随着自动门ATmega8单片机直流电机控制

在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5―2S时，机动频率越小跟踪精度越高[1]，但机动频率仍然是固定值。本文提出的基于神经网络的机动频率自适应调整方法可以使机动频率随机动而变化，从而提高状态估计的准确性，提高跟踪精度。本文将小波神经网络用于机动目标跟踪中机动频率的自适应调整，该算法对机动目标“当前”统计模型中的机动频率进行实时修改, 从而自适应的改变机动频率,使跟踪算法与目标的真实状态更接近。该算法采用小波神经网络的离线训练，实时性好。-The maneuver of the maneuvering target is uncertain. The maneuvering frequency is constantly changeable, but traditionally it is beforehand determined as a constant based on the target state estimation in the state model of the maneuvering target. The maneuver of the maneuvering target makes the kinematics equation of the target model mismatch with the practical motion model and the tracking error will be increased. Based on the advantages of the self-learning, the rapid convergence rate and the nonlinear approximation ability of the wavelet neural network,

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应用背景俗话说，工欲善其事，必先利其器。虽然已经有很多书籍都介绍了如何配置 proe 的二次开发环境，笔者也曾经按照那些著作的方法配置过，但是，笔者始终都没有发现一个较为完善的配置方法，配置的环境总有一些警告，或者显得非常繁琐，因此，笔者在这里向大家推荐一种零警告，零错误的配置方案。关键技术pro/e野火2.0与VC++接口的二次开发程序，野火4.0与VS2005接口连接的二次开发程序，二次开发主要为菜单、对象基本操作、参数尺寸关系式、装配概述、UDF特征创建、工程图概要和数据库。

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