Signaal S(n) = [7.8 7.4 5.1 2.0 3.3 6.3 2.8 7.3] Joonis 1 Signaal S(n) 1. Signaali analüüs ja kvanteerimine Analüüsida signaali ning kvanteerida signaal S(n) kasutades balansseeritud võrdlust tingimusel, et järkude arv F = 4 bitti fikseeritud komaga formaadis. Kvanteerimiskvandi väärtus tuleb valida lähtuvalt signaalist ning nõutud järkude arvust. F = 4 bitti Qnmax = 2F-1 = 24-1 = 15 Nivoode arv: 2F = 16 Q = Sq(n)max / 2F = 7.8 / 16 = 8 / 16 = 0.5 (Qnq-q/2) < Sd(n) (Qnq+q/2) Sd(n) Qnq+q/2 Qn (Sd(n)-q/2) / q Sq(n) = Qn*q Sd(0) = 7.8 Q0 15.1 -> 15 Sq(0) = 7.5 Sd(1) = 7.4 Q1 14.3 -> 14 Sq(1) = 7 Sd(2) = 5.1 Q2 9.7 -> 10 Sq(2) = 5 Sd(3) = 2.0 Q3 3.5 -> 4 Sq(3) = 2 Sd(4) = 3.3 Q4 6.1 -> 6 Sq(4) = 3 Sd(5) = 6.3 ...
0 1 0 0 0 M + m 1 M l g 0 0 0 - M l A= , B= 0 0 0 1 0 m 1 - g 0 0 0 M M Lineaarne mudel on saadud lineariseerimisega: sin(0+) ja cos(0+) 1 kui || 0.2rad mudeli viga jääb < 1%. Mudeli kirjeldamine Matlabis: % parameetrite initsialiseerimine g = 9.8; M = 2; m = 0.2; l = 0.6; % olekumudeli maatriksite sisestamine A = [0 1 0 0; g*(M + m)/(M*l) 0 0 0; 0 0 0 1; -m/M*g 0 0 0] B = [0; -1/(M*l); 0; 1/M] C = eye(4) % ühikmaatriksi loomine et Y = X D = zeros(4,1) % nullise maatriksi loomine sys=ss(A,B,C,D) % olekumudeli maatriksite koondamine ühe nime alla 2. Määrake süsteemi omaväärtused (poolused) ja stabiilsus. Kontrollige, et süsteem oleks täielikult juhitav olekutagasiside kasutamiseks.
Lihtsustatud: esimene närvivõrk lineaarne Kolm kihti (esimene osa võrgust, teine osa võrgust, summaator kolmas) Sisendite maatriks: 1 sisend esimese osaga (sisend koosneb kahest signaalist) 2 sisend teise osaga. Summaatoriga sisend pole seotud layerConnect: kuidas kihid on ühendatud outputConnect: väljundiks on kolmas kiht närvivõrk initsialiseeritakse, treenitakse etalonsisenditega RM_SANARX_control.mdliga saab testida. S-function dünaamiliste funktsioonide realiseerimiseks MATLABis (realiseeritud RM_SANARX_controller.m). Saab valida juhuslikud poolused etalonmudelile JCSTR ei kuulu algselt ANARXi, mittelineaarse süsteemi lineariseerimine sisuliselt. Praktikum 6: Pildituvastus närvivõrkudega Ülesanne lahendatakse kahel meetodil. Mõlemad põhinevad närvivõrgul. Esimene lahendus on supervised learning, närvivõrgule antakse ette etalonväljund. Teine lahendus on selflearning kus närvivõrk ise tuvastab sisendandmetest vastava hulga erinevaid kombinatsioone.
annaabi.ee 
