基于自适应PID算法的制冷装置实时控制

通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据，得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上，经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时，根据系统时变、非线性的特点，在基本PID算法的基础上，融入自适应控制在线识别系统工况，实时改变控制器的控制参数。实验表明，自适应PID控制相对于单纯PID控制，在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高，适于工程实用。     

用于恒模数字信号的变步长归一化最小均方算法

为全面分析用于数字信号的最小均方（LMS）算法性能，提出了一种新的性能评估参数－误码率，为了提高LMS算法性能，提出了一种新的变步长归一化LMS自适应算法，该算法长在启动阶段主要由瞬时误差控制，以加速收敛，在收敛阶段主要由其历史值来决定，以获得低的误码率，而切换条件是基于短时均方误差值，与已有类似的变步长LMS算法相比，在几乎不增加算法复杂度的情况下，具有更快的跟踪速度，更低的比特误码率，特别是其控制参数在观测噪声强度发生变化时不需重新调整，计算机仿真效果支持了理论分析。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

基于狭缝图像的三维虚拟漫游

基于狭缝图像的四维光场模型,设计并实现了一个完整的三维虚拟场景漫游平台系统。使用四叉树结构对场景进行组织,实现了对三维场景的自适应非均匀采样,提高了采样的效率;采用临近点插补方法,解决了重采样中出现的图像空洞;通过对漫游时的内存管理、路径预测和碰撞检测处理,提高了漫游的稳定性与连贯性;对漫游速度做了测量,对绘制图像的质量做了比较。     

一类累积量域自适应滤波算法

讨论和研究了累积量域自适应滤波原理及代价函数，给出了一个新的代价函数J3(n)及基于J3(n)的CSWLMS算法。CSWLMS算法的性能优于基于代价函数J1（n) 的CLMS算法和基于代价函数J2（n)的CRLS算法。另外，还对CLMS算法和CRLS算法进行了改进。对上述算法进行了计算机模拟仿真比较，仿真结果表明改进的算法及给出的CSWLMS算法收敛性能良好。     

参数自适应模糊PID控制器在自动励磁调节系统中的应用

在参数自适应模糊PID控制器的基础上，利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定，并且在MATLAB软件下将该控制器在自动励磁调节系统中的应用进行了研究，仿真结果表明，参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

神经元控制器在感应电机矢量控制中的应用

神经网络具有自学习、自适应能力，用于控制时可以不依赖控制对象的数学模型．为实现对交流电机快速和精确控制，基于单神经元设计出用于感应电机矢量控制的自适应碰饺和转速控制器，利用神经元的自学习功能在线调节连接权重，实现自适应控制．并将此设计应用于交流电机矢量控制系统中，数字仿真实验表明此方法设计的控制器可克服传统PID控制器在电机参数改变时控制性能差等不足，动态特性好，鲁捧性强．该设计结构简单，实际应用时易于实现数字化．     

心电图数据的组合式增量调制压缩方法

心电图(electrocardiogram，ECG)的波形曲线是一种单值连续时间函数．针对心电波形变化的特点，在分析增量调制压缩方法和自适应增量调制压缩方法的基础上，提出了一种心电图数据组合式增量调制压缩方法．这种压缩方法的压缩效率为1．8左右，实现了心电数据无损性和传输快捷性的统一．     

基于Context模型的非嵌入式小波彩色图像编码方案

 在零树小波思想的基础上,结合Context模型提出了一种新的彩色图像编码方案.首先对原彩色图像的3个分量进行色标体系变换,然后对变换后的3个分量分别进行离散小波变换.离散小波变换后的系数首先由门限值筛选操作产生一个Significance Map符号流,该符号流用零树结构表示.接着对非零系数进行均匀量化,将大于门限的值分解为:MSB符号流及剩余的二进制符号流.为了降低存在于Significance Map及MSB符号流中的冗余,我们提出了简单有效的Context模型,而对剩余的具有弱相关性的二进制符号流则直接使用自适应算术编码.经过实验对比证明了该方案在彩色图像编码中具有较优的压缩特性.