用蒙特卡洛模擬的方法計算美式期權的價格以及基本描述,ofdm系統仿真 含16qam調制 fft 加窗 加cp等模塊，這是一個好用的頻偏估計算法的matlab仿真程序
標簽： matlab
上傳時間： 2022-03-22
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是三角波測量儀，可以測任意波形頻率和幅值，占空比，并自帶三角波發(fā)生器可以調幅度 0~100占空比 發(fā)生頻率步進可調，絕對高精度， 里面還有報告
標簽： 三角波測量儀
上傳時間： 2022-04-21
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隨著人類社會的進步，科學技術的發(fā)展日新月異，模擬人腦神經網絡的人工神經網絡已取得了長足的發(fā)展。經過半個多世紀的發(fā)展，人工神經網絡在計算機科學，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會，科技更新領域也是如此。在人工神經網絡研究領域，算法的優(yōu)化顯得尤為重要，對提高網絡整體性能舉足輕重.BP神經網絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經網絡模型，對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經網絡有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優(yōu)勢，能夠彌補BP網絡的不足，為解決大規(guī)模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網絡有機地結合起來，提出了一種新的網絡結構，在穩(wěn)定性、學習性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先設計了BP神經網絡結構，在此基礎上，應用遺傳算法進行優(yōu)化，達到了加快收斂速度和全局尋優(yōu)的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優(yōu)化內容進行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現了對BP算法優(yōu)化的目的。關鍵詞：生物神經網絡：人工神經網絡；BP網絡；遺傳算法；仿真隨著電子計算機的問世及發(fā)展，人們試圖去了解人的大腦，進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰(zhàn)勝人類棋手的同時，引發(fā)了人們對模擬人腦信息處理的人工神經網絡的研究。1.1研究背景人工神經網絡（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經網絡），是一種數學算法模型，能夠對信息進行分布式處理，它模仿了動物的神經網絡，是對動物神經網絡的一種具體描述。這種網絡依賴系統的復雜程度，通過調節(jié)內部大量節(jié)點之間的關系，最終實現信息處理的目的。人工神經網絡可以通過對輸入輸出數據的分析學習，掌握輸入與輸出之間的潛在規(guī)則，能夠對新數據進行分析計算，推算出輸出結果，因為人工神經網絡具有自適應和自學習的特性，這種學習適應的過程被稱為“訓練"。
上傳時間： 2022-06-16
上傳用戶：jiabin
論文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分類器的目標車輛探測算法原理和參數設置，并利用車載攝像頭采集真實道路車輛圖像，建立車輛樣本數據庫，訓練車輛分類器，實現對道路車輛的探測，并對探測效果進行量化分析。針對在車輛探測過程中誤檢率較高、探測不連續(xù)以及檢測框不穩(wěn)定的現象，對基于無跡卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法進行了研究，建立了車輛相對運動模型，對真實道路交通場景中的多目標車輛進行探測與跟蹤，并對跟蹤算法對探測性能提升的效果和原因進行了深入分析。在單目測距中，針對一般測距算法受車輛俯仰角和攝像頭畸變影響很大的缺點，利用PreScan仿真軟件，對車輛測距算法進行了改進，提山了一個同時考慮車輛俯仰角和攝像頭畸變等參數的測距模型，以及一種將攝像頭內參與外參分開標定的新方法，最后利用場地實驗利真實道路交通場景對模型的測距精度、參數靈敏度進行量化分析。研究了僅利用圖像信息估算車輛間碰撞時間的方法，利用PreScan仿真軟件，對車輛碰撞時間估算算法進行了改進，建立了一個考慮車間相對加速度碰撞時間估算模型，最后，利用真實道路交通視頻對算法進行驗證和分析。最后，介紹了利用仿真軟件輔助ADAS開發(fā)的方法，在虛擬的開發(fā)環(huán)境中建立了以真實攝像頭物理參數為依據的攝像頭仿真模型、交通場景，實現了對單目測距和碰撞時間估算算法的驗證和改進。實驗結果表明，論文中所建立的算法表現出良好的性能，所構建的基于PreScan的仿真平臺能有效地提高算法的開發(fā)效率.
