文档简单介绍了增量式编码器的原理，剖析了内部的原理，简单介绍了如何计算距离，速度等参数，以及计算距离，速度的与原理

Labview增量式PID控制提供更精确稳定的控制，调偏更小。

非增量式集成测试实例 （1）程序结构图 （3）集成测试示意图 （2）单元测试示意图 A S3 S4 S5 d2 C d4 E d5 F d1 B s1 d3 s2 D A B C D E F A B C D E F

随着垃圾邮件数量日益攀升,如何有效识别垃圾邮件已成为一项非常重要的课题。为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体包含一个类别或多个类别的文本;其次,采用投票机制对得到的聚类结果进行簇标识,即以簇中最多文本的类别作为簇的类别,得到的识别模型由具有标识的簇组成;最后,结合最近邻分类思想,对输入的邮件进行自动识别。实验结果表明,该方法可大幅度地降低邮件相似度的计算量,较TiMBL、Nave Bayesian、Stacking等算法效果要好。同时,该方法是一种可增量式更新识别模型的方法,具有一定的实用性。

基于直流电机速度环pid闭环控制 pid参数电机目标转速由串口屏设定 电机驱动模块DRV8833 电机为直流光电编码 384脉冲

增量式知识获取算法综述.doc

增量式迭代计算模型研究与实现

项目需要最近在做pid控制器，看了一些文章，写了一个增量式pid算法。适合新手学习原理。代码注释很多。

基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检

为了实现对位移测量的需求，提出了一种基于增量式光电编码器的位移传感器的设计方案，并完成系统的软硬件设计。传感器硬件部分主要包括增量式光电编码器、信号的传输处理和测量结果的显示。软件部分采用汇编语言设计，实时解算测量结果并驱动显示屏显示。实际应用表明，该系统具有操作简便、测试准确的特点，达到了设计要求。