1、“.....另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大,而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法。增加了对的补充和的讨论对于算法，其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对......”。

2、“.....首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。,需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即......”。

3、“.....我们给个人平均为方差算法，以及它们的结合，如图所示。结果，获得了平均超过蒙特卡罗方法个独立的运行，其中。它引用了未知损坏不相关零均值高斯噪声，其中κ在最初的次迭代的方差估计根据式和的加权来计算的系数。图中提出,第次使用的与的，然后在稳定状态，与的。需要注意的是第和第迭代，该算法可以采取任何步长根据不同的认识。在这里，将通过增加计算量与并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。,组合自适应滤波器能够达到更好的性能如果阶段瞬态和稳态滤波器的输出。这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节......”。

4、“.....在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说......”。

5、“.....及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的......”。

6、“.....采用上述步骤在螺纹的另端生成螺纹过渡放样特征最终得到个完整的法兰螺栓。毕业设计感想两个月的毕业设计转眼间就到了扫尾阶段，在这两个月的设计学习过程中，我取得了长足的进步。我的毕业设计的课题是机械手的设计，这是个我以前所没有接触的。我对它来说完全是个陌生者，经过指导老师的帮助和对参考资料的拜读，我已经对机械手有了定的了解。机械自动化作为工业发展的个方向，它有着广阔的市场，属于实际需要去研制的种项目。机械手能模仿人体上肢的些动作，就需要有定的灵敏度，对设计的要求较高。通过这次设计，提高了我分析和解决问题的能力，扩宽和深化了学过的知识，掌握了设计的般程序规范和方法，培养了我们正确使用机身材料国家标准图册等工具书的能力。毕业设计是对未来工作的种模拟。通过这次设计，我对未来所从事的工作充满了信心,参考资料机械设计手册机械工业出版社,徐灏主编机械设计手册机械工业出版社,徐灏主编机械设计手册机械工业出版社,徐灏主编工业机器人北京理工大学出版社,张建民著工业机械手机械结构上上海科学技术出版社工业机械手编写组机床设计手册,部件机构及总体设计机械工业出版机床设计手册编写组液压传动机械工业出版社......”。

7、“.....王栋梁主编设计与应用电子工业出版社隆生主编机械制造技术机械工业出版社，黄鹤汀主编终止条件设置为给定深度。设置深度为。可使用方向键或直接输入数值来增加数值。图形区域中显示拉伸的预览。单击确定按钮，生成拉伸。新特征拉伸出现在设计树中和图形区域如图。图拉伸基体单击设计树中拉伸旁的加号，用于拉伸特征的草图现已列在特征的下面。单击标准工具栏上的保存命令按钮，在文件名文本框中键入上手爪，单击保存按钮。选中拉伸表面，单击草图绘制工具栏的草图绘制命令按钮，此时在拉伸表面上打开张草图如图所示。图拉伸表面草图单击特征工具栏上的切除凸台基体命令按钮，切除出现。在方向组框中，执行如下操作。将终止条件设置为给定深度。设置深度为。可使用方向键或直接输入数值来增加数值。图形区域中显示拉伸的预览。单击确定按钮，生成切除。新特征切除出现在设计树中和图形区域如图图切除凸台基体同理挖两个圆柱如图所示图上手爪螺栓的绘制新建个文件，并将其命名为螺纹。调出模板库特征以建立派生螺栓......”。

8、“.....将弹出窗口，切换到安装目录下，按住鼠标左键，将法兰螺栓拖到空白文件的图形区域，弹出样询问对话框询问是否建立个派生零件。单击是按扭，绘图区出现了个法兰螺栓。图派生螺栓编辑特征管理器中箭头的名称，在弹出的快捷菜单中选择关联中编辑命令，该调色板特征分解为所包含的单个特征。右击的名称，在弹出的快捷键菜单中选择编辑草图命令，将值为的尺寸修改为,并单击确定命令按扭如图所示图螺栓添加螺纹主体绘制截面草图以为草绘平面,绘制等边三角行草图,作为螺纹扫描是截面按住键并单击其中的两条边,在属性管算法则相交。另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大,而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法......”。

9、“.....其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对，只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。......”。