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win10 Hadoop3.1.1运行时缺少hadoop.dll winutils.exe,运行winutils.ext提示vcruntime140.dll 等。

包含伊拉克、匈牙利、索马里、苏丹、孟加拉等国1991到2015年各个月的气温

研究了在工程中如何通过算法来实现利用 Hilbert 变换提取信号的瞬时特征。深入地分析了如何利用数值微分法提高提取瞬时频率特征的精度。最后,给出了一种可行的算法,并通过实验验证了这种方法可以在工程中有效地提取信号的瞬时频率特征。84微机发展第13卷①H(x)=y;H(x)=y;(i=0,1,…n)(j=0,1(11)②在每个小区间/x1,x1+17i=0,1,…,n-1)上由相关定理知:当划分的小区间的长度趋于零时H(x)是三次多项式。s(x)及其一至三阶导数分别一致收敛到f(x)及其一至可以写出分段三次 Hermite插值函数的分段表达式:三阶导数。所以用三次样条插值函数去近似表达用离散值(x)=(1+2x-x过+)2v;+表示的原函数,具有较高的可靠性。3)两种插值的比较挨尔米特 Hermite插值较三次样I-i,1+2条插值具有较好的稳定性与收敛性,但它只能休让各段曲线在连接点上的连续性,而不能保证整条曲线在这些点上y+1Ditl的光滑性。而有时不仅要求曲线连续,而且要求曲线的曲X/(i=0,18)率也连续即要求分段插值函数具有连续的一阶导数,埃H(x)的导数为尔米特 Hermite插值此时就不能满足上述要求6次样条插值较埃尔米特 Hermite插值具有较好的H(x光滑程度,用三次样条插值函数求数值导数比用埃尔米特+2(x-x2(xHermite插值可靠性大,但计算比较复杂,二者的区别见图h2yV+17, h(i-0,12)三次样条插值。已知函数y=f(x)在区间/a,b上的n+1个节点上的值y=f(x;)(i=0,1,…m),求插值函数s(x),使(i=0,1图4 Hermite插值与三次样条插值的比较图2在每个小区间x,x+1(=0.1.…n-1)上利用埃尔米特 Hermite插值得到的2FSK信号的瞬时s(x是三次多项式,记为s(x频率见图5,利用二次样条插值得到的该信号的瞬时频率③3(x)在la,b/上二阶连续可徵。见图6。数s(x)称为f(x)的三次样条插值函数可以利用节点处的二阶导数值为参数,也可以利用节点处的导数值为参数求三次样条插值涵数的表达式。若利用节点处的一阶导数值为参数,求得的三次样条插值函数的表达式为(x)=M-1x-x-)36 h6 hMihi5 DEMeN5a亩pai66hx∈[x;,x+17,b-x+1-x,S"(x)=M图5由 Hermite插值提取图6由三次样条插值提取(j=0,1的2FSK信号的瞬时频率的2FSK信号的瞬时频率对s(x)进行求导,利用S(x)在节点处一阶导数连从图5、图6可以看出利用三次样条插值得到的瞬时续的性质结合边界条件求解出参数M,把求得的参数代频率可以准确反映出信号具有的的摒时频率特征而利用入公式(10),即得三次样条插值函数的s(x)分段表示式。埃尔米特 Hermite插值得到的瞬时频率与信号具有的瞬s;(x)的导数为时频率特征不符。这是因为利用数值微分法求瞬时频率插值以后喫进行求导。三次样条插值函数具有连续的二阶M2 hiM; 2 hj导数,因而具有较好的光滑程度,符合求导条件,所以可以J+1-h(M2+1-M/)准确求出信号的瞬时频率;而埃尔米特 Hernite插值.不够光滑,虽能保证插值多项式收敛于原函数,但不能保证插x Elx,x;+1 h,=xi+I-x, S(xj )=M;值多顷式的导数收敛于原函数的导数,所以求得的值与信o1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第6期刘慧婷等:利用 Hilbert变提取信号瞵时特征的算法实现号实际的瞬时频率值不符。实验结果和理论分析结果是(1) Hilbert变换只能近似应用于窄带信号,即形如纹的(t)=a(1)cosu+6(1)),其中>>B(B为信号带2.3.3结论宽)的信号。