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一种混叠采样条件下的自适应LMS方法
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作者 刘宁 《通信技术》 2020年第7期1612-1616,共5页
为了降低自适应宽带信号处理中对采样率的要求,提出了一种在混叠采样条件下的自适应LMS算法。该方法不计较信号的带宽,通过设置特定的接收端中频频率与采样率倍数关系,利用混叠的基带信号计算自适应算法迭代运算的误差,从而完成自适应... 为了降低自适应宽带信号处理中对采样率的要求,提出了一种在混叠采样条件下的自适应LMS算法。该方法不计较信号的带宽,通过设置特定的接收端中频频率与采样率倍数关系,利用混叠的基带信号计算自适应算法迭代运算的误差,从而完成自适应学习过程。通过理论推导和仿真实验,该混叠采样方法与理想采样方法相比收敛稳态误差完全一致,且采样率与信号带宽无关,降低了系统对采样率即模数转换器件的要求,降低了系统复杂度和硬件成本。 展开更多
关键词 采样 自适应信号处理 lmS算法 混叠采样 学习过程
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基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究 被引量:2
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作者 田广强 乔珊珊 +1 位作者 侯奥 王福忠 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期76-86,共11页
针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断... 针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。 展开更多
关键词 逆变器 开路故障诊断 快速傅里叶变换 改进T‑S模糊神经网络 自适应lm算法
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HPA记忆多项式预失真技术研究
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作者 冯朝流 李建春 《电子测试》 2011年第7期24-26,49,共4页
本文主要研究记忆多项式数字预失真技术。首先,对目前存在的多种线性化技术做综合的比较,结论显示预失真线性化技术具有明显的优越性。随后,本文构造一种基于直接学习结构(DLA)的记忆多项式预失真系统,其系数估计通过自适应算法实现,本... 本文主要研究记忆多项式数字预失真技术。首先,对目前存在的多种线性化技术做综合的比较,结论显示预失真线性化技术具有明显的优越性。随后,本文构造一种基于直接学习结构(DLA)的记忆多项式预失真系统,其系数估计通过自适应算法实现,本文在传统的LMS算法的基础上推导出改进的LMS算法。文章最后利用64位QAM信号进行仿真验证,仿真结果表明:改进算法的稳定度有明显改善,精确度也有显著的提升,与本文构建的预失真系统相结合能够更好的消除失真。 展开更多
关键词 预失真 直接学习结构(DLA) lmS算法 自适应
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改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用 被引量:3
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作者 郭亚宇 孙立功 苏兆仁 《勘察科学技术》 2010年第5期28-31,共4页
针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢... 针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。 展开更多
关键词 神经网络 附加动量法 自适应学习速率 L-M优化算法 沉降预测
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Water quality improvement of a lagoon containing mixed chemical industrial wastewater by micro-electrolysis-contact oxidization 被引量:8
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作者 Ya-fei ZHOU Mao LIU Qiong wu 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第5期390-398,共9页
A lagoon in the New Binhai District, a high-speed developing area, Tianjin, China, has long been receiving the mixed chemical industrial wastewater from a chemical industrial park. This lagoon contained complex hazard... A lagoon in the New Binhai District, a high-speed developing area, Tianjin, China, has long been receiving the mixed chemical industrial wastewater from a chemical industrial park. This lagoon contained complex hazardous substances such as heavy metals and accumulative pollutants which stayed over time with a poor biodegradability. According to the characteristics of wastewater in the lagoon, the micro-electrolysis process was applied to improve the biodegradability before the bioprocess treatment. By the orthogonal experimental study of main factors influencing the efficiency of the treatment method, the best control parameters were obtained, including pH=2.0, a volume ratio of Fe and reaction wastewater of 0.03750, a volume ratio of Fe and the granular activated carbon (GAC) of 2.0, a mixing speed of 200 r/min, and a hydraulic retention time (HRT) of 1.5 h. In the meantime, the removal rate of chemical oxygen demand (COD) was up to 64.6%, and NH4+-N and Pb in the influent were partly removed. After the micro-electrolysis process, the ratio of biochemical oxygen demand (BOD) to COD (B/C ratio) was greater than 0.6, thus providing a favorable basis for bioprocess treatment. 展开更多
关键词 Memetic algorithm (MA) Neural network (NN) learning Back propagation (BP) Extremal optimization (EO) levenberg-marquardt (lm) gradient search Basic oxygen furnace (BOF)
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