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描述了C++Builder所提供的TThread线程对象类,利用该类完成了基于多线程方式的异步串行通信的实现,并给出了一个利用串行口进行高速数据采集的应用系统实例。 相似文献
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介绍一种基于现场总线的柔性化混凝土拌和站控制系统技术方案,并用PROFIBUS总线与智能控制器构成计算机控制系统。 相似文献
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基于改进蚁群算法的多机器人任务分配 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了多机器人系统的任务分配方法,多机器人多任务分配是一个NP问题.针对多机器人系统在动态环境下自主任务分配问题,综合考虑任务约束及机器人的执行任务能力,采用了一种改进的蚁群算法,解决多机器人系统全局最优任务分配问题.通过对基本蚁群算法和改进的算法的仿真,验证了改进的算法实现了全局近似最优的任务分配. 相似文献
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经验模态分解(EMD)是希尔伯特?黄变换(HHT)中的关键步骤,并伴有过冲和端点效应的产生.利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的未知参数:惩罚函数 C和高斯核函数中的预设参数σ进行优化选取,运用 GA-SVM 对信号进行端点延拓来处理端点效应问题并提出采用分段三次 Hermite多项式插值进行包络线拟合;为了机械设备早期故障频率的特征提取,采用小波包降噪预处理,结合改进的 Hilbert?Huang变换进行轴承故障特征频率的提取实验;实验表明该方法提高了故障频率提取的准确性. 相似文献
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认知学习是认知无线网络(CRN)跨层设计中非常重要的一环,它要求通信网络能利用已知跨层环境参数进行知识提取学习,并根据需要重配置网络.本文提出了一种基于粗糙集的CRN跨层学习技术,构建了案例事件库、知识库与规则匹配器,该模型结合数据离散、属性约简、值约简与规则生成算法来解决CRN的跨层学习问题.通过典型测试数据集的仿真比较,选出一组适合于所提出模型的粗糙集算法集合.仿真结果表明,该算法集能有效解决CRN跨层学习中知识提取与规则生成的准确性及有效性等问题,提出的跨层学习模型能有效用于CRN中的知识学习. 相似文献
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针对跨层多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,以系统最大吞吐量为目标,给出一种基于部分信道状态信息的跨层资源分配算法。该优化问题设计的目标函数包括功率限制、传输速率、子载波占用、不同业务的服务质量需求与数据链路层的队列状态信息等约束条件。在数据链路层存在有限缓存条件下,通过均值反馈模型描述信道状态信息的反馈过程,推导出相应的跨层资源分配准则。仿真结果表明,所提算法与现有方案相比,满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了好的吞吐率,降低了丢包率。 相似文献
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针对多用户正交频分复用(OFDM)系统资源分配问题,提出了一种改进的基于边缘自适应(MA)准则的子载波和比特分配算法。在采用比例公平准则为每个用户分配子载波集合基础上,以用户速率最大者-最小者(Max-Min)子载波交换为原则进行子载波调整,使用户功率递减同时兼顾用户的公平性;通过对信道状态信息进行判断,利用贪婪算法将用户子载波分配的比特取整,以实现系统功率最小化。实验结果表明,本文提出的改进次优算法的计算复杂度较传统分步算法稍高,但仍远低于最优算法,其系统性能得以提升,且接近最优算法。 相似文献
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