基于ARM单片机的自动测高测距小车的研究与设计

生活中许多目标的高度和水平距离需要进行测量。目前主要的测量方法,仍以传统的皮尺丈量为主,测量效率不高,有时还很不方便,没有技术成熟的数字式测高测距产品。以基本的数学方法为理论依据,利用遥控小车做为载体,采用角度传感器测量角度、霍尔传感器测量水平距离等,通过单片机LM3S615进行数据计算,实现了对待测目标物体的高度、水平距离等数据的快速、精确和数字式的测量,高度测量精度可达99.06%,水平测量精度则可达98.06%。     

中立型BAM神经网络的鲁棒稳定性分析

本文主要研究不确定中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性问题, 不确定参数具有较范数有界更一般的线性分式形式, 考虑了中立时滞与状态时滞不相等的情况, 激励函数只要求满足有界和全局李普希兹条件,通过构造一个新的Lyapunov泛函, 利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和一些不等式技术, 得到了具有较小约束的时滞中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性条件, 这个充分条件以线性矩阵不等式的形式给出, 容易验证.最后, 通过数值实例验证了所提算法的正确性和保守性.