第4章行人步频探测和步长估计 第4章行人步频探测和步长估计 在行人航迹推算PDR算法中，步行速度和距离的确定，不再使用惯性导航 对加速度积分的方法，而是利用步态信号的周期性和信号统计特征与行走速度相 关的规律，采用步频探测和步长估计的方法。本章将回顾目前存在的步行速度和 距离估计算法，介绍基于多传感器平台MSP加速度计的步频探测算法和步长模 型，详细说明引入肌电信号EMG进行步频探测和步长估计的方法，并通过大量 的实验论证各种算法和模型的有效性。 4．1 传统步频探测算法和步长估计模型 如第二章介绍，在个人导航中，当GPS接收机无法正常工作时，使用自包 含传感器来辅助导航定位任务。传统惯性积分机制因为低成本加速度计的误差太 大而不可用，必须考虑其它替代方法。于是有学者根据行人步态的运动生理学特 性，提出了通过步频探测和步长估计间接地确定步行速度和距离的方法，从而避 免了积分机制对初始对准过程的苛刻要求和误差随时间累积的弊端。 然而，尽管加速度信号波形随着个人行走呈现出周期性的特征，加速度计放 置在人身上不同部位其波形和周期明显不同，如上半身的加速度波形没有stance 阶段，下半身的加速度信号具有双峰等。首先明确复步和单步的定义。复步 (Stride)，又叫跨步，其步长指从一只脚脚后跟着地到相同脚再次着地的距离。 单步(Step)，其步长指一只脚着地到另一只脚着地之间的距离。1个复步等同于 1个完整步态(Gait Cycle)，等于2个单步(Chai，2004)。当加速度计放置在人 上半身时，其测量的信号表现出与单步对应的波形，而放置在下半身时，其测量 的信号波形随该条腿对应复步变化，可参考图2．7。 由于加速度计测量的信号包含地球重力分量，受到仪器测量噪声和行走时身 体抖动的影响，开始步频探测前，一个必要步骤为信号预处理，剔除重力分量， 消除噪声，使加速度波形特征变得更清晰，如一个跨步对应信号经过降噪后从多 峰变为单峰。常用的预处理方法有：多点平滑(Fang et al，2005)，低通滤波(Jee et al，1999：Mezentsev，2005b)，差分处理(Weimann et al，2007)，小波去噪 (Ladetto，2000)等。 针对人身体不同部位加速度波形不同的特点，目前存在大量步频探测方法， 但是部分步频探测算法应用于具体某一类波形。目前常用的步频探测算法有： 峰值探测法(Peak Detection)：针对人体行走时上半身加速度信号每步呈现 39

No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-Resolution Images and Small Objects 无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块，它完全消除了步长和池化操作，取而代之的是一个空间到深度卷积和一个无步长卷积。

利用最速梯度下降法求解： 函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度； x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。 如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3) function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 可直接运行！！

压缩感知可实现信号编解码，特征提取，研究意义广泛，影响深远，在领域内均具有应用。原文对应代码，欢迎使用，广泛交流，谢谢！

基于自适应变步长因子的MPPT模糊控制，贝太周，王萍，光伏电池的V-P特性具有强烈的非线性特性，最大功率点两侧的特性曲线坡度呈现出两异性，应用传统的定步长因子模糊控制进行最大功率

基于simulink的变步长MPPT光伏PV阵列发电系统仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

介绍了一种基于DSP的大功率超声电源的原理、总体结构和软硬件设计及其特点。该电源由高频逆变电路和以高性能DSP芯片TMS320F2812为核心的控制系统组成。高频逆变电路实现了频率和功率均可调的超声频交流电的输出。控制系统完成了电参数的实时采集，并执行频率自动跟踪和振幅恒定的控制任务。软件上，分别使用了可变步长策略和PID算法，以满足上述两个闭环控制的需要。实验表明，该电源能够很好地驱动超声振动负载，并具有频率跟踪范围宽和负载适应能力强的特点。   近些年，随着机械振动、电力电子技术的飞速发展，功率超声的应用愈来愈广泛，对功率超声电源的研制也提出了越来越高的要求。在超声加工过程中， 振动系统的温度、刚度、静载荷、加工面积、工具磨损等因素的变化，使得系统的固有频率发生漂移，这就要求超声电源具有频率自动跟踪功能，同时为保证加工质量和保护超声系统，要求电源具有根据负载调整输出功率的功能。本文中提出了一种新型超声电源的研制方案，系统采用DSP 软件变步长频率自动跟踪，加快了跟踪速度，且搜索范围较大、搜索精度高;自动进行输出振幅和功率控制，实现了恒振幅和单位负载恒功率输出，从而提高了加工质量和效率。

自适应信号处理中，有关LMS算法仿真收敛特性及误差曲线，步长对LMS算法的影响

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