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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 為了提高采用射頻識(shí)別技術(shù)進(jìn)行定位的精度,針對(duì)無源標(biāo)簽射頻識(shí)別技術(shù)及采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其定位精度的改善進(jìn)行了研究。首先建立了基于無源標(biāo)簽的射頻識(shí)別定位系統(tǒng),之后建立了相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在60 cm×50 cm的區(qū)域內(nèi),通過四角布置四個(gè)天線,利用信號(hào)強(qiáng)度作為輸入信號(hào),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將定位誤差控制在2 cm以內(nèi),平均歐幾里得誤差控制在1以內(nèi)。說明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以改善射頻識(shí)別定位技術(shù)的精度。
  • 本文針對(duì)車型檢測器硬件結(jié)構(gòu)和處理算法兩方面提出一些具有創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)方案,介紹了由LC振蕩電路和TMS320F2812處理芯片構(gòu)成的車型檢測器的硬件結(jié)構(gòu),為克服LC振蕩電路頻率不穩(wěn)定的固有缺陷提出了基頻更新算法。并提出了利用一維數(shù)學(xué)形態(tài)濾波方法過濾實(shí)際應(yīng)用中的噪聲信號(hào)的方法,最后簡單介紹了基于粗糙集BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車型分類算法。