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1.
2.
目标识别是指一个特殊目标(或一种类型的目标)从其他目标(或其他类型的目标)中被区分出来的过程。给出了高阶马尔可夫随机场下的区域邻域系统定义;通过贝叶斯分析,构建了基于协方差矩阵描述子刻画的图像区域度量的先验模型和似然模型;应用随机算法得到极大后验估计,求得目标所在位置和角度;再通过以目标所在位置为中心,获得多个随机矩形;最终以覆盖范围最大者为所寻找的目标区域。通过Matlab仿真实验,对道路中的斑马线进行模拟识别。实验结果表明,可以达到在大区域中识别出既定目标的目的。 相似文献
3.
研究了输入多采样率型离散时间控制系统的预见控制器设计问题.首先利用提升技术从形式上消除多采样率特点和状态时滞,把问题转化为一个普通的单采样率无时滞系统的控制器设计问题.由于状态时滞的存在,提升过程中会引入输入量的历史值.把这些历史值和状态时滞项一起放入扩大系统的状态向量中,因此提升过程不会引入误差.针对提升后的系统,利用最优预见控制的标准处理方法,通过构造扩大误差系统,把问题转化为调节问题,最后给出带有预见补偿的最优控制器.再经过变换,得到原系统的预见控制器.同时对预见控制器的存在条件进行了讨论.数值仿真表明,本文所设计的预见控制器是有效的. 相似文献
4.
6.
感应电动机的一种全局稳定控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了使感应电动机系统为全局渐近稳定的状态反馈方法。按照本文的主要定理,可以对感应电动机系统构造多种状态反馈,所得闭环系统均是全局渐近稳定的。 相似文献
7.
研究了带有状态时滞的多采样率线性离散时间广义因果系统的最优输出调节器的设计问题.首先利用离散提升技术将原系统转化为形式上无时滞的系统.再通过等价变换,利用系统的因果性特点将其化为一个正常系统.继续对系统进行离散提升,导出一个形式上简单的单采样率系统.然后将原系统的二次性能指标函数修正为单采样率系统的二次性能指标函数,进而利用最优调节原理,得到其最优调节器.再经过变换,得到多采样率系统的最优输出调节器.同时对导出的单采样率系统的能稳定性和能检测性进行了讨论,给出了严格的数学证明.最后的数值仿真表明,本文所设计的最优调节器是有效的. 相似文献
8.
9.
针对一类具有输入时滞的时变离散系统,研究其预见控制问题.利用差分算子的性质,对系统的输入时滞项和目标信号进行差分处理,构造包含目标信号但不含时滞的扩大误差系统.基于最优控制和预见控制的相关理论,得到了扩大误差系统带有预见前馈补偿的控制器.进一步,利用矩阵分解方法,将高阶Riccati方程进行降阶处理,从而得到原时滞系统的预见控制器.最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性. 相似文献
10.
针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.
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