1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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战场环境是影响战争胜负走向的关键因素，其中地形是战场环境的主要构成。随着军事技术的变革、精确打击和精确斩首武器的运用，传统二维地图的局限性已经无法满足军事训练和军事指挥方面的需求。而对于当前的三维战场地形，快速进行地形模型构建、地形模型精细化以及海量数据可视化呈现的要求显得越来越高。因此，本文为构建真实的三维战场地理环境及可视化进行了深入研究。本文选用倾斜摄影技术与 Cesium可视化库进行真实三维地形的建立及可视化平台的搭建，以西安工业大学未央校区做为典型应用实例进行城市作战可视化开发。首先，本文介绍了三维实景建模与可视化相关理论；论述了在Web端进行可视化开发的优势；提出了倾斜摄影测量技术对三维战场地形构建时存在的问题及解决办法。其次，本文制定了战场环境多源数据采集方案以及基于 Smart3D多源数据融合建模流程。制作了三维战场地形数据并进行了模型质量分析，包括模型的纹理精度、几何精度和地理坐标精度。确保生成的地形数据满足逼真的可视化视觉效果及地形对地面人员装备的各种干涉作用的真实性最后，本文在前三章的基础上采用BS三层架构的方式，通过 Cesium、HTLM，JavaScript等语言进行战场环境可视化平台的搭建，实现了城市化作战的三维战场环境构建。同时本文基于 Cesium完成了模型单体化和模型驱动等功能本课题对三维战场地形环境构建与可视化研究具有重要意义。本文提出的战场环境构建方法可以运用到各种战场环境的构建，包括山地丘陵的作战地形环境构建、城市反恐作战等。通过可视化平台的加载可以直观、真实了解战场环境。通过模型驱动完成战场中各种演示效果。关键词：多源数据融合；倾斜摄影测量：三维建模；Cesium：三维战场环境可视化：CZML
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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近年来，便携式设备如掌上电脑、个人通信设备等电子消费产品得到了飞速发展，这些电子产品均采用锂电池供电。锂离子电池的电压随着充放电状态的改变会发生很大变化，使得电池电压可能高于、也可能低于系统所需电源电压，需要升压/降压DCDC转换器将变化的电池电压转换为稳定的直流电压，实现升压模式与降压模式之间的平滑过渡和提高过渡模式的效率是升压/降压DC-DC转换器研究的热点和难点。本文首先介绍了H桥升压降压转换器的工作原理与存在的问题。系统在升压和降压转换过程中，会发生跳周期现象，产生较大输出纹波，因此本文提出在该转换模式下，增加H桥非反相工作模式作为过渡模式，以减小系统的输出纹波。在过渡模式下为了得到高的转换效率，因此本文改进H桥非反相工作模式，来提高系统的转换效率。其次，本文推导出H桥升压/降压转换器的三种工作模式包括升压模式、过渡模式、降压模式的小信号模型，用 sisotool工具搭建系统频域模型，确定系统的补偿方案，再用 simulink搭建整个H桥升压降压转換器系统，在三种工作模式下验证补偿方案。最后，本论文采用035 um TSMCCMOS工艺设计H桥升压/降压DCDC转换器，可输入电压范围是2.7-52V，VFB为1.2V，开关频率范围为300KHz-2MHz，输出最大电流为600mA。提取电路网表，在开关频率为1MH条件下，Hspice仿真与分析，从仿真结果上看，当输出电阻分别为R=5.59和R=339重载情况下下，系统在升压模式的转换效率为91%和94%、在升压降压模式的转换效率为75%和83%、在降压模式下转换效为73%和79%，过渡模式下的纹波为30mV：当输出电阻R=509轻载条件下，输入电压分别为2.7V、3.3V、4.2V，系统的转换效率分别为79%、65%、73%以上结果表明本文所实现的DC电路达到高效、纹波小的要求
标签： DC-DC转换器
上传时间： 2022-04-08
上传用户：kingwide
USB in 模型，作为输入，包括基于Altera的工程、源码、固件，使用Verilog
标签： usb
上传时间： 2022-05-16
上传用户：20125101110
随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进行处理输出。达到该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。 本文主要介绍了基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现。在对人脸识别算法研究的基础上，进一步对整个门禁系统设计与实现进行了详细阐述。主要内容包含以下几点： 1．简单的介绍了课题研究的背景、目的及意义，介绍了人脸识别的背景，阐述了国内外人脸识别的现状以及人脸识别的难点，还介绍了相关的技术。 2．人脸识别算法的研究：主要对Gabor滤波算法、K-L变换算法、Haar特征提取算法这三种特征提取算法进行了详细介绍，也对PCA和LDA这两种人脸识别算法进行了详细的阐述和实验的对比。 3．门禁系统的设计与实现：从需求分析入手对系统的总体模式、总体结果、功能模块、数据库设计等各部分进行了简单的介绍。 4．系统的测试：在对核心算法人脸识别进行了详细的研究以及整个门禁系统的设计和实现结束后，对于整合实现的系统，进行了详细的测试，并给出了功能测试报告和性能测试报告。 本文设计的基于人脸识别的门禁系统，在一定程度上可以较好的识别人脸.
