智能車輛，是一個(gè)集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、自動(dòng)駕駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，它集中地運(yùn)用了計(jì)算機(jī)、現(xiàn)代傳感、信息融合、通訊、電子、人工智能及自動(dòng)控制等技術(shù)，是典型的高新技術(shù)綜合體。本系統(tǒng)以Freescalel6位單片機(jī)MC9S12DG128作為系統(tǒng)控制處理器，基于CCD傳感器采集視頻圖像，通過(guò)對(duì)獲得的圖像進(jìn)行處理分析，獲得道路信息提取賽道黑線，并結(jié)合測(cè)速反饋實(shí)現(xiàn)對(duì)小車的閉環(huán)反饋控制，后輪驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制模換采用了模薪PID控制算法，充分的利用了內(nèi)部提供的模糊推理機(jī)，文中介紹了賽車的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，小車圖像采集模塊、轉(zhuǎn)向模塊和驅(qū)動(dòng)模塊的設(shè)計(jì)，以及攝像頭工作機(jī)制和速度反饋的設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)智能模型車系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及研究，取得了一定的成果，但仍有不完善的地方，有待進(jìn)一步深入研究。關(guān)鍵詞：模糊PIDCCD圖像采集測(cè)速反饋
上傳時(shí)間： 2022-06-23
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《現(xiàn)代通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡(jiǎn)要介紹無(wú)線通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關(guān)知識(shí)。第2章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)知識(shí)，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若手研究盲處理問(wèn)題,同時(shí)給出復(fù)數(shù)域BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)盲處理方法和該類方法的優(yōu)缺點(diǎn)說(shuō)明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統(tǒng)的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機(jī)框架下的盲處理算法，介紹支持向批機(jī)的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機(jī)的信道估計(jì)新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號(hào)處理方法，然后引入星座匹配誤差函數(shù)，并根據(jù)線性支持向攪回歸和有序風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數(shù)聯(lián)合組成的新經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)構(gòu)造一個(gè)新的代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而通過(guò)迭代求解優(yōu)化問(wèn)題獲得均衡器。第5章介紹神經(jīng)動(dòng)力學(xué)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)，特別地從神經(jīng)動(dòng)力學(xué)角度論述連續(xù)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效飛作的原因，論述反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣對(duì)吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據(jù)系統(tǒng)接收信號(hào)與發(fā)送信號(hào)之間的子空間關(guān)系，構(gòu)造一個(gè)適用于現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的盲檢測(cè)的特定性能函數(shù)和優(yōu)化問(wèn)題。第6章分別展示如何基于連續(xù)多閾值神經(jīng)元Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)通信信號(hào)盲處理的理論和方法，針對(duì)多相制信號(hào)的特點(diǎn)給出兩種連續(xù)相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，并分析討論該兩類激勵(lì)函數(shù)參數(shù)的選擇、分別給出連續(xù)多閾值神經(jīng)元 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)工作于同步和異步模式下的新能隊(duì)函數(shù)及其相關(guān)證明。介紹采用幅相連續(xù)激勵(lì)法解決稀疏QAM 信號(hào)的盲檢測(cè)思路，并針對(duì) QAM 信號(hào)的特點(diǎn)，分別給出連續(xù)幅度和相位多闕值激勵(lì)函數(shù)形式，分析討論該類激勵(lì)函數(shù)的特點(diǎn)。第7章則電在從另一個(gè)角度提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵(lì)法解決密集QAM信號(hào)盲檢測(cè)方法。介紹如何從激勵(lì)函數(shù)角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問(wèn)題的同步和異步運(yùn)行模式下的新能量函數(shù)形式；并證明和分析所設(shè)計(jì)的能量函數(shù)部分定理；介紹在基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)盲處理方法這一研究課題中發(fā)現(xiàn)的幾類現(xiàn)象，包括當(dāng)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)信息缺失或失真情況下，連續(xù)多閾值神經(jīng)元反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲檢測(cè)能力：通用高階QMA的激勵(lì)函數(shù)被使用作為低階QAM信號(hào)盲檢測(cè)問(wèn)題時(shí)的適用性......
標(biāo)簽： 無(wú)線通信系統(tǒng) 智能算法
上傳時(shí)間： 2022-07-09
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智能稱重系統(tǒng)的設(shè)計(jì)資料要以微控制器為控制核心，通過(guò)稱重傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)灌裝氣體重量的自動(dòng)檢測(cè)及控制，但普遍存在稱重精度不高、功能不全等問(wèn)題。本文旨在以高性能STC11F32XE 單片機(jī)為控制核心，設(shè)計(jì)出高精度數(shù)據(jù)采集、寬溫度工作范圍的智能燃?xì)夤嘌b稱重系統(tǒng)。1 系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)1． 1 整體硬件電路設(shè)計(jì)燃?xì)夤嘌b稱重控制系統(tǒng)主要包括: 信號(hào)采集、信號(hào)調(diào)理、灌裝過(guò)程控制、數(shù)據(jù)顯示等模塊。其中的信號(hào)調(diào)理模塊對(duì)傳感器的mV 輸入信號(hào)進(jìn)行濾波、放大、A/D 轉(zhuǎn)換后送入單片機(jī)STC11F32XE 進(jìn)行處理; 電源電壓電路給各模塊電路提供數(shù)字5 V 和模擬5 V 直流電壓; 數(shù)碼管顯示器、鍵盤(pán)、蜂鳴器及指示燈構(gòu)成人機(jī)交互模塊; 溫度傳感器DS18B20 采集環(huán)境溫度供傳感器溫度補(bǔ)償時(shí)使用( 見(jiàn)圖1) 。1． 2 信號(hào)采集及調(diào)理電路據(jù)設(shè)計(jì)要求，稱重傳感器選用鋁合金懸臂梁結(jié)構(gòu)的應(yīng)變片式傳感器，其有效的最大輸出在20 mV以內(nèi)，為了拓展其A/D 轉(zhuǎn)換器的滿量程有效利用范圍，需要對(duì)其進(jìn)行差動(dòng)放大。同時(shí)，為了提高其抗干擾能力，對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行二階低通濾波， IN －和IN + 為傳感器輸出的差動(dòng)信號(hào)，S3 和S4 是磁珠，對(duì)高頻干擾信號(hào)有一定的抑制作用; 運(yùn)算放大器采用精密雙運(yùn)放OP2177，放大電路的放大倍數(shù)由R10、R31 和RG1 決定
標(biāo)簽： 智能稱重系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-07-24
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