基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法 被引量：3

1

作者 王照丽 杨一伟 +2 位作者 黄凤辰 肖坚 徐立中 《电子测量技术》 北大核心 2021年第2期87-92,共6页

由于浅层神经网络网络结构和训练方式的限制,网络学习能力和泛化能力在大样本条件下没有深度学习网络强,为此,提出了一种基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法。该算法通过堆叠自动编码器和稀疏自动编码器形成深度学习网络模型,... 由于浅层神经网络网络结构和训练方式的限制,网络学习能力和泛化能力在大样本条件下没有深度学习网络强,为此,提出了一种基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法。该算法通过堆叠自动编码器和稀疏自动编码器形成深度学习网络模型,实现对样本数据的特征挖掘和稀疏表示。经过大规模样本训练后的网络模型能够拟合复杂非线性函数,对低质量的样本数据有一定的泛化能力,并提高预测分类的精度。仿真结果证明,提出的算法取得了更高的评价分类准确率。 展开更多

关键词 水质传感器 数据融合 栈式混合编码器 非线性函数 评价分类

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混合编码器中的空间及变换域滤波

2

作者 Speid.,J 邓兵兵 《杭州电子技术》 1990年第4期88-95,共8页

关键词 电视电话 ISDN 混合编码器 滤波

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基于改进高斯混合变分自编码器的半监督情感音乐生成 被引量：1

3

作者 胥备 刘桐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期281-296,共16页

音乐可以通过序列化的声音信息传递声音内容和情感。情感是音乐所表达的语义中的重要组成部分,因此,音乐生成技术不仅要考虑音乐的结构信息,还应融入情感元素。现有的情感音乐生成技术大多采用基于情感标注的完全监督方法,但音乐领域缺... 音乐可以通过序列化的声音信息传递声音内容和情感。情感是音乐所表达的语义中的重要组成部分,因此,音乐生成技术不仅要考虑音乐的结构信息,还应融入情感元素。现有的情感音乐生成技术大多采用基于情感标注的完全监督方法,但音乐领域缺乏大量标准的情感标注数据集,且情感标签不足以表达音乐的情感特征。针对上述问题,提出了基于改进的高斯混合变分自编码器(Gaussian Mixture Variational Autoencoders,GMVAE)的半监督情感音乐生成方法(Semg-GMVAE),将音乐的节奏特征和调式特征与情感建立联系,同时向GMVAE中引入一种特征解纠缠机制来分别学习这两种特征的潜在变量表示,并对其进行半监督聚类推断。最后通过操纵音乐的特征表示,实现了针对快乐、紧张、悲伤、平静情感的音乐生成与情感转换。同时,针对GMVAE难以区分不同情感类别数据的问题,实验指出其关键原因是GMVAE证据下界中的方差正则项与互信息抑制项使得各类别的高斯分量分散性不足,从而影响学习表示的性能和生成的数据样本的情感质量。因此,Semg-GMVAE对这两项因子分别进行了惩罚和增强,并使用Transformer-XL作为编码器和解码器以提升在长序列音乐上的建模能力。基于真实数据集的实验结果表明,相比现有方法,Semg-GMVAE能够将不同情感的音乐在潜在空间中更好地分离,增强了音乐与情感的关联程度,并且能够有效对不同音乐特征进行解纠缠分离,最后通过改变特征表示更好地实现情感音乐生成或情感切换。 展开更多

关键词 情感音乐生成 半监督生成模型 解纠缠表示学习 高斯混合变分自编码器 Transformer-XL

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基于混合变分自编码器回归模型的软测量建模方法 被引量：5

4

作者 崔琳琳 沈冰冰 葛志强 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期398-407,共10页

