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系数

  • 利用该程序

    利用该程序,只要把已知低通滤波器的系数输入,就可画多小波的尺度函数的图象。

    标签: 程序

    上传时间: 2013-12-22

    上传用户:xuanchangri

  • 增量型PID算法汇编程序

    增量型PID算法汇编程序,增量式PID算法的输出量为 UnΔ = Kp[(en-en-1)+(T/Ti)en+(Td/T)(en-2*en-1+en-2)] 式中,en、en-1、en-2分别为第n次、n-1次和n-2次的偏差值,Kp、Ti、Td分别为比例系数、积分系数和微分系数,T为采样周期。

    标签: PID 增量 算法 汇编程序

    上传时间: 2016-03-11

    上传用户:zaizaibang

  • 设计一个一元稀疏多项式简单计算机器 1. 本演示程序中

    设计一个一元稀疏多项式简单计算机器 1. 本演示程序中,用户根据相应提示可以完成以下功能: (1) 输入并建立两个多项式; (2) 输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2,…… cn,en,其中n是多项式的项数,ci和ei分别是第i项的系数和指数,序列按照指数降序排列。 (3) 多项式Pa和Pb相加,建立多项式Pa+Pb (4) 多项式Pa和Pb相减,建立多项式Pa-Pb 2. 对一些特殊情况的说明:将0多项式设置为仅一项的多项式,其系数和指数值均为0.

    标签: 稀疏 多项式 机器 计算

    上传时间: 2016-03-17

    上传用户:洛木卓

  • VHDL的IIR数字滤波器

    VHDL的IIR数字滤波器,系数是用Matlab设计的

    标签: VHDL IIR 数字滤波器

    上传时间: 2016-03-21

    上传用户:sevenbestfei

  • 本程序是一个太阳能热水器智能控制系统的程序。它以89C52单片机为核心

    本程序是一个太阳能热水器智能控制系统的程序。它以89C52单片机为核心,配合电阻型4档水位传感器、负温度系数NTC热敏电阻温度传感器、8255A扩展键盘和显示器件、驱动电路(电磁阀、电加热、报警)等外围器件, 完成对太阳能热水器容器内的水位、水温测量、显示;时间显示;缺水时自动上水,水溢报警;手动上水、参数设置;定时水温过低智能电加热等功能。 其中本文第一章主要说明了太阳能热水器智能控制系统的研究现状和本课题的主要任务,第二章对系统的整体结构作了简单介绍,第三章重点介绍了水位水温测量电路,第四章介绍了时钟电路,第五章介绍了显示和键盘电路,第六章对其他电路作了介绍,第七章是对水位测量电路的硬件调试。 本系统对于水位传感器、水温传感器的电阻数据的处理均采用独特的RC充放电的方法。它与使用A/D转换器相比,电路简单、制造成本低。特别适用于对水位、水温要求不精确的场合。 如需详细硬件电路与说明文档请与作者联系!

    标签: 89C52 程序 太阳能热水器 单片机

    上传时间: 2016-03-24

    上传用户:Divine

  • 实现一个40阶的fir低通滤波器

    实现一个40阶的fir低通滤波器,通带截止频率0.35,阻带截止频率0.4.采用Hamming窗获得滤波器系数

    标签: fir 低通滤波器

    上传时间: 2016-03-28

    上传用户:lgnf

  • RS(255

    RS(255,239)编码的乘法器系数计算,用VC++实现

    标签: 255

    上传时间: 2016-04-04

    上传用户:dreamboy36

  • 复指数法是根据结构的自由振动响应或脉冲响应函数可以表示为复指数函数和的形式

    复指数法是根据结构的自由振动响应或脉冲响应函数可以表示为复指数函数和的形式,然后用线性方法来确定未知参数。其主要思想是从振动微分方程的振型叠加法原理出发,建立动力响应与模态参数之间的关系表达式,通过对脉冲响应函数进行拟合可以得到完全的模态参数,获得了良好的拟合效果。基本方法是以Z变换因子中包含待识别的频率,构造Prony多项式,使其零点等于Z变换因子的值。这样,将求解Z变换因子转化为求解Prony多项式的系数。这里给出用矩阵解Prony多项式的系数的MATLAB程序。

    标签: 振动响应 函数 指数函数 脉冲

    上传时间: 2016-04-06

    上传用户:aysyzxzm

  • 本文讨论了AR模型及线性预测的原理

    本文讨论了AR模型及线性预测的原理,在浮点型DSP TMS320C6713B上实现了语音信号线性预测系数(LPC)的提取,并利用LPC系数用Verilog语言实现了AR模型的Lattice结构。

    标签: AR模型 线性预测

    上传时间: 2016-04-17

    上传用户:ecooo

  • 基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构

    基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构,即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q,并给出各层加权系数的初值 和 ,选定学习速率 和惯性系数 ,此时k=1; (2)采样得到rin(k)和yout(k),计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)计算神经网络NN各层神经元的输入、输出,NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 , , ; (4)根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k); (5)进行神经网络学习,在线调整加权系数 和 ,实现PID控制参数的自适应调整; (6)置k=k+1,返回(1)。

    标签: BP神经网络 参数 BP网络 学习控制

    上传时间: 2016-04-26

    上传用户:无聊来刷下