不确知多变量系统的自适应滤波器

本文提出了有关信号统计特性未知时多变量系统动态方程的一种自适应滤波方法.通常,不确知多变量系统输出量的估计分为两步:一是辨识系统;二是估计输出量.这种方法无法用于实时控制.为了提高计算速度,本文提出无需进行参数辨识的自适应滤波算法.为估计输出量,采用向量多项式最小二乘法拟合系统的过程变量.     

一类多变量非线性系统的自适应模糊控制

基于状态观测器,结合自适应模糊系统、H^∞控制和滑模控制,针对一类不确定非线性多变量系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制算法。这种控制方法不需要系统状态可测的条件,而且具有良好的控制性能。     

一类多变量系统的自适应控制

与文章[5]提出的控制方案相比,本文所讨论的问题,提出了一个可同时辨识多变量系统阶数与滞后的判据。在递推估计中,适当地引入遗忘因子,在性能指标中,引入时变的权矩阵,可跟踪系统的时变参数,并使闭环系统的瞬态性能与稳态性能同时都得到了提高。全部算法在IBM-PC/XT上进行了仿真并证实了结果的有效性。     

等延时模糊多变量系统的自适应控制

基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型（Ｔ－Ｓ模型）推导出等延时模糊多变量系统输出的预测模型,提出了等延时模糊多变量系统的自适应控制算法,并简要讨论了团环系统的稳定性。     

自适应匹配滤波器对多途信号的响应

时间域相干处理器是主动式声呐信号处理的基本课题之一,本文讨论了自适应相关器或称之自适应匹配滤波器对多途信号的响应.证明它是与多途信道相匹配的.并介绍了这种新处理器的硬件实验结果.表明该处理器有良好的检测能力,是性能优良的时间域声呐信号处理器.     

白色噪声下递推自适应跟踪系统极点配置算法

本文讨论了离散时不变最小相位系统，给出了白色噪声下自适应跟踪系统的递推极点配置算法，该算法的主要优点是考虑到了对任意有界参考输出的渐进跟踪，而其它算法则不具有这种性质；另一是引入了Ｓｙｌｖｅｓｔｅｒ结式，给出了算法的递推形式，与通常的极点配置算法相比，其计算量小．     

基于多视点不变量的三维物体识别

给出了利用多视点不变量进行物体识别的2种方法.一种是通过检索多视点结构不变量进行三维物体识别,另一种方法是利用基于复杂特征的多视点不变量进行三维物体识别.     

一类多变量不确定非线性系统的自适应模糊监督控制

针对一类不确定非线性多变量系统,应用带有监督控制功能的间接型自适应模糊控制方法,在不要求被控系统增益矩阵可逆的条件下设计了自适应控制器.这种自适应控制器不仅能够保证闭环系统的所有信号有界,而且使跟踪误差收敛到原点的一个小领域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

NLMS自适应滤波器的FPGA实现

目的 采用FPGA芯片实现NLMS算法,从而生成高性能的自适应滤波器来滤除通信信号中时变、未知的干扰信号,得到高质量的通信信号.方法 通过对LMS及其改进算法的原理讨论及比较,确定适合于FPGA芯片上实现的NLMS算法,并对算法的具体实现方法进行论述.采用分段移位的方法实现除法运算,从而提高运算速度.结果 通过对输出信号的频谱分析,当信号带宽为200 kHz,频率偏离中心频率0.087 5 MHz时,衰减达到了99.21 dB.结论 本设计能高速度、高质量地滤除通信信道中的干扰信号,并很好地处理了FPGA的资源与速度的关系,能满足高速信号处理的要求.     

多变量系统的自适应模糊控制(英文)

提出了一种多变量系统自适应模糊控制,它采用了自适应模糊关联技术,从而避开了传统控制中最棘手的解耦问题.这一方法已用于控制一个多变量强耦合系统,并取得了令人满意的结果.