Why I moved from Prototype to jQuery

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
在将图像从OV7670传输到FPGA开发板时,FIFO不能替代SDR SDRAM,主要有以下原因: ### 存储容量方面 FIFO的存储容量通常较小,一般只有几KB到几十KB。而图像数据量往往较大,OV7670输出的图像分辨率不同,数据量也有所不同,例如常见的QVGA(320x240)分辨率,一帧图像的数据量就达到了数KB。如果要存储多帧图像或者对图像进行缓存处理,FIFO的小容量无法满足需求。SDR SDRAM的存储容量可以达到几十MB甚至更大,能够轻松存储多帧图像数据,为后续的图像处理提供充足的存储空间。 ### 读写特性方面 FIFO遵循先进先出(FIFO)的读写原则,数据只能按照写入的顺序依次读出,缺乏随机读写的能力。在图像传输和处理过程中,有时需要对图像的特定区域进行随机访问和处理,例如进行图像裁剪、特征提取等操作,FIFO无法满足这种随机读写的需求。而SDR SDRAM支持随机读写操作,可以根据地址灵活地访问存储单元,方便对图像数据进行各种处理。 ### 数据处理灵活性方面 由于FIFO读写方式固定,对于复杂的图像处理算法,如帧间处理、图像滤波等,FIFO的处理能力有限。SDR SDRAM可以通过FPGA灵活控制读写操作,配合不同的控制逻辑和算法,实现各种复杂的图像处理功能。例如,在进行图像滤波时,可以通过SDR SDRAM随机读取相邻像素的数据进行计算。 ### 数据传输连续性方面 FIFO的深度有限,当数据写入速度和读出速度不匹配时,容易出现数据溢出或欠载的情况,影响数据传输的连续性。在图像传输过程中,如果数据传输速率不稳定,FIFO可能无法正常工作。SDR SDRAM具有较大的存储容量和灵活的读写控制,可以更好地适应数据传输速率的变化,保证图像数据的连续稳定传输。 以下是一个简单的Verilog代码示例,展示了对SDR SDRAM的简单读写操作: ```verilog module sdr_sdram_example ( input wire clk, input wire rst_n, input wire [15:0] data_in, input wire [12:0] addr, input wire we, output reg [15:0] data_out ); reg [15:0] sdram [8191:0]; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin data_out <= 16'b0; end else if (we) begin sdram[addr] <= data_in; end else begin data_out <= sdram[addr]; end end endmodule ```
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