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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 辨識(shí)

辨識(shí) 文章進(jìn)入辨識(shí)技術(shù)社區(qū)

FPGA與CPLD的辨別和分類

FPGA與CPLD的辨別和分類主要是根據(jù)其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理。通常的分類方法是：將以乘積項(xiàng)結(jié)構(gòu)方式構(gòu)成邏輯行為的器件稱為CPLD，如Lattice的ispLSI系列、Xilinx的XC9500系列、Altera的MAX7000S系列和Lattice(原Vantis)
關(guān)鍵字： FPGA CPLD 辨識(shí)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識(shí)的機(jī)器人迭代學(xué)習(xí)控制方法研究

引言焊接機(jī)械手的軌跡跟蹤是焊接機(jī)器人控制的難點(diǎn)。機(jī)械手是一個(gè)典型的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，具有大慣性和大延遲。目前對(duì)機(jī)械手的控制，主要采用傳統(tǒng)PID控制。由于系統(tǒng)復(fù)雜性較高，設(shè)計(jì)人員為建立系統(tǒng)模型做出各種假設(shè)和簡(jiǎn)
關(guān)鍵字：學(xué)習(xí) 控制方法研究機(jī)器人辨識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型基于

辨識(shí)監(jiān)控鏡頭優(yōu)劣四部曲之外觀篇

面對(duì)安防監(jiān)控產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用場(chǎng)景的千變?nèi)f化，監(jiān)控鏡頭在各種場(chǎng)景的復(fù)雜光線環(huán)境下，都要有出色的成像質(zhì)量。得益于高清監(jiān)控的發(fā)展，高清感光器件最重要組成部分高清鏡頭的發(fā)展，在近幾年來也備受關(guān)注。然而目前，市場(chǎng)
關(guān)鍵字：四部曲之外優(yōu)劣鏡頭監(jiān)控辨識(shí)

辨識(shí)監(jiān)控鏡頭優(yōu)劣四部曲之參數(shù)篇

從外觀上辨識(shí)監(jiān)控鏡頭的優(yōu)劣，主要注意一下幾點(diǎn)：一是先看監(jiān)控鏡頭外觀的細(xì)膩度;二是感受監(jiān)控鏡頭手感，三是看鍍膜，感受監(jiān)控鏡頭通光量。這些僅僅是從外觀上，對(duì)監(jiān)控鏡頭的一個(gè)基礎(chǔ)了解。那么，從鏡頭參數(shù)上，我們
關(guān)鍵字：四部曲參數(shù) 優(yōu)劣鏡頭監(jiān)控辨識(shí)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)和PLC控制的郵件分揀系統(tǒng)

摘要：采用了具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率和附加動(dòng)量因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了郵政編碼模式識(shí)別的方法；并將辨識(shí)后的結(jié)果送入到PLC控制器中，通過PLC實(shí)現(xiàn)對(duì)郵件的自動(dòng)分揀。上機(jī)實(shí)驗(yàn)運(yùn)行表明效果良好。
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模式
關(guān)鍵字：郵件分揀系統(tǒng) 控制 PLC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識(shí) 基于

降噪語音捕獲SoC提升語音辨識(shí)度的數(shù)字電路

近年來，智能手機(jī)和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設(shè)備市場(chǎng)持續(xù)快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)，在基本語音通信功能的用戶體驗(yàn)方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語音清晰度，同時(shí)保
關(guān)鍵字：語音數(shù)字電路辨識(shí) SoC 捕獲降噪提升

智能手機(jī)及平板電腦的語音辨識(shí)應(yīng)用

近年來，智能手機(jī)和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設(shè)備市場(chǎng)持續(xù)快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)，在基本語音通信功能的用戶體驗(yàn)方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語音清晰度，同時(shí)保
關(guān)鍵字：辨識(shí) 應(yīng)用語音平板電腦手機(jī) 智能

如何慧眼辨識(shí)LED電視真本色

作為電視市場(chǎng)上的新寵兒，“LED電視”集萬千寵愛于一身，在09年著實(shí)火了一把。自從年初三星率先推出3大系列9款L...
關(guān)鍵字：辨識(shí) LED 電視