近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯... 近年来,变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE)模型由于在概率数据描述和特征提取能力等方面的优越性,受到了学术界和工业界的广泛关注,并被引入到工业过程监测、诊断和软测量建模等应用中.然而,传统基于VAE的软测量方法使用高斯分布作为潜在变量的分布,限制了其对复杂工业过程数据,尤其是多模态数据的建模能力.为了解决这一问题,本论文提出了一种混合变分自编码器回归模型(Mixture variational autoencoder regression,MVAER),并将其应用于复杂多模态工业过程的软测量建模.具体来说,该方法采用高斯混合模型来描述VAE的潜在变量分布,通过非线性映射将复杂多模态数据映射到潜在空间,学习各模态下的潜在变量,获取原始数据的有效特征表示.同时,建立潜在特征表示与关键质量变量之间的回归模型,实现软测量应用.通过一个数值例子和一个实际工业案例,对所提模型的性能进行了评估,验证了该模型的有效性和优越性. 展开更多

关键词 软测量 变分自编码器 高斯混合模型 混合变分自编码器回归模型 多模态工业过程

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堆栈式混合自编码器的人脸表情识别方法 被引量：7

5

作者 张志禹 王瑞琼 +1 位作者 魏敏敏 周杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期140-144,200,共6页

针对进一步提高人脸表情识别率的问题,采用了一种基于深度学习的堆栈式混合自编码器(Stacked HybridAuto-Encoder,SHAE)的人脸表情识别方法。该方法的结构是由去噪自编码器(Denoising Auto-Encoder,DAE)、稀疏自编码器(Sparse Auto-Enco... 针对进一步提高人脸表情识别率的问题,采用了一种基于深度学习的堆栈式混合自编码器(Stacked HybridAuto-Encoder,SHAE)的人脸表情识别方法。该方法的结构是由去噪自编码器(Denoising Auto-Encoder,DAE)、稀疏自编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)以及自编码器(Auto-Encoder,AE)组合而成的5 层网络结构。为了增加网络的鲁棒性以及泛化能力,采用去噪自编码器对样本进行提取特征,为了对提取的特征进行降维以及进一步提取更抽象的稀疏特征,采用稀疏自编码器进行级联,来对特征进一步处理。训练过程首先由无标签的数据进行预训练和整体微调,对整个结构的权重进行初始化和更新调整,然后使用有标签的数据进行测试训练。在JAFFE和CK+两个数据集上实验显示,相较于单纯的堆栈式去噪自编码或者单纯的堆栈式稀疏自编码,该方法具有更好的识别效果。 展开更多

关键词 人脸表情识别 堆栈式混合自编码器(SHAE) 稀疏自编码器(SAE) 去噪自编码器(DAE)

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基于深度自编码器高斯混合模型的窃电行为检测 被引量：12

6

作者 刘钊瑞 高云鹏 +3 位作者 郭建波 李云峰 顾德喜 文一章 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第18期92-102,共11页

针对用户侧窃电检测背景下无监督方法的适用性,研究如何解决特征提取和异常检测间的解耦问题,提出基于深度自编码器高斯混合模型(Deep Auto-encoder Gaussian Mixture Model,DAGMM)的用户窃电行为检测方法。首先对数据进行增广迪基-福... 针对用户侧窃电检测背景下无监督方法的适用性,研究如何解决特征提取和异常检测间的解耦问题,提出基于深度自编码器高斯混合模型(Deep Auto-encoder Gaussian Mixture Model,DAGMM)的用户窃电行为检测方法。首先对数据进行增广迪基-福勒检验,获取具有平稳性的用电数据维度。然后通过压缩网络提取数据潜在特征,利用估计网络及高斯混合模型获取反映异常程度的样本能量。最后基于端对端的学习方式对网络参数联合优化以避免模型解耦,将样本能量超过异常阈值的用户识别为窃电,据此实现用户窃电行为检测。实验结果表明,基于深度自编码器高斯混合模型的窃电行为检测方法受窃电样本影响小,提取的特征可有效反映用户用电规律,具有更高的检测准确率。相比于现有方法,其检出率、误检率、F1测度及AUC等评价指标均有显著提高。 展开更多

