基于51单片机的两相四拍步进电机课程设计实验电路原理图

第4章行人步频探测和步长估计 高斯噪声，A、B和C为该模型的回归参数，通过有GPS信号情况下的训练过 程求解确定。 其它的线性模型方程与(4．2)类似，其差异仅在加速度统计特征变量的具体选 择上Ⅸappi et al，2001；Lepp蕴koski et al，2002；Shin et al，2005)。 非线性步长模型：因为没有充分理论证明步长与这些统计特征值之间的线性 关系，一些研究者采用了各种非线性模型，如1个参数非线性模型(Fang et al， 2005；Weinberg，2002)： 瓯=K·√k—A嘶。 (4．3) 其中4嗽和以。。分别表示一步内加速度的最大值和最小值，K是模型系数。该模 型因为只有1个参数，统计特征值也不需要通过复杂处理获得，因此很容易在实 时估计算法中实现。 另外一个模型将人行走模式近似为一个倒立的单摆，通过三角关系计算步长 为： 最=￡·√2·[I-COS(ak)] (4．4) 其中ak通过对第k步内小腿旋转角速度积分获得，L是该用户的腿长。其它类似 的非线性公式都通过经验获得，可以参考Kim et al，2004；孙作雷等，2008。 人工智能步长模型：人工智能模型的最大优点是不用关心步长和加速度统计 特征变量之间的具体映射关系。除此之外，这些模型在应用到不同运动模式和地 面情况的场景中更加灵活和适应性强，不像以上介绍的三种模型对地形、运动模 式等的适应性不足。Cho and Park，2006使用一个人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)估计步长，其输入包括：步频、每步加速度方差和地形的斜率。 在Beauregard and Haas，2006中，4个参数应用到ANN模型中，每步最大值、 最小值、方差和该步加速度的积分。 Grejner-Brzezinska教授的研究团队在人工智能的步长模型方面做了大量的 研究(G-rejner-Brzezinska et al，2006，2007和2008)。她们开发了一个6个输入 的ANN模型来估计步长，包括步频、该步加速度绝对值、加速度绝对值的方差、 该步高度变化、路面坡度和行人的身高，该模型能使步长的估计误差减小到1 cm 以内。此外，为了解决单个步长模型在运动模式和自然环境变化的情况下可能失 效的问题，她们引入了复杂逻辑理论用于识别行人的运动模式，动态选择不同场 景下最适合的步长估计模型(Moafipoor et al，2008；Moafipoor，2009)。 一旦探测到每个跨步的发生，确定该步的持续时间甄(即步频的倒数 瓯=1／sr。)和估计其步长&，就可以通过以下公式获得当前步行人的速度和距 离： 42

步进电机的单闭环环控制、仿真方法。采用光电编码器的原理，pid的调节了。

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为了能够通过拟合介电谱的方式获得绝缘材料的绝缘状态，在Cole-Cole模型下提出了基于两步优化的绝缘材料介电谱特征参数辨识方法。根据绝缘材料的普适弛豫定律，推导形成了一套较为完整的Cole-Cole模型初值获取方法；采用与拟合误差情况更匹配的目标函数，提出基于全局搜索与局部搜索相结合的两步优化对各特征参数进行优化计算，有效地解决了传统辨识方法容易陷入局部极小点甚至发散的问题。运用3种典型的介电谱特征参数辨识方法和所提方法，对数值产生和实测的介电谱进行计算，验证了所提方法的优越性。实验测量了低密度聚乙烯(LDPE)样本直流加压注入空间电荷后的介电谱，运用所提方法辨识不同去极化时刻LDPE介电谱的特征参数。结果表明：不同去极化时间下，通过所提方法均能较好地逼近实测介电谱，且随着频率的升高，复介电常数的实部、虚部的减小速度存在下降的趋势。

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