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針對傳統的Max-Log-Map譯碼算法時效性差、存儲空間開銷大的特點，本文對傳統的Max-Log-Map譯碼算法進行了改進。改進的算法對前、后向度量使用了蝶形結構圖，便于DSP實現；將原始幀均分為多個子塊，設計子塊間的并行運算以減小系統延遲；子塊內采取進一步地優化措施，以減小數據存儲量并提高譯碼速率。在DSP C6416平臺上的仿真結果表明了算法的可實現性與可靠性。
標簽： Max-Log-Map DSP 譯碼算法
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：a296386173
小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大，并降低了面粉質量，及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎，使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發芽粒的碰撞聲信號提取有效特征，最后利用BP神經網絡進行分類，對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應用結果表明BP神經網絡能夠較好地實現區分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
標簽： BP神經網絡 聲信號 分類
上傳時間： 2014-12-29
上傳用戶：lxm
針對硫化鎳礦選礦浮選工業過程中液位控制進行數學分析，建立 BP預測模型并實施多浮選槽液位控制方法，利用目前工程領域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經網絡工具箱，對網絡模型進行訓練和仿真，為有效抑制各槽液位擾動、實時調整各浮選槽液位和實現浮選指標的提高提供了有效的途徑。仿真結果證明了BP神經網絡對解決硫化鎳礦浮選過程液位PID控制的有效性，具有廣泛應用和推廣的價值。
標簽： PID BP神經網絡 液位 控制
上傳用戶：凌云御清風
文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
標簽： PID BP神經網絡 算法 控制器
上傳時間： 2013-10-08
上傳用戶：cxl274287265
在變流器故障診斷系統中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經網絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。
標簽： BP神經網絡 牽引變流器 故障診斷
上傳時間： 2013-11-09
上傳用戶：familiarsmile
針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題，結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點，提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次，為了加快BP神經網絡學習收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后，給出了PSO-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。
標簽： PID BP神經網絡 控制器 參數優化
上傳時間： 2014-03-21
上傳用戶：diets
BP神經網絡由多個網絡層構成，通常包括一個輸入層、若干個中間層和一個輸出層。BP網絡的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間有連接；各層內神經元之間沒有任何連接；各層神經元之間也沒有反饋連接。BP網絡具有很強的非線性映射能力，根據Kolrnogorov定理，一個3層BP神經網絡能夠實現對任意非線性函數進行逼近。
標簽： BP網絡
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：xy@1314
在LDPC譯碼時，使用LLR BP算法其校驗節點的計算復雜度十分高，而且當LDPC碼中有許多的短環時，譯碼性能也會降低。基于以上的這些問題提出了一個新的混合校驗變量過程，通過調整校驗節點的處理振幅和變量節點的信息相關性來降低計算復雜度，其仿真過程表明在譯碼性能和運算復雜度上與LLR BP 算法都有較大的提高。
標簽： LDPC LLR BP算法
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：tecman
指出了超聲波在測距應用中的局限性, 并給出解決方案。著重從新的角度補償超聲傳感器的誤差, 提出了用BP前饋神經網絡補償超聲波聲速受溫度、濕度變化而引起的誤差。
標簽： BP神經網絡 超聲測距 誤差補償
上傳時間： 2014-04-24
上傳用戶：erkuizhang
用人工神經網絡的bp的方法解決異或問題
標簽： 人工神經網絡
上傳時間： 2015-01-05
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