关键词 窃电行为 无监督学习 深度自编码器高斯混合模型 增广迪基-福勒检验 解耦

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基于混合自动编码器道路语义分割方法研究 被引量：2

7

作者 周飞 唐建 +1 位作者 杨成松 芮挺 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1453-1458,共6页

道路检测是无人驾驶汽车环境感知的重要环节,利用计算机视觉技术实现对环境场景的语义分割是确保无人驾驶汽车安全行驶的关键技术之一。提出一种稀疏自动编码器和去噪自动编码器相结合的混合自动编码器语义分割模型,利用稀疏自动编码器... 道路检测是无人驾驶汽车环境感知的重要环节,利用计算机视觉技术实现对环境场景的语义分割是确保无人驾驶汽车安全行驶的关键技术之一。提出一种稀疏自动编码器和去噪自动编码器相结合的混合自动编码器语义分割模型,利用稀疏自动编码器的稀疏性语义编码和去噪自动编码器鲁棒的语义编码,使混合模型学习的特征更有利于图像的语义分割。通过建立一种合理的模型排列顺序与堆叠形式,实现对图像语义的优化选择,从而建立一个具有深度的“富结构”语义分割模型,进一步提高语义分割性能。实验表明,本文所提模型更为简单、训练周期短,具有较好的综合图像分割性能。 展开更多

关键词 道路检测 语义分割 混合自动编码器 富结构

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光电编码器选型及同步电机转速和转子位置测量 被引量：48

8

作者 于庆广 刘葵 +3 位作者 王冲 袁炜嘉 钱炜慷 张程 《电气传动》 北大核心 2006年第4期17-20,共4页

光电轴角编码器,又称光电角位置传感器,是电气传动系统中用来测量电动机转速和转子位置的核心部件。对绝对式、增量式和混合式光电轴编码器的工作原理进行了综述,介绍了光电轴编码器的选型原则、转子速度的测量和转子位置的测量方法。最... 光电轴角编码器,又称光电角位置传感器,是电气传动系统中用来测量电动机转速和转子位置的核心部件。对绝对式、增量式和混合式光电轴编码器的工作原理进行了综述,介绍了光电轴编码器的选型原则、转子速度的测量和转子位置的测量方法。最后,给出了同步电动机变频调速系统中转速和转子位置测量系统的实现。 展开更多

关键词 光电轴编码器 混合式轴编码器 同步电机转子位置

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基于神经网络的低码率语音编码技术研究综述

9

作者 王晶 徐亮 +2 位作者 陈晓娇 谢湘 费泽松 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第12期2261-2280,共20页

语音编码算法在无线或网络语音的传输过程中具有重要作用,在降低语音编码速率的同时确保编码语音质量不变甚至提升一直是设计者们追求的核心目标。然而,传统语音编解码器在较低速率下经过压缩后的语音音质、可懂度和有效带宽均有明显下... 语音编码算法在无线或网络语音的传输过程中具有重要作用,在降低语音编码速率的同时确保编码语音质量不变甚至提升一直是设计者们追求的核心目标。然而,传统语音编解码器在较低速率下经过压缩后的语音音质、可懂度和有效带宽均有明显下降,极大程度上影响了用户的听觉体验。随着人工智能技术的不断进步,深度神经网络模型在语音处理任务中的应用也日益广泛,其性能普遍远超传统方法。在语音编解码领域,近年来很多研究也开始关注如何将神经网络模块融入编解码器,以实现更高效的语音传输,旨在低码率下实现传统方案无法达到的性能,为无线或网络语音传输提供新的解决方案。本文对基于神经网络的低码率语音编解码算法进行全面的整理分析和分类汇总,详细介绍了使用传统方法与神经网络结合的混合式编解码器以及使用编码器-解码器联合训练的端到端编解码器的发展历程、原理、特点及评价指标,并总结了这些方法的优势与不足。最后,结合当前各类编解码器的发展状况,对低速率语音编解码器的未来进行展望。基于神经网络的低码率语音编码技术有望解决实际通话中传输带宽受限时通话质量不佳的问题,为实时语音通信的进一步发展提供有力支持,并为未来压缩编码的研究方向提供新的思路。 展开更多

