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核密度估计

核密度估计(kerneldensityestimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzenwindow)。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。
  • 统计信号处理基础 - 估计与检测理论

    《统计信号处理基础:估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷,分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计,总结了各种估计方法,考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波,并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例,范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等;并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法,并且重点介绍了现实中的信号处理应用,包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始,回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度;讲解了高斯随机变量的二次型,以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估;介绍了基于简单假设检验的检测理论基础,包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验,以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。

    标签: 信号处理

    上传时间: 2022-04-14

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  • GB-T 2689.2-1981 寿命试验和加速寿命试验的图估计法 (用于威布尔分布)

    GB-T 2689.2-1981 寿命试验和加速寿命试验的图估计法 (用于威布尔分布)

    标签: 2689.2 GB-T 1981 寿命

    上传时间: 2013-07-04

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  • GB-T 2689.4-1981 命试验和加速寿命试验的最好线性无偏估计法 (用于威布尔分布)

    GB-T 2689.4-1981 命试验和加速寿命试验的最好线性无偏估计法 (用于威布尔分布)

    标签: 2689.4 GB-T 1981 寿命

    上传时间: 2013-05-18

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  • GB-T 2689.3-1981 寿命试验和加速寿命试验的简单线性无偏估计法 (用于威布尔分布)

    GB-T 2689.3-1981 寿命试验和加速寿命试验的简单线性无偏估计法 (用于威布尔分布)

    标签: 2689.3 GB-T 1981 寿命

    上传时间: 2013-06-14

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  • GB-T-2689.2-1981-寿命试验和加速寿命试验的图估计法-用于威布尔分布-.pdf

    专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-T-2689.2-1981-寿命试验和加速寿命试验的图估计法-用于威布尔分布-.pdf

    标签: 2689.2 GB-T 1981

    上传时间: 2013-04-24

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  • 电动汽车用永磁同步电机矢量控制研究.rar

    该文研究了用于电动汽车驱动的永磁同步电机驱动系统.首先概述了电动汽车对驱动系统的一些基本要求,并比较了基于不同种类电机的驱动系统的主要指标,认为永磁同步电机适用于这一应用场合,并在效率,功率密度和维护性等方面有着突出的优点.该文分析了永磁同步电机用于矢量控制的数学模型,并建立了基于其数学模型的电机控制仿真软件包.其中包括可以体现电机初始位置的电机模型及SWPWM发生模块.通过仿真,确认将要在实际系统中使用的控制方法是基本可行的.在已有的控制系统硬件的基础上,实现了2.5kw和20kw永磁同步电机驱动系统的闭环控制,完成在其基速以下区域的两台电机的闭环负载控制运行及2.5kw系统的空载弱磁运行.从电机高速运行和负载试验的结果可以看出,目前的控制策略,控制程序和系统硬件已经可以达到预期的控制目标.该文还讨论了一些永磁同步电机驱动系统特有的课题.其中包括改进的闭环弱磁控制方法;为使电机平稳启动,应用了一种简单的启动和初始位置估计方法;设计了基于改进"负载法"的一种相对简单的电机参数试验测量方法.所有这些工作对今后进一步提高驱动系统的控制性能都将是有益的.

    标签: 电动汽车 永磁同步电机 控制研究

    上传时间: 2013-08-01

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  • 高功率密度盘式永磁同步电动机的设计与研究.rar

