基于MRAS的感应电机无速度传感器矢量控制

提出了一种基于模型参数自适应系统（MRAS）的感应电机转子速度估算方法,用电机状态方程构成全阶观测器观测定子电流和转子磁链,利用李雅普诺夫第二法推导出转速估算公式,并在理论上证明了系统的全局渐近稳定性．分析了定子电阻和转子电阻的变化对转速估算的影响,并对严重影响速度估算的定子电阻的变化进行了补偿,从而构成无速度传感器感应电机间接磁场定向控制系统．仿真结果表明,该系统在低速下具有较好的转矩转速特性以及良好的抗干扰性．     

基于二阶系统的神经网络控制及仿真

基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制，使用MATLAB神经网络工具箱对其进行了仿真，对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。     

基于幅相分离立体匹配的小波立体图像压缩

针对立体图像压缩中视差估计问题，提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。在压缩过程中，采用CONCOD立体图像编解码器结构，分别对左右图像进行小波多分辨率分解，并用幅相分离的立体匹配方法对左右图进行视差估计。根据各种补偿残差的大小，自适应调整预测块的大小和编码方案－－帧间视差补偿、帧内预测补偿和帧内自编码。仿真实验证明了该算法在保持较高立体图像质量的同时可获得较高压缩比。     

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

阶递归快速LS算法及用于图象恢复的研究

该文在考虑图素失真满足二维联立自回归（ＳＡＲ）模型的条件下，推导建立了二维最小二乘（ＬＳ）阶递归快速算法。该算法将矩阵运算减到最小，且收敛速度保持与一维算法同样快。该算法不但可用于图象滤波，还可用于二维参数估计、二维系统辨识及模式识别等领域。文未，计算机仿真实验结果验证了该文得出的结论：信噪比提高２０ｄＢ，运算量是高斯法的二分之一至三分之一。     

管道低频噪声的自适应控制

以管道内行波声场为物理模型,提出采用自适应信号处理技术实现有源降噪的方法,建立了数学模型,导出了自适应系统的传递函数,以管道消噪装置为信号源和控制对象,采用ADSP2101实现自适应滤波。通过计算机仿真分析比较了RLS、LMS和LSL算法的消噪效果。声学实验和数据处理结果表明,在无声反馈时,该方法对0～500Hz宽带噪声的平均降噪量为27.5dB,在有声反馈时平均降噪量为4.86dB,采用频响平坦的扬声器,降噪量可提高到10.2dB。实验结果与理论分析吻合。该技术可应用于降低发动机及其排气管的噪声,采用适当空间分布方法在原理上该方法也适用于封闭三维空间的噪声消除。     

改进的车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型及仿真研究

提出了车载ＤＲ系统改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法。由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的“当前”统计模型及自适应算法,提高了ＤＲ系统模型的准确性。计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,ＤＲ系统的定位精度得到明显提高。     

支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究

提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.     

一类随机线性系统的鲁棒自适应非线性控制设计

论文讨论了一类具有随机输入的线性控制系统的自适应鲁棒跟踪控制问题。将M.Krstic等提出的自适应非线性控制器设计方法与鲁棒控制基本原理相结合;证明了当控制系统的随机输入满足一定条件时,采用随机Backstepping自适应控制方法,能确保系统输出与参考信号误差的均方值全局有界,并能渐近收敛到一个预先任意置定的精度内。仿真实例表明这种控制器具有很好的鲁棒跟踪效果。     

基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。