基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法

为提高捷联惯导在高动态条件下的姿态解算精度,基于等效旋转矢量泰勒级数展开法,提出一种基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法。以正弦函数拟合载体运动角速度,考虑Bortz方程高阶项的影响,对陀螺角增量表示的旋转矢量进行泰勒六阶展开,对比旋转矢量不同形式表达式求得误差补偿系数。在MATLAB平台上,以圆锥运动与大角速率转动并存环境作为仿真条件,对所提算法与传统算法进行对比仿真分析。仿真结果表明,在小半锥角低频圆锥运动伴随高速角速率转动情况下,所提算法性能较好,当半锥角为0.5°、角频率为2.26πrad/s、常值角速率为5.30 rad/s、姿态解算周期为0.02 s时,所提正弦函数拟合三子样旋转矢量算法与传统扩展形式频率级数/显示频率三子样圆锥算法相比误差降低了2个数量级。

基于正弦函数的自动驾驶电动汽车换道控制系统设计

由于交通道路环境具有不确定性,为实现对换道行为的有效控制,对基于正弦函数的自动驾驶电动汽车换道控制系统进行了研究;利用正弦型三相逆变控制电源输入的电力信号,驱动换道模拟平台与换道信息通信编码器,完成自动驾驶电动汽车换道控制系统的各级应用部件设计;筛选出关键的换道片段,在此基础上,提取始末换道位置,构建车道中心线势场,定义具体的换道轨迹簇,生成控制所需的电动汽车换道轨迹簇;根据安全换道车距的正弦函数计算结果,搭建反馈控制器闭环,并利用该模型实施对换道轨迹的控制与规划,实现基于正弦函数的汽车换道行为控制,联合各级应用结构,完成自动驾驶电动汽车换道控制系统的设计;实验结果表明,上述系统不会因不及时换道导致自动驾驶电动汽车的行车碰撞问题,且能够准确识别道路中的障碍物,提升行车安全;该系统的设计和实现为自动驾驶电动汽车的发展和应用提供了有益的参考和启示。

例谈基于问题解决的教学设计——以正弦函数、余弦函数的周期性为例

通过优化教学设计,提高学生对正弦函数和余弦函数性质的理解和应用能力.通过课堂实践和反馈,新的教学设计有效地提高了学生的问题解决能力和对函数性质的理解.

基于正弦函数的四维忆阻混沌电路及其动力学探析

基于电荷量q与磁通量ϕ的非线性三次方程式,提出了一种基于正弦函数的新型三阶磁控忆阻器模型.将传统Chua混沌电路中的非线性电阻(蔡氏二极管)替换为该忆阻器模型后,得到了基于正弦函数的四维忆阻混沌电路.利用MATLAB对该混沌电路的动力学行为进行仿真分析表明,该电路能够产生丰富的混沌现象.研究结果可为同类问题的解决提供参考.

以实验促探究 培养核心素养——以“正弦函数和余弦函数的图象”教学为例

新课标要求高中数学教学以发展学生数学学科核心素养为导向,而数学实验教学是落实数学学科核心素养的重要途径。文章以“正弦函数和余弦函数的图象”教学为例,探讨数学实验教学的具体实施方法。

基于“扶放有度”教学模式的数学探究活动设计——以“利用单位圆的性质研究正弦函数、余弦函数的性质”为例

“扶放有度”教学模式包括教师示证、教师辅导、同伴协作和独立表现四个阶段.其扶放有度、教学有序、支架有形的特点为设计有效的数学探究活动勾勒出一条现实途径:首先,要让学生明确目的以及掌握相关的知识和技能;其次,教师要为学生提供脚手架,帮助学生提出思路和方案;最后,通过自主探索、合作研究解决问题,推进学生主动参与学习,培养学生的自主学习能力.本文以“利用单位圆的性质研究正弦函数、余弦函数的性质”为例,对此教学模式进行探索.

