無線傳感網絡存在關鍵區域節點能量消耗過快，節點能量供應有限以及通信鏈路擁塞等問題，容易造成節點故障和路由破壞。為減小上述問題對網絡傳輸造成的影響，提出一種基于Q學習的無線傳感網絡自愈算法，通過引入Q學習的反饋機制，動態感知網絡的狀態信息，當故障發生時，自適應地選擇恢復路徑，保證數據實時順利傳輸。仿真結果表明，該算法降低了錯誤選擇故障或擁塞路徑的概率，在故障感知、故障恢復和延長網絡壽命等方面，表現出了良好的性能。
上傳時間： 2013-10-26
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為了有效地平衡編碼效率和抗誤碼能力之間的矛盾，筆者提出了一種自適應FMO編碼方法；可根據圖像的復雜度自適應的選擇編碼所需的FMO模式。仿真結果表明這種FMO編碼方式完全可行，且在運動復雜度頻繁變化時效果更加明顯，完全可應用在環境惡劣的無線信道中。
上傳時間： 2013-10-23
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ZigBee 技術為低功耗、低成本、低復雜度、適中數據傳輸率和且具有自組織功能的無線監控網絡的組建提供了堅實的技術基礎。為了增強無線網絡在無人值守、遠程監控等應用中的穩定性及智能化，本文在分析ZigBee協議體系結構以及Z_Stack協議棧基礎上，研究了如何基于CC2530組建具有自組網、自愈特性的ZigBee無線網絡，通過對無人值守的通信基站的交流電壓、電流和溫濕度環境等參數的遠程實時監控的試驗，實現了網絡的自組網與自愈功能，增強了網絡的穩定性及智能化。
上傳時間： 2013-10-14
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設計了MCF52255高性能微處理器為控制核心的兩輪自平衡巡線機器人的硬件和軟件系統
上傳時間： 2013-12-24
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文中以第七屆"飛思卡爾"杯大學生智能車競賽為背景，以飛思卡爾MC9S12XS128單片機為核心，設計了一種自平衡巡線智能車系統。本設計基于倒立擺的動力學模型，經過卡爾曼濾波算法對陀螺儀和加速度計的輸出信號進行處理得到智能車的角速度和傾角，再通過PID運算處理后的輸出控制智能車的平衡、前進和轉向。實驗及實際比賽表明，本智能車系統可穩定運行，具有速度快，轉向靈活，抗干擾性強的特點
上傳時間： 2013-10-08
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PMSM的自適應滑模觀測器無傳感器控制
上傳時間： 2013-11-23
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特點 最高輸入頻率 10KHz 計數速度 50/10000脈波/秒可選擇 四種輸入模式可選擇(加算,減算,加減算,90度相位差加減算) 90度相位差加減算具有提高解析度4倍功能 輸入脈波具有預設刻度功能 前置量設定功能(二段設定)可選擇 數位化指撥設定操作簡易 計數暫時停止功能 3組報警功能 2:主要規格 脈波輸入型式: Jump-pin selectable current sourcing(NPN) or current sinking (PNP) 脈波觸發電位: HI bias (CMOS) (VIH=7.5V, VIL=5.5V) LO bias (TTL) (VIH=3.7V, VIL=2.0V) 最高輸入頻率: <10KHz (up,down,up/down mode) <5KHz (quadrature mode) 輸出動作時間 : 0.1 to 99.9 second adjustable 輸出復歸方式: Manual(N) or automatic (R or C) can be modif 繼電器容量: AC 250V-5A, DC 30V-7A 顯示值范圍: -199999 to 999999 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 9.2mm (.36") 參數設定方式: Touch switches 感應器電源: 12VDC +/-3%(<60mA) ( 感應器電源 ) 記憶方式: Non-volatile E2PROM memory 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600Vdc (input/output) 使用環境條件: 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間： 2013-11-12
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特點 精確度0.1%滿刻度 可輸入交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器...等信號 16 BIT類比輸出功能 輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘 寬范圍交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高 2主要規格 精確度: 0.1% F.S. (23 ±5℃) 顯示值范圍: 0-±19999 digit adjustable 類比輸出解析度: 16 bit DAC 輸出反應速度: < 250 ms (0-90%)(>10Hz) 輸出負載能力: < 10mA for voltage mode < 10V for current mode 輸出之漣波: < 0.1% F.S. 歸零調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 最大值調整范圍: 0- ±9999 Digit adjustable 溫度系數: 50ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16mm (0.4") 隔離特性: Input/Output/Power/Case 參數設定方式: Touch switches 記憶方式: Non-volatile E2PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600Vdc (input/output) 使用環境條件: 0-60℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) 安裝方式: Socket/plugin type with barrier terminals CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間： 2014-01-05
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該系統采用自校正控制原理和常規PID控制相結合的算法!能快速整定出PID控制器的參數
上傳時間： 2013-10-21
上傳用戶：Shaikh
自適應波束形成是智能天線的關鍵技術，其核心是通過一些自適應波束形成算法獲得天線陣列的最佳權重，并最終最后調整主瓣專注于所需信號的到達方向，以及抑制干擾信號，通過這些方式，天線可以有效接收所需信號。在實際應用中，收斂性，復雜性和魯棒性的速度是在選擇自適應波束形成算法時要考慮的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和樣本矩陣求逆（SMI）的算法，分析了它們的性能，并在Matlab的幫助下將這兩個算法應用于自適應波束形成。
上傳時間： 2013-11-23
上傳用戶：ArmKing88