关键词 语音编码 低码率 神经网络 混合式编码器 端到端编码器

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单用户毫米波大规模MIMO系统的混合预编码方案设计

10

作者 谢斌 谢舒闽 刘述睿 《高技术通讯》 北大核心 2017年第5期426-433,共8页

对MIMO通信系统的数字预编码方法进行了深入分析,指出单用户毫米波大规模MIMO系统和传统全数字预编码方案所用射频(RF)链路数量过大致使系统实现成本大和能量消耗较高,并针对这种情况,提出了一种在系统收发两端分别采用混合预编码器和... 对MIMO通信系统的数字预编码方法进行了深入分析,指出单用户毫米波大规模MIMO系统和传统全数字预编码方案所用射频(RF)链路数量过大致使系统实现成本大和能量消耗较高,并针对这种情况,提出了一种在系统收发两端分别采用混合预编码器和混合合成器的混合预编码方案。该方案首先通过迭代算法设计模拟预编码矩阵,并且根据信道矩阵与模拟预编码矩阵作用生成的等效信道矩阵设计数字预编码矩阵,然后根据混合预编码器设计混合合成器,从而使系统频谱效率最大化。该方案与传统全数字预编码及现有混合预编码方案的仿真比较结果表明,该方案有效降低了系统实现成本和能量消耗,且性能优于现有的混合预编码方案,与传统全数字预编码方案相比,性能非常接近。 展开更多

关键词 毫米波 大规模MIMO 混合预编码器 混合合成器 频谱效率

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多媒体通信中的语音编码及其DSP实现

11

作者 梅炜 王殊 《电声技术》 北大核心 2002年第8期7-10,共4页

介绍了各种语音编码方法,讨论了多媒体通信中的语音编码,详细介绍了G.729的编解码方法及如何用DSP芯片来实现语音编码。

关键词 多媒体通信 DSP 语音编码 G.729 数字信号处理 混合编码器

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基于深度视觉算法的轨面伤损检测方法

12

作者 王保成 袁昊 +2 位作者 韩峰 王超 李佳恒 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第9期84-91,共8页

针对现有目标检测器存在的推理延迟、不稳定和高计算成本等问题,提出一种基于深度学习理论的创新算法RT-DETR(RT-DETR-L),实现了对钢轨表面伤损的高效精细化检测。基于该算法设计的目标检测实验方案,去除了传统目标检测算法中的非极大... 针对现有目标检测器存在的推理延迟、不稳定和高计算成本等问题,提出一种基于深度学习理论的创新算法RT-DETR(RT-DETR-L),实现了对钢轨表面伤损的高效精细化检测。基于该算法设计的目标检测实验方案,去除了传统目标检测算法中的非极大值抑制(NMS)后处理步骤;引入了一个解耦单尺度内部交互和跨尺度融合的高效混合编码器;提出了一种IoU-aware初始化对象查询机制,并重新定义了目标函数。实验结果表明,该方案能有效提高算法在检测钢轨表面伤损时的准确率和召回率,在检测剥离掉块、疲劳裂纹、接头方面表现出色,准确率分别为95.1%、93.8%和99.5%,检测速度为8.62 ms/帧,参数量仅为4.2 M。该研究成果能够为钢轨养护维修提供一种准确高效的检测方案。 展开更多

关键词 钢轨表面 伤损检测 NMS 混合编码器 loU-aware

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基于深层内嵌混合稀疏堆栈自动编码器和流形集成的精神病语音识别方法 被引量：1

13

作者 张毅 秦小林 +4 位作者 林远 李勇明 王品 张祖伟 李小飞 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期655-662,共8页