以问题为导向的深度学习——以“正弦函数、余弦函数的图象”为例

三新背景下,满堂灌的传统教学模式已经很难适应新高考,随着新课改的逐步推进,课堂上需要学生主动思考与积极参与,以问题为抓手,开展课堂教学,是培养学生学科核心素养的有效手段,本文以“正弦函数、余弦函数的图象”为例,以问题为导向进行教学,促进学生思维的转化与发展,走向深度学习。

GeoGebra软件在中职数学课堂中的应用——以正弦函数图像教学为例

GeoGebra软件是一款动态几何软件,广泛应用于工业设计、图纸设计、数学教学、数学建模等研究领域。文章以正弦函数的图像教学为例,以其图像制作课件为基础,教师在教学准备阶段,利用GeoGebra课件辅助教学,从课件的原理介绍、制作过程、操作过程、课件说明和课件优化四个方面加以细致的阐述,明确本软件在中职数学课堂教学中的具体应用方式,旨在提高中职数学课堂教学的质量和实际教学效果。

基于双曲正弦函数相位特性高压故障线路相位测距法

提出一种基于双曲正弦函数相位特性高压故障线路相位测距法。该方法在将故障位置作为已知条件看待并引入参考点与之匹配的思想基础上,构造了一个具有双曲正弦函数相位特性的故障测距函数。根据所取参考点与故障点相匹配时测距函数相位过零这一特征进行定位。该方法原理上不存在伪根,所需运算量远小于传统方法的运算量,能有效克服传统方法存在的测距精度和测距速度此消彼长的矛盾。仿真结果表明,该方法受过渡电阻、故障位置和故障发生角等因素的影响很小,具有很高的测距精度。

一种Jerk连续的正弦函数平方曲线加减速算法研究

针对传统直线加减速和指数加减速算法在进给过程中具有柔性冲击,特别是S曲线加减速存在加加速度不连续问题,提出了一种位移、速度、加速度、Jerk都连续的正弦函数平方曲线加减速算法。通过仿真实验结果表明,正弦函数平方曲线加减速算法是一种具有Jerk连续的新型柔性加减速方法。

一种带正弦函数因子的粒子群优化算法

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)具有实现简单、在演化前期收敛速度快等优点,但在演化后期具有收敛速度慢、容易陷入局部最优以及精度低等不足.针对PSO算法容易陷入局部最优及精度低的不足提出一种带正弦函数因子的粒子群优化算法(TFPSO).该算法在PSO算法的位置更新方程中引入具有周期振荡性的正弦函数因子,使每个粒子位置获得周期振荡性,扩大搜索空间,更容易跳出局部最优,避免算法过早的收敛,找到最优值.实验研究表明,该算法不但实现简单、稳定而且提高了解的精度.

正弦函数基原子库微弱被动鱼声信号的稀疏检测

为实现海洋环境中微弱被动鱼声信号的检测,针对单频正弦信号稀疏分解用于微弱信号检测的局限性,采用正弦函数基拟合被动鱼声信号,构建不同幅值、频率和初相位的正弦波信号作为过完备原子库,通过稀疏分解,检测出淹没在强噪声环境中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的被动鱼声信号。实验表明:该项技术在-40 d B条件下可以实现任意形式的鱼声信号检测。

正弦函数计算器的设计与实现

介绍了一种基于FPGA的正弦函数计算器的设计方法，可以完成0～90°之间正弦值的计算，输入有效位数为3位，精度达0．2°，输出有效位数也为3位，精度达0．001，其基本原理为查表法。在Max＋Plusll软件下，利用VHDL硬件描述语言实现了系统设计。经过仿真和测试，实验结果符合设计要求。该设计通用性好，通过对具体参数的简单修改，就可以应用于各种数字电路系统设计中。

