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LoG-BP

  • 采用LoG-BP算法的LDPC碼譯碼仿真程序

    采用LoG-BP算法的LDPC碼譯碼仿真程序,給出了不同信噪比下誤碼率和誤包率的統(tǒng)計圖,用matlab和C(c-mex)程序分別編寫,有詳細說明和注釋。

    標簽: LoG-BP LDPC 算法 仿真程序

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:3到15

  • LDPC碼譯碼器FPGA實現(xiàn)研究

    LDPC碼以其接近Shannon極限的優(yōu)異性能在編碼界引起了轟動,成為研究的熱點。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的發(fā)展,目前,LDPC碼已經(jīng)被多個通信系統(tǒng)定為信道編碼方案,并被應(yīng)用到第二代數(shù)字視頻廣播衛(wèi)星(DVB—S2)通信系統(tǒng)中。由于LDPC碼譯碼過程中所涉及的數(shù)據(jù)量龐大,譯碼時序控制復雜,如何實現(xiàn)LDPC碼譯碼器成為了人們研究的重點。 論文以基于FPGA實現(xiàn)LDPC碼譯碼器為研究目標,主要對譯碼算法選擇、譯碼數(shù)據(jù)量化、定點數(shù)據(jù)表示方式、譯碼算法關(guān)鍵運算單元的FPGA設(shè)計和譯碼的時序控制進行了深入研究。首先分析了LDPC碼的基本譯碼原理和常用譯碼算法。然后重點分析了BP算法、LoG-BP算法、最小和算法和歸一化最小和算法,并對四種譯碼算法的糾錯性能和譯碼復雜度進行比較論證,選出適合硬件實現(xiàn)的譯碼方案。結(jié)合通信系統(tǒng),對譯碼算法進行仿真分析,確定了譯碼算法的各個參數(shù)值和譯碼量化方案。 在系統(tǒng)仿真分析論證的基礎(chǔ)之上,以歸一化最小和譯碼算法為理論方案,利用硬件描述語言編寫譯碼功能模塊,并基于FPGA實現(xiàn)了固定譯碼長度的LDPC碼譯碼器,利用MATLAB和Modelsim分別對譯碼器進行了功能驗證和時序驗證,最后模擬通信系統(tǒng)完成了譯碼器的硬件測試。

    標簽: LDPC FPGA 譯碼器 實現(xiàn)研究

    上傳時間: 2013-04-24

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  • 基于PSO的BP訓練算法論文:在BP訓練算法中

    基于PSO的BP訓練算法論文:在BP訓練算法中,關(guān)于變權(quán)值、學習速率、步長的問題已被廣泛地研究,幾種基于啟發(fā)式改進的技術(shù)也表明具有改善訓練時間以及避免陷入局部最小的明顯效果。這里BP訓練過程由基于PSO同時優(yōu)化log—Sigmoid函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的新算 法(PSO。GainBP)實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,PSO—GainBP比傳統(tǒng)基于PSO的BP算法在網(wǎng)絡(luò)訓練方面具有更好的性能。

    標簽: PSO 算法 論文

    上傳時間: 2017-01-19

    上傳用戶:rishian

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)控制研究.rar

    本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應(yīng)能力,十分適合于解決復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、逼近精度高、實時性強,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(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)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略,建立了一種包含辨識網(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)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明,該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,且估計的轉(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調(diào)速控制系統(tǒng),并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。

    標簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制

    上傳時間: 2013-05-23

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  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機PID控制方法的研究.rar

    無刷直流電機(BLDCM)是隨著電機控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機。它是在有刷直流電機的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。無刷直流電機具有交流電機的結(jié)構(gòu)簡單、運行可靠、維護方便等一系列特點,又具有直流電機的運行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點,在很多場合有廣泛的應(yīng)用前景,成為了國內(nèi)外研究的熱點。無刷直流電機傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計方法已經(jīng)比較成熟,因此對無刷直流電機控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高、易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下,PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無法建立精確數(shù)學模型的復雜控制對象和非線性控制對象,若采用傳統(tǒng)的PID進行控制的話,那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機而言,它是一個多變量、強耦合的非線性系統(tǒng),固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標。基于以上原因,本文以無刷直流電機為控制對象,通過分析無刷直流電機的數(shù)學模型,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),設(shè)計了應(yīng)用于無刷直流電機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺上,先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,給出相應(yīng)的控制算法,對典型的參數(shù)時變非線性系統(tǒng)的控制進行了仿真研究。仿真結(jié)果表明,同傳統(tǒng)PID控制器相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強的魯棒性,有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果,達到了預期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對電機的不同運行狀況進行了仿真分析。仿真結(jié)果驗證了所建模型的正確性,并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。

    標簽: PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無刷直流電機

    上傳時間: 2013-08-04

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  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機自適應(yīng)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(yōu)良等優(yōu)點,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的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象,且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng),要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調(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(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力,實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應(yīng)能力,十分適合于解決復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、逼近精度高、實時性強,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(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)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略,建立了一種包含辨識網(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)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明,該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,且估計的轉(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調(diào)速控制系統(tǒng),并進行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計,為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。

    標簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別

    ·基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別

    標簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識別

    上傳時間: 2013-06-17

    上傳用戶:brucewan

  • 基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識別

    ·基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識別

    標簽: PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 車牌字符

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:maizezhen

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實現(xiàn)

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實現(xiàn):

    標簽: PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:SimonQQ

  • 基于DSP的LoG邊緣檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

    近年來,隨著DSP技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字視頻處理技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。邊緣檢測是是數(shù)字視頻處理中的一項關(guān)鍵技術(shù),而且是進行對象檢測和識別的基礎(chǔ)。本文首先分析了當前發(fā)展比較成熟的幾種邊緣檢測算法,然后針對基于DSP的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)的特點選用Laplacian of Gaussian(LoG)邊緣檢測算法,并在基于DM642的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)上實現(xiàn),給出了仿真的結(jié)果。

    標簽: DSP LoG 邊緣檢測

    上傳時間: 2013-11-15

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