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一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统 总被引:2,自引:0,他引:2
针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应(finite impulse response, FIR)原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。 相似文献
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在平衡性能、成本以及实现的基础上,给出了一种新的片上互连网络--广义 Petersen 图互连网络 GP(2m,1),是一种拓扑结构简单、节点度小、网络成本较低,并且具有对称性以及艮好扩展性的平面互连网络.GP(2m,1)互连网络节点采用一种新的约翰逊编码方法,使得路由算法简单高效.在不同负载和不同节点数量情况下,对GP(2m,1)、Ring和2D Mesh网络的平均通讯延迟和平均吞吐量进行了模拟分析,结果表明GP(2m,1)互连网络较好的平衡了网络性能和成本,是一种简单高效的片上互连网络. 相似文献
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一种基于混沌映射的粒子群优化算法及性能仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
粒子群算法收敛速度快,规则简单,但易陷入局部极值.在粒子群算法中引入混沌序列,提出一种优化策略,以分阶段的思想进行寻优,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索中后期,通过人为改变个别粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.在此基础上,提出一种改进Tent映射的策略,并将优化策略分别应用于基于Logistic映射的粒子群和改进的Tent映射的粒子群,同标准粒子群算法在寻优速度、精度、成功率等方面进行仿真与比较. 相似文献
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针对相参体制的脉冲雷达波形, 在综合考虑雷达平台及低飞目标运动规律的基础上,采用半空间物理光学结合图形电磁学,快速准确地计算了半空间低飞复杂目标的雷达散射截面,并按照真实地形的地形高程数据和地形地物特征,生成地杂波模拟数据。最后,采用频域信号处理方法对包含目标和杂波信息的雷达回波信号进行研究,实现对目标探测、测速、测距的功能。给出了仿真系统的总体架构和各模块的功能原理,并用仿真实例进行验证。 相似文献
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一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统。针对子集问题,定义了构造图和等效路径,提出了基于等效路径增强的信息素更新策略,将问题的无序信息转化为对蚂蚁的有序影响,增加蚂蚁搜索路径的信息量。引入路径变异机制,通过路径的改良调节信息素分布,防止算法陷入停滞状态。将信息素更新分为三种情况:本次迭代最优更新、变异更新和本次迭代不更新,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析了算法复杂度。以多维背包问题为例,对该蚂蚁系统的性能进行了测试,验证了系统的有效性和优越性。 相似文献
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一种短期电力负荷预测新方法的研究与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型。对山东地区1年的实际数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(夏季典型日负荷)也有较好的预测精度。 相似文献
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基于蚁群算法的监控系统的图像识别技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍智能监控系统中的图像识别技术;利用蚁群算法进行图像分割,提取可疑区域,再运用人工智能中的基于缺省规则推理对可疑区域进行分别处理。运用这项技术对非法入侵对象进行识别,经实验验证实用可靠,满足实时性要求,能将报警信号和可疑区域图像通过网络传送到报警中心。 相似文献
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基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,给出了具有路径柔性的作业车间调度模型,提出了机器选择规则,给出了改进蚁群算法的具体实现过程.当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛分别对各路径上的信息素进行调整,这样有助于快速的得到全局最优解.最后通过实例仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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一种自适应蚁群算法及其仿真研究 总被引:139,自引:8,他引:131
蚁群算法是一种新型的进化算法,蚁群算法与其它进化算法同样存在易于限于局部最小点等缺陷。本文提出一种自适应的蚁群算法以克服上述缺陷。通过自适应地改变算法的挥发度等系数,本文中的算法可以在保证收敛速度的条件下提高解的全局性,通过对TSP问题的仿真证明本文中的算法相对与原始的蚁群算法收敛速度和解的性能都有一定的提高。 相似文献
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蚁群算法的全局收敛性研究及改进 总被引:17,自引:1,他引:17
针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。 相似文献
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提出并讨论了蚂蚁算法中通过信息素修改策略求解固定货架货位点插入/删除变动问题的两种方案。一种方案是不考虑其插入/删除货位点的位置,在货位点变动后进行信息素全局更新,另一种方案是信息素的局部更新,充分考虑了其插入/删除货位点的位置。实验仿真结果对比评价了不同参数的设定对于两种策略求解过程和结果的影响。 相似文献
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基于蚁群算法的复杂系统脆性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对复杂系统的研究,提出了一种复杂系统脆性分析的方法。建立了复杂系统脆性的赋权图模型,以图的边描述子系统之间的脆性联系,边的权值描述子系统之间的脆性联系程度。而且定义了系统最大崩溃路径,并且提出了一种求解系统最大崩溃路径的蚁群算法。为了进一步说明问题,又以24-Bus IEEE测试系统为例验证了新算法,并对算法中参数的选取进行了讨论。 相似文献
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蚁群算法是具有离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性等特点的一种仿生进化算法。根据数字图像的离散性特点,从聚类角度出发,将蚁群聚类算法引入到台风云系分割中,并通过引入初始聚类中心和引导函数来解决传统蚁群聚类算法计算量大,搜索时间过长的问题。在蚁群聚类算法的基础上,针对单纯采用蚁群聚类算法可能会将类似于台风云系的分布不均匀的无关云团分割出来而造成分割精度低的情况,提出了一种蚁群算法融合数学形态学方法的台风云系分割方法。仿真结果表明此方法可以准确的分割出台风云系,是一种有效的图像分割方法。 相似文献
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双联变频空调系统建模与控制方法仿真研究 总被引:2,自引:1,他引:1
双联变频空调是非线性、时变、强耦合、多变量的控制对象;这使得过份依赖于被控对象精确的控制数学模型,如传递函数、高阶方程的经典控制方法难以实现。本文则着重于根据双联变频空调的运行特性,制定了双电子膨胀阀及压缩机的控制方法;并引进了负荷系数的概念和模糊推理方法。通过建立系统的动态热力学模型,利用仿真运算考察双电子膨胀阀开度及压缩机转速的调节对系统的控制结果,以验证控制方法的可行性。仿真结果表明此控制方法具有响应快、超调小,控温精度高,易于微机实现及实时控制性好的优点。 相似文献