语音特征学习是精神病语音识别方法的核心和关键。深层特征学习可以自动提取语音特征,但受限于小样本问题;传统的特征提取(原始特征)避免小样本问题影响,但严重依赖经验且自适应不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种深层内嵌混合稀疏... 语音特征学习是精神病语音识别方法的核心和关键。深层特征学习可以自动提取语音特征,但受限于小样本问题;传统的特征提取(原始特征)避免小样本问题影响,但严重依赖经验且自适应不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种深层内嵌混合稀疏堆栈自动编码器流形集成算法。首先,基于先验知识提取精神病语音特征,构造原始特征。其次,将原始特征内嵌入到稀疏堆栈自动编码器(深度网络)中,对隐藏层的输出进行滤波,增强深层特征与原始特征的互补性。再次,设计L1正则化特征选择机制,压缩由深层特征和原始特征组成的混合特征集的维度。最后,设计了加权局部保持投影算法和集成学习机制,构造了流形投影分类器集成模型,进一步提高了小样本下特征融合的分类稳定性。此外,本文首次设计了一个中大规模的精神病语音采集方案,收集并构建了一个大规模的中文精神病语音数据库,用于精神病语音识别算法的验证。实验结果表明,该算法主要创新部分有效;与其他有代表性的算法相比具有更好的分类准确率,最大改善了3.3%。综上所述,本文提出了一种基于深层内嵌混合稀疏堆栈自动编码器和流形集成的精神病语音识别方法,有效提高了精神病语音识别准确率。 展开更多

关键词 精神病语音识别 深层内嵌混合特征稀疏堆栈自动编码器 L1正则化 特征融合 流形集成

原文传递

截幅失真对低速语音编码的影响分析及改进 被引量：2

14

作者 吴彭龙 邹霞 +1 位作者 孙蒙 张星昱 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第3期426-438,共13页

截幅失真会影响语音编码质量,特别在低速率语音编码条件下,截幅语音不再符合人发声模型,编码语音质量严重下降。为了研究截幅失真对低速率语音编码的影响,从截幅语音编码参数提取和截幅语音编码质量两个方面进行了分析。采用偏离度衡量... 截幅失真会影响语音编码质量,特别在低速率语音编码条件下,截幅语音不再符合人发声模型,编码语音质量严重下降。为了研究截幅失真对低速率语音编码的影响,从截幅语音编码参数提取和截幅语音编码质量两个方面进行了分析。采用偏离度衡量低速率语音编码参数提取的准确性,编码参数包括LPC、基音周期和清浊音。在不同截幅程度下,分析了各种参数错误分布、错误类型和错误原因。采用客观感知语音质量评估PESQ打分评估截幅语音编码质量。针对常用截幅修复方法在截幅程度较大时修复性能下降严重的现象,提出采用两种改进型截幅修复方法对截幅语音进行修复。实验结果表明,改进的截幅修复方法能有效提高截幅程度较大时的低速语音编码质量。 展开更多

关键词 语音编码 截幅修复 混合激励线性预测编码器

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基于篇章上下文的蒙汉神经机器翻译方法 被引量：2

15

作者 高芬 苏依拉 仁庆道尔吉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期118-123,共6页

为了对句子有更全面的表示,增强翻译模型的能力,汉字利用子词特征,蒙古文端使用混合编码器。同时,为了缓解歧义问题,将篇章上下文方法应用于蒙汉神经机器翻译中。实验结果表明,在67 288句对蒙汉平行语料和118 502句对蒙汉平行语料中应... 为了对句子有更全面的表示,增强翻译模型的能力,汉字利用子词特征,蒙古文端使用混合编码器。同时,为了缓解歧义问题,将篇章上下文方法应用于蒙汉神经机器翻译中。实验结果表明,在67 288句对蒙汉平行语料和118 502句对蒙汉平行语料中应用篇章上下文方法后,与基准系统相比,BLUE值分别提升了0.9和0.5。且随着篇章上下文语料的增大,BLUE值提升效果更明显。说明篇章上下文语境方法能够提高译文的质量。 展开更多