上傳時間： 2022-06-21
上傳用戶：d1997wayne
摘 要：該文提出了一種新型雙聲道音頻Σ - Δ數模轉換器(DAC)小面積插值濾波器設計方法。該方法采用左右兩個聲道復用一個插值濾波器的新型結構，并利用存儲器實現第1 級半帶濾波器，從而降低芯片的實現面積。提出重新排序方法，保證復用后兩個聲道的同步。設計在TSMC 0.18 μm 1.8 V/3.3 V 1P5M CMOS 工藝上實現，測試信噪比為106 dB，數字部分芯片的面積僅為0.198 mm2，功耗為0.65 mW。這種設計方法降低了Σ - Δ DAC系統中數字部分的面積和功耗，給模擬部分留有較大的設計裕量，這對模數混合系統的設計具有重要的意義。
標簽： 插值濾波器
上傳時間： 2022-07-04
上傳用戶：kent
液壓系統常見故障的診斷及消除方法
上傳時間： 2013-06-02
上傳用戶：eeworm
396 信息技術 安全技術 實體鑒別第2部分：采用對稱加密算法的機制 GB 15843.2-1997 L80 國家技術監(jiān)督局 1997-09-02 1998-04-01 pdf
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
PID算法自從問世以來，一直受到廣泛的關注。隨著現代控制理論及智能控制技術的發(fā)展，PID算法也得到了長足的發(fā)展。結合傳統的PID控制算法，針對特定的控制領域，出現了一些新的控制算法，模糊PID控制算法就是在此基礎上漸漸形成并凸顯其控制特色。 同時隨著微電子技術的發(fā)展，現場可編程邏輯器件FPGA的發(fā)展及其EDA技術的日漸成熟，為集成控制芯片開拓了廣闊的發(fā)展空間。FPGA的發(fā)展為基于硬件的算法模塊的實現提供了可能性，同時節(jié)省了外圍的電路，使算法模塊的集成度大大提高。 本文針對當前國內外在算法研究方面的熱點問題，對模糊PID算法進行了深入的分析和研究。通過對汽輪機調節(jié)系統的結構分析，對其進行了數學建模。采用某汽輪機的實際設計運行參數，利用Matlab仿真軟件，對該汽輪機的數學模型進行了甩負荷動態(tài)特性仿真。仿真結果表明，模糊PID可以更好地解決汽輪發(fā)電機組在甩負荷過程中由于機組轉子飛升量太大而導致危急保安裝置動作，使得汽輪發(fā)電機組意外停機的問題，能夠保證汽輪發(fā)電機組在意外甩負荷時機組正常的機械運轉。根據模糊控制理論的特點及EDA技術和FPGA可編程邏輯器件的發(fā)展現狀，提出了在FPGA上實現模糊PID算法的具體實現方案。在綜合分析算法特性的基礎上，選擇Altera公司生產的CycloneⅡ系列中的EP2C35F672C6作為目標芯片，利用分層模塊化設計思想，在Altera公司提供的QuartusⅡ開發(fā)環(huán)境中，利用原理圖設計輸入和VHDL設計輸入相結合的方式實現了模糊PID控制算法，同時分別對實現的各個功能模塊和整個算法模塊進行了功能時序仿真。根據仿真結果分析，該設計實現了的模糊PID控制功能。 該控制算法模塊的FPGA實現很好的避免了因CPU或者其它問題導致算法程序跑飛、程序死循環(huán)、復位不可靠等問題，提高了控制的可靠性。同時加強了模塊的通用性，減少了系統硬件開發(fā)周期，節(jié)省了外圍設備的電路，降低了設計開發(fā)成本。
上傳時間： 2013-07-21
上傳用戶：thinode
IIR數字濾波器是沖激響應為無限長的一類數字濾波器，是電子、通信及信號處理領域的重要研究內容，國內外學者對IIR數字濾波器的優(yōu)化設計進行了大量研究。其中，進化算法優(yōu)化設計IIR數字濾波器雖然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工魚群算法的IIR數字濾波器優(yōu)化設計也取得了較好的效果。但這些方法都是將多目標優(yōu)化問題轉化為單目標優(yōu)化問題，這種方法是將每個目標賦一個權值，然后將這些賦了權值的目標相加，把相加的結果作為目標函數，在此基礎上尋找目標函數的最小值，這樣做造成的問題是可能將其中的任何一種滿足目標函數值最小的情況作為最優(yōu)解，但實際上得到的不一定是最優(yōu)解。也就是說，單目標的方法難以區(qū)分哪一種情況為最優(yōu)解，這樣的尋優(yōu)模型從理論上來說是難以得到最優(yōu)解的。