- 具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法慣性權(quán)重研究,粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一種群智能優(yōu)化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,其基本思想是對鳥群捕食行為的仿生模擬,通過鳥群之間的集體協(xié)作,快速搜尋并找到最優(yōu)解。其基本的進(jìn)化方程如下:
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慣性 權(quán)重 研究 算法 優(yōu)化 量子 行為 粒子 具有
- 摘要:在此提出基于鍵盤掃描算法的多路斷電預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計,通過設(shè)計相關(guān)的接口電路將斷電信號接入AT89C51單片機(jī),經(jīng)過改進(jìn)型鍵盤掃描算法檢測后送往PC機(jī)監(jiān)控軟件,實現(xiàn)對機(jī)房電源的無人遠(yuǎn)程監(jiān)控。該系統(tǒng)設(shè)計簡潔,能
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報警系統(tǒng) 設(shè)計 斷電 算法 鍵盤 掃描 基于
- 摘要:傳統(tǒng)的SVPWM算法,因其涉及較多的扇區(qū)判斷、三角函數(shù)計算和平方根運(yùn)算,其算法較為復(fù)雜。在此首先分析了基于分類算法的SVPWM的基本原理及其在計算效率上的優(yōu)勢。針對雙三相感應(yīng)電機(jī)控制的特點,提出基于分類算
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電機(jī) SVPWM 感應(yīng) 三相 分類 算法 基于
- 采用CarlsON 最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則, 將基于Kalman 濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計方法應(yīng)用到雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)。仿真實驗表明,多傳感器Kalman 濾波狀態(tài)融合估計誤差小于單傳感器Kalman 濾波得出的狀態(tài)估計誤差,驗證了方法對雷
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估計 算法 介紹 融合 狀態(tài) 卡爾 濾波器 傳感 基于
- 0 引言 輪式小車是智能小車機(jī)械結(jié)構(gòu)的主體部分,由車身、輪子、速度傳感器、轉(zhuǎn)動軸等結(jié)構(gòu)部件構(gòu)成。還包括提供動力的驅(qū)動器,采集環(huán)境信息的攝像頭等模塊,綜合實現(xiàn)收集小車的自身狀態(tài)信息或外部環(huán)境信息,并對傳
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小車 方案設(shè)計 智能 算法 PID 控制 采用
- 摘要:設(shè)計了一套以WiFi技術(shù)和RFID定位技術(shù)為基礎(chǔ)的定位系統(tǒng),簡單介紹無線WiFi網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢及系統(tǒng)的硬件部分。在算法方面詳細(xì)描述了LANDMARC算法和三邊定位算法,對兩種算法的優(yōu)缺點進(jìn)行分析,并結(jié)合兩種算法提出一種
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算法 定位 電子標(biāo)簽 WiFi 基于
- 差錯控制編碼技術(shù)對改善誤碼率、提高通信的可靠性具重要作用。RS碼既可以糾正隨機(jī)錯誤,又可以糾正突發(fā)錯誤,具有很強(qiáng)的糾錯能力,在通信系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。由于RS碼的譯碼復(fù)雜度高,數(shù)字運(yùn)算量大,常見的硬件及軟件譯
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算法 頻譜 結(jié)構(gòu)分析 方案設(shè)計
- 摘要:提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種基于接收信號指示強(qiáng)度的改進(jìn)差分修正算法,與傳統(tǒng)的差分修正算法相比,在該算法中,通過各個信標(biāo)節(jié)點分別作為差分參考節(jié)點進(jìn)行定位,避免了單個差分參考節(jié)點對未知節(jié)點定位決定權(quán)過
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定位 算法 改進(jìn) 修正 差分 傳感器 網(wǎng)絡(luò) 無線
- 摘要:鑒于IEEE802.16標(biāo)準(zhǔn)中未對接納控制機(jī)制提出定義,為了提高系統(tǒng)帶寬利用率,在分析現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)接納控制技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合IEEE802.16的具體機(jī)制提出了一種基于業(yè)務(wù)優(yōu)先級的接納控制算法。相比于先到先服務(wù)的
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控制 算法 研究 接納 系統(tǒng) 優(yōu)先 IEEE802 基于
- 隨著無線通信技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和微電系統(tǒng)的飛速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在觀測環(huán)境內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點通過無線通信方式組成的一種無線網(wǎng)絡(luò)。組成傳感器網(wǎng)
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算法 網(wǎng)絡(luò) 路由 傳感器 無線 蟻群 基于
- 摘要:基于GPU的光線跟蹤算法是當(dāng)前圖形學(xué)研究的一個熱點,也是將來用于廣告、電影、游戲等娛樂產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。本文論述了如何對基于GPU的光線跟蹤算法進(jìn)行實現(xiàn),以及利用各種加速結(jié)構(gòu),加速算法實現(xiàn),提高算法執(zhí)行
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GPU 光線跟蹤 算法 結(jié)構(gòu)研究
- 摘 要 提供兩個實用的、能夠在單片機(jī)上通過軟件來實現(xiàn)的CRC快速算法,其中一個適用于51系列等單片機(jī),另一個適 ...
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CRC 算法 單片機(jī)
- 舉例說明該算法?! ±航o定一 class c address : 192.168.5.0 ,要求劃分20個子網(wǎng),每個子網(wǎng)5 個主機(jī)?! 〗猓阂驗? 5 8 ,用256-8=248 DD>即是所求的子網(wǎng)掩碼,對應(yīng)的子網(wǎng)數(shù) 也就出來了。這是針對C類
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子網(wǎng) 指南 切割 算法
- 隨著電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的飛速發(fā)展,變頻調(diào)速技術(shù)也在日新月異地進(jìn)步。智能微控制器的不斷完善和智能功率模塊(IPM)的更新?lián)Q代更加促進(jìn)了變頻調(diào)速技術(shù)的進(jìn)步。近十多年來,以半導(dǎo)體功率器件為基礎(chǔ)的PWM變頻及脈
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控制 性能 解析 方案 控制器 智能 優(yōu)化 PWM 算法 提高
- 引言在很多嵌入式控制系統(tǒng)中,系統(tǒng)既要完成大量的信息采集和復(fù)雜的算法,又要實現(xiàn)精確的控制功能。采用運(yùn)行有嵌入式Linux操作系統(tǒng)的ARM9微控制器完成信號采集及實現(xiàn)上層控制算法,并向DSP芯片發(fā)送上層算法得到控制參
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控制 算法 解析 方案 上層 實現(xiàn) 控制器 完成 信號 采集
算法介紹
算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合于某個問題,執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務(wù)。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來衡量。
算法可以理解為有基本運(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟?;蛘呖闯砂凑找笤O(shè)計好的有限的確切 [
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