提出了一种新型的LED驱动电源，分析了其工作原理和工作特性。主电路拓扑基于二次型Buck和Buck-boost变换器，通过级联，共用一个开关管，简化了拓扑结构和控制策略，降低了控制成本。采用两级式级联结构，消除了原二次型Buck拓扑结构的输入电流过零死区问题,进一步提高了功率因数，改善了输入电流的总谐波失真（Total Harmonic Distortion, THD）。同时，开关管的占空比工作在更合理的区域。最后通过实验验证了理论分析的正确性。

网络拓扑故障定位在现代网络管理中扮演着至关重要的角色。有效的故障定位方法可以显著提高网络的运维效率，减少故障排查的时间，从而降低由网络故障引起的经济损失和业务中断风险。本研究提出了一种基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法，旨在利用概率理论来提高故障定位的准确性，以及通过有效的故障排除方法来提高网络性能和增强网络的可靠性。 在深入探讨这一主题之前，首先需要了解几个关键的网络拓扑概念。网络拓扑通常指的是网络中各节点以及连接这些节点的链路的物理或逻辑布局。拓扑结构对于网络的性能和可靠性都有着直接的影响，而对网络拓扑的发现和理解是实现故障定位的基础。 IP网络拓扑发现是指通过特定的算法或工具来获取网络中设备的IP地址、设备类型、接口信息以及它们之间的物理或逻辑连接关系。这一过程可以是被动的，即通过监控网络流量来实现；也可以是主动的，比如发送特定的查询或探测报文来收集拓扑信息。网络管理员通常利用这些信息来绘制网络的物理结构图或逻辑结构图，从而帮助诊断网络问题。 基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法的核心思想是利用图论中的无向图模型来表示网络的拓扑结构。在这种模型中，网络中的设备和连接它们的链路被抽象为图的顶点和边。无向图意味着边不具有方向，即网络中的设备之间的连接是双向的。在这样的模型中，图的每个顶点代表一个网络设备，边代表设备间的物理或逻辑连接。这种表示方法简化了网络结构的描述，便于通过图论中的算法进行分析。 概率故障定位方法运用概率论的基本原理来处理网络中的不确定性和故障多发性。网络故障可能是由多种原因引起的，包括硬件故障、软件问题、配置错误或是外部攻击等。概率故障定位方法通过分析网络故障的历史数据和实时监控数据，结合网络的拓扑信息，计算出每个可能的故障点发生的概率。通过概率的高低来决定排查故障的优先顺序，从而提高故障定位的速度和准确性。 在具体实施过程中，这一方法需要收集和处理大量网络性能数据，分析数据中的异常模式，以及监测网络流量和设备状态的变化。利用这些数据，可以构建起一个网络性能的统计模型，并结合网络拓扑结构，推算出故障发生的概率。通过比较不同故障场景的概率，故障定位系统可以有效地识别出故障点，指导网络管理员迅速采取措施解决问题。 此外，随着人工智能技术的发展，基于机器学习的网络故障预测和定位技术也得到了长足的发展。这类技术可以处理更加复杂的网络环境，学习网络中故障发生的模式，提高故障预测的准确度，并可为概率故障定位提供数据支持和智能决策辅助。 本论文研究介绍的方法在理论上具有创新性，在实践中具有较高的应用价值。它不仅有助于提升网络运维的自动化水平，还为网络可靠性管理和故障预防提供了新的思路。尽管研究的实施可能面临许多挑战，包括收集准确的网络数据、模型的准确性校验和实际网络环境的适应性等问题，但这种基于概率理论和图模型的方法无疑为网络拓扑故障定位问题提供了一种有效的新途径。

