一种基于改进VPGA优化Elman神经网络的电力线通信数据处理算法

为了提高宽带电力线通信系统的通信质量,基于宽带电力线通信系统的基本原理,构建了宽带电力线通信系统的仿真模型。以广东云浮某小区用户电表的实际采集数据作为原始数据,在500 m的四径信道模型下,分别引入了BP神经网络和Elman神经网络进行了通信质量的仿真测试。针对神经网络算法普遍存在的抗噪声性能差的缺点,提出一种基于改进VPGA优化的Elman神经网络用于电力线通信系统解映射模块的数据处理,并进行了仿真测试。实验结果表明,该算法不占用宝贵的频谱资源且实现方便,并且除去信号被噪声淹没等极端恶劣的信道环境以外,均可以显著提高宽带电力线通信系统的通信质量,降低误码率。

基于FPGA的PCI总线仲裁器设计

利用现场可编程门阵列(FPGA)设计PCI总线仲裁器,以适应各种不同要求的应用场合。遵循总线仲裁循环优先级算法原则,选用分布式仲裁结构,利用VHDL语言将PCI总线、总线仲裁器和功能模块进行联合优化设计,实现基于FPGA的PCI总线仲裁器。

模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法

提出了一种适合于模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法———VPGA .通过对二维病态且难以极小化的单峰考评函数———Rosenbrock函数的计算 ,证明了VPGA较标准遗传算法(SGA)具有较高的全局寻优能力 .采用该算法对模糊控制空调器的比例因子进行了优化 ,并与单形调优法的优化结果进行了对比 .结果表明 ,采用VPGA避免了局部最优问题 。