但实际应用中,存在许多非窄带信号, Hilbcrt利用数值微分法求瞬时频率ω(t)的步骤可以归纳变换对这些信号无能为力为:首先通过三次样条插值得到分段多项式p(1),(2)对于任意给定时刻,通过 Hilbert变换运算后的结pp(抄);然后分别对分段多项式p(t),Pp()关于变量t果只能存在一个频率值,即只能处理任何时刻为单一频率进行求导,得到pd(,ppd(t);最后求出每一时刻t所对的信号。这显然不合理,因为在实东中同一信号会含有多应的导数值,即求得t(t,u(t)。再把求得的值代入公种频率成分式(6)就完成了提取瞬时频率ω(1)的过程。求解结果见(3)对信号进行 Hilbert变换时,信号的两端会出现严图7重的端点效应。提取某些信号瞬时特征所得的瞬时频率在局部出现了负数,端点效应是造成负频率的一个原因而端点效应可以通过利用特征波对原有数据序列进行延拓的方法来解决,具体解决办法将在今后讨论。尽管目前出现了EMD担论4,其目的是将不满足Hibt变换的信号进行分解得到若干个IMF( intrinsic mode function),然后进行 Hilbert运算,达到提取信号瞬时特征的目的。该理论开辟了信号处理的新空间。但它还不够成熟还需喫进一步的完善和研究图7利用数值微分法提取信号的瞬时频率特征参考文献从图7可以看出,以三次烊条指值进行的数值微分可[]黄长蓉. Hilbert变换及其应用[J].成都气象学院学报以准确岀提取岀信号的瞬时频率特征。199,14(3):273-276.[2]杨小牛,楼A义,徐建良.软件无线电原理与应用[M].北3结束语京:电子工业出版社,2001在工程中, Hilbert变换使得我们对短信号和复杂信号[3]丁丽妤.数值计算方法[M].北京:北京理工大学出版社,的摒时特征的提取成为可能特别是对瞬时频率特征提1997取,在工程中具有十公重要的意义。文中讨论的利用三次[4] Huang N e. The empirical mode decomposition and the hilbert样条插值进行数值徵分以提取瞬时特征的方法是可行的,spectrum for nonlinear and nor stationary time series anal ysis但还存在着如下问题。[].Proc.R.soc.Lond.A,1998,454:903-995(上接第81页)218994。例22(x)=(1-2siny=223101075一般的(A算法计算了120代,求到的最大值为454176.219。154370083改进的α算法计算了34代,求到的最大值为1048575.875。改进后的αA算法收敛速度(指迭代次数)比一般GA算法几乎快了一个数量级,精度也提高了不少,特别是例2的最大值提高一倍多,速度提高这么快是未曾料到的y=74958参考文献+4X Axl Thla[1]陈国良.遗传算法及其应用[M]·北京:人民邮电出版社,图2函数2的图像1996一般GA算法计算了20代,求到的最大值为[2]袁亚湘,孙文瑜.最优化理沦与方法[M]北京:科学出版社,19991.218983[3]张铃,张钹·遗传算法杋理的硏究[J]·软件学报,改进(A算法计算了5代,求到的最大值为2000,11(7):945952o1994-2010ChinaacAdemicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略． 利用超声波传感器对环境进行探测， 得到关于障碍物和目标的信息． 运用模糊推理将障碍位置信息与目标位置信息模糊化，建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好的避障，从而实现了移动机器人的路径规划。第4期陈卫东:基于模糊算法的移动机器人路径规划按照同样的方法,可以建立起多种条件下的控制规则的合成隶属度结果规则.类似于这样的控制规则可归纳总结为很多条.