在医学影像学领域，快速准确地识别病变是临床诊断的关键。本发明提出了一种基于YOLO（You Only Look Once）卷积神经网络的胆石病CT医疗图像快速识别方法。YOLO算法是一种以速度见长的深度学习模型，它将目标检测问题转化为单个回归问题，将图像分割成一个个格子，在每个格子中预测边界框和概率。该技术对于实时目标检测具有高效、快速的优点。 在胆石病的CT图像识别中，传统的图像处理方法常常受限于复杂的背景和不明显的病变特征，而基于YOLO卷积神经网络的方法则能高效地从复杂的医学图像中提取并识别出胆石的存在。此方法的实现主要通过以下几个步骤：首先是图像预处理，包括图像的缩放、归一化等操作，以适应神经网络的输入要求；其次是网络训练，通过带有标签的胆石病CT图像样本训练YOLO模型，使其能够学习到胆石的特征；接着是识别，训练完毕的模型能够在新的CT图像中快速地定位并识别出胆石；最后是结果输出，将识别出的胆石病变区域以直观的方式显示出来，供医生进行诊断参考。 本发明不仅提高了胆石病诊断的准确率和速度，还降低了医生的工作强度。YOLO算法的实时性让它在医疗领域具有广泛的应用前景，特别是在急诊情况下的快速筛查。此外，本方法还可推广应用于其他类型的医学影像分析，如肝脏、肺部等其他器官的疾病识别。 由于YOLO卷积神经网络的结构特点，本发明的识别系统在处理医疗图像时不仅速度快，而且准确率高，这对于推动智能医疗和远程医疗服务的发展具有重要意义。随着深度学习技术的不断进步和医疗数据的积累，此类基于人工智能的医疗诊断技术有望成为未来医疗领域的主流。 本发明的提出者显然深刻认识到了实时准确识别疾病的重要性，并将人工智能技术尤其是深度学习中的YOLO算法与医疗图像处理相结合，实现了对胆石病的快速、自动化诊断。这不仅能够有效辅助医生的诊断工作，还可能对未来医学影像学的发展方向产生重大影响。 本方法的实施，可以极大地提高医疗机构对胆石病诊断的效率和准确性，对于提高患者救治成功率、减少医疗错误和减轻医疗资源压力都有显著贡献。同时，该技术的推广应用有望成为医疗行业的一个新的增长点，带动相关技术和服务的发展。基于YOLO卷积神经网络的胆石病CT图像快速识别方法，为智能医疗领域提供了新的思路和工具，具有深远的现实意义和广阔的应用前景。

目前，大多数的产品开发是在基于一些小容量的单片机上进行的。51系列单片机，是我国目前使用最多的单片机系列之一，有非常广大的应用环境与前景，多年来的资源积累，使51系列单片机仍是许多开发者的首选。针对这种情况，近几年涌现出许多基于51内核的扩展芯片，功能越来越齐全，速度越来越快，也从一个侧面说明了51系列单片机在国内的生命力。 多年来我们一直想找一个合适的实时操作系统，作为自己的开发基础。根据开发需求，整合一些常用的嵌入式构件，以节约开发时间，尽最大可能地减少开发工作量;另外，要求这个实时操作系统能非常容易地嵌入到小容量的芯片中。毕竟，大系统是少数的，而小应用是多数而广泛的。显而易见，μC/OS—II是不太适合于以上要求的，而Keil C所带的RTX Tiny不带源代码，不具透明性，至于其FULL版本就更不用说了。 1 KeiI C51与重入问题 说到实时操作系统，就不能不考虑重入问题。对于PC机这样的大内存处理器而言，这似乎并不是一个很麻烦的问题，借用μC/OS—II RTOS的说法，即要求在重入的函数内，使用局部变量。但5l系列单片机堆栈空间很小，仅局限在256字节之内，无

