摘要:近年來針對在實際應(yīng)用中出現(xiàn)的Kalman濾波精度低，甚至濾波器發(fā)散的問題.出現(xiàn)了多種改進的狀態(tài)估計算 法，研究了偏差分離濾波，自適應(yīng)Kalman濾波，H }濾波，魯棒Kal man濾波，根據(jù)它們的特點，對于它們在慣性導(dǎo)航領(lǐng)域中的 應(yīng)用進行了論述和分析，這些算法對于提高Kalman濾波精度，增強濾波的穩(wěn)定性，提高慣性導(dǎo)航系統(tǒng)性能具有一定的效果. 同時具有廣闊的應(yīng)用前景。 關(guān)鍵詞:慣性導(dǎo)航 偏差分離濾波 自適應(yīng)濾波 H}濾波 魯棒濾波
標(biāo)簽： Kalman 實際應(yīng)用 濾波 精度
上傳時間： 2014-05-30
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ansys在土木中的應(yīng)用系列開發(fā)代碼，對結(jié)構(gòu)分析、振動控制有很大幫助。
標(biāo)簽： ansys 中的應(yīng)用 代碼
上傳時間： 2013-12-31
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摘 要：果蔬收獲機器人是機器人技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用，基于避障的路徑規(guī)劃是果蔬收獲機器人主要 的研究內(nèi)容。由于農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和非結(jié)構(gòu)性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)籽是其重要的研究方法。為此，介 紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點 ，重點分析了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述果蔬收獲機器人工作環(huán)境的基本思路 ，最后給出了黃瓜采摘機器人的具體分析實例，對農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境的描述具有較高的參考價值。
標(biāo)簽： 機器人 農(nóng)業(yè) 機器人技術(shù)
上傳時間： 2017-09-15
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頻率合成技術(shù)在現(xiàn)代電子技術(shù)中具有重要的地位。在通信、雷達和導(dǎo)航等設(shè)備中，它可以作為干擾信號發(fā)生器；在測試設(shè)備中，可作為標(biāo)準(zhǔn)信號源，因此頻率合成器被人們稱為許多電子系統(tǒng)的“心臟”。直接數(shù)字頻率合成（DDS——Digital Direct Frequency Synthesis）技術(shù)是一種全新的頻率合成方法，是頻率合成技術(shù)的一次革命。本文主要分析了DDS的基本原理及其輸出頻譜特點，并采用VHDL語言在FPGA上實現(xiàn)。對于DDS的輸出頻譜，一個較大的缺點是：輸出雜散較大。針對這一缺點本文使用了兩個方法加以解決。首先是壓縮ROM查找表，
標(biāo)簽： 頻率合成技術(shù) 現(xiàn)代電子 導(dǎo)航 通信
上傳時間： 2017-09-28
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利用MATLAB完成一系列的分析操作，大家有興趣的可以看看
標(biāo)簽： SPSS在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用
上傳時間： 2015-06-22
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本文從李群李代數(shù)的基本概念到在剛體系統(tǒng)機器人以及柔 性機構(gòu)中的基本應(yīng)用和發(fā)展初步展現(xiàn)了應(yīng)用李群李代數(shù)來解決復(fù)雜機械系統(tǒng)分析和設(shè)計問題的有效性及其)泛應(yīng)用前景
標(biāo)簽： 李群 李代數(shù) 機構(gòu)學(xué) 應(yīng)用
上傳時間： 2016-01-14
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情感識別是機器通過識別和理解過程把人類的語音、表情和肢體語言中的情感信息識別出來。情感交互是機器通過接收人類的情感信息來模擬人類的情感決策過程，從而表達出自身情感的過程。本文的主要目標(biāo)是把虛擬人技術(shù)應(yīng)用到人機交互中，研究出具有情感識別功能和情感表達功能的機器。本文的具體工作和貢獻包括：第一，詳細描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過程。這里介紹了虛擬人實體的建立和控制，以及虛擬人的情感計算模型和情感決策機制。利用三維建模工具和游戲制作軟件，來建立虛擬人和虛擬場景，并通過對虛擬人控制模塊的設(shè)定來驅(qū)動虛擬人的動作和行為特點，這使虛擬人能夠從行為上表達情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計算和決策的關(guān)鍵，是虛擬人具有情感能力的基礎(chǔ)。這里主要工作就是通過模擬人的情感計算過程和決策機制，來建立虛擬人的情感工作機制，從而控制虛擬人的情感計算過程，使虛擬人具有模擬人的情感表達的能力。第二，通過分析情感語音信號，來識別情感語音信號中的參數(shù)信息，并進一步識別出情感語音信號中的情感信息。語音信號中的參數(shù)有多種，本文在比較和總結(jié)的基礎(chǔ)上，選定了三種參數(shù)來綜合的識別語音信號中的情感信息。在情感語音語料庫的基礎(chǔ)上建立了情感特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫的主要是建立特征參數(shù)的參數(shù)模型，為情感識別建立識別基礎(chǔ)。第三，利用隱馬爾科夫模型算法在語音信號識別上的優(yōu)點，來對情感語音信號進行情感信息的識別。情感信息與語言信息有共同的聲學(xué)特征，只是二者反映的信息不同。通過情感語音信號的特征分析和理論驗證，隱馬爾科夫模型是一個理想的選擇。實驗證明，隱馬爾科夫模型在情感信息的識別上，表現(xiàn)出很好的識別效果和較高的識別率，為隱馬爾科夫模型的應(yīng)用提供了事實支持。第四，建立人機交互系統(tǒng)原型，通過對整個系統(tǒng)進行測試和驗證，來證明人機情感交互的可行性和科學(xué)性。驗證主要通過情感識別和情感決策兩方面進行，情感識別的主要是建立在情感語音識別的基礎(chǔ)上，情感決策就是通過驗證虛擬人情感表達的結(jié)果跟期望值的對比結(jié)果。