关键词 子词 混合编码器器 篇章上下文

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预埋导轨式高层及超高层建筑消防救援系统 被引量：2

16

作者 李斌 柯安娜 刘明晨 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2015年第9期1226-1229,共4页

针对高层及超高层建筑消防救援困难的问题,研究新型消防救援系统。介绍预埋导轨式的消防救援系统的组成部分、结构特点、工作原理、拆装方法及运行规则。在发生火灾时救援轿厢由专用运输车运输到火灾现场,采用滑线式电缆为整机供电。细... 针对高层及超高层建筑消防救援困难的问题,研究新型消防救援系统。介绍预埋导轨式的消防救援系统的组成部分、结构特点、工作原理、拆装方法及运行规则。在发生火灾时救援轿厢由专用运输车运输到火灾现场,采用滑线式电缆为整机供电。细化升降消防救援装置的组成结构,讨论系统运动的功能。 展开更多

关键词 消防救援系统 预埋导轨 滑线电缆 混合式光电编码器

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基于全尺度跳跃连接的TransUNet医学图像分割网络 被引量：2

17

作者 刘肇隆 范馨月 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第11期42-48,共7页

医学图像分割是医学图像智能分析的关键技术之一,其中深度学习更是为医学图像分割作出了不少的贡献。为进一步提高U型网络对医学图像分割的精确度,提出基于全尺度跳跃连接和权重深度监督的改进Transformer医学图像分割网络(full-scale j... 医学图像分割是医学图像智能分析的关键技术之一,其中深度学习更是为医学图像分割作出了不少的贡献。为进一步提高U型网络对医学图像分割的精确度,提出基于全尺度跳跃连接和权重深度监督的改进Transformer医学图像分割网络(full-scale jump connectivity and weight depth supervision for improved Transformer medical image segmentation networks, FS-TransUNet3+),该模型通过全尺度跳跃连接的结构,使模型聚合了多层抽象语义特征和空间信息,并且降低了模型的网络参数,提高计算效率。同时采用权重深度监督(weight depth supervision, WDS)的方式,提高了特征学习的表征能力和图像识别精度,细化了目标区域的边界,以及改进了特征聚合机制,将混合编码器与解码器的语义信息进行拼接,强化模型在图像的边缘注意力。在多个医学图像复杂场景分割,如细菌图像数据集、肝脏肿瘤分割挑战数据集、多模态脑肿瘤分割挑战数据集上的参数量、FLOPS、样本相似性指标(DSC)、交并比(IoU)、像素精度(PA)、95HD指标有所改进,有效验证了各个部分的性能,综合分割效果优于其他网络。 展开更多

关键词 医学图像分割 全尺度跳跃连接 权重深度监督 CNN-Transformer混合编码器

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基于DSP与IRMCK201控制器的M/T测速方法研究 被引量：2

18

作者 王力 雷启华 《电工电气》 2009年第3期17-19,32,共4页

介绍了TMS320F2812芯片的正交编码(QEP)单元、混合式光电编码器以及IRMCK201控制器的工作原理,并在此基础上运用TMS320F2812与IRMCK201专用芯片相结合设计出控制交流永磁同步电机位置环中所反馈的电机转角,以及用于IRMCK201速度环反馈... 介绍了TMS320F2812芯片的正交编码(QEP)单元、混合式光电编码器以及IRMCK201控制器的工作原理,并在此基础上运用TMS320F2812与IRMCK201专用芯片相结合设计出控制交流永磁同步电机位置环中所反馈的电机转角,以及用于IRMCK201速度环反馈电机转子角速度大小的采集与计算方法,同时提出在对光电编码脉冲采样时的一些改进。 展开更多

关键词 TMS320F2812芯片 正交编码单元 混合式光电编码器 M/T法 角速度 采样

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