算法

现算法。 算法的性能质量和可行性决定着算法的选择，因此性能质量和可行性是选择自适应算法的两大因素。 自适应均衡器的原理是按照规定的标准和特定的 算法 对系数进行自动地调节，最后使自适应均衡器的价值 (目标 )函数最小化，从而实现最忧均衡的这一主要目的。 其中各种特定的能 够是价值（目标）函数最小的算法就被称为自适应算法。 最常用的自适应 算法 主要有这几种，它们分别是：迫零算法，最陡下降算法，

[9] 孙同景、陈贵友，《 Freescale 9S12 十六位单片机原理及嵌入式开发技术》，机械工业出版社， 2020 [10] 王威，《 HCS12微控制器原理及应用》，北京航空航天大学出版社， 2020 [11] 赵广林，《常用电子元器件识别 /检测 /选用一读通》，电子工业出版社， 2020 19 19 附 录 附录 A 算法源程序 include include uint8

2．管脚说明： VCC：供电电压。 GND：接地。 P0 口： P0 口为一个 8 位漏 极 开路双向 I/O 口，每脚可吸收 8TTL 门电流。 当 P1 口的管脚第一次写 1时，被定义为高阻输入。 P0 能够用于外部程序数据存储器，它可以被定义为数据 /地址的第八位。 在 FIASH 编程时， P0 口作为原码输入口，当 FIASH 进行校验时， P0 输出原码，此时 P0外部必须被拉高

了智能车的速度检测模块，该模块的作用就是实时的给单片机提供智能车行驶速度，智能车通过传感器感应到的路面信息经过单片机处理后就能判断出此时智能车所处的状态，通过对赛道的分析我们知道所处的状态不同，智能车所要求达到的车速也是不同的，这就要求智能车在判断完状态后检测当前车速，看车速是否符合当前状态，如速度值小于给定车速，则将驱动电机 PWM 输入的占空比置为 100%，若速度大于给定车速则将电机的

vk=vk1x+ank (k=1， 2， … ， n). {若 f(x)=3x5+4x4+5x3+2x2+2x+1,当 x=3时，求 v4的值 . V4=270 例 6 把八 进制数 2376（ 8） 化为五进制数 . 2376（ 8） =1278=20203（ 5）

的流程根据条件是否成立有不同的流向，这种先根据条件作出判断，再决定执行哪一种操作的结构就是条件分支结构，条件分支结构又称为条件结构。 在 A或 B两个框中可以有一个是空的，即不执行任何操作，如图也是条件结构的一种 . 例 3. 求过两点 P1(x1， y1)， P2(x2， y2)的直线的斜率，设计该问题的算法并画出程序框图。 解：由于当 x1=x2时，过两点 P P2的直线的斜率不存在，只有当

贵州大学课题设计 第 5 页 或自由端；温度低的接点为冷端、参考端或自由端。 测量时，将工作端置于被测温度场中，自由端恒定在某一温度。 热电偶是基于热电效应工作的，热电效应产生的热电势是由接触电势和温差电势两部分组成的。 (2) MAX6675 单片热电偶数字转换器。 其工作原理如下： K 型热电偶产生的热电势，经过低噪声电压放大器 A1和电压跟随器 A2 放大、缓冲后，得到热电势信号U1

随机的，但蚂蚁可通过自组织过程形成高 度有序的群体行为。 由上述假设可见，基本蚁群算法的 寻优机制包含两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。 在适应阶段，各候选解根据积累的信息不断调整自身结构，路径上经过的蚂蚁越多，信息量越大 ，则该路径越容易被选择，时间越长，信息量越小；在协作阶段，候选解之间通过信息交流 ，以期望产生性能更好的解。 蚂蚁觅食的过程与 旅行商问题 (TSP)之间有很大的相似性

12 表 23 临界比例度 法参数整定 公式 控制规律 比例度 积分时间 微分时间 P 2 PI PID ZieglerNichols 法 简称 ZN 法，是 Ziegler 和 Nichols 于 1942 年提出的基于受控过程开环动态响应的 PID 参数整定方法。 它假定被控对象是惯性加延迟环节的一阶近似模型，即 ，根据对象的阶跃响应曲线，利用图解法求出 K、 、 T，再按照表24

,它是在原有进化算法理 论框 架的基础上引入一个新算子 — 免疫算子 (i~une叩 erator),从而形成一种新的 算法。 求解背包问题的免疫算法主要采用克隆选择和贪心修正机理【川。 与相应的 遗传算法相比 ,该算法有效克服了早熟问题、改善了陷入局部极小值的缺陷 ,而 且寻优效果明显。 遗传算法、免疫算法等算法都是从进化理论发展而来的 ,但是大自然给我们 的启示并不仅仅在进化方面