简介:摘要:GNSS钟差估计在导航和定位应用中是至关重要的。基于多项式模型的GNSS钟差估计算法已被广泛应用,但仍存在一些局限性。为此,本文提出了一种改进的基于多项式模型的GNSS钟差估计算法,并对其性能进行了分析。通过数据预处理、模型参数优化和非线性优化算法的应用,改进算法能够更准确地估计GNSS钟差。实验结果表明,改进算法相比传统方法具有更高的精度和稳定性。
简介:摘要:本文首先讨论了周跳产生原因以及探测与修复的常用方法,然后详细探讨了多项式拟合法探测GPS周跳的方法,以及此方法在不同周跳比率下的探测效果。通过对探测结果的分析,得出了有益的结论。
简介:摘要:LED是LED通信中非线性的主要来源。使用无序多项式和一系列相关的补偿措施,非线性LED建模是成功的。然而,所存储的多项式系数的估计值具有数值不稳定性,这导致建模不准确并且非线性优化的性能较差。因此,有必要使用预失真或后失真技术对非线性进行有效建模并优化非线性。避免严重降低通信性能。提出了一种基于正交多项式的非线性建模技术,采用无存储效应的LED非线性后分配系统优化。仿真结果表明,所提出的技术可以有效地应对LED的非线性和ISI失真效应。
简介:[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一,增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化,但其存在静态误差无法消除的影响,因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化,并给出了优化步骤,同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例,并克服了其静态误差无法消除的问题。
简介:摘要 随着人工智能技术的不断发展,深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型,并且可以根据不同的模型结构,快速地提取出更多的信息,这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业,比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此,将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。
简介:摘要:推荐系统作为信息过载时代的重要工具,一直是研究和创新的热点。本文阐述了推荐系统领域主流算法的研究与创新。首先介绍了传统的协同过滤和内容过滤方法,然后重点关注了基于深度学习的推荐算法,如神经协同过滤(NCF)和深度内容过滤。此外,本文还讨论了推荐系统中的新兴趋势,包括多模态推荐[6]、增强学习[2]和可解释性推荐[7]。研究表明,深度学习在提高推荐性能方面取得了显著进展,但也面临着数据稀疏性和可解释性的挑战。未来的研究方向应聚焦于克服这些挑战,以提高推荐系统的效率和用户体验。
简介:摘要:屏蔽门在我们的生活中被广泛使用,无刷直流电机为其提供主要的动力来源,本文基于屏蔽门的电机控制系统进行研究,在传统PID控制算法的基础上,提出了对于无刷直流电机转速的模糊PID控制算法,并通过建立MATLAB/Simulink模型仿真验证,得出采用模糊PID控制算法拥有更好的控制效果。