基于欧姆龙元器件的涂布机程序NJ501-1400高精度运动控制系统,涂布机程序欧姆龙NJ501-1400，无触摸屏。 整机全部使用欧姆龙产品，欧姆龙R88D系列伺服，NX-ECC201耦合器通信远程总线控制，远程搭载NXID5342，NX-OD5121，数字量模块，AD3603，DA2603，模拟量输入输出模块。 主机搭载CJ1W-AD081，CJ1W-DA08V，模拟量输入输入输出 OMRON总线伺服，主轴虚轴测长，电子齿轮凸轮同步控制应用，卷径计算，速度计算，轴棍速度运动控制，收放卷速度控制，收放卷张力转矩控制，全套欧姆龙元器件 ,欧姆龙NJ501-1400涂布机：全欧姆龙产品，伺服驱动与远程总线控制

1、售卖的票共有三种，面值分别为1元、3元和7元，每种的单价用1个数码管显示； 2、用3个拨码开关分别代表这3种面额的票，拨上开关就表示选中那种票； 3、用1个按键表示购买票的数量，按1次数量加1； 4、用3个按键，分别代表投入的钱币的面值，共有3种情况：1元、2元和5元，每个按键可以按多次，表示投入此种面值钱币的数量； 5、当投入的钱不够的时候，用一个红灯亮来表示，同时用数码管显示所缺的钱数额；当投入的钱达到或者超过所需的金额时，用1个绿灯亮来显示，同时用扬声器发出短暂的声响，声响持续时间为0.5秒，同时用数码管显示应找回给用户的钱数额。

STM32是一种广泛应用于嵌入式系统的微控制器系列，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。该系列微控制器基于ARM公司的Cortex-M处理器，具有高性能、低功耗的特点。HAL库是意法半导体提供的硬件抽象层库，为开发者提供了一系列标准的软件接口，用于简化硬件操作和配置。通过HAL库，开发者可以更加便捷地开发STM32微控制器项目，而无需深入了解底层硬件细节。 本压缩包文件集合了零基础入门STM32单片机开发的全部资源，特别强调基于HAL库的学习路径。文件内的内容可能包括以下几个方面： 1. STM32微控制器的概述：介绍STM32系列的基本信息，包括其架构、性能特点、应用场景等，使初学者对STM32有一个整体的认识。 2. 开发环境搭建：说明如何配置STM32的开发环境，可能涉及安装必要的软件工具链，如Keil uVision、STM32CubeMX、STM32CubeIDE等。 3. HAL库基础：介绍HAL库的基本概念，如HAL库的功能、优势以及如何在项目中使用它。 4. GPIO操作：详细讲解如何使用HAL库进行通用输入输出端口（GPIO）的操作，包括配置GPIO的模式、读取和写入GPIO状态。 5. 中断处理：基于HAL库的中断处理机制讲解，包括如何配置和使用外部中断、定时器中断等。 6. ADC和DAC应用：介绍模拟数字转换（ADC）和数字模拟转换（DAC）的相关知识，并说明如何使用HAL库实现这些功能。 7. 定时器的使用：讲解如何使用STM32的定时器进行时间控制和PWM（脉冲宽度调制）输出。 8. 串口通信：涉及如何利用HAL库实现串口通信，包括数据的发送和接收。 9. 实例项目：提供一些基于HAL库的实际项目案例，帮助初学者更好地理解理论知识的应用。 10. 常见问题解答：针对STM32开发过程中可能遇到的问题提供解决方案和建议。 11. 资源链接和参考文档：提供一些附加资源链接，如官方文档、在线教程、社区论坛等，供学习者进一步深入学习和交流。 以上内容构成了一个完整的STM32学习体系，非常适合初学者按照顺序逐步学习和掌握STM32单片机开发。通过本压缩包的学习，初学者将能够构建自己的STM32开发项目，为日后的嵌入式系统开发打下坚实的基础。

