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贡献者：不爱吃窝瓜 浏览：2890次 创建时间：2014-12-29
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自适应
自适应是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。
目录
1简介
2自适应控制
3自适应滤波器
4自适应光学
自适应 - 简介
词目： 自适应。 英文： self-adaptive。 释文： 处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。
自适应 - 自适应控制
自适应控制可以看作是一个能根据环境变化智能调节自身特性的反馈控制系统以使系统能按照一些设定的标准工作在最优状态。一般地说，自适应控制在航空、导弹和空间飞行器的控制中很成功。可以得出结论，传统的自适应控制适合（1）没有大时间延迟的机械系统；（2）对设计的系统动态特性很清楚。但在工业过程控制应用中，传统的自适应控制并不如意。PID自整定方案可能是最可靠的，广泛应用于商业产品，但用户并不怎么喜欢和接受。传统的自适应控制方法，要么采用模型参考要么采用自整定，一般需要辨识过程的动态特性。它存在许多基本问题（1）需要复杂的离线训练；（2）辨识所需的充分激励信号和系统平稳运行的矛盾；（3）对 系统结构假设；（4）实际应用中，模型的收敛性和系统稳定性无法保证。另外，传统自适应控制方法中假设系统结构的信息，在处理非线性、变结构或大时间延迟时很难。
自适应 - 自适应滤波器
自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行 数字信号处理的 数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。
对于一些应用来说，由于事先并不知道所需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。
总的来说，自适应的过程涉及到将价值函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次 迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则，比如减小输入信号中的噪声成分的能力。
随着 数字信号处理器性能的增强，自适应滤波器的应用越来越常见，时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、 数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。
自适应 - 自适应光学
自适应光学（Adaptive optics，缩写为AO）是一项使用可变形镜面矫正因大气抖动造成光波波前发生畸变，从而改进光学系统性能的技术。
自适应光学的概念和原理最早是在1953年由海尔天文台的胡瑞斯·拜勃库克（Horace Babcock）提出的，但是超越了当时的技术水平所能达到的极限，只有美国军方在星球大战计划中秘密研发这项技术。冷战结束后，1991年5月，美国军方将自适应光学的研究资料解密，计算机和光学技术也足够发达，自适应光学技术才得以广泛应用。配备自适应光学系统的望远镜能够克服大气抖动对成像带来的影响，将空间分辨率显著提高大约一个数量级，达到或接近其理论上的衍射极限。第一台安装自适应光学系统的大型天文望远镜是欧洲南方天文台在智利建造的3.6米口径的新技术望远镜。目前越来越多的大型地面光学/红外望远镜都安装了这一系统，比如位于夏威夷莫纳克亚山的8米口径双子望远镜、3.6米口径的加拿大-法国-夏威夷望远镜、10米口径的凯克望远镜、8米口径的日本昴星团望远镜等等。自适应光学已经逐步成为各大天文台所广泛使用的技术，并为下一代更大口径的望远镜的建造开辟了道路。
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