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提出了一种基于混沌序列的跳频信号源的设计及硬件实现方法;该方法基于FPGA技术,以Logistic混沌映射电路作为跳频序列发生器,以直接数字频率合成器作为跳频信号源的基础;在FPGA上完成数字频率合成,并利用高性能的AD9777实现数模转换;实验测试结果表明,该信号源在2MHz~32MHz频率范围内,实现了16个频点的跳变频率且性能良好,能够满足实际工程的需要。 相似文献
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研究太阳闪烁产生器设计优化问题,由于受太阳活动的影响,深空通信十分复杂.在无线通信中常受到太阳闪烁的影响,产生误码,造成通信效率降低.为了测试深空通信设备性能,一定要了解太阳闪烁时间序列的性能特点.针对实际观测得到的太阳闪烁时间序列极少的问题,在分析太阳闪烁特性的基础上,提出了一种用Hermite展开的太阳闪烁时间序列产生方法,并与基于FIR滤波器的闪烁时间序列产生方法进行了比较.仿真结果表明,提出的基于Hermite展开的太阳闪烁时间序列产生的性能,优于基于FIR滤波器的闪烁时间序列产生方法,并且无需预先知道时间序列的概率分布特性,更具有实用性,为太阳闪烁产生器设计提供了依据. 相似文献
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维修拆卸序列规划是整个维修性设计的重要内容。为了能够以较高的效率求解出产品中零件的拆卸方案,依据产品的基本信息和零件之间的约束关系,建立拆卸Petri网可达图,将拆卸序列规划问题转化为对Petri网可达图最优路径的搜索和寻优问题。同时利用蚁群优化算法对组合优化具有高强适应性的特征,改进基本蚁群算法,对可达图模型进行路径寻优,得到最优或次优的拆卸序列。最后通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文简要介绍了人工神经网络,BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。 相似文献
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针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性. 相似文献
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针对目前单时段/多时段场景集生成方法在保留风电序列时序性方面的不足,提出一种自适应预测箱和状态转移矩阵相结合的风电序列场景集生成方法:在单时段分析阶段,结合自适应预测箱技术生成静态场景集;在多时段分析阶段,以状态转移矩阵滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动,经过迭代过程生成既满足风电随机特性,又满足时序性要求的风电序列场景集.以德国TenneT电力公司的风电数据为例,在风电序列时序特征改进、与实际场景的差异性、算法计算效率和面向优化调度的应用效果方面与其他方法进行对比分析,验证所提方法的新颖性、合理性及实用价值. 相似文献