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扩展卡尔曼滤波器(AEKF)的锂离子电池SOC估计
AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型(ECM)和
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扩展卡尔曼滤波器(AEKF)估计电池的端电压(Vt)和荷电状态(SOC)。
2023-11-23 10:43:10
9.28MB
卡尔曼滤波算法
电池SOC估计
1
传统语音增强——最小方均(LMS)
自适应
滤波算法
传统语音增强——最小方均(LMS)
自适应
滤波算法
2023-11-19 12:35:28
63KB
1
贝叶斯
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直接搜索(BADS)优化器:用于模型拟合的贝叶斯
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直接搜索(BADS)优化算法-matlab开发
BADS是一种新颖的快速贝叶斯优化算法,旨在解决棘手的优化问题,尤其是与拟合计算模型有关(例如,通过最大似然估计)。 在存在实际模型拟合问题的基准测试中,BADS的表现与其他许多常见且最新的MATLAB优化器(例如fminsearch,fmincon和cmaes [1])相当或更高。 BADS当前在世界各地的许多计算实验室中得到使用,涉及从行为,认知和计算神经科学到工程和经济学的一百多种引用和应用。 如果没有可用的梯度信息,并且目标函数是非分析性的或嘈杂的,例如通过数值逼近或模拟评估,则建议使用BADS。 BADS不需要特定的调整,并且可以像其他内置的MATLAB优化器(例如fminsearch)一样现成运行。 ***有关广泛的信息,教程和文档,请访问该项目的GitHub页面: https : //github.com/lacerbi/bads *** 如果您有兴趣估计参数的后验
2023-11-15 19:45:49
2.47MB
matlab
1
论文研究-基于拥塞预测的NoC
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仲裁方法.pdf
传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态,提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA),以改善NoC网络延迟。实验结果表明,相对于RR方法,新仲裁算法使得网络平均包延迟和平均吞吐量最大分别可改善20.5%和8%,并且在不同负载条件下都保持了其优势。综合结果显示, GLCA与RR方法相比,路由器仅在组合逻辑上有少许增加(25.7%)。
2023-10-23 22:17:33
729KB
片上网络
仲裁方法
拥塞
延迟
拥塞区域
1
论文研究-基于报文检测的快速
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NoC容错路由算法.pdf
传统的
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片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口, 未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点, 提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)
自适应
容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间, 并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明, 与uLBDR容错路由算法相比, 该算法能有效地降低平均延迟, 且实现算法的硬件开销更低。
2023-10-23 22:16:28
1.21MB
片上网络
容错
报文检测
模糊优先级
1
频域
自适应
滤波器:执行自正交频域
自适应
滤波器的一次迭代的函数-matlab开发
给定参考信号的样本块和所需信号的样本块,该函数更新滤波器权重并返回误差样本块。
2023-10-16 16:17:29
1KB
matlab
1
自适应
滤波器及其应用PPT学习教案.pptx
自适应
滤波器及其应用PPT学习教案.pptx
2023-10-14 09:37:43
1.19MB
专业资料
基于
自适应
形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法
基于
自适应
形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法
2023-10-13 20:45:33
284KB
Top_Hat
1
Wave_limit.m
一种简单的
自适应
限波器,基于matlab实现,
自适应
频率估计matlab实现,
自适应
限波器matlab实现,
自适应
频率估计matlab实现。
2023-10-12 17:48:02
931B
自适应限波器
自适应频率估计
1
改进动态窗口DWA算法,模糊控制
自适应
调整评价因子权重,matlab代码,完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法(Dyna
改进动态窗口DWA算法,模糊控制
自适应
调整评价因子权重,matlab代码,完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析,并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先,代码开始时定义了一个地图map0,表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域,1表示障碍物。接着,代码对地图进行了旋转,以保证地图和预期设置的地图一致。然后,获取了地图的高度和宽度。 接下来,代码设置了绘图的参数,并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后,代码定义了起始点和目标点,并在图中绘制了起始点和目标点。 接着,代码计算了机器人的初始航向角,使其朝向目标点,以防止陷入局部最优。然后,定义了机器人的状态,包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长,predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组,collisionR表示碰撞半径。 接下来,代码定义了运动学的限制,包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率
2023-10-12 11:38:29
40KB
算法
matlab
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