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1.
基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法   总被引:3,自引:1,他引:3  
作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.  相似文献   
2.
针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.  相似文献   
3.
在推导非理想运算放大器增益误差表达式的基础上,利用MathCAD分析讨论运算放大器的非理想参数开环增益、输入和输出电阻对实际增益误差的影响,对比现代实际运放与理想运放的差别.结果表明:运放的差模输入电阻和输出电阻对增益误差的影响较小,而开环增益是主要影响因素.开环增益越大,误差越小;目标增益较小,增益误差也较小.对现代...  相似文献   
4.
杨勇  邢磊  诸远奇  杨文璐 《电子学报》2011,39(8):1894-1897
在分析滤波器误差等值曲线的基础上,提出一个优化设计2n阶压控电压源(VCVS)单位增益巴特沃斯f0Hz低通滤波器的方法:先将2n阶低通分解为n个二阶低通,对第i个低通,若对应多项式的一次项系数为ai,则选取两个电容C1i和c2,使C2/C1i为0.25α2i,取两相同电阻R1i和R2i为1/παif0C1i.显然此方法...  相似文献   
5.
针对便携式心电采集电路体积小、性能高的要求,以AD620和TL064为核心设计出由前置放大电路、无源高通滤波、二阶低通滤波、陷波器和二级放大电路等组成的采集电路.前置放大电路的设计和参数的选择抑制了噪声,省去了通常采集电路中右腿驱动的部分;通过对二阶滤波和陷波器的参数选择和调试,得到较理想的滤波效果.A/D转换是利用FPGA设计控制模块来实现的,其他存储、显示模块可以集中在FPGA上,增加了便携设备的集中度.实验和仿真结果表明,在简单电路和参数下能够得到对50 Hz频率衰减几乎为0,在1 000 Hz时衰减-40 dB,幅度放大1 000倍的心电信号.  相似文献   
6.
一种模糊模型的混合建模方法及在短期负荷预测中的应用   总被引:5,自引:5,他引:5  
提出了一种将粗糙集理论和正交最小二乘算法相结合建立短期负荷预测模糊模型的新方法。该方法采用粗糙集理论选择模型输入变量并对其进行划分,由样本数据的离散化结果确定模糊推理规则及其逻辑前件参数,进而采用改进的正交最小二乘算法去掉冗余模糊规则和确定模糊推理规则后件参数。最后,应用该文建模方法对实例进行了模拟计算,并与其它建模方法进行了比较,结果表明该文方法比其它方法更有效。  相似文献   
7.
针对中风患者下肢体的训练需求,设计了一个康复训练评估系统.利用Kinect 2.0体感设备实时采集下肢体康复动作的序列信息,提取相关关节的角度序列特征,与动作库中的标准动作序列特征对比后,计算相关度,再加入时间参量,综合得出评估结果.试验结果表明:该系统能准确地识别和引导受试者的康复动作;并且可以通过组建不同的姿势库来评估更多的康复动作.  相似文献   
8.
为了使手势识别在更多的领域得到推广及应用,提出了基于Leap Motion体感设备实时跟踪技术获取手势三维空间坐标信息的方法,并从中分别提取角度信息和相对坐标信息,构建手势特征数据,建立手势识别模型.对特征数据进行归一化处理后,利用支持向量机(SVM)分类器进行训练、建模和分类,实现手势识别.实验结果表明:以角度数据和坐标数据作为手势特征的方法可行,平均识别率分别为96.6%和91.8%.通过对比可以得出:以角度数据作为特征值具有较高的准确性和鲁棒性,并避免了单纯依照一种特征值产生的局限性.  相似文献   
9.
设计实现一种新的机械手臂康复系统。利用Kinect体感器获取人体右肩、右肘和右腕3个关节的三维坐标,计算得出所需控制参数。建立体感器与机械手臂之间通信机制,通过数据反馈调整所需控制参数。实现多自由度同时协调运动的康复型机械手臂控制方法。实验表明,该系统控制下的机械手臂能够平滑无明显停顿感地模仿人类手臂的自然动作,提高患者使用时的舒适度,增强康复效果。  相似文献   
10.
实现一个基于Kinect体感器的实时人脸识别系统。利用先进的Kinect传感器跟踪视频序列中的人脸特征参数,并可自动分割。通过Gabor滤波器提取特征,运用PCA、LDA特征降维和最近邻准则等实现最终人脸识别和分类。测试结果表明该系统对于视频中多姿态低分辨率的人脸有较好识别效果。这对于实时人脸识别系统的设计,尤其是对现今新兴的基于体感器的人机交互应用,有重要借鉴意义。  相似文献   
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