随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
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惯性导航卡尔曼滤波仿真,包括姿势解算,扩展卡尔曼滤波应用等
2022/9/4 1:58:55 11KB 惯性导航
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哈工大的一篇论文,使用改进后的卡尔曼滤波视觉及惯导融合算法,进行位置和姿势估计,用于航天器,但是无人机也能用,里面的思路可以借签。
2018/5/22 18:11:35 1.18MB 视觉 惯导 导航 卡尔曼
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高精度捷联式惯性导航系统算法研讨.pdf
2015/10/3 13:25:58 1.65MB 文档资料
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3D遊戲剛體旋轉平移C++算法有四元數EULER角變換方向餘弦矩陣互相轉換函式庫適合3D遊戲開發人員模仿學習C++函式庫包含下列多個算法簡單綜整如下构造执行物体-惯性旋转的四元数,方位参数用欧拉角方式给出提取旋转角和旋转轴根据惯性-物体旋转四元数构造方向餘弦矩阵
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根据粒子群相关改进论文编辑,内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源,两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比,亲测可用,可用作论文写作中算法对比。
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1、GPS融合六轴陀螺仪,解算速度,经纬度,方位角,资态。
2、无信号形态下惯性导航
2018/1/6 13:42:30 20KB 算法 c语言 开发语言 后端
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三、车载智能计算平台关键技术发展现状作为智能网联汽车电子电气架构的核心,车载智能计算平台涉及算力、算法等方面的众多关键技术。
与此同时,覆盖其全生命周期的安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支撑。
车载智能计算平台的技术框架如图3-1所示。
图3-1车载智能计算平台的技术框架图算力方面,涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和错误管理。
算法方面,主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功能模块。
其中重点关注AI芯片,目前主要用于加速计算,为车载智能计算平台提供算力支持。
操作系统方面,车载智能计算平台涉及自动驾驶操作系统和车控操作系统。
为了提升自动驾驶环境感知功能,车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时延的网络通信能力。
随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能的增加,其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。
2017/1/14 5:23:30 1.6MB 计算平台 自动驾驶
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