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基于ARM的嵌入式系统实验课程设计
- [摘要]嵌入式系统（Embedded System）是以应用为中心、以计算机技术为基础，软硬件可裁减，能满足应用系统对成本、体积、功能等指标的严格要求的计算机系统。它可以实现对其他设备的控制、管理等功能。随着信息技术的发展和数字化产品的普及以及INTERNET广泛深入的应用，从消费电器到工业设备，从民用产品到军用器材，嵌入式系统已经被广泛应用到网络、通信设备、自动化控制等领域。随着技术的发展和应用的多样化，嵌入式系统也越来越复杂，其功能也越来越强大，嵌入式系统的广泛应用和发展潜力使其成为21世纪
交通灯毕业设计
- 摘要 近年来随着科技的飞速发展，单片机的应用正在不断地走向深入，同时带动传统控制检测日新月异更新。 十字路口车辆穿梭，行人熙攘，车行车道，人行人道，有条不紊。那么靠什么来实现这井然秩序呢？靠的是交通信号灯的自动指挥系统。交通信号灯控制方式很多。本系统采用MSC-51系列单片机Intel8031和可编程并行I/O接口芯片8255A为中心器件来设计交通灯控制器，实现了能根据实际车流量通过8031芯片的P1口设置红、绿灯燃亮时间的功能；为了系统稳定可靠采用了MAX629“看门狗”芯片，避免了
在步进电机下的微机控制系统设计
- 摘要——本文给出了基于AT89C51单片机为核心的步进电机控制系统。该系统设计包括硬件设计和软件设计，电路设计中包含键盘输入，LED显示屏，发光二极管和报警状态显示。键盘可以用来输入操作参数，系统启动和关闭。电机驱动负载处理预定的工作通过键盘的外界输入，进行点的位置和速度控制。显示电路的应用程序可以显示步进电机运行状态和输入数据。软件部分，实现了基于AT89C51单片机汇编指令系统的程序。通过测试，该系统可以很好的实现上述功能。
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检索效率．实验结果表明，该算法是有效的． 关键词基于内容的图
单纯形和人口迁移的混合全局优化算法
- 摘要：针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷，利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化，提出了 一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer，验证了改进后算法的性能，并与10 种类型 的粒子群优化算法进行比较，结果表明，该文算法能获得比较好的解，收敛成功率高达100%。
基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化
- 摘要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten 方程（简称VG方程）是目前运用最广泛的土壤水分特 征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题，然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子 群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比，不但提高 了收敛成功率、降低了迭代次数，而且对参数的取值范围也放宽了；采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻 尼最小二乘法要高，且不需
求解单一重现期暴雨强度公式的Lingo-BFGS算法
- 摘要：为了克服一般的非线性优化算法对初始值的依赖，针对某一地区单一重现期暴雨强度公式参数计算问题，首先将Lingo 软件编程求出的结果作为初始值，然后利用拟牛顿算法对其参数进行优化。实例计算结果表明：采用Lingo 软件和拟牛顿法相结 合的方法求解单一重现期暴雨强度公式比传统的方法精度更高，能有效解决实际优化设计问题。
求解非线性方程组的混合人口迁移算法
- 摘要：针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷，结合变尺度法和人口迁移算 法各自的优点，提出了一种混合人口迁移算法，用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算 法强大的全局搜索能力，而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明，该算法不但以较高的精 度求出了各种非线性方程组的解，而且鲁棒性强，收敛速度快速，是一种解决非线性方程组问题的较好方法。
求解非线性方程组的BFGS差分进化算法
- 摘要：针对差分进化算法进化后期收敛缓慢和稳定性不强的缺陷，将BFGS算法插入差分进化算法当中，提出了一种BFGS差 分进化算法，用来求解非线性方程组。通过5 个非线性方程组和一个工程实例的实验，说明：算法收敛精度较高、收敛速度较快、 鲁棒性强、收敛成功率高，是一种较好的解决非线性方程组的方法。
求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
求解药代动力学参数的混合人口迁移算法
- 摘要：针对传统方法优化药代动力学参数时精度不高的缺陷，将Hooke-Jeeves 算法与人口迁移算法有机融 合，使两者取长补短，既提高了算法的精度，又加快了算法的收敛速度。将混合人口迁移算法用于血管外给药 二室模型参数优化的实验之中，不仅比传统的残数法效果要好，而且比Hooke-Jeeves 算法或人口迁移算法更 优，精度更高。多次实验表明：算法具有良好的可靠性和稳定性，是一种较好的解决药代动力学参数的方法。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。