在模糊控制规则的制定上采用基于控制器行为特性的方NB NSPS PBNBSPS PBA0.7式,将动作分为若干基本行为,复杂的行为可由几个简0.303X)嬷单行为按次序构成,可简化模糊控制规则的确定,并可10-5减少模糊控制规则的数目,避开被控对象的特性建模cmis-10-510 cm/s(a)左轮加速度b)右轮加速度3.4模糊推理图8左右轮合成隶属度函数模糊推理是模糊控制器的核心,它具有模拟人的3.5解模糊基于模糊概念的推理能力,该推理过程是基于模糊逻通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合.但在辑中的蕴含关系及推理规则来进行的由模糊规则推实际模糊控制中,必须要有一个确定值才能控制或驱理出输岀量的隶属度根据 Mamdani模糊推理方法求取动执行机构.将模糊推理结果转化为精确值的过程称模糊关系矩阵0为解模糊.所以,解模糊的作用是将模糊集合映射为为了说明模糊推理控制器的工作过程,这里以机个确定的点.也就是把上面推理合成得到的左右轮加器人在FD=105cm;ID=117cm;RD=40cm;θ=45deg;υ速度模糊集合转化为一个精确值来控制机器人的运=3.5cm/s的状态为例来说明推理决策的过程.査询数动解模糊方法的选择与隶属度函数形状的选择、推理据库中的规则,此状态下的模糊规则为表格中的第5、方法的选择相关. MATLAB提供5种解模糊方法:面积6、11和12.由模糊规则的推理与合成(取极小,取极大)重心法、面积等分法、平均最大隶属度法、最大隶属度得到输出的隶属度如下取小法和最大隶属度取大法.本文仿真采用的重心第五个规则推理结果法.这种方法也称为质心法或面积中心法,是所有解模糊化方法中最为合理、最流行和引人关注的方法.该方NB NS 1Z PS PBNB NS 1ZPSPB法的数学表达式是0.3031p1(a)d(a1)10 cm/s2左轮加速度2)ALaI(a)左轮加速度b)右轮加速度图4规则5推理的左右轮合成隶属度函数第六规则推理结果:ar uR(ar)d(a,)右轮加速度=(3)NB NS IZ PS PBNB NSPS PB式中,表示输出模糊子集所有元素的隶属度值在连续0.20.2论域上的代数积分,而加速度的取值是表示其左右两0m/s2-10-5cn边的面积为相等.该方法计算复杂,但它包含了输出模(a)左轮加速度(b)右轮加速度图5规则6推理的左右轮合成隶属度函数糊子集所有元素的信息,也较精确.采用重心法将模糊第十一规则推理结果量转换成清晰量,再经过线性尺度变换为实际输入给直流电机的控制量控制移动机器人的移动NB NS 1Z PS PBNB NS IZ PS PB0.74仿真实验及结果分析为了验证本文提出的模糊控制方法的可行性,在10-5105cm/s210-5cnMatlab中利用 Simulink建立系统仿真模型,对控制规则(a)左轮加速度(b)右轮加速度图6规则11推理的左右轮合成隶属度函数进行了仿真,假设移动机器人的行驶速度为0.6m/s,使第十二规则推理结果:用 Fuzzy logic工具箱软件对模糊算法进行了仿真.在仿n真过程中,起点和终点的位置可以任意设置,障碍物的NB NS IZ PS PBPS大小、形状和位置也可以任意设置,这样就可以在任意环境下检验算法的正确性和可靠性0.20.2图9为当起点为(0,0),目标点为(9,9),在障碍物100cm/s2-10-5cmls存在时模糊算法和势场法的路径规划仿真.由图我们(a)左轮加速度(b)右轮加速度图7规则12推理的左右轮合成隶属度函数可以看出,模糊算法比势场法规划的路径更优.其工作4电子学报011年代价更小,行走的路径也更短由于速度的控制,比文5结论献[12]中只对转向角进行控制节省大量时间移动机器人由于传感器的限制以及周围环境的不移动机器人路径规划仿真确定性,很难预先对机器人的移动路径进行规划.本文目标点釆用了的模糊控制算法对移动机器人进行控制.这种8算法对移动机器人的运行环境几乎没有什么限制,它能在情况很复杂的未知环境里运行.对障碍物的形状及其个数也没有什么约束.并可避开传统算法中存在障碍物的对移动机器人的定位精度敏感,对环境信息依赖性强等缺点.并且通过对速度的控制使机器人比以前只2模糊算法路径dd对转角控制进行路径规划节省时间,具有很强的时效性.从实验中的移动轨迹可以看出,移动机器人的行为0起始点势场法路径表现出很好的一致性、连续性和稳定性参考文献10x/m图9模糊算法和势场法的仿真对比图[1]李磊,叶涛,谭民,等.