給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi],用拋物插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
標簽： xi 插值 yi 節點
上傳時間： 2017-03-10
上傳用戶：chfanjiang
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=f[xi],用連分式插值法計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：zycidjl
給定n個節點xi[i=0,1,...,n-1]上的函數值yi=[xi]以及一屆倒數值yi =f [xi],用埃爾米特插值公式計算指定插值點t處的函數近似值z=f[t]
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：CHINA526
用于飛思卡爾智能小車競賽的自編程序源代碼，經過競賽測試，運行良好。紅外傳感器尋線。
標簽： 飛思卡爾 智能小車 競賽 源代碼
上傳時間： 2014-12-22
上傳用戶：haoxiyizhong
自適應波束形成（智能天線）的MATLAB代碼仿真程序
標簽： MATLAB 自適應波束 智能天線 代碼
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：wanghui2438
I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼
標簽： I. C. B. G.
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：zhichenglu
這是關于智能天線的自適應算法的MATLAB代碼
標簽： MATLAB 智能天線 代碼 自適應算法
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：epson850
基于自適應遺傳算法的智能組卷研究，有需要的可以下載
標簽： 算法
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：cc1915
智能天線技術的核心是自適應波束的形成，本文首先根據波束形成技術的不同，介紹了三大類自適應算法，基于來波方向的波束形成，基于參考信號的波束形成和基于信號結構特性的盲自適應算法，著重分析了基于參考信號的波束形成算法，并給出了數字波束形成的基本模型。
標簽： 智能天線 核心 自適應波束
上傳時間： 2017-09-08
上傳用戶：hj_18
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
標簽： 神經網絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1