介绍掘进机行走机构的结构特点和工作原理,然后对其Pro/E三维模型简化并导入到ADAMS/View中,使用ADAMS命令语言和对话框编程技术施加约束和创建接触,建立动力学模型。运行仿真获得履带行走机构爬坡性能曲线,符合实际试验结果,为掘进机整机动力学仿真奠定基础。 【掘进机行走机构】掘进机是一种用于地下隧道挖掘的重型机械设备，其行走机构是整个设备的关键组成部分，负责承载机器重量并在复杂地形中移动。行走机构通常采用双履带设计，以提供良好的牵引力和稳定性。驱动轮、导向轮、支撑轮以及履带板共同构成了履带行走机构的主要组件。驱动轮通过液压马达提供的扭矩传递动力，推动履带与地面互动，从而驱动掘进机前进或爬坡。 【ADAMS/View】ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems)是一款广泛使用的机械系统动力学仿真软件，它集成了强大的分析功能和用户友好的界面。View模块是ADAMS的核心部分，允许用户进行三维模型的构建、约束设定和仿真操作。通过ADAMS/View，可以对复杂机械系统进行精确的动力学建模，模拟真实世界的运动行为，为设计优化和性能评估提供依据。 【模型简化与导入】在使用ADAMS/View进行仿真前，首先需要在Pro/E中创建三维实体模型。由于ADAMS/View的三维建模功能有限，通常会将Pro/E模型简化后再导入。简化时要保留关键的运动特征和连接关系，而忽略不影响仿真结果的细节。例如，将履带板简化为单一零件，驱动轮、支重轮和导向轮与履带架用铰接约束表示，以保持运动自由度的准确性。 【动力学模型建立】在ADAMS/View中，通过命令语言和对话框编程技术施加约束和创建接触条件，构建行走机构的动力学模型。这涉及到对各个部件的运动约束的定义，如驱动轮与履带的接触，以及履带与地面的相互作用力。这些约束和接触模型确保了仿真过程中各部件的运动行为与现实情况相符。 【爬坡仿真实验】通过对模型进行动态仿真，可以得到履带行走机构的爬坡性能曲线。这个曲线反映了在不同坡度下行走机构的牵引力和稳定性。仿真结果与实际试验结果对比，验证了模型的准确性和可靠性，为掘进机的整体动力学仿真提供了基础数据。 【意义与应用】通过ADAMS/View进行的爬坡仿真不仅有助于评估掘进机的爬坡能力，还能帮助工程师优化行走机构的设计，提高设备在恶劣环境下的工作性能。此外，这种仿真方法也可以应用于其他重型机械的行走系统分析，促进机械工程领域的创新与发展。

《基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告》 在当今的深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别任务的重要工具。本实验报告针对手写字符识别问题，运用了经典的CNN模型LeNet5，旨在探究其在MNIST数据集上的表现。MNIST数据集是手写数字识别的标准基准，包含大量28x28像素的灰度图像，涵盖了0到9共10个数字。 CNN的核心原理在于其特有的层结构：卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过滑动卷积核对输入图像进行操作，提取图像的局部特征，如边缘和纹理，保持空间信息。池化层进一步减少特征图的维度，常采用最大池化以保留关键特征，提高计算效率。全连接层则将提取的特征映射到各个输出类别，实现分类。激活函数如ReLU、Sigmoid和Tanh等用于引入非线性，提升模型表达能力，其中ReLU因其防止梯度消失的特性而被广泛应用。Softmax层将全连接层的输出转化为概率分布，确定最可能的类别。 实验中采用的LeNet5模型包含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层以及输出层。具体结构如下： 1. 输入层接收28x28像素的灰度图像，预处理后输入网络。 2. 第一层卷积层C1，使用6个5x5的卷积核，步长为1，无填充，产生6个特征图。 3. 第一层池化层S2，2x2的最大池化，步长为2，将特征图尺寸减半。 4. 第二层卷积层C3，16个5x5的卷积核，同样步长为1，无填充，产生16个特征图。 5. 第二层池化层S4，继续使用2x2的最大池化，进一步降低特征图尺寸。 6. 全连接层C5将特征图展平，并通过120个神经元的全连接层。 7. 再次全连接层F6，连接120个神经元到84个神经元。 8. 输出层包含10个神经元，对应0-9的数字分类。 模型的构建代码如下： ```python model = models.Sequential([ layers.Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1), padding='same'), layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)), layers.Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), activation='relu'), layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(120, activation='relu'), layers.Dense(84, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 实验中，模型通过交叉熵损失函数衡量预测与实际标签的差距，并用反向传播算法更新权重，以优化网络性能。 本实验不仅验证了CNN在手写字符识别任务中的有效性，还通过调整网络结构和参数，探讨了影响模型性能的因素。对于深度学习初学者和研究者而言，此类实验提供了理解CNN工作原理和实践应用的良好平台。随着技术的发展，未来可能还会探索更复杂的模型结构和优化技术，以应对更大规模和更复杂的手写字符识别任务。

