随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
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论文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分类器的目标车辆探测算法原理和参数设置，并利用车载摄像头采集真实道路车辆图像，建立车辆样本数据库，训练车辆分类器，实现对道路车辆的探测，并对探测效果进行量化分析。针对在车辆探测过程中误检率较高、探测不连续以及检测框不稳定的现象，对基于无迹卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法进行了研究，建立了车辆相对运动模型，对真实道路交通场景中的多目标车辆进行探测与跟踪，并对跟踪算法对探测性能提升的效果和原因进行了深入分析。在单目测距中，针对一般测距算法受车辆俯仰角和摄像头畸变影响很大的缺点，利用PreScan仿真软件，对车辆测距算法进行了改进，提山了一个同时考虑车辆俯仰角和摄像头畸变等参数的测距模型，以及一种将摄像头内参与外参分开标定的新方法，最后利用场地实验利真实道路交通场景对模型的测距精度、参数灵敏度进行量化分析。研究了仅利用图像信息估算车辆间碰撞时间的方法，利用PreScan仿真软件，对车辆碰撞时间估算算法进行了改进，建立了一个考虑车间相对加速度碰撞时间估算模型，最后，利用真实道路交通视频对算法进行验证和分析。最后，介绍了利用仿真软件辅助ADAS开发的方法，在虚拟的开发环境中建立了以真实摄像头物理参数为依据的摄像头仿真模型、交通场景，实现了对单目测距和碰撞时间估算算法的验证和改进。实验结果表明，论文中所建立的算法表现出良好的性能，所构建的基于PreScan的仿真平台能有效地提高算法的开发效率.
上传时间： 2022-06-21
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摘要：现代电机控制的发展在提高性能、降低损耗、减少成本和其它不断出现的新的技术指标及特殊应用上的要求越来越高，因此有许多新的复杂的控制算法产生，交流电机有许多直流电机所没有的优点，但是寸于交流电机的控制相对直流电机更为困难，而DSP的应用使得交流电机控制系统无论是在结构复杂程度、成本和效率上都有很大改观。本文结合了交流感应电机的速度控制中较为有效的控制方法即磁场导向控制（FOC）理论和T1公司的DSP控制器TMS320LF2407介绍了DSP在电机闭环控制中的应用。关键词：电机控制磁场定向理论DSP矢量控制1引言交流感应电机因为其很多优点如结构牢固，运行稳健可靠，成本低廉和高效率等而被广泛使用，但是交流电机的可控制性不如直流电机，而在很多应用中有如精确定位、转距控制、速度控制等要求。为了实现这些功能和提高控制精度，需要采用闭环控制系统和采用较为复杂、有效的控制算法，这些复杂的控制方法中包含了大量的数据运算及系统的适时性要求，对微处理器运算能力和速度要求更高。传统方法在成本和性能上已经很难满足人们的要求。随着电子技术的发展，数字信号处理器的（DSP）应用解决了处理器的运算能力和速度问题。一些电机控制专用DSP如TI的TMS320LF2407，其中集成了电机控制的许多必要的外围器件，如模数转换器、脉宽调制发生器和一些专用逻辑电路，给开发更高性能价格比的控制系统带来极大方便。
标签： dsp foc控制算法 交流电机调速控制系统
上传时间： 2022-06-26
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通过本课程学习，您将：-了解一些目前最新的电机控制设计解决方案一了解一种新的永磁同步电机（PMSM）无传感器磁场定向控制（FOC）算法-了解如何查找更多关于该算法的信息PMSM概述PMSM的FOC控制无传感器技术DMCI介绍——一种有用的工具演示1：整定PI参数演示2：整定无传感器控制参数回顾，答疑（Q&A）PMSM概述-PMSM应用-PMSM与BLDC的比较-PMSM结构-PMSM特性-PMSM操作高效率和高可靠性设计用于高性能伺服应用可实现有/无位置编码器的运行方式比ACIM体积更小、效率更高、重量更轻采用FOC控制可实现最优的转矩输出平滑的低速和高速运行性能较低的噪声和EMI从其发展历史来看，两种电机发源于不同的领域转矩产生的机理相同BLDC是PMBDC的一个派生词PMSM表示一个励磁磁场由PM提供的AC同步电机控制方法不同（六步控制与FOC）
上传时间： 2022-06-30
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近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1． 什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣
上传时间： 2022-07-23
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AD滤波算法函数模块说明： 一、该模块包含滤波算法有：中位值滤波、中位值平均滤波、递推平均滤波、一阶滞后滤波。用户可根据项目不同情况选用不同的滤波算法。1.1、中位值滤波：连续采样N次(N取奇数)，把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。适用范围能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。不过对流量、速度等快速变化的参数不宜。1.2、中位值平均滤波：连续采用N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。适用范围：对应偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。但是测量速度较慢, 比较浪费RAM。1.3递推平均滤波：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据，把队列中得N个数据进行算术平均运算，就可以获得新的滤波结果。适用范围：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。缺点是灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合。1.4、一阶滞后滤波：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高得场合。缺点就是相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a的大小，不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。本次滤波结果result=(1-a)*本次采样值+a*上次值。a=(0~1）
上传时间： 2022-07-28
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matlab数学建模算法全收录 超清书签版
上传时间： 2013-05-15
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视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
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现代表面处理新工艺、新技术与新标准
上传时间： 2013-04-15
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西安新敏电子 液晶显示器及控制器 传感器总汇 87.7
上传时间： 2013-07-21
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