模糊控制是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数学控制，属于非线性控制的一种。模糊控制正成为智能控制的一种重要而又有效的形式，它和神经网络控制，遗传算法理论，自适应控制理论等学科相融合，正在显示出巨大的力量。鉴于模糊控制在现代控制中体现出的优越性，本文以模糊算法为主体，融合自适应控制理论，得到了自适应模糊算法；然后设计了以 DSP为核心的无刷直流电机驱动控制器，把自适应模糊算法应用到电机的实际控制中，期待电机能体现出较好的静态和动态特性。

0 引 言 　　在机械结构的振动过程中，许多微弱信号包含机械运动的丰富特征信息，如故障特征信息等，有必要提取出来加以分析。而在微弱信号提取过程中，有时信号非常微弱，极易受到外界的干扰而淹没于强噪声之中，有时被测信号振幅变化范围又很大，给信号采集带来很大困难。放大电路本身的噪声性能和频率特性也将影响到信号的提取精度。对振动信号的采集及处理，通常是用普通的数据采集系统去采集，然后用数字信号处理的方法来提取数据的特征信息。但是，一些由采集系统的不足对信息造成的损失，是后期的数字信号处理无法补偿的。振动信号的检测是机械系统状态监测和早期故障诊断的关键，机械系统早期故障引起的异常振动信号有时都很微弱而

针对力跟踪时环境刚度不确定及环境位置动态变化的未知性,提出一种非结构环境下基于自适应变阻抗的力跟踪控制策略.首先,通过建立机器人与环境的接触力模型,分析理想情况下对环境刚度和环境位置的要求;然后,建立新的阻抗模型来适应环境刚度不确定的情况,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行在线自适应调节,用于实时地补偿对环境动态变化的未知性,并对自适应变阻抗的稳定性进行证明;最后,对经典的定阻抗与所提出的自适应变阻抗进行非结构环境下的仿真和物理实验的对比,实验结果表明该策略相比于定阻抗控制能够达到更好的力跟踪效果.

纯JS实现的iframe自适应高度。兼容主流浏览器。

现有的自适应多尺度分块压缩感知算法忽略了高频信息在重建中的作用, 导致图像的边缘轮廓得不到充分重建; 并且在压缩分块过程中采用固定分块大小, 没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足, 提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号, 同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先, 对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应; 其次, 对高频部分依据纹理特征自适应选取图像块的大小, 实现样本块尺寸的自动划分和采样率的自适应; 最后, 分别对纹理信息各异的图像进行压缩重建仿真。结果表明, 本方法重建效果明显优于已有的自适应采样率算法。

报表开发工具finereport普通报表的app自适应方案

由于实际场景复杂多变，目标在运动过程中往往会出现形变、遮挡等问题，增加了跟踪的难度。为了解决上述问题，提出一种基于特征点匹配的自适应目标跟踪算法。算法初始化时在选定的目标区域内提取特征点，跟踪过程中通过对前后两帧的特征点进行匹配，计算出目标的位置、尺度和旋转变化，进而实现对目标的跟踪。同时通过对特征点的不断更新，可以使算法具有一定的抗遮挡能力。实验表明，该方法在实际应用中效果很好。

提出了一种DCT域自适应图像水印算法。嵌入水印的过程中不断地搜索合适的强度因子，根据JPEG亮度量化表来确定中频系数嵌入强度的比例关系，并引入了一个优于PSNR和MSE的方法来评价含水印图像失真。若图像质量不满足所期望接近的失真度，用二分法不断地调整强度因子的值，以达到水印的最优嵌入，从而水印图像信息分别以不同的强度嵌入到各中频系数中。实验结果表明该水印算法对常见的信号处理具有较好的稳健性。

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

峰值电流模升压变换器的自适应斜坡补偿电路设计，汪倩，陈文韬，设计了一种适用于峰值电流模升压DC-DC变换器的自适应斜坡补偿电路。利用吉尔伯特单元的传输特性将输入输出电压转化为斜坡电流，使