    盘式永磁电机因其较高的转矩密度和良好的动态响应特性,在各种驱动、伺服和控制领域得到了迅速的推广和应用。本文针对盘式永磁同步电动机的设计展开研究,所做工作主要包括以下几个部分: 首先,从电机的主要尺寸方程入手将盘式永磁电机和径向永磁电机的转矩密度进行了比较,得到了两种电机转矩密度的变化关系。推导了六相盘式永磁同步电动机的电枢反应电抗、槽漏抗等的计算公式,同时也给出了这些参数相应的有限元计算方法,两种计算结果基本一致。并且在对多极少齿结构电机的漏磁系数进行研究的基础上,总结了该类电机的漏磁系数的计算方法。 其次,采用了针对六相电机的22极24槽结构,使得电机的主要尺寸减小,电机定子冲槽、电枢下线等工艺要求降低。利用有限元法和傅立叶分析求解对永磁体的形状进行优化,可使得永磁电机气隙磁密波形畸变率减小,进而降低的转矩波动。定量分析了不同定子槽口宽度对空载反电动势波形和齿槽转矩的影响规律。 通过对盘式永磁电机的磁场分布特点的研究,编写了分环法盘式永磁电机电磁设计程序。通过对样机设计值与实验值比较,不断对盘式永磁电动机的电磁程序进行完善和修正,目前已经形成了一个比较实用可靠的CAD软件。 对盘式永磁电机转子盘体进行刚度计算,并且也对电机的定子进行了固有频率的计算,保证了电机的可靠运行。 最后,在上述研究的基础上,本文设计制造了一台5kW的双定子单转子结构的盘式永磁同步电动机样机并做了详细的实验,实验结果与理论分析基本一致。

    标签: 高功率密度 永磁同步电动机

    上传时间: 2013-07-29

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  • 基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统.rar

    本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点,介绍了异步电机调速系统的不同控制策略,详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理:异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等,并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发,本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统,并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构,由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成;控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心,加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等,构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上,本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型,消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上,将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代,提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法,并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真,结果表明该系统具有良好的性能。

    标签: 模糊神经网络 异步电机 转速

    上传时间: 2013-07-02

    上传用户:amandacool

  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点,在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象,且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统,要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中,位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低,所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强,采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略,建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整,控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明,该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后,将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明,该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度,且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统,并进行了相应的软硬件设计,为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本,为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-07-03

    上传用户:kakuki123

  • 基于FPGA的OFDM基带系统研究.rar

    近几年来,OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术引起了人们的广泛注意,根据这项新技术,很多相关协议被提出来。其中WiMax(Wireless MetropolitanArea Networks)代表空中接口满足IEEE 802.16标准的宽带无线通信系统,IEEE标准在2004年定义了空中接口的物理层(PHY),即802.16d协议。该协议规定数据传输采用突发模式,调制方式采用OFDM技术,传输速率较高且实现方便、成本低廉,已经成为首先推广应用的商业化标准。 本文主要对IEEE802.16d OFDM系统物理层进行研究,并在XILINX公司的Virtexpro II芯片上实现了基带算法。 首先讨论了OFDM基本原理及其关键技术。根据IEEE802.16d OFDM系统的物理层发送端流程搭建了基带仿真链路,利用MATLAB/SIMULINK仿真了OFDM系统在有无循环前缀(CP)、多径数目不同等情况下的性能变化。由于同步算法和信道估计算法计算量都很大,为了找到适合采用FPGA实现的算法,分析了同步误差和不同信道估计算法对接收信号的影响,并结合计算量的大小提出了一种新的联合同步算法,以及得出了LS信道估计算法最适合802.16d系统的结论。 其次,完成了基带发射机和接收机的FPGA硬件电路实现。为了使系统的时钟频率更高,采用了流水线的结构。设计中采用编写Verilog程序和使用IP核相结合的办法,实现了新的联合同步算法,并且通过简化结构,避免了信道估计算法中的繁琐除法。利用ISE9. 2i和Modelsim6.Oc软件平台对程序进行设计、综合和仿真,并将仿真结果和MATLAB软件计算结果相对比。结果表明,采用16位数据总线可达到理想的精度。 最后,采用串口通信的方式对基带系统进行了验证。通过串口通信从功能上表明该系统确实可行。 关键词:IEEE802. 16d; OFDM; 同步;信道估计;基带系统

    标签: FPGA OFDM 基带

    上传时间: 2013-07-31

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