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图像分割作为图像处理中最基础的研究领域之一,占有很重要的地位,是大多数图像分析和处理的不可替代并且是首要步骤的一个基础环节,在理论研究和实际应用中都得到了人们广泛指重视,目前已提出了多种不同的图像分割方法,总体上来说这些算法主要建立在基于图像本身的相似性上,在许多应用领域都获得了成功,但是没有一种方法适用于所有的图像。分水岭算法近年来得到比较广泛的应用,此次研究中用基于形态学的分水岭分割方法对图像处理,进行仿真,与其他方法相比可以较好的分割对象。 相似文献
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针对现今无线传感器网络在户外应用的特点,考虑到现有的LEACH算法节点死亡较快,影响网络结构和寿命的缺点,该文在LEACH基础上对JC-LEACH算法进行了改进,提出适用于大范围环境下的SR-LEACH算法。该算法将监测区域按负荷比例分成区域的形式,再根据距离和能量关系优化选举每个区域簇头,每个区域中的簇头以多跳形式将数据传输给基站。通过Matlab仿真结果表明,改进算法在抑制节点首轮死亡数与降低节点的平均剩余能量上有明显的改进。相比LEACH与JC-LEACH算法,改进算法适用范围较大,并优化了网络的寿命与稳定性,拓展了路由算法的应用范围。 相似文献
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基于2-D系统理论的D型开闭环迭代学习控制 总被引:1,自引:1,他引:0
对于具有重复运动性质的系统,迭代学习控制是一种行之有效的控制方法。开闭环迭代学习控制能同时利用系统前次运行和当前运行的信息,因而性能优于单纯的开环迭代学习控制。针对线性连续系统,设计了D(Differential)型开闭环迭代学习控制器,利用2-D(Two-Dimensional)系统理论建立系统的2-D连续—离散Roesser模型,并给出了保证控制器收敛的充分必要条件。最后通过一个仿真实例,证明了该方案的有效性。 相似文献
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模糊增益PD型迭代学习算法及其应用 总被引:3,自引:2,他引:1
普通PID型迭代学习控制算法由于其增益矩阵一旦确定,就不再改变,因而收敛速度较慢。为了提高收敛速度,结合模糊控制技术用于学习控制,提出一种模糊增益PD型迭代学习控制算法。该算法根据系统误差的大小,通过调整因子而改变增益矩阵大小。调整的方法是:在控制的初始阶段,增强控制输入中系统误差增益矩阵,同时保持误差微分增益矩阵不变,从而清除误差;而在控制趋于稳定时,增强控制输入中误差微分增益矩阵,同时保持系统误差部分增益矩阵不变,以减少超调量。针对一个单臂机械手模型,进行了仿真设计,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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数字化变电站是未来变电站发展的方向。首先介绍了数字化变电站的关键技术,然后基于IEC61850标准,设计一个完整的35kV的数字变电站模型,提出过程总线和变电站总线结合的组网方式,采用光纤冗余环网构建了数字化变电站的通信网络结构。提出数字化变电站过程层关键设备的配置原则和选择方案。根据国内外高压电气设备和二次设备(1ED)的发展情况和运行经验,提出当前建设基于IEC61850的数字化变电站的过渡方案。 相似文献
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