跳频通信具有较强的抗干扰、抗多径衰落、抗截获等能力，已广泛应用于军事、交通、商业等各个领域。频率合成器是跳频系统的心脏，直接影响到跳频信号的稳定性和产生频率的准确度。目前频率合成主要有三种方法：直接模拟合成法、锁相环合成法和直接数字合成法（DDS）。

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UMS3.2.2 亚为USB采集卡通用信号采集平台

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Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域，然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题，常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题，提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型，然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性，精度高，能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.

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