上传时间： 2022-05-28
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经济的发展与技术的进步带动着人们更加渴望高品质的生活质量，作为当今产业大热门的智能家居逐渐成为市场关注的焦点，很多科技公司纷纷开发出自己的产品。不过由于浮夸的宣传，不合理的定位和高昂的价格，导致了消费者纷纷对智能家居产品望而却步，行业呈现出叫好不叫卖的现象。鉴于此种情况，本文定位于智能家居中低端产业，开发设计出一款简单实用、价格低廉的智能家居控制网关系统，目的是在于让普通人也可以享受科技发展的成果。 该网关系统综合了电子技术、计算机技术、通信技术等多种技术，从硬件和软件两个方面对控制网关进行深入研究，最终实现对家居环境远程监测的目的。 在硬件方面，该控制网关系统采用以单片机为硬件控制平台，以供电模块、时钟模块、EEPROM模块等众多外围电路模块为辅助，结合ZigBee与WiFi无线通讯技术，完成对智能家居网关系统的搭建工作。该网关系统的单片机采用功能强大、价格低廉基于ARM32位CortexTM-M3的STM32F103RCT6，它主要负责对家居环境的任务调度，智能控制;ZigBee部分采用主芯片为CC2530的无线通信模块，该模块主要包括两个部分:协调器和终端节点，终端节点除了通信部分，还包括温湿度传感器、光线传感器、烟感传感器等部分，它负责完成对数据的采集、打包和发送工作，协调器则负责把终端节点发送的数据进行重新打包然后通过串口传送给主控模块;WiFi部分采用的是价格低廉、功能实用的ESP8266WiFi通信模块，该模块有三种工作模式:STA、AP和STA/AP，使得WiFi部分兼具连接热点和发送热点两种功能，该模块负责智能家居控制单元和外界通信的工作，它通过串口和控制单元通信，然后通过WiFi网络发送接收信息。 在软件方面，控制网关采用以Keil和IAR为开发环境，以uC/OS-Ⅱ操作系统为程序运行环境，结合C语言及少量汇编语言，共同完成系统的软件控制工作。Keil和IAR作为开发环境可以进行程序检测、烧录等辅助工作，大大减轻了工作量;uC/OS-Ⅱ操作系统短小精炼、功能强大的特点，使得硬件资源可以更加合理的利用，有助于节约成本，同时也让控制网关系统可以实时多任务执行，增强了系统功能;此外充分合理利用了网络库函数资源，大大节约了学习与开发进度。...
