基于BP算法的QC_LDPC译码器的DSP实现

为了克服LDPC码BP译码算法硬件实现复杂度大的缺点,针对QC_LDPC码校验矩阵的结构特性,研究了BP算法的特点,并利用TMS320C6747系列DSP作为实现平台,在硬件资源存储、数据精度处理方面提出了改进,成功实现了基于BP算法的QC_LDPC码译码器.系统性能测试表明,经优化的BP算法译码器与理论分析相比,性能基本一致.     

基于新迭代策略的IRA码改进译码算法

IRA码的译码通常采用BP译码算法,然而BP译码算法复杂度高,硬件电路实现困难。最小和译码算法虽然降低了运算复杂度和硬件实现难度,但是其牺牲了部分译码性能。五线段近似算法对BP算了做了近似简化,然而其复杂度依然偏高。提出了一种基于五线段近似和最小和的改进译码算法,在降低系统译码复杂度的同时,保持较高的译码性能。仿真结果表明,改进的译码算法在降低了复杂度的情况下,仍能得到较高的译码性能。     

汽车轮胎压力监测系统人机交互功能的实现

人机交互功能模块涉及到用户使用的方便与简洁,对汽车压力监测系统的整体实现具有至关重要的意义,决定着方案的成功与否。详细介绍了人机交互功能模块的声光报警电路、LCD显示电路和按键输入设置电路的实现方案,给出了相应的硬件电路和软件流程图,具有一定的实用价值和应用前景。     

基于符号函数的蔡氏电路设计及其应用简

针对蔡氏电路中蔡氏二极管物理实现复杂的缺陷,设计了一种基于符号函数的蔡氏电路。对采用符号函数的蔡氏电路状态方程,按照方程各状态变量的对应关系用模块电路连接对其硬件实现,设计出了一种无电感能产生二涡卷蔡氏混沌吸引子的蔡氏电路。用驱动-响应式同步制式对蔡氏电路进行研究,结果表明同步得很好。理论分析、仿真结果和硬件电路测试结果一致,证明了电路的正确性和设计的有效性。     

基于符号函数的蔡氏电路设计及其应用

针对蔡氏电路中蔡氏二极管物理实现复杂的缺陷,设计了一种基于符号函数的蔡氏电路。对采用符号函数的蔡氏电路状态方程,按照方程各状态变量的对应关系用模块电路连接对其硬件实现,设计出了一种无电感能产生二涡卷蔡氏混沌吸引子的蔡氏电路。用驱动-响应式同步制式对蔡氏电路进行研究,结果表明同步得很好。理论分析、仿真结果和硬件电路测试结果一致,证明了电路的正确性和设计的有效性。     

一种改进的LDPC码BP译码算法

通过对LDPC码经典的BP译码算法进行研究,针对算法译码复杂度非常大、迭代次数多、不利于硬件实现的问题,提出了一种改进的BP译码算法.改进算法通过实时监控在连续3次迭代中译码是否稳定来减少在信噪比低于译码阈值时的迭代次数.同时,在变量消息更新过程中对传递的校验信息进行数据约束,防止由于数据溢出而导致的译码失败.仿真结果表明,改进的BP算法,在性能损失不大的情况下可以有效地降低译码的复杂度,从而更利于硬件的实现.     

基于PL3105电力线载波的瓦斯现场数据传输系统

设计了一种基于PL3105电力线载波数据传输系统,主要完成了电力线传输的软、硬件设计.硬件方面包括主控电路、功率放大电路、接收电路、耦合电路并进行报警电路设计.软件方面,根据功能要求,设计了模块间的通信协议,实现了模块间的通信.     

语音小车的硬件平台设计

介绍了语音小车硬件子系统的设计与实现.完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输入电路,机电行驶状态控制电路和PWM电机调速电路等硬件功能模块的设计.     

