本文采用Memetic算法進(jìn)行飛行控制系統(tǒng)PIO評(píng)估，提出了一種結(jié)合自適應(yīng)差分進(jìn)化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開發(fā)的飛機(jī)模型ADMIRE為研究對(duì)象，利用Memetic算法對(duì)存在不確定條件下的飛行控制系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明，與工業(yè)傳統(tǒng)網(wǎng)格評(píng)估方法相比，改進(jìn)的優(yōu)化算法可以在全飛行包線范圍內(nèi)找出最壞的飛行狀態(tài)，具有更高的可靠性、效率。
標(biāo)簽： Memetic 算法 飛行控制
上傳時(shí)間： 2013-11-24
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基于機(jī)器人在平面區(qū)域運(yùn)動(dòng)的避障問題，通過單一障礙物路徑長度設(shè)計(jì)算法，利用MATLAB軟件進(jìn)行分別計(jì)算，綜合比較得出機(jī)器人從區(qū)域起點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的避障最短路徑。
標(biāo)簽： 機(jī)器人 最短路徑 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-10-16
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壓力傳感器是一種常用的傳感元件，由于其自身的非線性和外界測量條件的影響，傳感器的輸出特性大都為非線性，故存在多種誤差因素。這些誤差因素通常同時(shí)存在，但以溫度的影響最為明顯，所以對(duì)傳感器的溫度補(bǔ)償也就尤為重要。本文結(jié)合目前應(yīng)用比較普遍的各種溫度補(bǔ)償方法，通過編制程序，對(duì)壓力傳感器的輸出非線性作了補(bǔ)償。結(jié)果表明，基于最小二乘法的溫度補(bǔ)償方法簡單，速度快，但是精度一般，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)男Ч茫撬惴◤?fù)雜。
標(biāo)簽： 壓力傳感器 分 溫度補(bǔ)償 比較
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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W-RXM2013基于高性能ASK無線超外差射頻接收芯片 設(shè)計(jì)，是一款完整的、體積小巧的、低功耗的無線接 收模塊。 模塊采用超高性價(jià)比ISM頻段接收芯片設(shè)計(jì) 主要設(shè)定為315MHz-433MHz頻段，標(biāo)準(zhǔn)傳輸速率下接 收靈敏度可達(dá)到-115dbm。并且具有行業(yè)內(nèi)同類方案W-RXM2013 Micrel、SYNOXO、PTC等知名品牌的芯片所不具備的超強(qiáng)抗干擾能力。外圍省去10.7M的中頻 器件模塊將芯片的使能腳引出，可作休眠喚醒控制，也可通過電阻跳線設(shè)置使能置高控制。 本公司推出該款模塊力求解決客戶開發(fā)產(chǎn)品過程中無線射頻部分的成本壓力，為客戶提供 性能卓越價(jià)格優(yōu)勢突出的電子組件。模塊接口采用金手指方式,方便生產(chǎn)及應(yīng)用。天線輸入部 分可以將接收天線焊接在模塊上面，也可以通過接口轉(zhuǎn)接至客戶主機(jī)板上，應(yīng)用非常靈活。 優(yōu)勢應(yīng)用：機(jī)電控制板、電源控制板、高低溫環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測等復(fù)雜條件下 的控制指令的無線傳輸。 1.1 基本特性 λ ●省電模式下，低電流損耗 ●方便投入應(yīng)用 ●高效的串行編程接口 ●工作溫度范圍：﹣40℃～＋85℃ ●工作電壓：2.4~ 5.5 Volts. ●有效頻率：250-348Mhz, 400-464Mhz ●靈敏度高（-115dbm）、功耗低在3.5mA@315MHz應(yīng)用下 ●待機(jī)電流小于1uA，系統(tǒng)喚醒時(shí)間5ms（RF Input Power=-60dbm）
標(biāo)簽： W-RXM 2013 ASK 性能
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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電子發(fā)燒友網(wǎng) -> 上傳資料 .傳感器傳遞函數(shù)回歸算法及其應(yīng)用研究
標(biāo)簽： 傳感器 傳遞函數(shù) 回歸 算法
上傳時(shí)間： 2013-11-15
上傳用戶：yd19890720
溫度控制的PID算法的C語言程序,里面有具體程序的實(shí)現(xiàn)，還有各個(gè)參數(shù)的意義介紹，十分詳細(xì)，非常有用
標(biāo)簽： PID 溫度控制 C語言程序 算法
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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文中詳細(xì)總結(jié)現(xiàn)有的WSN的一些經(jīng)典定位算法，并比較各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
標(biāo)簽： WSN 定位算法
上傳時(shí)間： 2013-11-12
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稀疏表示分類算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人臉數(shù)據(jù)庫上有很高的識(shí)別性能。然而，對(duì)于姿態(tài)變化，SRC的識(shí)別效果并不理想。針對(duì)SRC算法不能解決測試樣本與訓(xùn)練樣本存在偏移誤差的問題，本文提出了基于SRC的改進(jìn)算法。該算法將每一類的訓(xùn)練樣本單獨(dú)作為訓(xùn)練字典，利用迭代校正和基于金字塔分層機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)偏移估計(jì)方法得到最終的偏移量，最后對(duì)校正后的測試樣本使用SRC算法實(shí)現(xiàn)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)于有偏移誤差的人臉圖像具有較好的魯棒性及識(shí)別率。
標(biāo)簽： SRC 算法 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用
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介紹PID算法的好資料
標(biāo)簽： PID 算法
上傳時(shí)間： 2013-11-09
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這是有關(guān)飛思卡爾智能車競賽，賽車對(duì)賽道的記憶算法，對(duì)于智能車比賽有很好的參考作用
標(biāo)簽： 智能車 記憶算法
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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