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1.
曲线矢量数据压缩本质是信息压缩问题,它在计算机制图中具有十分重要作用。在分析传统矢量数据压缩方法的基础上提出一种基于向量运算的曲线矢量压缩的新方法,该方法与传统数据压缩方法的区别在于以面积为判定标准,利用面积的可叠加性提高算法的精度和效率。实验证明该算法容易实现,数据压缩量大,算法时空复杂度低且能有效地控制矢量图形的面积误差在一定范围内。  相似文献
2.
针对不确定的多连杆机械手的跟踪控制问题,提出一种基于边界层的自适应迭代学习控制方法.自适应控制用来估计系统的未知参数的上界,本文主要特征是基于边界层设计自适应迭代学习控制器,避免了传统方法设计控制器的不连续性,削弱抖振现象的同时也提高系统的鲁棒性.理论证明系统所有信号有界,系统误差渐进收敛到边界层邻域内.仿真表明了算法的有效性.  相似文献
3.
针对存在不确定性和外界干扰的受限机器人系统提出一种自适应迭代学习控制律.不确定性参数被估计在时间域内,同时重复性外界干扰在迭代域内得到补偿.通过引入饱和学习函数,保证了闭环系统所有信号有界.借助Lyapunov复合能量函数法,证明了系统渐进收敛到期望轨迹的同时,能够保证力跟踪误差有界可调.  相似文献
4.
射频识别技术和无线传感器网络(WSN)技术是普适计算中两个最为重要的组成部分,它们各自具有不同的优点和应用领域。射频识别传感器网络,将射频识别融入WSN中,利用无线传感器网络覆盖范围广等特点,能够实现远距离的信息识别和网络整体信息的综合管理。本文探讨射频识别技术与WSN技术相融合,对其融合方案进行了比较,并分析了射频识别与WSN相互融合的状况和发展趋势。  相似文献
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