摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均
上传时间： 2017-07-05
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该算法是经典的信噪比估计算法——误差矢量幅值法，通过计算接收信号中同相分量和正交分量的二、四阶矩，该算法能够很好的估计信号的信噪比
上传时间： 2017-08-11
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多相永磁同步电机驱动技术研究(博士论文)目前,三相电机驱动系统在电气驱动应用场合得到了广泛的应用,然而随着现代电力电子技术、计算机技术和控制理论的发展,由逆变器供电的电机驱动系统的相数不再受到供电相数的限制。特别在大功率、高可靠性和低直流电压供电应用场合,多相电机驱动系统比三相电机驱动系统更具优势,因此多相电机驱动系统特别适合于应用在舰船全电力推进、电动车辆、航空航天和军事等场合。其相关技术的研究为电气驱动技术的研究开辟了新的领域,多相电机驱动系统得到各国科研人员越来越多的关注和重视。 本文研究从任意相数多相电机出发,重点研究了五相永磁同步电机驱动系统,全文主要内容如下: 引入绕组函数理论定量分析了任意相数对称绕组的磁势时空谐波分布,说明了低次时空谐波在多相电机中的重要作用 首次从对称分量法推导出推广派克变换,并建立了n-m相感应电机数学模型,指出多相电机控制是一个多维控制问题。这些基础理论知识为分析多相电机奠定了理论基础。 建立了五相永磁同步电机派克方程,在此基础上研究了五相永磁同步电机中d-q子空间与广义零序子空间的耦合问题。并根据不同结构形式五相永磁同步电机的特点,详细讨论了不同情况下的多维矢量控制和解耦控制问题。
上传时间： 2017-08-14
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Lorenz 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列
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上传时间： 2014-01-06
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多相永磁同步电机驱动技术研究(中科院博士论文)目前,三相电机驱动系统在电气驱动应用场合得到了广泛的应用,然而随着现代电力电子技术、计算机技术和控制理论的发展,由逆变器供电的电机驱动系统的相数不再受到供电相数的限制。特别在大功率、高可靠性和低直流电压供电应用场合,多相电机驱动系统比三相电机驱动系统更具优势,因此多相电机驱动系统特别适合于应用在舰船全电力推进、电动车辆、航空航天和军事等场合。其相关技术的研究为电气驱动技术的研究开辟了新的领域,多相电机驱动系统得到各国科研人员越来越多的关注和重视。 本文研究从任意相数多相电机出发,重点研究了五相永磁同步电机驱动系统,全文主要内容如下: 引入绕组函数理论定量分析了任意相数对称绕组的磁势时空谐波分布,说明了低次时空谐波在多相电机中的重要作用 首次从对称分量法推导出推广派克变换,并建立了n-m相感应电机数学模型,指出多相电机控制是一个多维控制问题。这些基础理论知识为分析多相电机奠定了理论基础。 建立了五相永磁同步电机派克方程,在此基础上研究了五相永磁同步电机中d-q子空间与广义零序子空间的耦合问题。并根据不同结构形式五相永磁同步电机的特点,详细讨论了不同情况下的多维矢量控制和解耦控制问题。
上传时间： 2013-12-21
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算法框架： a.. 问题的解空间：应用回溯法解问题时，首先应明确定义问题的解空间。问题的解空间应到少包含问题的一个（最优）解。 b. 回溯法的基本思想：确定了解空间的组织结构后，回溯法就从开始结点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。换句话说，这个结点不再是一个活结点。此时，应往回移动（回溯）至最近的一个活结点处，并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索，直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。 (3). 运用回溯法解题通常包含以下三个步骤： a. 针对所给问题，定义问题的解空间； b. 确定易于搜索的解空间结构； c. 以深度优先的方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索；
上传时间： 2017-09-21
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微波相关专辑 共31册 341M电磁场计算中的时域有限差分法（王常清） 382页 12.3M pdf版.pdf
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上传时间： 2014-05-05
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上传时间： 2014-05-05
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共轭梯度法为求解线性方程组而提出。后来，人们把这种方法用于求解无约束最优化问题， 使之成为一种重要的最优化方法。 共轭梯度法的基本思想是把共轭性与最速下降方法相结合， 利用已知点处的梯度构造一组共 轭方向， 并沿这组方向进行搜索， 求出目标函数的极小点。 根据共轭方向的基本性质， 这种 方法具有二次终止性。 在各种优化算法中， 共轭梯度法是非常重要的一种。 其优点是所需存 储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。 共轭方向 无约束最优化方法的核心问题是选择搜索方向 . 在本次实验中 , 我们运用基于共轭方向的一种 算法 — 共轭梯度法 三．算法流程图： 四．实验结果： (1). 实验函数 f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2; 给定初始点 (0,0,0) ， k=1 ，最 大迭代次数 n d 确定搜索方向 进 退 法 确 定 搜 索 区 间 分割法确定最 优步长
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