可靠性方法：改进一次二阶矩法+Rackwitz-Fiessler方法的Matlab源代码

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【实例简介】任何事务都是一分为二的有利就有弊我们发现现在越来越多的工程师不关心自己的电路实现形式以为我只要将功能描述正确其它事情交给工具就行了在这种思想影响下工程师在用HDL语言描述电路时脑袋里没有任何电路概念或者非常模糊也不清楚自己写的代码综合出来之后是什么样子映射到芯片中又会是什么样子有没有充分利用到FPGA的一些特殊资源遇到问题立刻想到的是换速度更快容量更大的FPGA器件导致物料成本上升更为要命的是由于不了解器件结构更不了解与器件结构紧密相关的设计技巧过分依赖综合等工具工具不行自己也就束手无策导致问题迟迟不能解决从而严重影响开发周期导致开发成本急剧上升。 目前我们的设计规模越来越庞大动辄上百万门几百万门的电路屡见不鲜同时我们所采用的器件工艺越来越先进已经步入深亚微米时代而在对待深亚微米的器件上我们的设计方法将不可避免地发生变化要更多地关注以前很少关注的线延时我相信ASIC设计以后也会如此此时如果我们不在设计方法设计技巧上有所提高是无法面对这些庞大的基于深亚微米技术的电路设计而且现在的竞争越来越激励从节约公司成本角度出发也要求我们尽可能在比较小的器件里完成比较多的功能。 本文对读者的技能基本要求是熟悉数字电路基本知识如加法器计数器RAM等熟悉基本的同步电路设计方法熟悉HDL语言对FPGA的结构有所了解对FPGA设计流程比较了解。

STM32F207的U盘升级程序，USB的通讯模式为USB_HOST主机模式。工作方式：将带有F207_Template.bin升级程序（名称可自行更改）的U盘插在控制板上；复位控制板自动升级并跳转执行APP程序；如若没有插USB或没有可升级文件，一秒后自动跳转，执行APP程序；

