语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响。本文讨论了TD-SCDMA系统中AMR语音编码的自适应机制，同时分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程。该方案可以在一块TMS320C5510上实现。
上传时间： 2017-07-16
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Matlab与自适应神经网络模糊推理系统
上传时间： 2017-07-19
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滑模自适应模糊控制平面二级倒立摆源代码 主要是平面二级倒立摆的仿真系统，基于Matlab的仿真
上传时间： 2013-12-18
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智能天线技术的核心是自适应波束的形成，本文首先根据波束形成技术的不同，介绍了三大类自适应算法，基于来波方向的波束形成，基于参考信号的波束形成和基于信号结构特性的盲自适应算法，着重分析了基于参考信号的波束形成算法，并给出了数字波束形成的基本模型。
上传时间： 2017-09-08
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执行器件相关专辑 43册 296M交直流传动系统的自适应控制 323页 4.2M.pdf
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上传时间： 2014-05-05
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LMS自适应滤波的matlab实现，本程序针对一个典型的信号估计模型，估计该系统参数，给出了逼近曲线和误差曲线
标签： 自适应滤波
上传时间： 2015-12-09
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利用滑模控制方法设计结合自适应控制方法，得到系统的自适应控制律
上传时间： 2018-05-12
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建模、控制算法研究以及仿真试验都是燃气轮机研制过程中必不可少的环节，本文针对三者展开研究首先，采用容积惯性法代替牛顿-拉普逊法建立三轴燃气轮机非线性动态模型，并考虑变比热、引气与冷却等环节，通过与试车数据比较验证了所建模型具有良好的仿真精度。采用容积惯性法不但提高了模型的实时性，并且动态过程更接近真实燃气轮机运转状态。分析了容积惯性法建模中低转速阶段仿真时出现的参数振荡现象产生的原因，通过增加低转速特性数据消除了参数振荡，并提出了一种基于指数平衡与样条拟合的外推方法来获得低转速特性数据。通过低压压气机特性数据外推计算与分析，证明了该外推方法具有较好的准确性。然后，针对重型燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点，提出了一种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PD控制器，其中深度信念网络作用是在线调整PID参数，而传统PD控制器负责控制量的计算与输出。通过数字仿真，验证了该控制器满足燃气轮机转速控制的要求，并且具有良好的自适应性，在燃气轮机不同工况下，能够对其转速进行准确控制，使得系统快速响应的同时无超调量。最后，针对燃气轮机硬件在环仿真平台的需要，设计了一种能够采集并模拟多种范围电压、电流与频率信号的接口模拟器。搭建了燃气轮机硬件在环控制平台，在试验前对接口模拟器以及控制器进行了标定与平台的实时性验证。在已有的控制器上，完成了基于RIX作系统的多任务嵌入式控制系统开发。通过硬件在环试验，进一步验证了本文设计的控制器具有良好的控制效果与较强的自适应能力关键词：燃气轮机，容积惯性，建模，仿真，自适应控制，深度信念网络，硬件在环
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-13
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模糊自适应整定PID控制系统设计
标签： pid控制系统
上传时间： 2022-03-19
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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