一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法 本文提出了一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法，以解决文本分类问题中的特征选择和权重分配问题。该方法通过计算每个特征的重要度，来确定每个特征在文本分类中的影响力，然后根据重要度大小来分配权重，从而提高文本分类的准确性。 知识点1：特征选择 在文本分类问题中，特征选择是一个重要的步骤。特征选择的目的是选择有代表性的特征，以减少维数灾难和提高分类准确性。常见的特征选择方法有Filter、Wrapper和Embedded等。Filter方法根据特征的统计特征选择特征，Wrapper方法使用分类器来评估每个特征的重要度，而Embedded方法则将特征选择与分类器训练结合起来。 在本文中，我们使用基于重要度的特征选择方法，计算每个特征的重要度，然后选择重要度高的特征。这种方法可以有效地减少特征维数，提高文本分类的准确性。 知识点2：特征加权 在文本分类问题中，特征加权是一个关键的步骤。特征加权的目的是根据每个特征的重要度来分配权重，以提高文本分类的准确性。常见的特征加权方法有均匀加权、基于 entropy 的加权和基于重要度的加权等。 在本文中，我们使用基于重要度的特征加权方法，计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来分配权重。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点3：文本分类算法 文本分类算法是文本分类问题中的核心组件。常见的文本分类算法有 Naive Bayes、决策树、随机森林和支持向量机等。这些算法可以根据文本特征来预测文本的类别。 在本文中，我们使用基于重要度的文本分类算法，计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来预测文本的类别。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点4：文本特征提取 文本特征提取是文本分类问题中的重要步骤。文本特征提取的目的是从文本中提取有代表性的特征，以用于文本分类。常见的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF 模型和word2vec 模型等。 在本文中，我们使用基于词袋模型的文本特征提取方法，提取文本中的有代表性的特征，然后计算每个特征的重要度。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 知识点5：特征重要度计算 特征重要度计算是本文的核心组件。特征重要度计算的目的是计算每个特征的重要度，以确定每个特征在文本分类中的影响力。常见的特征重要度计算方法有基于 entropy 的方法、基于 variance 的方法和基于 permutation 的方法等。 在本文中，我们使用基于 permutation 的方法计算每个特征的重要度，然后根据重要度大小来分配权重。这种方法可以有效地提高文本分类的准确性。 本文提出了一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法，旨在解决文本分类问题中的特征选择和权重分配问题。该方法可以有效地提高文本分类的准确性，具有广泛的应用前景。

一种基于CH340T的STC89C52RC编程器设计 本文提出了一种基于CH340T转接芯片设计的单片机编程器。该编程器主要由单片机子系统、CH340T转换系统和供电系统组成。编程器通过USB接口与PC上位机通讯，用户只需要通过PC上位机GUI的简单操作，就可以实现对STC89C/S51XX/52XX等系列单片机的擦除、编程、校验和加密。 知识点1：CH340T转换芯片的介绍 CH340T是南京沁恒电子有限公司设计生产的一款接口转换及单片机外围芯片，支持USB2.0。可以实现USB转串口、扩展计算机异步串口和USB转IrDA红外等功能。本设计仅作USB转串口使用，转换后的串口为全双工串口，内置收和发缓冲区，支持通讯波特率从50bps到2Mbps,发送允许波特率误差<0.3%,接收允许波特率误差<2%。 知识点2：STC89C52RC单片机的介绍 STC89C52RC作为STC89C/S51XX/52XX系列单品机的一个典型代表，其特征主要有，8K字节可编程闪烁存储器、1000次写/擦循环寿命、10年的数据保留时间、三级程序存储器锁定、512内部RAM、32可编程I/O线、两个16位定时器/计数器、5个中断源、可编程串行通道、低功耗的闲置和掉电模式以及片内振荡器和时钟电路等。 知识点3：ISP在线编程技术 ISP在线编程是一种彻底颠覆了传统的编程模式的技术，它不会损坏芯片的引脚，同时下载速度很快，从而缩短了设计时间，降低了研发成本、加速了产品的上市，大大提高了工作效率。 知识点4：编程器的硬件设计 编程器的硬件设计主要包括系统总体结构图、核心芯片CH340T介绍、系统原理图等。其中USB供电和数据传输模块主要负责为单片机和CH340T等模块供电，并将来自计算机的USB串行数据经CH340T转换为串口数据后和单片机通信，为单片机编程提供数据通道。 知识点5：系统测试 系统测试主要涉及到USB驱动程序、单片机固件程序和计算机应用程序三部分构成。单片机固件程序用来实现计算机读取和编程STC单片机内部的E2PROM（数据Flash），已提前固化在单片机内部。 知识点6：STC-ISP软件 STC-ISP是针对STC系列单片机而设计的软件，可下载STC89系列、12C2052系列和12C5410等系列的STC单片机。