移动机器人技术研究现状与未来在相同的环境下用A算法和模糊算法也进行了J].机器人,2002,24(5):475-480仿真对比,仿真路径图如图10.应用两种算法获得的最Li Lei, Ye Tao, Tan Ming. Present state and future development优路径如图所示.其中,A*算法计算量较大,并且Aof mobile robot technology research [J. Robot. 2002, 24(5)算法只能在环境信息已知的情况下找到路径而不适合475-480.(in Chinese)部分环境信息已知的情况,而且很不适合动态环境的2 Pradhan, DR Parhi, A K Panda. Potential feld method to路径规划.模糊算法显然比A算法规划的路径更优,navigate several mobile robots[ J. Applied Intelligence, 2006(25):321-333并且能够实现移动机器人的实时避障3]郝宗波,洪炳熔.未知环境下基于传感器的移动机器人路移动机器人路径规划仿真径规划[J].电子学报,2006,34(5):953-956目标点Hao Zong-bo, Hong Bing-rong Sensor-based path planning for8mobile robot in unknown environment[J. Acta ElectronicaSinica, 2006, 34(5): 953-956(in Chinese)64]周兰凤,洪炳熔.用基于知识的遗传算法实现移动机器人障碍物路径规划[J].电子学报,2006,34(5):911-914Zhou Lan-feng; Hong Bing-rong. a knowledge based geneticalgorithm for path planning of a mobile robot[ J. Acta Elec2模糊算法路径tronic Sinica, 2006, 34 (5): 911-914(in Chinese0[5]高庆吉,雷亚莉,胡丹丹,等.基于自适应感知复位算法的起始点A*算法路径移动机器人定位[J.电子学报,2007,35(11):2166-217110Gao Qing-ji, Lei Ya-li, Hu Dan-dan. A robot localizationr/m图10模糊算法和A*算法的仿真对比图method based on adaptive sensor resetting algorithm[ J].Acta对比实验表明,模糊算法不但优于人工势场法,也Electronica Sinica, 2007, 35(11): 2166-2171.(in Chinese)优于A算法模糊算法大大优化移动机器人的路径规6TLLe,C-JWu. Fuzzy motion planning of mobile robots in划,是一种很智能的路径规划方法.模糊算法仿真成功unknown environments[J]. Journal of Intelligent and RoboticSystems,2003,37(2):177-191(下转第980页)证明使用模糊控制进行路径规划时对移动机器人的运行环境几乎没有什么限制,它能在未知环境里运行.对作者简介障碍物的形状及其个数也没有什么约東.从仿真实验陈卫东男,1972年生于吉林长春,教授,主要研究方向为机器中的移动轨迹可以看出,移动机器人的行为表现出比人控制,智能算法及其应用,图像处理等较好的一致性、连续性和稳定性.采用模糊控制算法避E-mail:wdchen@ysu.edu.cn开了传统算法中存在的对移动机器人的定位精度敏朱奇光男,1978年生于浙江宁波,讲师,博士研究生,主要研究感、对环境的信息依赖性强等缺点方向为机器人控制,智能算法及其应用第4期陈卫东:基于模糊算法的移动机器人路径规划

在对一级倒立摆进行数学建模的基础上，对模型进行线性化，得到其状态空间模型，利用二次型最优控制方法得出控制率。MATLAB编程对一级倒立摆进行仿真分析。