79、自适应滤波器的算法优化与应用拓展

自适应滤波器的算法优化与应用拓展

1. DCD 算法与 DCD - RLS 算法

1.1 DCD 算法

DCD 算法用于最小化二次成本函数,其步骤如下:
|步骤|操作|加法次数|移位次数|乘法次数|比较次数|
|----|----|----|----|----|----|
|初始化|选择步长 $H = 2^k$,位数 $B$,最大更新次数 $N_u$。令 $\hat{w} = 0$,$r = b$,$h = H$,$c = 0$| - | - | - | - |
|1|$b$ 从 0 到 $B - 1$ 循环| - | - | - | - |
|2|$h \leftarrow h/2$|1|0|0|0|
|3|$flag \leftarrow 0$|0|0|0|0|
|4|$m$ 从 1 到 $M$ 循环| - | - | - | - |
|5|若 $|r_m| > \frac{1}{2}hR_{m,m}$|2|0|0|0|
|6|$\hat{w} m \leftarrow \hat{w}_m + hsign(r_m)$|1|0|0|0|
|7|$r \leftarrow r - hsign(r_m)R
{em}$|$2M$|0|0|0|
|8|$c \leftarrow c + 1$,$flag \leftarrow 1$|1|0|0|0|
|9|若 $c > N_u$,停止算法|1|0|0|0|
|10|若 $flag = 1$,转到步骤 2|1|0|0|0|

在 DCD - RLS 中,最大更新次数 $N_u

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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