上传时间： 2022-05-30
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对危重病人的监护和输液治疗，是全球范围内的医护人员关注的重大问题。危重病人的生理状态极不稳定，医护人员需要根据患者生理状态，给予迅速准确的治疗。在无线网的ICU诊疗一体化系统的基础上，拟研制的基于RS485的监护和输液诊疗一体化系统(简称诊疗一体化系统)，形成无线有线两大系列的产品。该系统由输液设备(包括注射泵、输液泵)，监护输液基站(平板电脑)、医护PDA(Personal Digital Assistant)和中央监护服务器等组成。其中，监护输液基站通过RS485一对多的主从通讯方式控制多个输液设备。 注射泵已经广泛应用于临床。本论文的目的就是通过对国内外注射泵产品的最新调查，结合本项目对注射泵的要求，以技术的可靠性为前提，重点考虑开发时间、生产成本、后期可扩展性、医护人员操作简便等产品化的重要因素，研制作为诊疗一体化系统的重要组成部分的注射泵样机。 本论文根据已有产品特性，和基于RS485的监护和输液诊疗一体化系统的要求，定义了注射泵所需完成的功能。本注射泵既可以作为诊疗一体化系统的输液设备联机使用，也可作为高档注射泵单机使用。监护基站通过RS485轮询机制，将输液控制命令好输液参数信息发送给注射泵，控制注射泵的运行，同时，注射泵也在屏幕上显示当前工作参数，对工作状态进行检测，若有异常状态，则发出声光报警，并在显示屏上显示，这些输液过程中的信息都通过RS485通讯模块发至监护基站，提醒医护人员注意，还能存储治疗相关信息及工作参数信息，方便查询与传输。注射泵也可独立工作，响应按键信息，能完成速度模式，时间模式及体重模式三种模式的输液。在输液过程中，显示输液相关参数，可中途调节注射速度，其他参数修改，可在暂停注射后进入相应注射模式的设置界面进行，完成后以修改后的参数运行。 在设计之初，考虑了后期产品化的要求，初步探讨了注射泵的机械结构。在设计过程中，采用模块化的结构思想，将注射泵按功能解析成各相对独立的十大模块，包括：电源模块、中央处理模块、电机驱动及机械模块、显示模块、键控模块、报警模块、外部存储器模块、实时时钟模块、检测模块和通讯模块。本文主要介绍了重要元器件的选型，各功能模块电路的原理图连接。在硬件设计上，考虑了电磁兼容性，这是硬...
标签： rs485
上传时间： 2022-06-04
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本BMS系统方案基于瑞萨的ISL78600汽车级（AEC-Q100）锂离子电池管理解决方案（BMS）专为满足下一代电动汽车应用的严格安全性，可靠性和性能要求而设计。我们的电池平衡和安全产品组合采用高度集成的ISL78600锂离子电池管理和安全监控IC，具有许多优点，可显着降低HEV / PHEV / EV电池组及其相关的电池管理成本系统。可监控多达12个串联电池。该部件提供准确的监控，电池平衡和广泛的系统诊断功能。包含三种电池平衡模式：手动平衡模式，定时平衡模式和自动平衡模式。当满足主机微控制器指定的电荷转移值时，自动平衡模式终止平衡功能。适用领域：微型汽车，高尔夫球车，场地车、物流车等电池节数少于48串的BMS一体机解决方案。能适用各类型锂离子电池：锰酸锂、三元、磷酸铁锂等；参考标准：QC/T897、GB28046。
标签： isl78600 模拟前端 afe bms 锂电池管理系统
上传时间： 2022-06-07
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信道编码技术能够显著改善通信系统的性能，带来编码增益，提高通信系统的容量。一直以来，人们都在寻找一种信道容量可以达到香农极限的编码。2007年，E.Arikan提出了一种名为极化码（Polar Code）的编码技术，在二进制离散无记忆信道条件下，理论上被证明可以达到香农极限，并且编解码具有较低的算法复杂度，成为信道编码史上一个重大突破。极化码作为一种新兴的编码技术，引起了无线通信界广泛的关注，成为编码领域最受瞩目的研究热点之一。本文系统的阐述了极化码，分析了极化码的编解码原理，然后将其与Turbo码、LDPC码进行了仿真比较。首先介绍了信道极化现象（Channel Polarization），然后详细讨论了信道合并（Channel Combining）和信道拆分（Channel Spitting）的过程，以及信道极化的重要特性。接着重点介绍了极化码的编解码构造方法，系统地推导了极化码生成矩阵的形成过程，总结了极化码信息位选取的方法，并深入研究了极化码的错误概率的上下界限。最后，对极化码的编解码进行了仿真实现，探讨了不同的编码块长度、不同的编码速率及不同的迭代次数对极化码性能的影响。并将极化码与Turbo码、LDPC码进行仿真比较，分析了这三种编码的性能以及优缺点。关键词：信道编码、极化码、信道极化现象、sC解码、Turbo码、LDPC码本章中，首先简单地描述了数字通信系统，概述了信息传输过程中具体的信道模型，然后详细回顾了信道编码理论与技术的研究现况和发展历史，以及简要地概述了极化码的发展历程、编解码特点、硬件方面及其应用研究，最后简要概括了本文的主要工作，并给出了全文的详细内容安排。
标签： 极化码
上传时间： 2022-06-15
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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
上传用户：jiabin
