在分析了Boost变换器精确离散迭代模型的基础上,首次研究了采用周期性扩频技术后Boost变换器中的分叉和混沌现象。通过M文件编程得到了输出电压随着电路参数变化的分叉图,验证了它含有丰富的非线性动力学行为,而且研究了采用周期性扩频技术对变换器中非线性现象的影响。同时,在变换器中电路参数不变的情况下,研究了周期扩频技术的频率在不同范围内变化时,其中的分叉与混沌现象。本研究为更好地设计Boost变换器电路提供了一定理论基础和应用价值。
上传时间: 2013-11-03
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为了提高Forward变换器非线性系统的控制性能,采用了精确线性化控制方法。首先采用开关函数和开关周期平均算子建立适合微分几何方法的仿射非线性系统模型。从理论上证明了该模型满足系统精确线性化的条件。对非线性坐标变换后得到的线性系统,利用二次型最优控制策略推导出非线性状态反馈控制律。实验结果表明,系统具有良好的静态和动态性能,验证了该控制方法的有效性和正确性。
上传时间: 2013-11-10
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根据平行因子(PARAFAC)模型,研究DS-CDMA盲多用户检测算法。将直接三线性分解算法(DTLD)与三线性交替最小二乘(TALS)算法结合,提出一种新的DTALS-PARAFAC盲接收机,解决了三线性交替最小二乘(TALS)算法中因为初始值估计不当引起的收敛速度差的问题。仿真结果表明,与TALS-PARAFAC接收机相比,DTALS-PARAFAC接收机改善了误码率性能,并且具有更快的收敛速度。
上传时间: 2013-11-24
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1.本程序用以实现对线性链表的维护、插入、删除、输出等功能,在该实验设计中是以某商家电部门的库存为模型,实现了对该商品库存的更新,如商品的进货、提货的业务,以入对商品库存的修改、查询、删除等等。
上传时间: 2015-02-26
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灰色预测模型称为CM模型,G为grey的第一个字母,M为model的第一个字母。GM(1,1)表示一阶的,一个变量的微分方程型预测模型。GM(1,1)是一阶单序列的线性动态模型,主要用于时间序列预测。 一、GM(1,1)建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成,得到新的数列 ,其元素 (5-1) 有: 对数列 ,可建立预测模型的白化形式方程, (5-2) 式中: ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解, 有: (5-3) 式中: (5-4) (5-5) 将(5-3)式求得的 代入(5-2)式,并解微分方程,有 (1,1)预测模型为: (5-6)
上传时间: 2015-03-04
上传用户:thesk123
信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型;常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等;离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构;IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计,以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的IlR滤波器设计等;FIR滤波器设计包括基于窗函数、频率抽样法和切比雪大逼近法的FIR滤波器设计;平稳信号分析包括经典功率谱估计、基于参数模型的功率谱估计和基于非参数模型的功率谱估计;非平稳信号分析包括STFT变换、Gabor展开、Wigner-Ville分布与Choi-Williams分布;非高斯信号分析包括基于非参数法的双谱估计、基于参数模型的双谱估计,以及双谱估计的应用;信号处理的GUI实现包括滤波器设计与分析的FDATool工具和滤波器设计与信号分析的SPTool工具。
上传时间: 2013-12-26
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基于Hammerstein模型对传感器进行建模,可以将其分解为非线性和线性环节,设计完非线性补偿器之后,带入到实验数据,验证补偿效果
标签: Hammerstein 模型 传感器 建模
上传时间: 2015-11-24
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一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同(多元线性回归方程除外)。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
标签: CubicMultinomialRegress override public double
上传时间: 2015-11-25
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基于约束的化学计量模型,进行代谢流量线性优化的函数
上传时间: 2014-01-01
上传用户:nanxia
线性神经网络,BP神经网络,Hopfield神经网格,Elman神经网络,RBF神经网络;在模型应用模块中实现了六种实际应用:RBF网络的船用柴油机故障诊断,BP网络的齿轮箱故障诊断,SOM网络的回热系统故障诊断,BP网络的设备状态分类器,SOM网络的人口比例样本分类,SOM网络的土壤性状样本分类。
上传时间: 2013-12-27
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