动态数据系统(DDS)建模方法的改进

本文概述了原DDS建模方法的缺点,叙述了改进的途径,推导了改进的算法,给出了改进部分的详细框图。首先用长自回归拟合数据直到残差为白噪声,如AR模型阶不高,则认定为AR模型。否则,利用数据和残差,线性估计ARMA模型参数。增阶和降阶时,Yule—Wolker方程系数阵和模型参数都可递推求得。初估ARMA模型后,用非线性最小二乘法来优化参数。通过二个实例计算表明,经改进的方法可以节省66％的机时,效果是明显的。     

门限自回归模型建模方法的改进

本文简述了门限自回归模型的建模步骤和原算法的缺点,详细推导了建模方法的改进途径和步骤。即将模型进行适当变换,用数据的一阶差分和部分原始数据来求变换后模型参数的最小二乘估计,再反回去求原模型参数。增加阶数时,系数阵及其逆阵和模型参数都采用了递推算法。通过实例计算表明,改进的方法比原方法可节省机时60％左右。     

基于小波分析的呼吸信号消噪方法研究

为搭建呼吸信号采集平台,利用小波分析对流量传感器采集的呼吸信号进行了滤波处理. 实验中,讨论了小波基函数、分解层数以及阈值准则对小波消噪效果的影响,并得到了分析信号的最优小波基函数和最优分解层数. 基于组件对象模型(COM)技术,运用VC++和Matlab联合编程,形成可脱离Matlab环境运行的可执行文件. 仿真结果表明,信号采集平台成功实现了呼吸信号的采集与消噪,并取得了较好的效果.     

基于遗传规划的中厚板轧制力矩的非线性回归

研究热轧中厚板轧制力矩的计算方法. 运用遗传规划法分析中厚板轧制过程的现场数据,找出与轧制力矩密切相关的因素,将其作为自变量生成函数表达式,体现轧制力矩的变化规律,得出轧制力矩非线性回归计算模型和相关参数, 并完成了算法设计和编程实验. 实验结果表明,计算值与实测值的平均相对误差为6.23%. 该模型已应用于临汾钢铁公司2800mm中厚板的轧制生产中.     

基于神经网络的六自由度摇摆台位置正解

研究用多层前向神经网络求解六自由度摇摆台位置正解的方法.通过位置反解产生神经网络的学习样本,并进行数据预处理.针对位置正解映射关系的复杂性,确立对应于摇摆台6个自由度的6个子神经网络作为位置正解的网络模型.提出用重构学习样本的方法改善网络误差分布的不利特点.仿真结果表明,用神经网络求解六自由度摇摆台的位置正解是有效的;摇摆台在全工作范围内,神经网络位置正解的误差为0.5°,3mm.     

人的模糊控制模型实验研究

提出了一种模糊推理规则与模糊分析模型相结合的人的模糊控制模型.设计了一套半实物仿真系统并进行了实验,以采集人跟踪控制中的输入输出数据,人的环节用模糊模型代替以检验模型的适用性.结果表明,该模型效果良好。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

具有时滞和丢包的网络化控制系统稳定性分析

将数据包丢失看成一种特殊的时延,研究了同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络化控制系统的稳定性问题.采用动态反馈控制器稳定系统并提高系统的动态性能,得到了总时滞(包括传感器与控制器之间的时滞,控制器与执行器之间的时滞)的表达式,建立了网络化控制系统模型,证明了系统的稳定性判定定理.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一款支持高品质CCD图像传感器的高性能SoC芯片的设计

介绍了支持CCD图像传感器的高性能SoC芯片的设计,芯片基本结构,与图像处理相关的功能部件的工作原理以及相关算法的硬件实现方法,以及相关的低功耗策略。在设计验证阶段,该设计采用基于平台的软硬件协同应验的方法,使得软件和硬件同时得到验证并缩短了整机系统的设计和联调周期,验证的结果表明其设计是基本正确的。这种设计验证方法对于其他领域的应用也具有重要的借鉴意义。