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一文搞懂永磁同步電機(jī)的FOC/ DTC
- 永磁同步電機(jī)在汽車上的應(yīng)用越來越廣泛,從動力驅(qū)動到轉(zhuǎn)向剎車的執(zhí)行機(jī)構(gòu),都可以見到其蹤影。今天想談?wù)動来磐诫姍C(jī)的控制。什么是力矩控制做控制的人都知道,任何電機(jī)的控制,無非三種不同的控制目標(biāo):位置控制:想讓電機(jī)轉(zhuǎn)多少度它就轉(zhuǎn)多少度速度控制:想讓電機(jī)轉(zhuǎn)多快它就轉(zhuǎn)多快力矩控制:想讓電機(jī)出多少力它就出多少但無論是哪種控制目標(biāo),無非是一個閉環(huán)還是兩個閉環(huán)還是三個閉環(huán)的區(qū)別,力矩控制作為最內(nèi)層的環(huán),是必不可少的。今天就來講講什么是力矩控制?要控制一個電機(jī),首先對被控對象的了解是必須的。讓我們用下面這張動圖來幫助理解永
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適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)
- 設(shè)計并實現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心,基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050,配合彎曲傳感器動態(tài)監(jiān)測手的運動和姿態(tài),通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據(jù)并做初步處理,經(jīng)單片機(jī)上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢,此外,本設(shè)計還搭建了基于Python的Web應(yīng)用程序框架Streamlit實現(xiàn)在網(wǎng)頁上實時呈現(xiàn)處理結(jié)果和全平臺兼容,方便用戶使用。
- 關(guān)鍵字: 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法-SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在人工智能、模式識別、圖像識別等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,本節(jié)將結(jié)合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)API,對SVM原理及用法進(jìn)行介紹,為后續(xù)大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識別類的應(yīng)用開發(fā)提供參考。
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基于SVM和sigmoid函數(shù)的字符識別自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法
- 手寫字符的一個突出特點就是模式具有較大的變化性,表現(xiàn)為模式空間的類內(nèi)分布過于分散,類間交疊嚴(yán)重,這使得識別模型無法“恰當(dāng)”地擬合每類模式的數(shù)據(jù)分布或類別之間的判別面。在識別模型過程中,通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)就能較好地擬合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布,從而有利于識別率的提高。當(dāng)然,自適應(yīng)學(xué)習(xí)的結(jié)果只是提高了對特定書寫者的識別率,但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型,就能夠從總體上提高系統(tǒng)的識別率。 任何一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻(xiàn)來看,大致
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高性能DSP在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
- 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò)家園
- 關(guān)鍵字: DSP 直接轉(zhuǎn)矩控制 TMS320F2812 DTC 逆變器
索泰GTX560毀滅者DTC拆解
- 這款顯卡使用了完全的非公版設(shè)計思路,特別是在散熱器方面的改進(jìn)巨大。我們簡單回顧散熱器原理可以發(fā)現(xiàn),索泰毀滅者DTC散熱器采用了正反轉(zhuǎn)一大一小的扇葉設(shè)計,側(cè)部融入了汽車空氣動力學(xué)的設(shè)計原理,加入了透氣孔,增強(qiáng)透氣性能。 索泰GTX560毀滅者DTC顯卡 索泰GTX560毀滅者DTC顯卡基于最新的40nm GF114核心,支持DirectX11 API,內(nèi)建多達(dá)336個統(tǒng)一流處理器,56個紋理單元,具備PhysX物理加速技術(shù)和CUDA并行加速技術(shù)技術(shù),支
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飛思卡爾與南京航空航天大學(xué)合作推出空間矢量調(diào)制–直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案
- 飛思卡爾半導(dǎo)體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學(xué)日前聯(lián)合宣布,雙方合作推出無位置傳感器型空間矢量調(diào)制—直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創(chuàng)新解決方案基于飛思卡爾數(shù)字信號控制器(DSC)56F8xxx系列,并極好地解決了壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)控制應(yīng)用在綠色環(huán)保、高性價比、面市時間和自適應(yīng)性等方面的多項要求。 與當(dāng)前業(yè)內(nèi)采用的其它控制算法相比,SVM-DTC是一種結(jié)構(gòu)簡單、動態(tài)性能良好的自適應(yīng)電機(jī)控制算法,具有低噪音、低振動等特點。SVM-DTC不依賴于轉(zhuǎn)子參數(shù),控制回路較少,因
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基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機(jī)手寫識別
- 摘要:基于高斯動態(tài)時間規(guī)整核函數(shù)(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(jī)(GDTW-SVM)在聯(lián)機(jī)手寫識別中有較高的識別率,但是存在計算復(fù)雜度高的問題。結(jié)合聯(lián)機(jī)手寫識別中特征向量的特點,提出了通過引入
- 關(guān)鍵字: GDTW-SVM 算法 聯(lián)機(jī) 識別
基于LS-SVM非線性內(nèi)??刂圃诤缚p跟蹤中的運用
- 焊接過程中,由于工件的加工誤差、熱變形、定位誤差等各種因素的影響,經(jīng)常使焊槍偏離焊縫中心,導(dǎo)致焊接質(zhì)量下降...
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一種基于SVM的數(shù)字儀表顯示值識別方法
- 數(shù)字儀表識別在工業(yè)中應(yīng)用廣泛,但各種儀表差別較大,方法也差別很多。在此提出了一種數(shù)字儀表顯示值的快速識別方法,該方法首先由計算機(jī)自動定位分割圖像中的數(shù)字區(qū)域,并實現(xiàn)了單個數(shù)字的切分,然后根據(jù)數(shù)字特點,創(chuàng)新性地改進(jìn)了特征提取方法,對每個數(shù)字圖像提取了一組具有較高區(qū)分度,且計算簡單的典型特征。最后,基于SVM識別,構(gòu)造了一種數(shù)字識別器,實現(xiàn)了儀表顯示值的實時識別。
- 關(guān)鍵字: 識別 方法 顯示 儀表 SVM 數(shù)字 基于
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