该程序是一个广义预测控制的程序，单变量，在线进行模型辨识，采用最小二乘方法
上传时间： 2017-05-23
上传用户：b03330219
此代码是利用BP神经网络逼近非线性函数。
上传时间： 2018-10-16
上传用户：pear89
系统辨识的实验代码，最小二乘法程序包含所有源代码，用C++写的
上传时间： 2019-02-23
上传用户：orange_
很好的一本教材，基于系统辨识利用matlab来进行仿真。
标签： matlab
上传时间： 2019-04-24
上传用户：djmdcat
关于齿隙辨识必备论文参考（它的英文文献名字：Observer-based Compensation Control of Servo Systems with Backlash），有预补偿，伺服控制系统介绍，观测器设计等。
上传时间： 2019-05-25
上传用户：峰峰学长
lms逆辨识和辨识进行仿真，本文档进行了描述，可以借鉴。
上传时间： 2020-11-20
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《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
上传用户：1208020161
PID温度控制器作为一种重要的控制设备,在化工、食品等诸多工业生产过程中得到了广泛的应用.但是,一般的PID温度控制器,必须由工程人员根据经验,手动调节PID参数.这对于需要经常对PID参数进行调整的用户十分不方便,限制了控制器的应用.本课题的研究目的在于设计出一种能够自动整定PID参数、且控制精度高的PID温度控制器,以满足工业生产中对高性能温度控制器的需求.同时,本温度控制器要能够与PLC(可编程逻辑控制器)配合使用,由PLC来控制本控制器的工作.本文通过理论分析和编程仿真,设计出一种控制性能优良的PID参数自整定控制算法,并开发了控制器的硬件电路及控制程序.本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)采用理论分析与公式推导的方法,设计出了基于阶跃辨识、基于继电辨识和基于Fuzzy推理的三种切实可行的PID参数自整定方法.采用Matlab对这三种PID参数自整定方法进行了建模与仿真,选择了综合性能最好的一种方法应用于本温度控制器中,满足了产品的控制指标要求.(2)通过设计基于单片机的控制电路,实现了本系统的控制功能.(3)通过设计基于CPLD的通讯电路和通讯协议,实现了本温度控制器与PLC的通讯功能.(4)通过设计数据结构和算法,使温度控制器控制软件具有较高的运行效率.本文中通过理论分析与建模仿真设计出了PID参数自整定算法,为以后更高性能的此类算法的开发提供了一条可行的途径;温度控制器电路的设计和控制程序的开发,对其它同类产品的开发具有一定的参考价值.
上传时间： 2022-05-23
上传用户：得之我幸78
MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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微弱信号检测的目的是从噪声中提取有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。本文简要分析了常用的微弱信号检测理论，对小波变换的微弱信号检测原理进行了进一步的分析。然后提出了微弱信号检测系统的软硬件设计，在阐述了系统的整体设计的基础上，对电路所选芯片的结构和性能进行了简单的介绍，选用了具有14位分辨率的4路并行A/D转换器AD7865作为模数转换器，且选用Xilinx公司的Spartan-3系列FPGA逻辑器件作为控制器，控制整个系统的各功能模块。同时，利用FPGA设计了先入先出存储器，充分利用系统资源，降低了外围电路的复杂度，为电路调试及制板带来了极大的方便，且提升了系统的采集速度和集成度。系统的软件设计采用Verilog HDL语言编程，在Xilinx ISE软件开发平台上完成编译和综合，并选用ModelSim SE 6.0完成了波形仿真。关键词：微弱信号检测；信号调理：FPGA：AD7865；Verilog HDL信息时代需要获取许多有用的信息，多数科学研究及工程应用技术所需的信息都是通过检测的方法来获取的。若被检测的信号非常微弱，就很容易被噪声湮没，那么很难有效的从噪声中检测出有用信号。微弱信号在绝对意义上是指信号本身非常微弱，而在相对意义上是指信号相对于强背景噪声而言的非常微弱，也就是指信噪比极低。人们进行长期的研究工作来检测被噪声所覆盖的微弱信号，分析噪声产生的原因以及规律，且研究被测信号的特点、相关性以及噪声统计特性，从而研究出从背景噪声中检测有用信号的方法。1微弱信号检测（Weak Signal Detection）技术2.3.41主要是提高信号的信噪比，从噪声中检测出有用的微弱信号。对于这些微弱的被测量（如：微振动、微流量、微压力、微温差、弱光、弱磁、小位移、小电容等），大多数都是利用相应的传感器将微弱信号转换为微弱电流或者低电压，再经过放大器将其幅度放大到预期被测量的大小。
标签： 微弱信号检测
上传时间： 2022-06-18
上传用户：canderile