一种基于显式模型预测控制的四足机器人控制方法及控制终端

### 一种基于PWM的电压输出DAC电路设计 #### 摘要及背景介绍 在电子技术和自动化的领域中，数字信号通常需要转换成模拟信号来驱动各种物理设备或传感器。这种转换过程通常由数模转换器（DAC）完成。然而，并非所有微控制器都内置有高精度的DAC模块，这在一定程度上限制了系统的灵活性和成本效益。针对这一问题，作者提出了一种基于PWM（脉宽调制）信号实现DAC的设计方案。这种方法不仅能够显著降低成本，而且还能简化电路设计，提高转换精度。 #### 理论基础：PWM与DAC的关系 **PWM**是一种通过改变脉冲宽度来调制信号的技术。在电子电路中，PWM信号通常表现为一系列等幅不等宽的矩形脉冲，其宽度的变化决定了信号的平均值。理论上，可以通过对PWM信号进行滤波来提取其平均值，从而实现从数字信号到模拟信号的转换。 **PWM到DAC的转换**可以通过以下步骤实现： 1. **理论分析**：通过对实际应用中的PWM波形进行频谱分析，确定其直流分量与交流分量。PWM波形的直流分量与其占空比成正比，而交流分量则是由不同频率的谐波组成。 2. **滤波处理**：利用低通滤波器去除PWM信号中的高频谐波成分，保留其直流分量。这样经过滤波后的信号就代表了PWM信号的平均值，也就是模拟电压输出。 #### 转换误差及其解决方法 在实际应用中，由于PWM信号的特性以及滤波器的设计等因素，可能会引入一定的转换误差。这些误差主要包括： - **非理想低通滤波器**：实际的低通滤波器无法完全去除高频谐波，这会导致输出信号存在一定的纹波。 - **PWM信号的非线性**：实际PWM信号的高低电平可能存在偏差，导致输出电压与预期不符。 - **电路参数不匹配**：例如，电源电压波动、元件老化等都会影响最终的输出精度。 为了减少这些误差，可以采取以下措施： 1. **优化滤波器设计**：选择更合适的滤波器参数，比如提高滤波器的阶数或者使用更复杂的滤波器结构，以更好地抑制高频噪声。 2. **改进PWM信号质量**：确保PWM信号的高低电平稳定，减少非线性效应的影响。 3. **采用温度补偿和校准技术**：定期对电路进行校准，补偿环境温度变化带来的影响。 #### 电路实现方法 文中提出了两种从PWM到0~5V电压输出的电路设计方案： 1. **基本电路设计**：第一种方案相对简单，主要依靠低通滤波器去除PWM信号中的高频谐波成分。这种方法的优点是电路结构简单，但可能在精度方面有所牺牲。 2. **高精度电路设计**：第二种方案通过更加精细的滤波处理和电路设计来提高转换精度。这种方法可能需要更复杂的电路结构和更高质量的元器件，但在实际应用中能够获得更高的转换精度。 #### 结论 基于PWM的电压输出DAC电路设计不仅能够有效降低成本，而且还能够实现较高的转换精度。通过对PWM信号的理论分析、滤波器的设计以及误差控制等方面的研究，可以进一步优化电路性能，满足不同应用场景的需求。未来的研究还可以探索更多提高转换精度的方法，以及如何在保持低成本的同时进一步简化电路设计。

介绍了超声波测犀以及用CPLD来实现测量控制与数据处理的原理，并着重介绍了一些具体的处理方法。通过温度补偿的方法对传播速度予以校正，系统能实时地测量数据，具有硬件结构简单、工作可靠、测量误差小等特点。

基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现