用8031单片机实现的位置测控系统

用８０３１单片机实现的位置测控系统肖本贤ＴｈｅＰｏｓｉｔｉｏｎＭｅａｓｕｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＩｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂｙ８０３１Ｓｉｎｇｌｅ－ＣｈｉｐＣｏｍｐｕｔｅｒ￥ＸｉａｏＢｅｎＸｉａｎ１引言本单片机位置测控系统是集数据采集、显...     

一种基于单片机系统的无线通讯方式

本文介绍了单片机测控系统中无线通讯载波信号的产生及其新的识别方法，并给出系统构成框图。     

利用退火回归神经网络极值搜索算法求纳什均衡解

针对如何解算n人非合作的动态博弈对策中的纳什均衡解问题,提出一种利用退火回归神经网络极值搜索算法解算纳什均衡解的方法．在动态博弈对策问题中,将每个竞争者视为一个代价函数,利用此算法可以使每个代价函数均收敛于其最小值,从而获得此对策的纳什均衡解．此算法不限制代价函数的具体形式,同时由于摒弃了正弦激励信号,解决了一般极值搜索算法中存在的输出量“颤动”现象和控制量来回切换问题,改善了系统的动态性能．     

基于单片机的室内甲醛测试仪

简要阐述利用单片机、甲醛传感器、I/U转换器RCV420、5G14433A/D转换器等实现室内甲醛测试系统.     

单片机测控系统的软硬件平台技术

本文探讨了一种用于工业测控系统的单片机软硬件综合设计方法——软硬件平台技术，重点阐述了其基本原理、设计思想、实现方法．并给出了一个单片机测控系统软硬件开发平台的雏形。     

基于精确障碍罚函数的多单元极值搜索算法仿真研究

等温连续搅拌釜式反应器通常采用基于正弦激励信号的极值搜索算法进行控制,且需要针对输入流量和热能约束条件构造简单障碍惩罚函数,反应过程普遍存在着输出颤振、收敛速度慢、准确性低等问题。为此提出基于精确障碍罚函数的多单元极值搜索算法对多个相同反应器进行同步实时控制,并应用多单元极值搜索算法对连续搅拌釜式反应器进行仿真验证:该算法可有效提高收敛速度和准确性,消除了输出颤振。     

退火递归神经网络极值搜索算法及其在无人机紧密编队飞行控制中的应用

针对无人机紧密编队飞行问题,以气动干扰引起的僚机俯仰角υω作为极值搜索变量,利用退火递归神经网络极值搜索算法,使僚机干扰俯仰角υω收敛至其极值,从而解决了无人机紧密编队飞行中僚机所需动力最小化的问题.将退火递归神经网络与极值搜索算法相结合,消除了传统极值搜索算法中控制量的来回切换问题和输出"颤动"现象,改善了系统的动态性能,同时简化了系统的稳定性分析.通过对无人机紧密匕行编队的仿真,验证了该算法的有效性.     

单片机测控系统的抗干扰能力分析

由于工作环境的多样性,单片机测控系统在工作过程中所受干扰比较大。为了减少这种影响,提出了抗干扰技术,它是一项系统性的工程,该系统开发的整个过程与环节都要进行抗干扰能力的设计。本文分析了干扰的来源与形成以及其对单片机测控系统产生的不良影响,从硬件、软件两方面来讨论单片机的抗干扰能力,尽可能的提高整个单片机测控系统的稳定性与可靠性。     

基于极值搜索算法的一类多输入多输出非仿射型非线性系统输出跟踪控制

针对一类状态不可测的多输入多输出非仿射型非线性系统, 提出了基于极值搜索算法的输出跟踪控制方法. 此方法无需设计系统状态观测器, 仅利用系统的输出量和极值搜索向量形成控制律. 应用平均化理论分析平均化系统的稳定性, 然后利用奇异值扰动方法, 证明了所提出的控制方法可以保证闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的收敛性. 仿真结果验证了本文方法的有效性.     

Extremum Search Methods and Multivariate Control System Synthesis

Control system design based on the mathematical theory of optimality so far exhibits two practical shortcomings. First, due to analytical difficulties it is not always possible to carry the solution to the end, especially in the case of nonlinear problems. Second, even if such a solution is obtained, it must necessarily be based on knowledge of the characteristics of the controlled plant. However, incomplete knowledge of such properties is the typical situation in control system design. This need not be a disadvantage, since the classical basis of control systems, i.e., the principle of feedback, allows one to largely overcome these difficulties, because a system with feedback can achieve the control objective even when the plant characteristics vary over a wide range.     

