<code id="80q0y"></code> 在基于頻率特性的控制器參數自整定算法的研究中使用和撇混合編程進 行仿真實驗, 利用兩種語言的優勢互補, 在實驗速度與實時性方面有了很大提高。給出了實現設計的具體過 程, 使該算法從實驗室仿真層次上向現場實際應用跨出了重要一步。
上傳時間： 2013-12-17
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自適應濾波算法的LMS算法的仿真驗證程序是在FM信號上提取完成的
上傳時間： 2014-01-14
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周立功ARM7 M9080FNU20開發板上自帶的出場測試程序，基于ucos2
上傳時間： 2014-01-13
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（1）、深度優先搜索。 （2）、可以點擊面板上的按鈕設置七種默認的初始狀態。 （3）、點擊“自定義”按鈕可以自行設定初始狀態。 （4）、設定初始狀態后點擊“搜索”按鈕，啟動搜索算法，若找到走法，則彈出對話框提示“已找到解”，接著點擊“下一步”按鈕，將走法一步步呈現出來，點擊一下走一步；若找不到走法，則彈出對話框提示“未找到解”。 集成開發環境(IDE) Eclipse 3.3. JDK 5.0.1 注：系統安裝的JDK必須是5.0以上的版本。
上傳時間： 2017-09-04
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內容摘要：在簡單介紹算術編碼和自適應算術編碼的基礎上，介紹了利用FPGA器件并通過VHDL語言描述實現自適應算術編碼的過程。整個編碼系統在LTERA公司的MAX+plus Ⅱ軟件上進行了編譯仿真，測試結果表明：編碼器各個模塊的設計在速度和資源利用兩方面均達到了較優的狀態，可以滿足實時編碼的要求。
標簽： 算術編碼
上傳時間： 2014-08-10
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S3C2440ARM9芯片里面對自帶的RTC模塊進行操作。在實驗板上測試通過
上傳時間： 2013-12-27
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班級花名冊維護 要求能夠增加、刪除、修改學生的信息。程序能夠讀入一個班級花名冊或是自建一個班級花名冊。對一個班級的任何學生的修改操作最后都應該反映在保存在硬盤上的班級名冊中。
上傳時間： 2017-09-27
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備，如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態性能關鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上，掌握了系統構成和基本控制原理，并分析了國內交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設計了控制器的功率單元；以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理，構建了永磁同步電機的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎上，根據模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型，并進行該系統的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型，應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性，并與常規PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結果對比得出結論，模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
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本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機運行之前由專業的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗證了該方法的可行性，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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