单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
上传时间： 2014-12-28
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提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数，实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡；通过对有限字符集的实验结果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中，一个线性子空间代表一个模式类别，该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成，分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间，实现了特征信息的压缩，但对样本的利用为一次性，不能根据分类结果进行调整和学习，对样本信息的利用不充分；学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离，以此提高分类能力，但对样本的训练顺序敏感，同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同；平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中，用错误分类的样本去调整散布矩阵，训练结果与样本输入顺序无关，所有样本平均参与训练，其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题，本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示，子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小，将样本归类到最大长度所对应的类别，在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函数称为分类函数；为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。
上传时间： 2013-12-25
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摘 要：单片机多机通讯一般采用串行总线方式，但在通讯距离短，通讯数据量大，通讯速率高的场合也会用到多机并行通讯。本文介绍一种采用简单逻辑电路实现单片机多机并行通讯的方法。关键词：并行通讯，三态缓冲寄存器，双端口存储器，总线隔离1、 简介本文介绍的单片机多机并行通讯系统，使用89C51作为主机，多片89C2051作为从机。（89C2051为20脚300MIL封装，带有2K FLASH E2PROM的单片机，除了少了两个并口外，具备MCS-51系列单片机所有功能。因为其体积小，功能强，必将在单片机应用领域内广泛使用）。这种并行通讯方法适用于在多站点，多层次的检测和控制系统中充当通信控制器的角色；也适合于用作单片机串行口扩充电路。
上传时间： 2013-10-31
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PLC 以 其 可靠性高、抗干扰能力强、配套齐全、功能完善、适应性强等特点，广泛应用于各种控制领域。PLC作为通用工业控制计算机，是面向工矿企业的工控设备，使用梯形图符号进行编程，与继电器电路相当接近，被广大工程技术人员接受。但是在实际应用中，如何编程能够提高PLC程序运行速度是一个值得我们思考研究的问题。1 PLC工作原理PLC 与 计 算机的工作原理基本相同，即在系统程序的管理下，通过运行应用程序完成用户任务。但两者的工作方式有所不同。计算机一般采用等待命令的工作方式，而PLC在确定了工作任务并装人了专用程序后成为一种专用机，它采用循环扫描工作方式，系统工作任务管理及应用程序执行都是用循环扫描方式完成的。PLC 有 两 种基本的工作状态，即运行(RUN)与停止(STOP)状态。在这两种状态下，PLC的扫描过程及所要完成的任务是不尽相同的，如图1所示。 PLC在RUN工作状态时，执行一次扫描操作所的时间称为扫描周期，其典型值通常为1一100nis，不同PLC厂家的产品则略有不同。扫描周期由内部处理时间、输A/ 输出处理执行时间、指令执行时间等三部分组成。通常在一个扫描过程中，执行指令的时间占了绝大部分，而执行指令的时间与用户程序的长短有关。用户 程 序 是根据控制要求由用户编制，由许多条PLC指令所组成。不同的指令所对应的程序步不同，以三菱FX2N系列的PLC为例，PLC对每一个程序步操作处理时间为:基本指令占0.741s/步，功能指令占几百微米/步。完成一个控制任务可以有多种编制程序的方法，因此，选择合理、巧妙的编程方法既可以大大提高程序运行速度，又可以保证可靠性。 提高PLC程序运行速度的几种编程方法2.1 用数据传送给位元件组合的方法来控制输出在 PL C应 用编程中，最后都会有一段输出控制程序，一般都是用逻辑取及输出指令来编写，如图2所示。在图2所示的程序中，逻辑取的程序步为1，输出的程序步为2，执行上述程序共需3个程序步。通常情况下，PLC要控制的输出都不会是少量的，比如，有8个输出，在条件满足时要同时输出。此时，执行图2所示的程序共需17个程序步。若我们通过位元件的组合并采用数据传送的方法来完成图2所示的程序，就会大大减少程序步骤。在三 菱 PLC中，只处理ON/OFF状态的元件(如X,Y,M和S)，称为位元件。但将位元件组合起来也可以处理数据。位元件组合由Kn加首元件号来表示。位元件每4bit为一组组合成单元。如K YO中的n是组数，当n=1时，K,Yo 对应的是Y3一Yo。当n二2时，KZYo对应的是Y7一Yo。通过位元件组合，就可以用处理数据的方式来处理位元件，图2程序所示的功能可用图3所示的传送数据的方式来完成。
上传时间： 2013-11-11
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《数字信号处理实践方法（第二版）》根据实际工程应用和具体实例，详细介绍了数字信号处理（DSP）领域内的基本概念和相关技术。全书共分为14章，首先讲解了DSP的基本概念及其应用，并从实际的例子出发，阐述了DSP的一些基本内容，如信号的抽样、量化及其在实时DSP上的内涵。然后，作者介绍了离散变换（DFT和FFT），离散时间信号与系统分析的工具（z变换），以及DSP的基本运算（相关和卷积），并分析了数字滤波器设计的实际问题。《数字信号处理实践方法（第二版）》还介绍了多抽样率数字信号处理、自适应数字滤波器、谱估计及其分析等现代数字信号处理理论，最后讨论了通用和专用数字信号处理器、定点DSP系统有限字长效应分析及DSP的应用和设计实例。另外，书中还提供了有关范例和实验的MATLAB实现方法。 《数字信号处理实践方法（第二版）》可作为通信与电子信息类专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，而且对于相关学科的工程技术人员也具有很好的参考价值。
上传时间： 2013-12-30
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提出了一种在TI公司高性能数字信号处理器TMS320DM3730上进行H.264编码器（即x264编码器）移植与优化的方法，详细描述了在CCS4.2开发平台上进行x264编码器移植工作的基本原理和需要注意的问题。为了提高编码速度，针对DM3730处理器的结构特点，对x264编码器进行了优化，主要方法包括编译器优化、内存优化、C语言代码优化及汇编代码优化。对x264编码器进行的CIF格式编码测试结果表明，在均值信噪比略微降低的前提下，编码速度得到了显著提高，因此获得了更优的编码效率。
上传时间： 2013-10-30
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简要介绍了DSP的发展历程、技术应用、基本特点以及在我国市场的前景情况，并详细阐述了DSP结构的主要特点和基本功能，介绍了DSP的工作原理和运算方法，对DSP的数值计算测试方法进行了深入的研究和探索，着重论述了DSP的数值表示方法、核心运算功能测试算法以及各种复杂指令的应用，对测试过程中主要的关键和难点进行阐述。
上传时间： 2013-10-31
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1.2 FPGA的设计方法与要求。
上传时间： 2014-12-28
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基于Altera MegaCore实现FFT的方法
上传时间： 2013-10-11
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用ModelSimSE进行功能仿真和时序仿真的方法（ALTERA篇）
标签： ModelSimSE ALTERA 功能仿真 时序仿真
上传时间： 2013-10-20
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