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自動循跡小車

  • 小功率調幅發射機的設計方案

    小功率調幅發射機的設計方案

    標簽： 小功率 調幅發射機 設計方案

    上傳時間： 2013-12-23

    上傳用戶：teddysha

  • 一種新型的基于自組網車載通信系統MAC協議

    一種新型的基于自組網車載通信系統MAC協議

    標簽： MAC 組網 協議

    上傳時間： 2013-11-15

    上傳用戶：3294322651

  • 基于Q學習的無線傳感網絡自愈算法

    無線傳感網絡存在關鍵區域節點能量消耗過快，節點能量供應有限以及通信鏈路擁塞等問題，容易造成節點故障和路由破壞。為減小上述問題對網絡傳輸造成的影響，提出一種基于Q學習的無線傳感網絡自愈算法，通過引入Q學習的反饋機制，動態感知網絡的狀態信息，當故障發生時，自適應地選擇恢復路徑，保證數據實時順利傳輸。仿真結果表明，該算法降低了錯誤選擇故障或擁塞路徑的概率，在故障感知、故障恢復和延長網絡壽命等方面，表現出了良好的性能。

    標簽： 無線傳感網絡 算法

    上傳時間： 2013-10-26

    上傳用戶：toyoad

  • 基于視頻運動復雜度的自適應FMO算法研究

    為了有效地平衡編碼效率和抗誤碼能力之間的矛盾，筆者提出了一種自適應FMO編碼方法；可根據圖像的復雜度自適應的選擇編碼所需的FMO模式。仿真結果表明這種FMO編碼方式完全可行，且在運動復雜度頻繁變化時效果更加明顯，完全可應用在環境惡劣的無線信道中。

    標簽： FMO 視頻運動 復雜度 算法研究

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：lyy1234

  • 基于ZigBee的自愈自組網的設計與應用

    ZigBee 技術為低功耗、低成本、低復雜度、適中數據傳輸率和且具有自組織功能的無線監控網絡的組建提供了堅實的技術基礎。為了增強無線網絡在無人值守、遠程監控等應用中的穩定性及智能化，本文在分析ZigBee協議體系結構以及Z_Stack協議?；A上，研究了如何基于CC2530組建具有自組網、自愈特性的ZigBee無線網絡，通過對無人值守的通信基站的交流電壓、電流和溫濕度環境等參數的遠程實時監控的試驗，實現了網絡的自組網與自愈功能，增強了網絡的穩定性及智能化。

    標簽： ZigBee 自愈自組網

    上傳時間： 2013-10-14

    上傳用戶：panpanpan

  • 自動抄表的低功耗無線網絡設計與實現

    由于近些年來智能電網的大力發展需求出現了各種自動抄表系統的應用方案，但各有不足之處未能真正在我國廣泛采用。為了實現智能電網自動抄表系統的真正應用，設計了一種易于實現的、網絡開銷小并低功耗的無線網絡，它采用ARM和MCU作為自動抄表系統的無線集中器硬件平臺，并搭配Sub-GHz的射頻收發模塊，集中器與節點設備之間采用自定義協議的自動組網形式， 可實現50個節點自動靈活組網，而且網絡開銷小只占用4 k存儲空間。整個系統具有實用性和應用性強的特點。

    標簽： 自動抄表 低功耗 無線 網絡設計

    上傳時間： 2013-10-17

    上傳用戶：fqscfqj

  • 基于CC2530的Zigbee2007%2fPRO協議的無線溫濕度系統設計

        本文設計了一種基于CC2530的Zigbee2007/PRO協議無線溫濕度監控系統，以網狀網的組網方式有效解決現在市場上的各種問題，如檢測系統監控范圍小，監測節點數少等缺陷。該系統還具有自組織及自修復網絡的能力，在受干擾后可以動態切換到另一個信道工作。測試表明本系統能夠實現對多個分散位置同時進行溫濕度測試，并具備實時監控功能，不僅接收數據的準確率高，而且功耗低，具有很強的實用價值。

    標簽： Zigbee 2530 2007 fPRO

    上傳時間： 2013-11-15

    上傳用戶：lingzhichao

  • 基于BP神經網絡的PID控制器參數優化方法

     針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題，結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點，提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次，為了加快BP神經網絡學習收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后，給出了PSO-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。

    標簽： PID BP神經網絡 控制器 參數優化

    上傳時間： 2014-03-21

    上傳用戶：diets

  • 基于小波包分析和Elman神經網的故障診斷方法

    由非線性電力電子裝置組成的電路發生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經網的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態下電壓及電流信號的特征信息，然后對數據進行歸一化處理并作為Elman神經網的輸入，由具有智能學習功能的神經元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

    標簽： Elman 分 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-11

    上傳用戶：zjf3110

  • RBF神經網絡在特征選擇中的應用

    提出了一個自適應量子粒子群優化算法，用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩定性，能夠選擇出較優秀的特征子集。

    標簽： RBF 神經網絡 特征選擇 中的應用

    上傳時間： 2013-11-16

    上傳用戶：erkuizhang

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