標(biāo)簽： 情感虛擬人技術(shù) 人機交互
上傳時間： 2022-06-18
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【摘要】首先，文中指出一般對于“微弱信號”的理解有兩個方面的含義以及微弱信號檢測技術(shù)的應(yīng)用，提到了微弱信號檢測技術(shù)的首要任務(wù)是提高信噪比。文章介紹了一些傳統(tǒng)微弱量的檢測方法，詳細介紹了基于Duffing振子的混沌弱信號檢測方法。利用統(tǒng)計信號檢測的理論對混沌檢測系統(tǒng)的虛警概率、檢測概率和檢測信噪比進行分析，進而利用上述特性研究了混沌弱信號幅度的估計方法；本文還講述了Lyapunov指數(shù)的統(tǒng)計特性與弱信號檢測和估計之間的關(guān)系。【關(guān)鍵字】微弱信號 非線性 Duffing振子 信號檢測與估計1.1引言這些天在網(wǎng)上搜集了一些關(guān)于用非線性系統(tǒng)進行微弱信號檢測的一些資料，讀了幾遍之后也若有所思。最初看的是基于非線性系統(tǒng)的微弱通信信號檢測關(guān)鍵技術(shù)研究的項目計劃申報書，老實說，讀第一遍時很多都是云里霧里，由于每天讀幾頁斷斷續(xù)續(xù)加上以前本科沒有接觸過這方面的內(nèi)容導(dǎo)致第一遍讀下來在腦海中并沒有形成整體的輪廓，但強烈的求知欲和好奇心讓我又讀了第二遍，接著看了混沌振子檢測引論，這才對非線性系統(tǒng)進行微弱信號的檢測有了初步的認(rèn)識。
標(biāo)簽： 微弱信號檢測
上傳時間： 2022-06-19
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傅立葉變換在科學(xué)與工程技術(shù)幾乎所有的領(lǐng)域里具有廣泛的應(yīng)用，但隨著研究范圍的不斷發(fā)展，也逐漸暴露出傅立葉變換在處理某些問題時的局限性，體現(xiàn)在，它是一種全局性的變換，得到的是信號的整體頻譜，因而無法表述出信號的時頻局部信息，而這些特性正是非平穩(wěn)信號的最根本也是最關(guān)鍵的性質(zhì)，為了分析和處理這類信號，分?jǐn)?shù)階傅立葉變換應(yīng)運而生。目前，分?jǐn)?shù)階傅立葉變換已被應(yīng)用在解微分方程、量子力學(xué)、衍射理論和光學(xué)傳輸、光學(xué)系統(tǒng)和光信號處理、光圖像處理等許多方向。論文首先介紹了分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的定義以及性質(zhì)。接著簡要介紹了分?jǐn)?shù)階傅立葉變換在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。將分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的定義式分成三部分，推導(dǎo)出具體的實現(xiàn)方案，在時空二元性理論的基礎(chǔ)上，首先得到空間上的光學(xué)分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的實現(xiàn)，也即采用兩個透鏡中間隔開一定空間距離的方案。進而類比空間上的這種模型，給出時間上光學(xué)分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的實現(xiàn)方式。基于推導(dǎo)出的分?jǐn)?shù)階傅立葉變換的實現(xiàn)，應(yīng)用到光脈沖在光纖中的傳輸上，我們研究了各種因素對脈沖傳輸過程中展寬壓縮分裂等現(xiàn)象的影響，分別為不同預(yù)啾系數(shù)時光脈沖在傳輸過程中的展寬快慢、不同階次的分?jǐn)?shù)階傅立葉變換后的傳輸性能、不同脈沖寬度的傳輸性能、不同脈沖光功率下的傳輸性能。并最終對這些不同因素對傳輸性能的影響進行了分析、總結(jié)與展望。
上傳時間： 2022-06-25
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隨著工業(yè)自動化的發(fā)展，人們對電機控制系統(tǒng)的性能要求越來越高。矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等先進的控制理論不斷提出，而微處理器和控制器的更新?lián)Q代特別是數(shù)字信號處理（DSP）的出現(xiàn)，使得理論成為實踐。智能化功率模塊和空間矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）技術(shù)的出現(xiàn)，極大的改善了電機的控制性能。本論文重點講述了以功能強大的DSP、智能化的功率模塊和先進的SVPWM技術(shù)實現(xiàn)永磁無刷直流電機的開環(huán)調(diào)速。介紹了基于DSP的硬件控制平臺的組成部分。重點分析了SVPWM技術(shù)原理、產(chǎn)生PWM波的控制算法和程序的實現(xiàn)，最后在DSP控制平臺上對其控制性能進行了驗證。本論文所有的硬件電路設(shè)計和程序編寫基于TMS320F2806建立的數(shù)字控制系統(tǒng)。硬件電路中的電源電路，單片DSP最小系統(tǒng)電路等主要部分都是經(jīng)過實際的焊制和調(diào)試。軟件設(shè)計中的SVPWM程序主要采用C語言套用格式，使用CCS（C2000）編譯環(huán)境下在DSP控制平臺上進行了實際調(diào)試和驗證。關(guān)鍵詞：數(shù)字信號處理器；空間矢量PWM；逆變器
上傳時間： 2022-07-01
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