ceemd分解信号，得到imf分量，然后在按照你自己的想法做你，可以运行，请好评，缺积分，谢谢。

基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct

对TDOA定位技术的基本原理的描述，基于时间测量值的蜂窝无线定位算法第1期郭华:TDOA定位技术的基本原理和算法21值的不确定性度量。对于二维定位系统,、CEP定义为CEP≈(0.75s)ODOP(11)包含了一半以均值为中心的随机矢量实现的圆半G丑OP可作为从大量基站中选择所需定位基站的指径。如果定位估计器为元偏差的CEP即为MS相对标,选中的基站是使(nOP最小的基站,还可用于其真实位置的不确定性度量如图2所示。如果佔计建立新系统时作为选择基站位置的参考。器为有偏差的且以偏差B为界,则对于50%概率,MS的信计位置在距离B+CEP内,此时,CEP为一3基于COST259信道模型的算法仿复杂函数,通常用其近似表示,对于TDOA双曲线主位,CEP近似表示为CEP=0.75J2+02为了从分评估CHAN算法和 Taylor算法在不其中202分别为二维估计位置的方差同信道环境、不同测量条件下的定位性能,本文设定了多种仿真条件,考虑了实际应用中的可能出现的发射机位置情况,并且每次都在相同的条件下对MS做定位佔计。考核定位结果的均方根误差(RMSE)并以图表的形式直观的表示出米,结合理论分析,对这两和主CEP偏差矢量要的无线定位算法做评估。平均估计位置实际应用中,对尢线定位精度造成影响的因素有许多种。在本文中主要考虑以下因素:小区半径的大小、参与定位的基站数目、不同的信道参数、设图2圆误差概率CEP备的测量误差、定位基站的排列形状等。综合考虑2.3几何精度因子((丑OP)以上因素,仿真所需的主要条件如采用距离测量方法的定位系统准确率在很大程1)针对COS259模型中的A、B、C、D四种信度上取决于基站和待定位移动台MS之间的几何位道做仿真。不同的信道其参数T不同。在考察小置关系几何位置对定位准确率影响的度量即为几区半径和定位基站数目对定位性能的影响时主要考何精度因子(GDOP),定义为定位误差RMSE与测虑了A和B两种信道,考察基站的排列形状时主要距误差RMSE比率。GDOP表征了由于移动台与基考虑B和D两种信道。站几何位置关系对测距误差的放大程度。对于无偏(2)检测设备造成的测量误差:假设检测设备精差计器,GDOP为:度造成的TDOA误差服从均值为0,标准差为30mGDOP=Ntr[(AA(7)的高斯正态分布。在考察设备的测量误差对定位精度的影响时,标准差分别取:30m、60m、90m、120m、其中,tr()表示对结果矩阵求迹,即求矩阵主对角150m线兀素之和aA为根据某种特征测量值建立的线性3.1理想信道环境下测量设备误差对定位的影响方程组的系数矩阵,即仿真条件:小区半径R-2000m,参与定位的基Y=AX(8)站数目为3~7个,MS在1/12小区内均匀分布,假这里,基站位置Y是已知的M×1维向量,MS位置设信道为理想的LOS信道,由信道造成的NIOS误X是2×1维未知向量[xy],A是Mx矩阵,如果差为0。仅仅考由于检测设备的测量误差对算法AA是非奇异矩阵且M>2,则式(8)为方程数大于定位性能的影响。比较受限 Taylor算法与CHAN未知量数目的超定方程组,采用最小二乘LS)算算法的定位性能法获得MS估计位置定位结果如图3、图4和图5所示X=(AAAY(9)从图3到图5可以看出,当仅有理想高斯分布对于无偏差的估计器及二维双曲线定位系统的测量误差时,参与定位基站的数目已经不是很重GDOP可表小为要了,基站数目的变化不会影响两种算法的定位性GDOP=x +o v/ s(10)能。定位性能与测量误差直接相关(基本呈线性增这里s为测距误差标准差。GDOP与CEP有以长)。从3个图屮都可以发现CHAN算法的定位性下近似关系能要好与 Taylor算法。也就是说CHAN算法的抗C1994-2010chinaAcademicjOurnalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp://www.cnkinet22西安邮电学学报2007年1月高斯分冇;NLOS误差服从COST259模型。仿真结果如图6、图7和图8所示。图3基站数为3时理想高斯测量误差条件下, MTavlor算法与CHAN算法的定位性能比较图6基站数目为3时, TAylor算法和CHAN算法在BadUrban和 Urban环境下图4基站数为4时理想高斯测量误差条件下 MTavlor算法与CHAN算法的定位性能比较图7基站数目为4时, MAylor算法和CHAN算法在Barban和 Urban环境下的性能比画量柱准展图5基站数为7时理想高斯测量误差条件下 MAylor算法与CHAN算法的定位性能比较高斯噪声性能更好,较适用于LOS信道环境。图8基站数目为7时, TAylor算法和CHAN算法在3.2COsT259环境下小区大小定位基站数目及 BadUrban和Uban环境下的性能比排列对定位性能的影响标识说明: Badurban chan表小在 Badurban(T参与定位基站数目与小区大小对定位性能的=1)环境下CHAN算法的定位性能曲线; Urban-影响Chan表示在 Urban(T=0.4)环境下CHAN算法的仿真条件:参与定位的基站数目固定为(3~7),定位性能曲线; BadUrban Taylor表示在 Badurban小区半径大小由100400变化。MS在112(T=1)环境下 M Taylor算法的定位性能曲线;Ur小区内均匀分布,在 Badurban和Ubam环境下比 ban Taylor表示在 Urban(T=0.4)环境下 M Taylor较受限的 Taylor算法和CHN算法的定位性能。算法的定位性能曲线。Taylor算法的初始位置取MS的实际位置;设从图6到图8可以看出,在实际信道中,CHAN备的测量误差服从均值为0,标准差为30m的理想算法的定位性能要比 Taylor算法的性能差,这是o01994-2010ChinaaCademicjOurnalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnkinet第1期郭TDOA定位技术的基本原理和算法23由于CHAN算法本身就是针对運想高斯LoS环境想蜂窝状排列时 MAylor算法的定位性能曲线;提出米的,所以在实际信道中,由于NLOS误差的U Highway Chan表示在 Urban(T=0.4)环境下引入导致了CHAN算法性能的急剧下降。基站直线排列时CHAN算法的定位性能曲线我们也可以从图中发现,当NLOS误差分不相Highway Chan表示在 Rural(T=0.1)环境下同时,参与定位的基站数日的多少对算法的定位性基站直线排列时CHAN算法的定位性能曲线能没有多大的影响。但当小区半径大于3000m时,U Chan表示在 Urban(T=0.4)环境下基站理Taylor算法的性能呈直线下降,而且当小区半径增想蜂窝状排列时CHAN算法的定位性能曲线;大时, Maylor算法有可能出现不收敛情况。而CHan表示在Rurl(T-0.1)环境下基站理想CHAN算法性能变化较为平稳,且在任何情况下都蜂窝状排列时CHAN算法的定位性能由线能够给出定位结果。因此可以得出结论,在其它条件相同的条件下CHAN算法比 Taylor算法更适合与宏小区的无线非理想的基站分布对定位性能的影响仿真条件:小区半径从1000m~4000m,参与定位的基站数目为3。在类似高速公路的直线区域内基站一般呈直线分布。MS在1/12小区内均匀分布。比较受限 Taylor算法和CHAN算法在 Urban小区使加和Rura环境下的定位性能,以及基站直线分布与哩想蜂窝状分布下两种算法的定位性能。 Taylor图10基站直线排列与理想蜂窝状排列时在 Urban和算法中MS的初始位置取MS的实际位置。设备测Rurl环境下CHAN算法定位性能的比较量误差服从均值为0,标准差为30m的理想高斯分从图9和图10可以看出,基站的位置分布对两布。非视距误差NLOS满是COST259信道模型。种算法的定位性能影响都很人,其它条件不变时,当仿真结果如图9和图10所示基站呈直线分布时,定位性能都急剧下降。