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FUzzy-PI

  • Expert PID Controller

    Expert PID Controller,Fuzzy Tunning PID Control,ingle Neural Adaptive PID Controller

    标签: Controller Expert PID

    上传时间: 2016-04-17

    上传用户:gaojiao1999

  • 该模糊控制器的特点是针对大延迟或纯滞后系统(加干扰)进行控制

    该模糊控制器的特点是针对大延迟或纯滞后系统(加干扰)进行控制,利用matlab自带fuzzy工具箱,采用经典文献中的模糊控制规则,并附原理及效果图以供学习交流。

    标签: 模糊控制器 延迟 干扰 控制

    上传时间: 2013-12-01

    上传用户:sz_hjbf

  • 首先对原始数据 归一化 然后进行PCA分析 采用PCs作为特征

    首先对原始数据 归一化 然后进行PCA分析 采用PCs作为特征, 进行模糊聚类分析 fuzzy c-means method

    标签: PCA PCs 数据

    上传时间: 2016-04-21

    上传用户:xymbian

  • matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解2 【问题】在-5<=Xi<=5,i=1,2区间内

    matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解2 【问题】在-5<=Xi<=5,i=1,2区间内,求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。

    标签: matlab lt Xi 算法

    上传时间: 2013-12-31

    上传用户:gtzj

  • 在过程控制中

    在过程控制中,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器(亦称PID调节器)是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明,对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象,PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。

    标签: 过程控制

    上传时间: 2014-01-18

    上传用户:561596

  • 最新版本1.7.老外编的,编辑梯子逻辑到PIC16或者AVR 代码。 如下内容 处理器被支持: *PIC16F877 *PIC16F628 *PIC16F876(未受测试) *PI

    最新版本1.7.老外编的,编辑梯子逻辑到PIC16或者AVR 代码。 如下内容 处理器被支持: *PIC16F877 *PIC16F628 *PIC16F876(未受测试) *PIC16F88(未受测试) *PIC16F819(未受测试) *ATmega128 *ATmega64 *ATmega162(未受测试) *ATmega32(未受测试) *ATmega16(未受测试) *ATmega8(未受测试)

    标签: PIC 16 AVR 877

    上传时间: 2013-11-30

    上传用户:hakim

  • matlab实现的多个基础程序和报告并有流程图(1) 绘出正弦信号波形及频谱。 (2) 单极性归零(RZ)波形及其功率谱

    matlab实现的多个基础程序和报告并有流程图(1) 绘出正弦信号波形及频谱。 (2) 单极性归零(RZ)波形及其功率谱,占空比为50%。 (3) 升余弦滚降波形的眼图及其功率谱。滚降系数为0.5。发送码元取值为0、2。 (4) 最佳基带系统的Pe~Eb\No曲线,升余弦滚降系数a=0.5,取样值的偏差是Ts/4。 (5) Pe~Eb\No,升余弦滚降系数a=0.5,取样时间无偏差,但信道是多径信道,C(f)=abs(1-0.5*exp(-j*2*pi*f*dt)),dt=Ts/2。 (6) 仿真数字基带传输系统,包括输入、输出信号波形及其功率谱,眼图(升余弦滚降系数a=0.5),Pe~Eb\No曲线,取样时间无偏差。

    标签: matlab 波形 程序 报告

    上传时间: 2014-01-22

    上传用户:aix008

  • the PID about matlab

    the PID about matlab,matlab Fuzzy-Programming

    标签: matlab about the PID

    上传时间: 2014-01-16

    上传用户:yuchunhai1990

  • 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片

    使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。

    标签: pic 使用说明 目录

    上传时间: 2014-01-17

    上传用户:851197153

  • %调用格式 =trapez_g( f_name ,a,b,n) %f_name: 被积函数的文件名f(x) % a:x的上限 % b:x的下限 % 部分区间数 %实例:trapez_g( s

    %调用格式 =trapez_g( f_name ,a,b,n) %f_name: 被积函数的文件名f(x) % a:x的上限 % b:x的下限 % 部分区间数 %实例:trapez_g( sin ,0,pi,20)

    标签: trapez_g f_name 函数 上限

    上传时间: 2013-12-19

    上传用户:cjl42111