简介:通过配置实时数据和函数到片内SRAM中执行,可以有效提高程序执行效率,降低功耗。然而在嵌入式Linux系统下,由于禁止用户空间程序控制或访问处理器内存的映射和分配方式,这一资源通常得不到有效利用。本文以MP3解码器为例,在μClinux-2.6操作系统下通过使用片内SRAM提高代码执行效率,并最终在Freescale公司的ColdFire5329嵌入式平台上成功验证了该方案。
简介:基于改进的KBM法,研究了强非线性多自由度自治系统的内共振.求出了极限环的振幅和近似解的表达式.与KBM法比较,该方法的特点是:近似解中包含项中的不再是时间的线性函数,而是时间的非线性函数,它能提高近似解的精度,且应用更广,最后给出一个具体实例,得到了近似解以及相图.和数值结果比较,本文方法具有较高的精度.
简介:考虑了高架索的倾斜角、货物悬挂点张力周期波动等因素的影响,建立了海上横向干货补给高架索系统面内振动的3自由度动力学模型.对模型进行1阶Galerkin模态截断,对离散后的动力学模型惯性项解耦,得到了高架索面内振动的3自由度常微分形式的非线动力学模型.借助Mathematica程序,对系统进行数值分析,研究表明货物摆动会引起高架索和货物大幅横向的振动.
简介:研究了改进的Morris—Lecar(ML)神经元模型的放电节律模式和模式转化的峰峰间期(interspikeintervals,ISIs)分岔结构,通过调节模型中的两个重要参数μ和Vk,发现对于固定的μ,改变Vk,神经元呈现出从倍周期级联分岔到加周期分岔的复杂结构,放电模式从静息态转化为周期、混沌簇放电状态;若选取此分岔过程中的某一Vk值,对μ进行调节,呈现出的ISIs分岔结构在很大程度上取决于单个神经元的放电节律模式,且单个神经元处于混沌簇放电时,肛带来的分岔动力学行为较丰富.由于神经元能够通过动作电位对信息进行编码,所以我们推测,研究神经元的放电节律模式和动作电位的ISIs分岔结构能为理解神经信息编码机制提供线索.
简介:在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。