另外，在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解。針對這些問題，本文在研究傳統遺傳算法、進化規(guī)劃算法以及量子遺傳算法的IIR數字濾波器優(yōu)化設計的基礎上，將重點研究IIR數字濾波器的粒子進化規(guī)劃優(yōu)化、遺傳多目標優(yōu)化以及量子多目標優(yōu)化。另外，由于在通信系統中IIR數字濾波器有廣泛應用，并且大量采用FPGA實現，多目標優(yōu)化方法得到的濾波器性能也值得驗證，因此，對多目標優(yōu)化方法得到的IIR數字濾波器系數進行FPGA仿真驗證有重要的現實意義。 @@ 論文的主要工作及研究成果具體如下： @@ 1.分析IIR數字濾波器的數學模型及其優(yōu)化設計的參數；針對低通IIR數字濾波器，采用遺傳算法及量子遺傳算法對其進行優(yōu)化設計，并給出相應的仿真結果及分析。 @@ 2.針對使用進化規(guī)劃算法優(yōu)化設計IIR數字濾波器時容易陷入局部極值的問題，研究粒子進化規(guī)劃算法，并將其應用于IIR數字濾波器的優(yōu)化設計，該算法將粒子群優(yōu)化算法與進化規(guī)劃算法相結合，繼承了粒子群算法局部搜索能力強和進化規(guī)劃算法遺傳父代優(yōu)良基因能力強的優(yōu)點。將這種新的粒子進化規(guī)劃算法應用于IIR低通、高通、帶通、帶阻數字濾波器的優(yōu)化設計，顯示了較好的效果。 @@ 3.優(yōu)化設計IIR數字濾波器時，通常將多目標轉化為單目標的優(yōu)化問題，這種方法雖然設計簡單，但是在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解，不能提供更多的有效解給決策者。針對常 用基于單目標優(yōu)化算法的不足，在分析IIR數字濾波器優(yōu)化模型和待優(yōu)化參數的基礎上，本文研究遺傳算法的IIR數字濾波器多目標優(yōu)化設計方法，該方法將多個目標值直接映射到適應度函數中，通過比較函數值的占優(yōu)關系來搜索問題的有效解集，使用這種方法可以求得一組有效解，并且將多目標轉化為單目標的優(yōu)化方法得到的唯一解也能被包括在這一組有效解中。@@ 4.將量子遺傳算法應用于IIR數字濾波器多目標優(yōu)化設計，研究量子遺傳算法的IIR數字濾波器多目標優(yōu)化設計方法，并將優(yōu)化結果與傳統遺傳算法的多目標優(yōu)化方法進行了比較。仿真結果表明，在對同一種濾波器進行優(yōu)化設計時，使用該方法得到的結果通帶波動更小，過渡帶更窄，阻帶衰減也更大。 @@ 5.針對IIR數字濾波器的硬件實現問題，在對IIR數字濾波器的結構特征進行分析的基礎上，分別采用遺傳多目標優(yōu)化方法量子多目標方法優(yōu)化設計IIR數字濾波器的系數，然后針對兩組系數進行了FPGA( Field-Programmable GateArray，現場可編程門陣列)仿真驗證，并對兩種結果進行了對比分析。 @@關鍵詞：IIR數字濾波器；優(yōu)化設計
上傳時間： 2013-06-09
上傳用戶：熊少鋒
調整視頻圖像的分辨率需要視頻縮放技術。如果圖像縮放技術的處理速度達到實時性要求就可以應用于視頻縮放。 傳統圖像縮放技術利用插值核函數對已有像素點進行插值重建還原圖像。本文介紹了圖像插值的理論基礎一采樣定理，并對理想重建函數Sinc函數進行了討論。本文介紹了常用的線性圖像插值技術及像素填充、自適應插值和小波域圖像縮放等技術。然后，本文討論了分級線性插值算法的思想，設計并實現了FPGA上的分級雙三次算法。最后本文對各種算法的縮放效果進行了分析和討論。 本文在分析現有視頻縮放算法基礎之上，提出了分級線性插值算法，并應用在簡化線性插值算法中。分級線性插值算法以犧牲一定的計算精度為代價，用查找表代替乘法計算，降低了算法復雜度。本文設計并實現了分級雙三次插值算法，詳細說明了板上系統的模塊結構。最后本文將分級線性插值算法與原線性插值算法效果圖進行比較，比較結果顯示分級插值算法與原算法誤差較小，在放大比例較小時可以取代原算法。結果證明分級雙三次線性插值算法的FPGA實現能夠滿足額定幀頻，可以進行實時視頻縮放。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：亞亞娟娟123
