大功率行波管等微波管是雷達(dá)等電子裝備的核心器件,其技術(shù)水平?jīng)Q定了電子裝備的戰(zhàn)術(shù)性能。但是由于大功率微波管的增益波動較大,在等激勵輸入的情況下,不能使頻帶內(nèi)所有點(diǎn)均達(dá)到飽和輸出,這樣會造成輸入信號產(chǎn)生諧
1、引言 導(dǎo)彈的運(yùn)動模型是一個十分復(fù)雜的非線性變參數(shù)模型。反饋線性化是一種重要的非線性控制方法,其基本思想是通過狀態(tài)變換,將一個非線性系統(tǒng)的動態(tài)特性全部或部分變換成線性特性,從而用成熟的線性控制方
1 引言 熱電偶因其結(jié)構(gòu)簡單、易于制造和測溫范圍寬等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛用于溫度測量領(lǐng)域,但是熱電偶非線性校正問題(也稱線性化處理),嚴(yán)重影響了溫度測量精度。國際、國內(nèi)計算標(biāo)準(zhǔn)都給出了熱電勢 -溫度 關(guān)系表,即熱電
肺癌是目前全世界最常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率和死亡率不斷上升。究其原因是肺癌病因不明,發(fā)病時間短、轉(zhuǎn)移快、惡性程度高,早期不易診斷,到中、晚期失去了手術(shù)機(jī)會,患者五年生存率僅為15%左右。早期發(fā)現(xiàn)可使
肺癌是目前全世界最常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率和死亡率不斷上升。究其原因是肺癌病因不明,發(fā)病時間短、轉(zhuǎn)移快、惡性程度高,早期不易診斷,到中、晚期失去了手術(shù)機(jī)會,患者五年生存率僅為15%左右。早期發(fā)現(xiàn)可使
針對機(jī)器人伺服控制系統(tǒng)高速度、高精度的要求,介紹一種全數(shù)字化的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的直流電機(jī)速度伺服控制系統(tǒng)的設(shè)計方案。速度控制器采用BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識自適應(yīng)控制,并將其在FPGA進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn);同時用Nios II軟核處理器作為上位機(jī),構(gòu)成一個完整的速度伺服控制器的片上可編程系統(tǒng)(SOPC)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)具有較高的控制精度、較好的穩(wěn)定性和靈活性。
針對機(jī)器人伺服控制系統(tǒng)高速度、高精度的要求,介紹一種全數(shù)字化的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的直流電機(jī)速度伺服控制系統(tǒng)的設(shè)計方案。速度控制器采用BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識自適應(yīng)控制,并將其在FPGA進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn);同時用Nios II軟核處理器作為上位機(jī),構(gòu)成一個完整的速度伺服控制器的片上可編程系統(tǒng)(SOPC)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)具有較高的控制精度、較好的穩(wěn)定性和靈活性。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電機(jī) 速度控制器的SOPC系統(tǒng)
憶阻器技術(shù)在惠普實(shí)驗(yàn)室誕生以來取得了長足的發(fā)展。在加利福尼亞大學(xué)伯克利分校舉行的一次研討會上,惠普實(shí)驗(yàn)室向我們展示了首個三維憶阻器混合芯片。 該憶阻器及憶阻系統(tǒng)研討會是由加利福尼亞大學(xué),美國半導(dǎo)體行
本文設(shè)計了一個以FPGA為核心處理器實(shí)現(xiàn)紅外視頻圖像數(shù)字預(yù)處理的系統(tǒng),利用Altera公司提供的DE2開發(fā)板,把系統(tǒng)大部分的功能模塊集成在一片F(xiàn)PGA 上,大大優(yōu)化了整個系統(tǒng)的性能。
本文設(shè)計了一個以FPGA為核心處理器實(shí)現(xiàn)紅外視頻圖像數(shù)字預(yù)處理的系統(tǒng),利用Altera公司提供的DE2開發(fā)板,把系統(tǒng)大部分的功能模塊集成在一片F(xiàn)PGA 上,大大優(yōu)化了整個系統(tǒng)的性能。
本文通過對神經(jīng)元算法進(jìn)行改進(jìn)得到了一種高效、高速、高精度的去條帶方法。
主要介紹了ZICS78芯片的功能、原理,給出了ZISC78神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片在艦載武器系統(tǒng)中進(jìn)行船舶運(yùn)動實(shí)時預(yù)報的應(yīng)用方法。
介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN實(shí)現(xiàn)技術(shù)的歷史、現(xiàn)狀和發(fā)展。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ZISC的模式識別系統(tǒng)