7、序列性质研究与随机分布估计

序列性质研究与随机分布估计

1. 模块化声纳序列的概率估计与未解决问题

对模块化声纳序列的研究中,通过计算机搜索验证了一些小值 (m) 下 (m×n) 模块化声纳序列的存在性,并借助回溯算法估计了不同 (m) 值下不等价示例的数量。然而,不能简单得出 (m) 超过某值时不存在全尺寸模块化声纳序列的结论,因为存在代数构造方法能给出无限多个 (m) 值下的全尺寸示例。不过可以推测,大 (m) 值的全尺寸示例要么来自代数构造,要么存在的概率极小。

目前仍有以下未解决问题:
1. 找到 (35×35) 模块化声纳序列(模 35)的示例,或者证明其不存在。
2. 将上述问题推广到 (m = p(p + 2)) 为孪生素数乘积的情况。
3. 找到无限多个 (m) 值,使得 (m×(m + 1)) 模块化声纳序列不存在。
4. 除 (m) 为素数或素数幂减 1 的情况外,某值接近零是否意味着序列不存在?
5. 相关估计的准确性如何?
6. 类似方法能否用于估计 Costas 阵列的数量?

2. 加法序生成序列的伪随机性质研究

在研究加法序生成序列的伪随机性质时,首先给出了相关定义和背景知识。
- 定义与背景
- 对于 (n ≥ 1),设 (F_{p^n}) 是阶为 (p^n) 的有限域((p) 为素数),({\alpha_1, …, \alpha_n}) 是 (F_{p^n}) 在 (F_p) 上的有序基。对于 (0 ≤ i < p^n),定义 (\xi_i = i_1\alpha_1 + … + i_n\alpha_n),其中 (i = i_1

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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