(jī)的指令進(jìn)行智能化的調(diào)整和約束。根據(jù)不同的負(fù)荷階段、主要參數(shù)的變化情況及時(shí)調(diào)整有關(guān)的指令，使協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)向著有利于全局優(yōu)化的方向調(diào)節(jié)。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制思想引入?yún)f(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊自適應(yīng)控制的智能PID控制方案。通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明了這一控制方法在電廠協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中的實(shí)用價(jià)值，和傳統(tǒng)的PID控制比較，這種智能控制算法有效的提高了負(fù)荷的響應(yīng)速率，保證了系統(tǒng)的品質(zhì)，取得了很好的控制效果。

標(biāo)簽： 火電廠單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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基于DSP的對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)控制方法研究.rar

本文主要的研究為對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)控制問題，對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)在艦船、水下航行器等對(duì)轉(zhuǎn)推進(jìn)系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用前景。它具有無刷直流電動(dòng)機(jī)的一切優(yōu)點(diǎn)：功率密度大、調(diào)速性能好、運(yùn)行效率高、結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等等。其與普通的永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)的差別僅僅在于原來靜止的電樞部分和旋轉(zhuǎn)的永磁體部分都可以相對(duì)于靜止部分旋轉(zhuǎn)，即有兩個(gè)轉(zhuǎn)子，根據(jù)作用力與反作用力的原理，兩個(gè)轉(zhuǎn)子受到的電磁轉(zhuǎn)矩在任意時(shí)刻都是大小相等、方向相反的。因此兩個(gè)轉(zhuǎn)子必將沿著相反的方向旋轉(zhuǎn)。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1)介紹了對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電機(jī)與普通永磁無刷直流電機(jī)的區(qū)別、優(yōu)點(diǎn)及應(yīng)用，詳細(xì)分析了其工作原理，并建立對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電機(jī)本體的數(shù)學(xué)模型，接著利用MATLAB/Simulink建立對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電機(jī)的仿真模型。 2)研究了無位置傳感器對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電機(jī)的控制方法。采用基于DSP的三次諧波過零點(diǎn)檢測方法來檢測電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置與轉(zhuǎn)速，采用數(shù)字鎖相環(huán)對(duì)三次諧波過零點(diǎn)進(jìn)行90°延遲： 3)控制系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制，即速度環(huán)與電流環(huán)來組成調(diào)速控制系統(tǒng)，其中速度環(huán)采用了基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID自適應(yīng)控制，電流環(huán)采用滯環(huán)控制，并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行仿真。 4)在仿真研究的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)行了以TMS320I~F2407A的DSP芯片為控制核心的無位置傳感器對(duì)轉(zhuǎn)永磁無刷直流電機(jī)數(shù)字控制系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)。

標(biāo)簽： DSP 無刷直流電動(dòng)機(jī) 控制

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：lw852826
基于DSP的自適應(yīng)噪聲抵消器設(shè)計(jì).rar

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

上傳時(shí)間： 2013-06-28

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基于FPGA的自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

自適應(yīng)濾波器是統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的一個(gè)重要組成部分。在實(shí)際應(yīng)用中，由于沒有充足的信息來設(shè)計(jì)固定系數(shù)的數(shù)字濾波器，或者設(shè)計(jì)規(guī)則會(huì)在濾波器正常運(yùn)行時(shí)改變，因此我們需要研究自適應(yīng)濾波器。凡是需要處理未知統(tǒng)計(jì)環(huán)境下運(yùn)算結(jié)果所產(chǎn)生的信號(hào)或需要處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，自適應(yīng)濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠(yuǎn)優(yōu)于用常規(guī)方法設(shè)計(jì)的固定濾波器。此外，自適應(yīng)濾波器還能提供非自適應(yīng)方法所不可能提供的新的信號(hào)處理能力。本論文從自適應(yīng)濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應(yīng)濾波器的基本原理、算法及設(shè)計(jì)方法，對(duì)幾種基于最小均方誤差準(zhǔn)則或最小平方誤差準(zhǔn)則的自適應(yīng)濾波器算法進(jìn)行研究，最終基于一改近的LMS算法設(shè)計(jì)復(fù)數(shù)自適應(yīng)濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺(tái)上進(jìn)行仿真測試。

標(biāo)簽： FPGA 自適應(yīng)濾波器

上傳時(shí)間： 2013-07-11

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