伺服電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自整定程序，利用BP誤差反向傳播算法改變PID 控制參數(shù)以獲得優(yōu)越的控制效果
標(biāo)簽： 伺服電機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù) 自整定
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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一個(gè)用simulink做的模糊PID自適應(yīng)系統(tǒng)，通過三個(gè)模糊FIS：dkp,dki,dkd來分別控制Kp,Ki,Kd，以達(dá)到PID參數(shù)可自動(dòng)調(diào)整的目的。
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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VC的可視化編程環(huán)境為我們提供了方便的界面編程操作，然而對于不規(guī)則窗體的實(shí)現(xiàn)，還需要通過語言編程來實(shí)現(xiàn)。本文檔教你如何編寫自定制不規(guī)則窗體！
標(biāo)簽： 可視化編程 環(huán)境 操作 界面編程
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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Visual C++（簡稱VC）是Microsoft公司推出的目前使用極為廣泛的基于Windows平臺(tái)的C++可視化開發(fā)環(huán)境。Visual C++6.0提供的控制臺(tái)應(yīng)用程序?qū)W(xué)習(xí)和掌握標(biāo)準(zhǔn)C++內(nèi)容非常有利。“可視”的資源編輯器與MFC類以及應(yīng)用程序向?qū)В瑸榭焖俑咝У亻_發(fā)出功能強(qiáng)大的Windows應(yīng)用程序提供了極大的方便。利用Visual C++6.0進(jìn)行Internet、數(shù)據(jù)庫及多媒體等多方面的程序開發(fā)也很容易。在我國，Visual C++6.0已相當(dāng)流行，為了適應(yīng)形式發(fā)展的需要和廣泛的社會(huì)需求，我信息工程學(xué)院各專業(yè)自2003年開始，都陸續(xù)開設(shè)了C++和Visual C++應(yīng)用程序設(shè)計(jì)課程。為了方便教學(xué)和學(xué)生們的學(xué)習(xí)，我們開設(shè)了網(wǎng)上教學(xué)一欄，將教師教案供學(xué)生網(wǎng)上閱讀，并在其中設(shè)立學(xué)生提問，教師答疑等。希望同學(xué)們能真正學(xué)好這門課程。
標(biāo)簽： Visual Microsoft Windows 6.0
上傳時(shí)間： 2014-12-21
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windows mobile下自繪的進(jìn)度條，區(qū)分出了不同的控制區(qū)域
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波 P0308：圖像的自適應(yīng)魏納濾波 P0309：運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進(jìn)行銳化處理
標(biāo)簽： P0301 P0302 P0303 P0304
上傳時(shí)間： 2017-07-12
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語音識(shí)別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上，研究兩種基于模型 的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不論采用哪種自適應(yīng)都能使識(shí)別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性，但收斂性較差， 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。 文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中，初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)對自適 應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文 章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果，從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算 法等效性進(jìn)行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。
標(biāo)簽： MLLR MAP nh 語音識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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利用8051單片機(jī)和DAC0832控制電源的輸出從0~9.9V，并且實(shí)現(xiàn)0.1v的步進(jìn)電壓。我們先利用變壓電路實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的輸入電壓，在單片機(jī)的控制下是啊先顯示和鍵盤的操作，直接控制DAC0832從而實(shí)現(xiàn)了電壓的變換。可以利用手動(dòng)和自動(dòng)掃描來實(shí)現(xiàn)，能有效地控制輸出電壓，并且實(shí)現(xiàn)數(shù)化顯示電壓值。
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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電梯控制。電梯間豎井模型部分可由有機(jī)玻璃粘成無上蓋板的六面體ABCDEFGH，高度AE為1.2m；電梯橋廂模型J通過滑輪懸掛并由電動(dòng)機(jī)M牽引，可在電梯間豎井模型的空間內(nèi)上下運(yùn)動(dòng)。該電梯間豎井模型每隔20cm自下向上分成5層
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：lifangyuan12
本文討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制策略，提出了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，給出了控制模型，探討了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制學(xué)習(xí)算法，通過修改神經(jīng)元控制器連接加權(quán)系數(shù) ，構(gòu)成了自適應(yīng)PID控制器。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力進(jìn)行PID控制參數(shù)的在線整定，并使用了MATLAB軟件進(jìn)行了仿真研究。比較傳統(tǒng)PID控制器與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器兩者的仿真結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器參數(shù)調(diào)節(jié)簡單，具有很高的精度和很強(qiáng)的適應(yīng)性，可以獲得滿意的控制效果。
標(biāo)簽： PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制策略
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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