码垛机器人修正正弦函数插值的轨迹规划

针对应用在医药包装生产线上的码垛机器人在高速作业过程中存在的振动和冲击问题,提出了一种加速度函数为三段修正正弦函数的轨迹规划新算法,以完成对码垛机器人关节空间的轨迹规划。从实际生产中常用的规划曲线中选择运动性能俱佳的优良曲线,在此基础上对其进行修正,然后结合遗传算法以最大速度、最大加速度以及最大急动度为目标进行参数优化,获得最优修正参数,并对修正前后的正弦函数曲线性能进行对比分析。最后研究结果表明,该算法能够使得速度和加速度的峰值均降低4.09%,提高了码垛机器人的动态性能,同时为码垛机器人的轨迹规划设计提供理论依据。

一种基于正弦函数的归一化变步长LMS算法

虽然传统最小均方(LMS)算法具有结构简单、计算量小和稳定性好等优点,但其存在收敛速度与稳态误差相矛盾的问题。归一化LMS算法是用输入信号的功率对步长进行归一化,是一种重要的变步长算法,但其使用的全局步长因子是固定的。为了解决这一问题,将该算法与基于正弦函数的变步长LMS算法相结合,提出了一种基于正弦函数的归一化变步长LMS算法。仿真结果表明,该算法优于传统LMS算法、归一化LMS算法和基于正弦函数的变步长LMS算法。

H-R神经元的正弦函数-延迟反馈反控制

目的研究单个Hindmarsh-Rose(H-R)神经元模型从周期动力学模式转向混沌模式的自适应反控制问题。方法利用施加正弦函数延迟自反馈方法进行数值模拟分析,分别将耦合强度和时间延迟作为控制参数。结果通过大量的数值模拟计算,给出神经元的膜电位变量随耦合强度和时间延迟两个参数变化的分岔图,发现在耦合强度值和时间延迟两个参数组合的一些范围内,本来是3峰周期动力学模式的H-R神经元运动可被反控制成混沌模式及其他周期模式的运动。结论对H-R神经进行反控制的正弦延迟自适应反馈法是有效的,耦合强度和时间延迟均为反控制的重要参数。控制过程反映了神经独有的自适应的信息识别的动力学特性。

用航向偏差的正弦函数驱动的自动舵控制算法

常规的闭环控制是以设定值与输出的误差为反馈信号,提出以设定值与输出之差的正弦函数为反馈信号驱动控制器,在不改变控制律的基础上,以较小的控制器输出取得相同的控制效果。以"育龙"轮为例,给出了用航向偏差的正弦函数驱动的自动舵控制算法的仿真结果,最大初始舵角下降了40%,而控制效果几乎与原控制效果相同,本算法具有节能、安全的优点。

基于正交正弦函数基的数值拟合方法

基于谐波分析理论 ,提出了基于正交正弦函数基的数值拟合方法 .该方法以一组具有广泛匹配能力的正弦函数 (sinα1,sinα2 ,… ,sinαn)作为拟合函数基 ,根据待拟合离散数据 y,运用最小二乘法 ,计算出所有谐波的振幅 (a0 ,a1,a2 ,… ,an) .采用正交化正弦函数基 (sinα,sin 2α,… ,sin nα)进行计算 ,从而使得系数的计算大为简化 ;预先分离出由两端点构成的直线组成的线性成分 ,采用纯非线性项进行拟合 ;以拟合数据覆盖半周期假定为基础 ,采用中心对称延拓方法完成另半周期延拓 .在同样项数下 ,本方法比傅立叶分析精度高 ,无须了解待拟合数值的更多特性 ,避免了经常发生的端点处出错现象 .同时 ,由于它是基于最小二乘原理的 ,可用来拟合带权数据 。

正弦函数混沌神经网络研究

通过复合正弦函数和Sigmoid函数构成激励函数,构造了一种新的暂态混沌神经网络.对混沌神经元模型的倒分岔和Lyapunov指数谱图进行了分析.基于这个神经元模型,建立了混沌神经网络.对各参数进行了网络寻优能力的比较和分析.通过对非线性连续函数的寻优问题的解决,验证了该网络的有用性和有效性.

用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer's F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。