基于AT89S52单片机的家电智能控制系统的设计

本文采用以8位微处理控制器AT89S52为控制核心,设计了一套对家电进行智能监控的硬件接口和软件流程图,在实现系统功能的同时,将低成本、低功耗与友好人机界面有机结合起来,实现了对家电的智能控制和管理。     

单片微型机系统加密技术的实现方法

介绍了单片机系统加密技术的实现方法，即硬件加密和软件加密，并给出了相应的硬件电路及例程。     

基于人工智能的电力电子电路故障诊断

采用基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法实现电力电子电路在线故障诊断。以三相整流电路为例，对电路发生故障时输出的波形进行分析，用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练，将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真实验表明该方法是有效的。     

人工智能在电力电子电路故障诊断中的应用

提出一种基于波形分析的神经网络对电力电子线路进行故障诊断 .以三相整流电路为例 ,首先对整流电路的输出波形采样 ,然后建立神经网络的输出与故障元之间的对应关系 ,实现了智能故障诊断 .仿真实验表明 ,这种方法是准确可靠的 .     

基于BP神经网络的船舶管系CAPP研究

介绍了一种新的舰船管系柔性编码方法和加工工艺推理方法．即利用成组技术原理，编制舰船管系特征码和加工码，并利用BP神经网络进行加工工艺推理，在总结BP神经网络推理方法的基础上，给出了利用BP神经网络开发船舶管系CAPP的方法，并论述这种方法的优点．这种推理方法极大地提高了船舶管系CAPP系统的柔性，开发了一种应用于不同厂家的CAPP系统。     

人工神经网络BP算法简介及应用

BP网络是当前工程应用最广泛的一种人工神经网络。本论文主要介绍BP算法及BP网络的原理,并结合一个苹果分级的实例具体说明BP网络的应用。本研究具有一定的实用价值。     

基于神经网络的多重化整流电路的故障诊断

针对多相整流电路的特点,采用对输出电压分段平均值进行谱分析的方法,得到网络的特征量,不但降低了网络样本的维数,而且使得特征量与采样的误差和整流控制角的相关性减到最小;导出一种既有最速下降法的稳定性又有牛顿法的快速性的新算法;设计了该算法的神经网络结构,并讨论了网络结构参数对故障诊断结果的影响;此方法简单易行,误判率低,训练时间短,对各种多重多相化的整流电路具有普遍的适用性.     

神经网络技术在桥梁构件声波检测中的应用研究

随着桥梁工程建设的发展,其混凝土构件质量检测显得越来越重要.采用非线性的BP神经网络方法技术,利用声波的运动学和动力学特征参数,在已知样本参数的约束下,对桥梁混凝土构件缺陷进行多参数综合检测,就方法技术而言是可行的.通过对某大桥混凝土腹板裂缝采用非线性BP神经网络方法技术进行综合检测,其结果验证正确,证明了该方法技术的有效性,且较常规的线性方法技术有着更高的精度和可靠性.为BP神经网络方法技术的应用探索了一个新的领域.     

遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用

采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。将该方法运用于洪水预报问题,并利用山西省文峪河水库的历史资料条件建立一个网络,以洪水预报的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络进行预报。网络的训练速度及预报结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度很高,为洪水预报提供了一种新思路和新方法。     

转变状态变量有源RC滤波器为电流模式滤波器的理论推证

本给出一种把状态变量有源ＲＣ滤波器转换成相应电流模式滤波器的新方法－替换法。中从理论上论证了替换法的正确性和可行性。     

采用BP网络建立模拟电路故障诊断交流字典方法

介绍了两种采用BP网络实现模拟电路交流故障字典的方法，主要目的是提供一种简单的机制，能够对模拟电路进行智能诊断。合理大小的ANN能够实现对受容差影响的模拟电路故障的智能诊断。用白噪音法介绍了优选样本的具体方法和如何产生白噪音。此外，还简略介绍了多频测试法。     

基于BP神经网络的优势通道定量计算方法

目前优势通道参数的定量计算方法非常少.为此,借助典型井的优势通道参数定量解释结果,提出了一种利用BP神经网络模型定量计算优势通道参数的方法.从优势通道形成诱因及优势通道形成后的动态响应特征出发,选取优势通道控制因素作为BP神经网络的输入层,典型井的优势通道参数的定量解释结果作为BP神经网络的输出层,通过训练学习建立优势通道参数与控制因素相关的定量计算方法.结果表明,训练后的BP神经网络模型能准确计算优势通道的参数,计算结果与实际监测值误差不到10%,可以为调剖堵水等措施的实施提供技术支持,具有一定的矿场应用价值.