模型参考自适应控制系统由参考模型、受控对象、控制器和自适应律等组成。系统设计的核心是综合和设计控制器和自适应规律,使系统能稳定跟踪参考模型的输出[2]。近年来,对时变系统的自适应控制的研究已取得了较大的进展。在文[3]的基础上,本文针对线性时变系统的一种改进的模型参考自适应控制方案进行仿真研究,仿真结果说明了该控制方案的可行性。
上传时间: 2017-03-03
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这是模式识别内的一种只能优化算法。该文章详细介绍了该算法的原理,对于初学者具有很好的帮助作用。
标签: 优化算法,模式识别
上传时间: 2015-03-10
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随着纠错编码理论研究的不断深入,纠错码的实际应用越来越广泛。卷积码作为其中重要的一种,已被大多数通信系统所采用。(2,1,7)卷积码是一种短约束长度最佳码,编、译码器易于实现,且具有较强的纠错能力。 本文研究了IEEE 802.11协议中(2,1,7)卷积码编码、交织解交织及其软判决高速Viterbi译码的实现问题。 首先介绍了IEEE 802.11无线局域网标准及规范,然后介绍了信道编解码中卷积码编码及Viterbi译码算法和FPGA 设计方法,接着通过对(2,1,7)卷积码特点的具体分析,吸取目前Viterbi译码算法和交织解交织算法的优点,采取一系列的改进措施,基于FPGA实现了IEEE 802.11信道编解码及交织和解交织系统。这些改进措施包括采用并行FIFO、改进的ACS 单元、流水式块处理结构、改进的SMDO方法、双重交织策略,使得在同样时钟速率下,系统的性能大幅度提高。最后将程序下载到Altera公司的Cyclone 系列的FPGA(型号EP1C6Q240C8)器件上进测试,并对测试结果作了简单分析。
上传时间: 2013-05-25
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研究了多速率mesh网络中节点的吞吐量.:提出了多速率无线Mesh网络中节点吞吐量分析模型,用以分析在公平性保证条件下基于IEEE 802·11协 议构建的无线Mesh网络节点吞吐量.该模型计算出不同速率无线链路发送数据包的时间,寻找网络中单位时间 内完成数据包发送时间最大的瓶颈冲突域,根据瓶颈冲突域内负载流量速率得到节点吞吐量最大值.仿真结果表 明,该方法计算出的节点最大吞吐量与网络仿真结果一致,可以准确分析多速率无线Mesh网络节点吞吐量.
上传时间: 2014-07-09
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关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个非常活跃的领域,给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式及并行/分布式挖掘作了阐述,着重介绍了近几年来发表的一些新算法, 并对未来的发展趋势进行了预测和展望。
上传时间: 2013-11-26
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在传输速率方面,802.11n可以将WLAN的传输速率由目前802.11a及802.11g提供的54Mbps,提高到300Mbps甚至高达600Mbps.得益于将MIMO(多入多出)与OFDM(正交频分复用)技术相结合而应用的MIMO OFDM技术,提高了无线传输质量,也使传输速率得到极大提升。现有的802.11n无线AP/路由设备主要是150M和300M产品,这两种产品的实用性较高,价格相对低廉。由于802.11n方案的规定,单天线产品只能是150M产品,只有双/天线以上,才能达到更高的速度现有的802.11n无线网卡主要是150M(手机)、300M(主流笔记本),450M(苹果笔记本)。使用的频率分别为2.4G(所有设备均支持)和5G(少量手机和多数的苹果设备)。尽管802.11n标称的数据都很大,最大理论值达到了600M,但实际上由于信道污染、各类干扰、阻挡物等,并不可能达到这种速度由于现在苹果设备的普及,5G的无线网卡均安装在最新的MBP/MBA/IPAD中,因此使用5G的用户也是较为可观的。同时在较新的Windows笔记本中,双频无线网卡也还是越来越多的被应用。
标签: 5G
上传时间: 2022-06-20
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IEEE 802.15.4是低速率、低功耗的无线个人区域网络协议标准。分析了IEEE 802.15.4 的特点,在其上设计了轻量级网络层路由协议并在ZigBit 900平台上实现。路由协议对AODV进行了简化,利用MAC层的应答机制检测链路是否连通。最后对路由协议进行了测试,结果表明本路由设计具有良好的性能和扩展性。
上传时间: 2014-12-28
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在数据库中发现频繁模式和关联规则是数据挖掘领域的最基本、最重要的问题。大多数早期的研究采用了类似Apriori算法的产生候选级并测试迭代的途径代价是昂贵的,尤其是挖掘富模式和长模式时,Jiawei Han提出了一种新颖的数据结构FP_tree,及基于其上的FP_growth算法,主要用于有效的进行长模式与富模式的挖掘.本文在讨论了FP_growth算法的基础上,提出了用Visual C++实现该算法的方法,并编写了算法的程序。
上传时间: 2013-12-23
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图象处理源代码集 图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一,是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列有意义的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段,因此分割的精确程度是至关重要的。
上传时间: 2014-01-08
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基于LPC2210 的ZLG/CF 驱动使用. CF 卡有PC 卡I/O、MEMORY 及True IDE 等3 种模式,而True IDE 模式兼容IDE 硬 盘,该模式比其它的两种模式更实用,是3 种模式中使用较多的一种。本节中描述CF 卡在 True IDE 模式下的应用。 使用LPC2210 的通用可编程I/O 口,模拟产生ATA 设备的读写时序,实现对CF 卡及 IDE 硬盘等ATA 设备读写操作。使用LPC2210 的GPIO 功能,可以非常灵活而简单地实现 ATA 读写时序。
上传时间: 2016-05-18
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