20 世紀70 年代以來,人們從工業過程的特點出發,尋找對模型精度要求不高而同樣能實現高質量控制性能的方法,預測控制就是在這種背景下發展起來的。預測控制技術最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地結合了工業實際的要求,綜合效果好,已經在理論和應用方面取得了顯著進展,各種預測控制算法不斷地產生并得到發展。預測控制算法具有三大本質特征:預測模型、滾動優化和反饋校正[2 ] 。它是不斷滾動的局部優化,而非全局最優。預測控制的特點:建模方便 采用非最小化描述的離散卷積和模型,信息冗余量大,有利于提高系統的魯棒性 采用滾動優化策略,使模型失配、畸變、干擾等引起的不確定性及時得到彌補,從而得到較好的動態控制性能 可推廣到有約束條件、大遲延、非最小相位以及非線性等過程,對模型精度要求不高,跟蹤性能良好,更適應于復雜工業過程控制。
上傳時間： 2014-01-02
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MFC 視窗程式設計,視窗作業環境經多年試鍊，視窗應用程式於架構上已然出現了明顯的分類； 即便是架構不同，其間也存在著諸多共同點，例如：它們通常的都需要有功能表、 工具列等控制元件的設計，需要有用來動態管理資料的矩陣（arrays）、表列（lists） 等物件類別。
上傳時間： 2016-12-30
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在三條徑的瑞利信道中，對于直接序列擴頻： (1) 請設計DS-CDMA一種具體的碼分導引輔助的信道估計方法，接收機分別采用等均益合并、最大比合并。用Simulink進行仿真，測量BPSK的誤碼率性能，畫出比特信噪比與信道估計均方誤差的關系曲線，畫出比特信噪比與誤碼率的關系曲線，請解釋在誤碼率為0.01時，兩種合并方式所表現的不同的物理意義。 (2) 設頻率已經同步，請設計DS-CDMA一種具體的單停頓滑動相關時間同步方法，用Simulink進行仿真(自己編寫代碼S-Function方式)，分析所設計方案的時間同步精度，畫出比特信噪比與捕獲概率的關系曲線。 (3) 設時間已經同步，請設計DS-CDMA一種具體的頻率方法，用Simulink進行仿真(自己編寫代碼S-Function方式)，畫出比特信噪比與頻率同步誤差的關系曲線。
標簽： 信道
上傳時間： 2017-01-25
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基于蟻群算法的WSN 移動信標路徑獲取研究 根據ROI( Region of Interest) 面積給出了等距三重優化覆蓋此ROI 所需要的信標發射位置數量計算方法 隨后對矩形 ROI 提出了一種簡單的信標發射位置確定方法 針對現有的遍歷發射位置點的路徑遍歷算法的不足, 提出了一種新的應用蟻群算 法的信標發射位置點的遍歷算法, 并利用該算法對基于三邊測量方法進行傳感器節點定位。仿真實驗表明, 采用該文提出的方法 對傳感器節點進行定位, 在定位的精度和定位的效率方面與現存的方法相比有明顯的提高。
上傳時間： 2017-02-04
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摘要:電壓監測儀的校驗工作量大、 效率和精度低， 為保證電壓監測儀性能指標， 研制了一種對單相電壓監測統計儀進行精度、 靈敏度、 諧波、 時間試驗的校驗裝置。裝置以高速單片機為核心， 利用豐富的P C機資源、 融合F P G A 技術、 點陣圖形液晶等技術， 實現監測儀誤差校驗過程的自動控制、微機數據管理、 程控操作、 故障保護。實驗結果表明裝置綜合誤差為0 . 1 級， 輸出電壓失真度小于0 . 5 ， 系 統運行準確、 數據傳輸可靠、 操作方便及功能完善。
上傳時間： 2014-07-05
上傳用戶：stella2015
采用水壓傳感器、 流速傳感器等器件的明渠流量測量儀表能自動完成流態判別、 流 量公式和流量參數選擇， 實時獲得明渠流量。具有成本低、 精度高、 安裝使用簡便、 可廣泛應用等優點。
上傳時間： 2017-04-27
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數字鎖相環(DPLL)技術在數字通信、無線電電子學等眾多領域得到了極為廣泛的應用。與傳統的模擬電路實現的PLL相比，DPLL具有精度高、不受溫度和電壓影響、環路帶寬和中心頻率編程可調、易于構建高階鎖相環等優點。
上傳時間： 2013-12-18
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J-Blog v1.0 系統配置： web.xml里默認配置為：resin 2.1.14 可根據您的具體服務器配置。 注意鏈接池就是了！ 然后導入database/j-blog.sql 默認用戶名密碼都是: admin 后臺地址：/admin/ 進入后臺后，請將系統設置中的 網站地址(URL):設置正確，否則樣式表等無法調用
標簽： database J-Blog j-blog resin
上傳時間： 2017-05-07
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高速ADC（模數轉換器）精度分析，包括有效位數、無雜散動態范圍等，顯示信號的頻譜。可選擇不同的窗函數。
上傳時間： 2014-01-12
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L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數檔
上傳時間： 2013-12-26
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