自然邻居密度极值聚类算法

针对密度峰值聚类算法存在数据集密度差异较大时,低密度区域聚类中心难以检测和参数敏感的问题,提出了一种新型密度极值算法。引入自然邻居概念寻找数据对象自然近邻,定义椭圆模型计算自然稳定状态下数据局部密度;计算数据对象余弦相似性值,用余弦相似性值来更新数据对象连通值,采用连通值划分高低密度区域和离群点;构造密度极值函数找到高低密度不同区域聚类中心点;将不同区域非聚类中心点归并到离其最近的聚类中心所在簇中。通过在合成数据集和UCI公共数据集实验分析：该算法比其他对比算法在处理密度分布差异较大数据集上取得了更好的结果。     

一种适合于硬件实现的数字预失真算法

传统的数字基带预失真算法较复杂不易实现。为此,设计一种适合于硬件实现的数字预失真算法。考虑对模拟射频部分引入的环路延迟和相位偏转的补偿,采用2块大小为32×16的查找表作为预失真模块,存储针对不同输入幅度信号的调整系数,以预先抵消功率放大器的失真。用调制方式为64QAM OFDM信号进行测试,结果表明,该算法的预失真性能较好。     

一种基于改进的极值中值滤波算法

提出的改进的极值中值滤波(IEM)算法是在极值中值滤波(EM)算法的基础上做了如下两点改进.首先,采用更合理的检测方法来检测噪声点,减小将信号点误判为噪声点的概率.其次,采用改进的滤波算法,解决了当噪声点个数大于像素总数一半时,传统中值滤波无能为力的问题.实验证明,当噪声密度很大时,IEM方法不仅比EM方法有更好的滤波效果,而且能够更好地保护图像细节.     

基于字节指纹极值特征的数据分块算法

针对基于内容的数据分块算法中基本滑动窗口算法不能确定最大数据块的问题,提出一种基于字节指纹极值特征的数据分块算法。算法以上一个块边界点为起点构建最大块长区间,通过定义字节指纹极值域半径函数F并利用函数F值的分布特性,以概率1在允许的最大块长的区间内确定下一个块边界点。该算法克服了基本滑动窗口等分块算法不能确定最大分块长度的不足,其时间复杂度为O(n)。     

一种适用于AVS的快速帧间模式选择算法

音视频编码标准和H.264在帧间编码时采用变长块编码,导致在使用全部模式时计算复杂度较高。为此,提出一种基于运动向量场同质性测量和宏块时空相关性预测的帧间模式选择算法。利用相邻块和参考帧的对应块判断当前宏块是否使用帧间16×16模式,如果不使用该模式,则利用帧间8×8模式产生的运动向量预测宏块的帧间模式。实验结果证明,在峰值信噪比几乎相同的情况下,该算法与全模式相比可平均减少41.2%的编码时间。     

基于局部极值点的音频盲水印算法

该文提出了一种新的音频水印算法。它充分利用了离散小波变换的多分辨率特性,在小波变换的细节部分搜索局部极值点,通过修改局部极值及其相邻点的幅度值,实现水印信息的嵌入。水印检测不需要参考原始音频。实验结果证明了该算法的鲁棒性和不可感知性。     

适合长时跟踪的自适应相关滤波算法

针对在长时跟踪中,快速运动、遮挡等复杂情况很容易引起模板漂移,导致跟踪失败的问题,提出一种适合长时跟踪的自适应相关滤波算法.首先融合HOG特征、CN特征和灰度特征,在增强特征判别力的同时,结合EdgeBoxes生成检测建议并找到最优建议,实现跟踪器尺度与纵横比的自适应;然后利用高置信度跟踪结果来避免模板被破坏,将目标移动速度与边缘组数结合起来形成一种新的自适应更新率,并对每一帧目标框的尺度进行校正;最后在跟踪失败的情况下,应用增量学习检测器以滑动窗口的方式恢复目标位置.在标准测试集上与基于相关滤波的7种算法进行对比,实验表明,该算法在精确度和成功率上均取得较优效果.     

一种适用于离岗检测的目标跟踪算法

提出一种改进的适用于智能安防领域中离岗检测的目标跟踪算法,该算法结合均值漂移算法和粒子滤波算法的优点,先使用均值漂移算法对目标进行预跟踪,然后在此基础上使用粒子滤波对目标精确定位,在保证了跟踪准确率的前提下缩短了算法的计算时间。此外,针对监控视频大多分辨率低,目标辨识度不高等特点,在本文中,原始视频流的灰度信息和纹理信息被作为待跟踪目标的特征。实验结果证明,采用该混合特征的目标跟踪算法比其他同类算法在目标跟踪的准确率和实时性上具有更好的表现,能够适应更广泛的视频场景。     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。