# 基于Unity和FMOD的绘本游戏《会说话的点点》 ## 项目简介 《会说话的点点》是一款基于Unity和FMOD开发的绘本游戏，旨在通过声音和视觉的交互，提供一种独特的游戏体验。游戏的核心玩法是“声音画笔”，玩家可以通过绘制线条和点击屏幕来创建和播放音频效果。 ## 项目的主要特性和功能 1. 声音画笔玩家可以在屏幕上绘制线条，每条线条都会生成相应的音频效果。 2. 音频环境模拟使用FMOD Resonance Audio插件，模拟房间内的音频环境，包括反射率、混响参数等。 3. 多平台支持支持Windows、Mac、Android、iOS等多个平台，确保在不同设备上都能流畅运行。 4. 自定义编辑器提供自定义编辑器，方便开发者调整音频参数和房间效果。 5. 事件和参数管理通过FMOD的事件和参数管理系统，玩家可以动态调整音频的音量、音高和节奏。 6. 交互式音频播放玩家可以通过点击屏幕上的点来播放和停止音频，同时可以调整音频的放大和音调。

应用场景：在气象领域，准确预测自然灾害（如台风、暴雨、暴雪）并及时发布预警信息对减少人员伤亡和财产损失至关重要。利用 DeepSeek 结合历史气象数据、实时观测数据和气候模型，能够提高气象灾害的预测精度，并生成相应的应急响应建议。 实例说明：假设气象部门监测到某海域形成了一个热带低压系统，已知当前的大气环流形势、海洋温度分布和历史台风路径数据。程序将根据这些信息预测热带低压的发展趋势和可能影响的区域，并提供应急响应建议。

基于两轮差速移动机器人的模型预测控制(mpc)轨迹跟踪(simulnk模型加matlab代码，无联合仿真，横纵向跟踪) ，最新 1.轮式移动机器人(WMR,wheeled mobile robot) 基于两轮差速移动机器人的模型预测控制轨迹跟踪，既可以实现车速的跟踪，又可以实现对路径的跟踪； 2.采用simulnk搭建模型主体，matlab代码搭建MPC控制器，无联合仿真 3.设置了5种轨迹，包括三种车速的圆形轨迹，单车速的直线轨迹，单车速的双移线轨迹，仿真效果如图。 4.包含绘制对比分析图片的代码，可一键绘制轨迹对北比图 5.为了使控制量输出平稳，MPCc控制器采用控制增量建立 6.代码规范，重点部分有注释 7.，有参考lunwen

内容概要：本文详细介绍了在Visual Studio平台上实现双目视觉三维重建的具体步骤和技术要点。首先，通过棋盘格标定获取相机内外参数，确保图像校正的准确性。接着，利用SGBM算法进行立体匹配，计算视差图并优化参数以提高重建质量。最后，将视差图转化为三维点云，完成从二维图像到三维世界的转变。文中还分享了许多实用的调试技巧和常见问题的解决方案，如标定板的选择、参数调优以及点云生成中的注意事项。 适合人群：具有一定C++编程基础和OpenCV使用经验的研发人员，尤其是对计算机视觉和三维重建感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于科研机构、高校实验室以及工业应用中需要进行高精度三维重建的场景。主要目标是帮助读者掌握双目视觉三维重建的关键技术和实现方法，能够独立搭建和调试相关系统。 其他说明：附带的操作文档和测试数据有助于快速上手实践，同时提供了丰富的参考资料供深入研究。文中提及的一些优化技巧和故障排除方法对于实际应用非常有价值。

0 引言 　　电梯控制器是控制电梯按顾客要求自动上下的装置。本文采用VHDL语言来设计实用三层电梯控制器，其代码具有良好的可读性和易理解性，源程序经A1tera公司的MAX+plus II软件仿真，目标器件选用CPLD器件。通过对三层电梯控制器的设计，可以发现本设计有一定的扩展性，而且可以作为更多层电梯控制器实现的基础。 　　1 三层电梯控制器将实现的功能 　　(1)每层电梯入口处设有上下请求开关，电梯内设有顾客到达层次的停站请求开关。 　　(2)设有电梯入口处位置指示装置及电梯运行模式(上升或下降)指示装置。 　　(3)电梯每秒升(降)一层楼。 　　(4)电梯到达有停站请求的楼层