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离散PID算法的详细解析论文

于 2022-03-11 发布 文件大小:381.81 kB
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该文档详细解析了PID算法的原理,以及从模拟PID控制过度到数字PID的原理,分别讲述了增量式数字PID算法,以及位置式数字PID算法,包含了主流的PID控制器参数整定方法,本文档提供了基于软件开发环境的例程,以及程序范例。

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  • 模糊控制器
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    2022-02-13 13:03:46下载
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  • 遗传背包问题
    应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化:给定一组项目,每一个有一个重量和一个值,确定每个项目的数目,以包括在集合中,以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包,必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配,有财务约束和在组合数学领域等,学习计算机科学,复杂性理论,密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪,与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源,但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹(1884–1956),这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并;https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并;关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能,遗传算法(遗传算法)是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式(有时也被称为启发式)通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法(环境),它生成的解决方案,优化问题利用自然进化启发的技术,如遗传、突变,选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm
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  • massive mimo Fundamentals, Opportunities and Challenges
    应用背景Massive multiuser MIMO (MISO): ◮ M ≫ K ≫ 1 (think 100 × 10 or 500 × 50) ◮ coherent, but simple, processing ◮ Potential to dramatically improve rate & reliability ◮ Potential to drastically scale down TX power ◮ Not only theory, at least one known testbed (64× ∼10) 关键技术 Massive MIMO Operation Not enough resources for pilots & CSI feedback, so operate in TDD. ◮ On the uplink, ◮ acquire CSI from uplink pilots and/or blindly from data ◮ detect symbols ◮ M ≫ K ⇒ linear processing (MRC, ZF, MMSE) nearly optimal ◮ On the downlink, ◮ use CSI obtained on the uplink ◮ make necessary adjustments based on reciprocity calibration ◮ apply multiuser MIMO precoding ◮ simple precoders desirable (and very good!): MRT, ZF, MMSE, ... ◮ MRC/MRT operation ◮ intracell interference will appear as
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    2022-03-25 10:52:26下载
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