基于視覺傳感器的自主車輛地面自動(dòng)辨識(shí)技術(shù)研究

摘要：該自主車輛地面自動(dòng)辨識(shí)技術(shù)是以Leobot—Edu自主車輛作為試驗(yàn)載體，并應(yīng)用DH—HV2003UC—T視覺傳感器對(duì)常見的5種行車路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進(jìn)行圖像信息的采
關(guān)鍵字：自動(dòng) 辨識(shí) 技術(shù) 研究地面車輛視覺傳感器自主基于

Buck變換器參數(shù)辨識(shí)的分析

構(gòu)建了Buck變換器參數(shù)辨識(shí)的方法。通過檢測(cè)電感電流和輸出電壓的波形信號(hào)，可辨識(shí)出電路的濾波電感、濾波電容及其等效串聯(lián)電阻，并可應(yīng)用于參數(shù)在線辨識(shí),故障趨勢(shì)判斷和預(yù)知維護(hù)。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一方法的有效性
關(guān)鍵字：分析辨識(shí) 參數(shù) 變換器 Buck

數(shù)字電路降噪語音捕獲SoC提升語音辨識(shí)度

近年來，智能手機(jī)和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設(shè)備市場(chǎng)持續(xù)快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)，在基本語音通信功能的用戶體驗(yàn)方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語音清晰度，同時(shí)保
關(guān)鍵字：語音提升辨識(shí) SoC 捕獲降噪數(shù)字電路

智能手機(jī)及平板電腦等應(yīng)用的語音辨識(shí)度提高方

近年來，智能手機(jī)和筆記本電腦等移動(dòng)/便攜設(shè)備市場(chǎng)持續(xù)快速發(fā)展。這些產(chǎn)品在不斷集成更多新功能以增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)，在基本語音通信功能的用戶體驗(yàn)方面仍有充足提升空間，特別是在嘈雜環(huán)境下提升語音清晰度，同時(shí)保
關(guān)鍵字：辨識(shí) 提高語音應(yīng)用手機(jī) 平板電腦智能

多變量系統(tǒng)辨識(shí)及其PID解耦控制的研究

現(xiàn)代工業(yè)過程中面臨越來越多的結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多變量系統(tǒng)，傳統(tǒng)的單變量PID控制方法已無法滿足要求，為了解決多變量系統(tǒng)的控制問題，以兩輸入兩輸出系統(tǒng)為例，提出一種基于階躍響應(yīng)的多變量頻域模型辨識(shí)方法，并將此種方法與對(duì)角矩陣解耦控制方法相結(jié)合應(yīng)用于多變量PID控制系統(tǒng)中。最后對(duì)滯后環(huán)節(jié)近似部分和對(duì)角矩陣解耦方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明該方法能夠更好的控制系統(tǒng)變量，誤差減小50％以上。
關(guān)鍵字：解耦控制研究 PID 及其系統(tǒng) 辨識(shí) 變量

基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度辨識(shí)器研究

本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當(dāng)中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問題；同時(shí)，也在對(duì)異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)轉(zhuǎn)速辨識(shí)的仿真試驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確辨識(shí)。
關(guān)鍵字：辨識(shí) 研究速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混沌蟻群基于

基于SPCE061A智能小車機(jī)器人語音辨識(shí)系統(tǒng)的研究

0 引言
隨著科技的發(fā)展，智能設(shè)備大量涌現(xiàn)，其中智能汽車作為典型代表之一，對(duì)其進(jìn)行研究開發(fā)也相當(dāng)普遍，當(dāng)然人與這些智能化設(shè)備之間快捷可靠的交互方式很多，其中語音辨識(shí)技術(shù)以其獨(dú)特的趣味性成為了人與智能
關(guān)鍵字：辨識(shí) 系統(tǒng) 研究語音機(jī)器人 SPCE061A 智能小車基于

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辨識(shí)介紹

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