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1.
针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大. 相似文献
2.
3.
4.
针对时滞试能量函数,分析了它在无冒险强健测试矢量生成时存在局限性和表达式较复杂的不足。在此基础上建立了无冒险条件下的时滞试能量函数,从而完善了Chakradhar提出的时滞测试能量和相应的测试生成算法。 相似文献
5.
提出了一种图象搜索的方法 ,适用于变化的环境 ,通过灰度值偏移校正二维阈值化和噪声滤波的方法能有效排除由于光源所引起的各种干扰 .本方法处理速度快 ,满足自引导车实时跟踪和导航的需要 相似文献
6.
我们知道,矢量的合成遵守几何法则(平行四边形定则或三角形法则);而标量的合成遵守代数法则。但在平时的教学中却发现许多同学对矢量遵守的平行四边形定则心存疑虑,解题时不能很好地应用。甚至有的同学在对标量求和时错误地应用了平行四边形定则。下面我们借用一道平抛运动的习题,来对上述问题作一辨析。 相似文献
7.
通过对传统的空间电压矢量调制方式的研究,提出了一种改进型的空间电压矢量调制方式,并给出了此改进型SVPWM调制方法下的各矢量作用时间的推导.相对传统的调制方式,此方法能够同时满足变频器输出在高频段和低频段的需要,适应了不同应用场合下的要求.实验结果证明本方法切实可行,具有一定的推广价值. 相似文献
8.
9.
一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化 总被引:1,自引:0,他引:1
矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的. 相似文献
10.