國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優先數系.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
摘要：本文詳細的介紹了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在郵政自動化分揀系統中控制系統的應用，系統的網絡拓撲結構，工藝流程和信息采集等。關鍵詞：T PCX57 PLC FIPIO總線 OPC Momentum I/O模塊 分揀系統
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：kristycreasy
離散傅里葉變換,(DFT)Direct Fouriet Transformer(PPT課件) 一、序列分類對一個序列長度未加以任何限制，則一個序列可分為： 無限長序列：n=-∞~∞或n=0~∞或n=-∞~ 0 有限長序列：0≤n≤N-1有限長序列在數字信號處理是很重要的一種序列。由于計算機容量的限制，只能對過程進行逐段分析。二、DFT引入由于有限長序列，引入DFT(離散付里葉變換)。DFT它是反映了“有限長”這一特點的一種有用工具。DFT變換除了作為有限長序列的一種付里葉表示，在理論上重要之外，而且由于存在著計算機DFT的有效快速算法--FFT,因而使離散付里葉變換(DFT)得以實現，它使DFT在各種數字信號處理的算法中起著核心的作用。三、本章主要討論 離散付里葉變換的推導離散付里葉變換的有關性質離散付里葉變換逼近連續時間信號的問題第二節 付里葉變換的幾種形式傅 里 葉 變 換 ： 建 立 以 時 間 t 為 自 變 量 的 “ 信 號 ” 與 以 頻 率 f為 自 變 量 的 “ 頻 率 函 數 ”(頻譜) 之 間 的 某 種 變 換 關 系 . 所 以 “ 時 間 ” 或 “ 頻 率 ” 取 連 續 還 是 離 散 值 , 就 形 成 各 種 不 同 形 式 的 傅 里 葉 變 換 對 。, 在 深 入 討 論 離 散 傅 里 葉 變 換 D F T 之 前 , 先 概 述 四種 不 同 形式 的 傅 里 葉 變 換 對 . 一、四種不同傅里葉變換對傅 里 葉 級 數(FS)：連 續 時 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。連 續 傅 里 葉 變 換(FT)：連 續 時 間 , 連 續 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。序 列 的 傅 里 葉 變 換(DTFT):離 散 時 間 , 連 續 頻 率 的 傅 里 葉 變 換.離 散 傅 里 葉 變 換(DFT):離 散 時 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換1.傅 里 葉 級 數(FS)周期連續時間信號 非周期離散頻譜密度函數。 周期為Tp的周期性連續時間函數 x(t) 可展成傅里葉級數X(jkΩ0) ,是離散非周期性頻譜 , 表 示為:例子通過以下 變 換 對 可 以 看 出 時 域 的 連 續 函 數 造 成 頻 域 是 非 周 期 的 頻 譜 函 數 , 而 頻 域 的 離 散 頻 譜 就 與 時 域 的 周 期 時 間 函 數 對 應 . (頻域采樣，時域周期延 拓)2.連 續 傅 里 葉 變 換(FT)非周期連續時間信號通過連續付里葉變換(FT)得到非周期連續頻譜密度函數。
上傳時間： 2013-11-19
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無級 變 速 器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)，其速比可以連續變化，使用 這種變速器，可有效地利用發動機的性能，使發動 機與傳動系得到最佳的匹配，從而提高汽車的燃 油經濟性和動力性。無級變速器是迄今為止最理 想的變速器，它代表著當今汽車變速器發展的水 平和方向。
標簽： continuouslyv transmission ariable CVT
上傳時間： 2016-06-03
上傳用戶：Zxcvbnm
matlab PCA應用于TE數據進行檢測 包括SPE統計量計算，以及SPE和T方控制限的計算。
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：jcljkh
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：songrui
metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n m. § î c ký hiÖ u An m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1 m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n 1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.
標簽： metricmatlab 203 184 tr
上傳時間： 2017-07-29
上傳用戶：來茴
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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量規設計手冊
標簽： 設計手冊
上傳時間： 2013-08-03
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包裝工程設計手冊
上傳時間： 2013-04-15
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