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matlab图像边缘检测GUI
Matlab GUI做的图像边缘检测程序，分别用经典时域算子和小波多尺度分析检测图像边缘
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QPSK调制解调 科斯塔斯环载波同步 加纳算法码元同步 Matlab .m文件
涉及：QPSK信号调制（带噪声）、解调、加纳算法码元同步、科斯塔斯环载波同步。信号采样率32M 星座图显示 眼图显示
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Clarke变换中系数(√)2／3的推导
照坐标变换必须遵循的原则，依矩阵变换法则。对电机矢量控制中Clarke变换公式的系数、压万进行详细数学推导，对伺服系统的设计具有一定的借鉴意义。白钩生等;Cake变换中系数2/3的推导8Clarke逆变换:v2c-C ig =c2√33结论C22按照矢量坐标变换必须要遵循原则,依矩阵变换法则,经过以上数学矩阵详细推导,矢量坐标因此: Clarke变换(或3/2变换)式为Cuke变换系数应为/3参考文献[I]王晓明,王玲,电动机的DSP控制——m公司DSP应用M]北京:北京航空航天大学出版社,2004√(上接第73页)在采用传统P控制器的速度调节系统中,速度和电化对该速度调节系统的影响。机转矩的超调量较大,速度的超调量甚至能达到40%。而使用模糊自适应PI控制器的速度调节系统参考文献中,速度和电机转矩曲线较平滑,振动较小,说明[1]陈荣永磁同步电机控制系统M]北京:中国水利水电出版该控制系统具有较好的鲁棒性和稳定性。其上升时社,2009间、超调量和调节时间均较小,这说明采用模糊自[2]王秀和.永磁电机[M].北京:中国电力出版社,200[3]刘贤兴,卜言柱,胡育文,等.基于精确线性化解耦的永磁同适应P控制器具有更好的跟随性和抗扰性。步电机空间矢量调制系统[J].中国电机工程学报,2007,27模糊自适应控制器能够根据负载转矩和速度的(30):S559突变,通过模糊控制实时地修正K,和K,使其适应[4]梁文毅,章玮,娄飞容.永磁同步电动机伺服系统模糊控制器系统的变化,使电机平稳地运行。设计[J].微电机,2007,40(1):4850[5] Marco Tursini, Francesco Parasiliti, Zhang Daqing. Real-time Gain结语Tuning of PI Controllers for High-performance PMSM Drives [J]IEEE Transactions on Industry Applications, 2002, 38(4)仿真结果验证了采用模糊自适应P控制器的控1018-1026制系统比采用传统PI控制器的控制系统具有更好稳[6 Liu Xuepeng, Immune Pl Control on PMSM Speed Regulating System定性和鲁棒性。模糊控制具有更好的适应性和灵活[C]. Proceedings of the 7 th World Congress on Intelligent Control性,能根据外部信息进行智能判断。and Automation, 2008: 6891-6896本文的不足之处在于只考虑了外部环境的变化,[7] Francesco Parasiliti, Marco Tursini, Zhang Daqing. On-line Selftuning of PI Controllers for High Performance PMSM Drives[C]并未考虑系统本身参数的变化。由于永磁同步电机Conf. Rec. IAS Annu. Meeting, 1996: 1619-1625.的电阻和电感分别受运行温度和磁饱和程度的影响,[8]李渊,何风有,余跃,等.永磁同步电机摸糊滑模控制系统的因此,下一步的研究将集中在电机电阻和电感的变研究[打].微电机,2010,43(4):5860Clarke变换中系数(√)2/3的推导旧WANFANG DATA文献链接作者:白钧生,冯浩,白新力,李攀, BAI Yunsheng, FENG Hao, BAI Xinli, LI Pan作者单位:白钧生, BAI Yunsheng(中国飞机强度研究所,西安,710065),冯浩, FENG Hao(西北工业大学电子信息学院,西安,710129),白新力,李攀, BAI Xinli, LI Pan(西安微电机研究所,西安710077)刊名微电机 ISTIC PKU英文刊名:Micromotors年,卷(期):2012,45(7)参考文献(1条)1.王晓明;王玲电动机的DSP控制-TI公司DSP应用2004本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCalwdj201207019.aspx
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fpga实现can总线
fpga实现can总线 can总线功能的verilog描述
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测试函数归类
【实例简介】对于做全局优化算法的研究人员是一本不可多得的测试函数大全
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一种改进的TOA——AOA混合定位算法
混合定位中很不错的一篇文章，看过之后很受启发在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧无AOAQ阵中AOATOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为:校准离差取rP=(GQG)90Q阵中AOA校准离差取(x-x1)/其中:G=(x-x r(y-m)/r(19)洲6050(x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y)0.020.040.060080.100.12(x-x1)AOA标准离差(stda,单位radx-图1都市环境中算法性能比较3仿真与分析为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330,2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外,120只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用10-10A-A0A00TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图29080为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA70定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高,30对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3)AOA标准离差(og)时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2乡村环境中算法性能比较为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA时的定位结果(RMSE)如图3、4所示仿真结果表明:AOA参与卜AOA标准离差=001AOA标准离差=0,01定位只有在AOA本身误差不大AOA标准离差=0.1AOA标准离差=0.1无AOA无AOA的情况下,才能对定位性能有改200善;如果AOA本身误差增大150则对TOA定位结果并不会有改l00善;MS距离服务BS越近,则50采用混合定位算法的效果越好。00.00.204060.810000.20.40.608104结论BS非视距概率Bs非视距概率图3个同标准差时算法图4不同标准差时算法本文的分析和仿真结果表性能比较(1200,0)性能比较(2400,0)明,只要服务BS提供的AOA测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.neto1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net
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图像细化算法的matlab实现(非自带工具包)
最近在研究数学形态学做了一个细化的例子，并附上测试图像。前景为白色，背景为黑色。算法未经优化，而且是迭代计算，效率不高，但能充分体现细化的思路，有注释。清单： test_03.m xihua_1.m xihua_2.m xihua_3.m xihua_4.m test_20.bmp直接运行test_03.m,得到细化结果
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中国统计年鉴2018最新版.zip
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操作系统实验-页面置换算法C语言实现
设计一个虚拟存储区和内存工作区,编程序演示下述算法的具体实现过程,并计算访问命中率：要求设计主界面以灵活选择某算法，且以下算法都要实现1）先进先出算法（FIFO）2）最近最久未使用算法（LRU）3）最佳置换算法（OPT）
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数据融合方面的经典资料!!!
数据融合方面的经典资料!!!各位有福了,赶快下载!吐血整理!!!
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