如果做樻向比较,在小、区半径较小时, Taylor算法有较好的定位性能。4小结通过以上的仿真与分析比较可以看出小区半径对CHAN算法的影响的程度比Taylor算法较小,在其它条件不变,只有小区半径增大的量准圣与时,CHAN算法的定位性能变化较为平稳。而Taylor算法的定位性能变化较为剧烈。说明在相同的图9基站直线排列与理想蜂窝状排列时,在 Urban和条件下,CHAN算法更适合与宏小区的定位。Rural环境下 TAylor算法定位性能的比较标识说明在LOS环境下,TDOA测量值的误差服从均U HighwayMTay表示在 Urban(T=0.4)环境值为0的埋想高斯分布CHAN算法的定位性能优于 Taylor算法的定位性能。所以CHAN算法更适下基站直线排列时 MAylor算法的定位性能曲线;合于LOS环境的定位。RHighwayM Tay表示在 Rural(T=0.1)环境下基站直线排列时 TAylor算法的定位性能曲线岀基站呈直线排列时,两种算法的定位性能与UMTay表示在 Urban(T=0.4)环境下基站理理想的蜂窝状分布时的定位性能相比急剧下降。在小区半径较小时, Taylor算法有较好的定位性能。想蜂窝状排列时 MAylor算法的定位性能曲线信道环境对定位性能有很大的影响,特别是对RMTav表示在 Rural(T=0.1)环境下基站理CIAN算法的影响更大一些。在郊区和远郊两种C1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp://www.cnki.net4西安邮电学学报2007年1月算法都能取得较好的定位效果,基本能够满足FWrokshop j une 2001911的定位要求;但在城区的效果就明显下降,在闹21 J ames J. Caffery:Jr. and Gordon L. Stuber: Overvie市区几乎不能准确定位。因此,要在市区和闹市区of Radiolocation in CDMA Cellular Systems. TEEF获得较好的定位效果,就需要对定位算法进行改进,Communications Magazine April 1998 pp 38-45对如何取得更精确的TDOA测量值,更好的克服3]An Overview of Wireless Indoor geolocation Techniqueand Systems. Kaven Pahlavan. Xinrong Li. MikaNLOS误差进行深入旳研究。Ylianttila. Ranvir chana. And matti latva- aho. Mo-参考文献bile and wireless Communications Networks. IFIPTC6/ European commission NETWORKiNG 2000 Inter-[I Do menico Porcino. Philips Research Laboratories. Stannational Workshop. MWCN 2000. Paris France. Maydardisation of Location Technologies Mobile Location2000Principle and algorithm of doa location technologyGUO HuaDepartment of Electronic of Information Engineering Xi an University of Post and Telecommunications, Xi an 710121, China)Abstract: This thesis researches the wireless location algorithms based on time-related measurements in thWireless Cellular Network. By analyzing existing basic techniques and algorit hms in wireless location this thesisselects the TDOA algorithm for emp hases of research. First, we int roduce two typical al gorithms as Taylor algo-rithm and chan algorithm. Furthermore, we analyze and compare them by simulation under some commonmobile channel environment. In order to eval uate the performance of the two basic al gorithms in detail, the perfect channel and two typical mo bile communication channel model (CoST 259 and TiPl)are employed for future detailed simulation. In simulations, many relative parameters w hich may effect the performance of the loca-tion algorithms are examined, such as the cell size, the number of the base stations taking part in the locationservice, equip ment measurement errors, NLOS effect etcKey words: Time of Arrive (TOA); Difference Time of Arrive( TDOA); Angel of Arrive(AOA); NLOS error(上接第18页)Error code protection and scheme of Turbo code forwreless video frequency transmissionXU Hua, DONG Yirning, XIA YangCollege of Communication and Information EngineeringNanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)Abstract The characteristics of wireless channel such as time- variety and high BER requires not only strongerror correcting capability of channel coding method but also the ability to adjust bit rate according to the state ofwireless channel. The Rate Compatible Turbo code (RCP T)can fulfill such requirement, and protect video fre-quency stream with tr- s interleaver. The application of rCPt over the mo bile communication channel is intro-duced, and new schemes about adaptive coding system and unequal error protection are discussedKey words: Turbo codes; RCPT codes; puncture table, unequal error protectionC1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net