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精度要求是神经网络硬件实现的一个关键问题。本文提出了一种有限精度的BP高速算法,通过实例验证,该算法适于低精度,且收敛速度快。 相似文献
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提出了一种新颖的音频数字零水印算法。对原始水印进行重复编码,后用PN序列对其进行调制以提高水印检测的正确率。检测时采用线性伸缩恢复技术来消除时间轴上线性伸缩带来的影响,并实现了盲检测。实验证明,算法对于各种攻击尤其是对剪切和MP3攻击,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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《现代防御技术》2016,(6)
针对传统自适应采样跟踪准则只适用单一模型且采样率稳定性差的问题,提出一种基于相对机动强度(relative maneuvering strength,RMS)的自适应采样交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法。该算法构建了机动灵敏的主导因子;将期望协方差与实际协方差的偏差与门限值进行比较来修正指数参数,在保证跟踪精度恒定的同时降低资源消耗;考虑到采样率稳定性因素,引入平滑因子,设计线性形式自适应采样率公式。通过仿真试验对比,结果表明3种对比算法跟踪精度相近,新算法采样点数少,采样率突变点少。以此验证了新算法在跟踪数据率和采样率稳定性方面的优越性。 相似文献
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基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能. 相似文献
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本文在基本的像素处理算法的基础上,提出了一种基于查找表的快速平滑插值算法。该算法不仅运算量小、精度较高,而且易于硬件实现,适合于高速显示处理系统中。 相似文献
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一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了模糊交互多模型算法(FIMM)和基于当前统计模型(CS)的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法(CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型(IMM)算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。 相似文献
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针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。 相似文献
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为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。 相似文献
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提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低. 相似文献
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针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明:基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10-4倍。 相似文献
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针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。 相似文献
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为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。 相似文献
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本文介绍一种基于CORDIC的协处理器结构,它能有效地进行关键的和先进的参数预算功能,其性能可与仙童9450(MIL-STD-1750A)处理器相比较。通过从系统主处理器分离出的关键性计算中包括的预算任务,并提供构造块以解决广泛范围的问题,同时增加一个数量级吞吐量的数字稳定矩阵宏观功能,这种协处理器大大增强了系统设计者的选择。在不影响其它关键系统功能的情况下,由于目前具有更多个状态和较高修正速率的更为逼真的模型是实际可用的,这样就导致了系统改善性能和提高精度。 相似文献
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针对拦截高速机动目标的需求,研究了一种变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。推导了导弹-目标空间拦截模型,设计了三维滑模制导律;根据有限时间收敛制导律专家的经验,采用模糊自适应控制方法对滑模制导律的非切换项进行逼近,并设计了有限时间收敛模糊控制规则;提出了一种新型变论域伸缩因子,设计了基于新型伸缩因子的变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。仿真结果表明,所设计的制导律能够使导弹准确命中目标,并能够达到视线角速率有限时间收敛,且与比例制导律相比,具有更高的制导精度和更短的飞行时间。 相似文献
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