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目标跟踪问题的关键在于如何寻找与目标运动状态匹配的运动模型。交互式多模型算法的模型集是根据先验信息确定的,它不随时间变化而变化,并且要求在模型集中任意时刻都存在描述目标运动模型。在实际中需要大量模型来描述运动。将粒子群优化和变结构多模型算法相结合,不仅能充分利用系统的实时量测信息,还能根据其先验信息调节优化算法结构。仿真表明,运用动态自适应粒子群优化算法实现模型集自适应,可以提高目标跟踪的精度和实时性。 相似文献
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数字滤波是信号处理中滤除噪声干扰的常用方法之一。针对信号通过电力线信道传输后出现严重失真这一问题,基于MATLAB平台的工具箱函数,采用窗函数法(选用哈明窗)设计出一个50阶的数字FIR带通滤波器,借助MATLAB仿真对滤波前后的波形作对比和频谱分析,并通过硬件实现电路测试,结果表明所设计的FIR带通滤波器能够有效地滤除带外信号以及电力线噪声,还原出[0.16,0.24]频带内的有用信号,保证了电力线载波通信的可靠进行。 相似文献
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针对每一个操作数有一个操作码的PLC逻辑指令,设计了一个操作码可带多个操作数,操作数附加“辅助符号位”的新型PLC逻辑指令,避免在执行逻辑指令过程中有多少个操作数需要译码多少次的状况。研究这种新指令语句的数据结构和梯形图的数据结构,应用这两种数据结构研究梯形图转化成新指令表的转化算法。对梯形图采用按梯级顺序递归扫描方法构造二叉树结构,然后对二叉树进行后序遍历得到一个中间结果指令表,对中间结果指令表经过逻辑关系的分析与同类型逻辑关系操作数的合并处理得到最终的指令表。通过对串并联结构梯形图的转换测试,其新指令语句的转化结果正确。 相似文献
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针对现有的算法无法对爆炸冲击进行有效的研究这一问题,在改进了Youngs界面技术的基础上设计了三维多物质Euler界面处理的并行算法。然后采用MPI标准进行了算法的程序设计并对程序进行了并行性能测试和不同分区的算例测试,测试结果表明并行算法对加速比有较大的提高,而不同分区对并行算法的计算结果并没有影响。最后应用所编写的程序对空中爆炸和聚能射流进行了仿真,结果表明程序的模拟结果与前人的研究数据是符合的,说明了程序的有效性。 相似文献
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针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。 相似文献
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针对城市中大规模LED路灯照明系统,设计和开发了一种基于C/S结构的城市LED照明系统远程监控平台;对系统组成结构和工作原理进行了分析,并对软件平台的关键模块、传输协议、数据库服务器及GIS系统进行了研究;提出了一种综合IOCP完成端口、多线程、GIS、数据库以及无线网络通信技术等集成一体的LED照明系统的远程监控平台设计方案,在整体技术上具有一定的集成创新特色;为了解决大量客户端并发访问导致的网络通信问题,将IOCP模型技术和多线程机制应用到通信服务器网络通信模块中;同时,基于MapX在Visual C++平台上进行了地图开发,并利用MYSQL数据库保存和管理运行数据;实验结果表明,该系统具有良好的可靠性与伸缩性。 相似文献
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为了满足国家重点专项“量子科学实验卫星”中“量子存储板”高速串行数据传输的测试要求,提出了一种以Nios II嵌入式处理器为控制核心,TLK2711、RS422、USB2.0和千兆以太网为传输接口的高速数据传输解决方案;系统采用TLK2711完成高速数据的串并转换,采用RS422完成命令和控制信号的传输,实现与“量子存储板”的高速数据传输;利用Xilinx公司Zynq-7000芯片独有的ARM+FPGA架构实现千兆以太网完成数据的高速传输,利用EXAR公司XR21V1414 USB转串口芯片实现命令、遥测等数据的传输;采用Labview编写上位机控制整个系统的运行,实现命令发送、指令解析、运行状态显示、数据帧产生、高速数据传输、解析和存储等功能;实测结果表明,此系统数据传输速率高达600 Mbps,满足高速串行数据传输的要求,且具有稳定性高、可靠性好等优点。 相似文献
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针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。 相似文献