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粒子群算法优化PID系数-粒子群算法优化PID系数.rar
粒子群算法优化PID系数-粒子群算法优化PID系数.rar 本帖最后由 lanyichen 于 2017-6-29 18:21 编辑 特点:1.注释清晰,便于中学生及本科生理解2.采用并行计算,可加快计算速度QQ截图20170629182500.jpg QQ截图20170629182512.jpg 粒子群算法优化PID系数.rar
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11种数字模拟混合信号调制识别
11种数字模拟混合信号调制识别源码,验证过,但是似乎有些问题,请高手顺便指点下呵呵
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机械手PID控制
机器人PID控制,基础的位置控制方法,也可以用于力控制
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自抗扰控制 PMSM模型
永磁同步电机自抗扰控制部分用m文件实现,灵活可以实现不同非线性程度的跟踪微分器、观测器、控制率
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通信信号自动制式识别及参数估计
【实例简介】通信信号调制制式的自动识别和调制参数的自动估计是非协作通信和软件
无线电中的主要问题。非协作通信是通信中的一个分支,在民用或军用场合都
有重要的应用,它需要接收机在先验知识不足的前提下监视空间通信信号的活
动情况,并截获其传输的信息内容;软件无线电是未来通信中的一个关键技术,
它需要接收机能在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相
互间的切换。这里面都需要解决通信信号制式的自动识别和参数估计。另外,
信噪比(SNR)是接收信号的一个关键参数,它对通信系统的性能有着重要影响,
对它的估计也十分必要。直接扩频序列信号(DSSS)由于具有极低的功率谱密
度,如何在非协作通信中不知道扩频序列的前提下对其进行检测和估计,是一
个具有很强的应用背景同时富有挑战性的课题。本文以通信信号的统计特性为
基础,分别对这些问题进行了研究和探索,主要包括:
首先,使用统计模式识别的方法,综合决策树识别器和神经网络识别器的
优点,提出了一种混合识别器,它在不依赖于先验的调制参数和信噪比的条件
下能对常用的11种数字调制信号CW、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM,32QAM,
64QAM、2FSK、4FSK、GMSK和OFDM进行准确的识别。
其次,研究了非协作通信中观测信号调制参数的估计问题。对M-PSK及
M-QAM信号滚降系数的研究表明,接收机中滚降系数不准确对系统性能的影响
非常小,因此我们在设计接收机时可以不必考虑滚降系数的影响,而只需固定
一个值即可。对M-FSK号调制指数的研究表明,我们提出的估计算法能够显著
改善时钟同步性能,并且估计结果不影响最后的误码率。对M-PSK、M-QAM
及OQPSK信号波特率的研究表明,我们提出的波特率估计算法能够在较短的观
测长度下取得较高精度的波特率估计值,并且估计结果完全满足解调器所需的
精度要求。
再次,研究了观测信号SNR的估计问题,提出了两种不依赖于辅助数据的
估计算法,一种是改进的基于最小描述长度原理和特征值分解的算法,另一种
算法基于Gibbs抽样原理。这两种算法均能在AWGN信道和多径信道中精确估
计出信号的SNR。此外,第二种算法还可以给出信道的估计信息。
最后,利用扩频序列的强自相关特性和弱互相关特性,研究了DSSS信号在
非协作通信中的检测和参数估计问题。算法以接收信号自相关函数的累加为基计DSSS信号的波特率、chip速率和载波频率,然后提出了两个测度函数,
一个对扩频序列进行同步,确定出扩频序列在观测序列中正确的起始位置;另
一个在扩频序列同步的基础上估计序列中每一个chip的具体数值。计算机仿真
结果验证了理论分析的正确性。
本论文的研究结果表明:通过采用本论文提出的调制信号自动识别算法和
相关的调制参数估计算法,可以有效的提高非协作通信和软件无线电中接收机
的工作性能和实用化程度。
- 2021-11-02 00:38:56下载
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用户登陆界面设计,包括用户名及密码的输入
【实例简介】看看就知道。用于用户登录,包括用户名的输入,密码的验证,以及涉及到了数据库的链接
- 2021-11-18 00:52:37下载
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MATLAB双闭环矢量控制
基于矢量控制的双闭环异步电动机控制,控制转速与磁链,matlab中的simulink环境下仿真。
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fpga实现基于verilog语言的4fsk调制解调
设计一个基于开发板的通信系统,要求在给定的开发板DE10-Lite上,完成以下任务:1) 完成数模转换、四进制调制解调(fsk);2) 载波是正弦波,频率硬件可调。
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翰文进度计划编制软件+和谐补丁(安装版和绿色版本都有)
这个是2.0.0.150永久使用版本(已pj),无30行限制,横道图、网络图等预览图无水印,打印无任何限制,其实网上(包括CSDN)能用的就是这个版本,新版本因为版权问题是没有破解的,所以新版本也就不支持旧版本文件,大家不要上当!要支持新版本的请支持正版付费,这个是CSDN下载的最低要求积分(币)。希望能让大多数人实惠方便的使用。
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cudnn 7.3.1
cudnn库windows版本,详细:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20
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