在本文中，纯动力学k本质模型的拉格朗日密度描述了暗能量的行为，该暗能量的行为由Cooray和Huterer（Astrophys J 513：L95，1999），Zhang和Wu（Mod Phys Lett）提出的四个参数化状态方程描述。 A 27：1250030，2012），Linder（Phys Rev Lett 90：091301，2003），Efstathiou（Mon Not R Astron Soc 310：842，2000）和Feng and Lu（J Cosmol Astropart Phys 1111：34，2011）具有 被重建。 使用de Putter和Linder（Astropart Phys 28：263，2007）概述的方法执行此重建，这使得可以求解将k本质的拉格朗日密度与给定的状态方程（EoS）相关的方程 数值上。 最后，我们讨论了基于Scolnic等人编辑的Pantheon数据集中的1049个SNIa数据点的模型的观测约束。 （Astrophys J 859（2）：101，2018）

本文讨论了二维最小模型共形场理论（CFT）在Mellin变换下的表现，并探讨了在三维反德西特（anti-de Sitter, AdS）时空中的弦理论对应。文章提到了Mack的猜想，即所有共形场理论等同于弦理论，进而引出了作者探索二维最小模型CFT作为例子，来确认Mellin变换的振幅在AdS时空的弦理论特性。 Mellin变换是一种积分变换，它在数学物理中，特别是在粒子物理振幅的计算和共形场理论中扮演着重要角色。文章通过Mellin变换对共形块进行操作，其结果自然映射到了Koba-Nielsen开弦振幅。这一映射在特定的运动学变量下发生，引导作者推断CFT的弦理论对偶等同于一个开弦描述，类似于Kawai-Lewellen-Tye（KLT）构造。 KLT构造是一个将弦理论中闭弦和开弦的散射振幅联系起来的构造，它表明了两种振幅之间有着复杂的数学对应关系。而Mandelstam运动学不变量是弦理论中边界S矩阵的特征量，它们在Mellin空间中提供坐标。 文章指出，在二维最小模型CFT中，Mellin变换表示的共形块沿着一套Regge轨迹具有简单的极点，且残差是多项式的。这一结果说明Mellin空间中的极点与AdS/CFT对偶中的物理现象有直接关系。 AdS/CFT对应原理（Anti-de Sitter/Conformal Field Theory correspondence）是理论物理中的一个猜想，它提出了在引力理论与共形场理论之间存在对偶关系。该猜想最初由Juan Maldacena在1997年提出，通常称为Maldacena对应或gauge/gravity对偶。在此框架下，一个三维AdS时空中的量子引力理论被认为等价于一个二维边界上的CFT。AdS/CFT对应在理论物理学中有着重要的地位，因为它提供了一个强有力的工具来研究强相互作用、黑洞物理学以及量子引力。 文章中提到的“特别值的运动学变量”可能指的是某些特定的物理过程或场景，在这些特定情况下，弦理论中的某些物理量可以通过简化的方式计算。在实际的物理计算中，这种简化是很有帮助的，因为它可以避免收敛性问题的复杂性，直接得到物理上更有意义的结果。 此外，文章提到了“开放访问”（Open Access），这是学术出版界的一种模式，允许读者无需订阅或购买访问学术文章。这种模式促进了科学知识的广泛传播和分享，特别是在物理学、医学和生物学等研究领域中，开放访问有助于加速科学研究的进程和提高研究的透明度。 最终，通过本篇文章的讨论，我们可以看到物理学家们如何利用数学工具，如Mellin变换，来探索并验证理论物理中的一些核心概念，尤其是在AdS/CFT对应这个领域。这些知识不仅在理论上推动了对基本物理规律的理解，而且在实践中也为其他领域的研究提供了有益的启示。

基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态SOH精确估计：融合间接健康因子与NASA数据集的验证,基于CNN-LSTM的的锂离子电池健康状态SOH估计； 主要算法如下: 1、首先提取放电电压最低点时间 平均放电电压 平均放电温度作为锂电池间接健康因子； 2、然后建立CNN-LSTM联合模型的SOH锂电池健康状态评估模型。 3、最后 NASA 卓越预测中心的锂电池数据集 B0005、B0006对提出的方法进行验证，输出绘图和参数，代码可自动在文件夹下存高清图。 程序具有良好的估计精度 ,核心关键词： 基于CNN-LSTM的SOH估计; 锂离子电池; 间接健康因子; 放电电压; 放电时间; 平均放电电压; 平均放电温度; 锂电池健康状态评估模型; NASA卓越预测中心; 锂电池数据集B0005, B0006。,基于CNN-LSTM的锂离子电池SOH估计模型研究

RMSwitch A simple View that works like a switch, but with more customizations. With the option to choose between two or three states. (from v1.1.0) ** If you're upgrading from a version < 1.2.0, check the changelog of the 1.2.0 version, there are breaking changes! [Changelog] (CHANGELOG.md) From version 1.2.0 you can choose between three switch design: -"Slim" -"Large" -"Android" Download Gradle: compile 'com.rm:rmswitch:1.2.2' Min API level: 16 (Android 4.1) Usage To use them, just

《专用键盘接口芯片的CPLD实现方案》 在单片机系统中，键盘子系统是数据输入的重要途径，尤其对于实时调试、数据调整和控制功能的实现至关重要。传统的键盘扩展方式，如直接使用I/O接口线或8255A接口芯片，虽然简单，但在高实时性要求的系统中，会占用大量单片机资源，影响效率。为此，专用键盘接口芯片如Intel8279被广泛采用，但它们在灵活性和特定功能实现上存在局限。本文针对这一问题，提出了一种基于复杂可编程逻辑器件（CPLD）的专用键盘接口芯片设计方案。 CPLD是一种先进的数字集成电路，能够灵活地实现复杂的逻辑功能。通过CPLD，我们可以定制键盘接口芯片的内部结构，以满足特定需求。具体来说，该芯片需具备以下功能： 1. 键盘扫描和硬件去抖动：生成按键扫描时序，消除因机械按键抖动可能导致的误读。 2. 按键编码和中断处理：对数字键进行编码存储，功能键触发中断请求。 3. 数字键与功能键区分处理：数字键暂存，功能键直接引发CPU中断。 4. 与MCS-51兼容的接口：允许单片机读取存储的键码或功能代码。 5. LED显示接口：支持4位七段LED数码管的动态扫描显示。 在设计中，关键组件包括键盘扫描控制及编码电路、FIFORAM、扫描发生器和接口控制电路。键盘扫描控制采用环形计数器产生扫描信号，通过去抖动机制确保稳定读取。FIFORAM用于存储按键数据，扫描发生器同时控制LED显示。接口控制电路则负责识别CPU读取请求，并根据地址信号线A1和A0选择输出数据。 为了实现这些功能，我们需要详细描述和设计芯片核心部分的状态机。例如，键盘扫描的时序设计可以通过状态图表示，包括扫描、去抖动和按键保持等状态。状态转移逻辑基于输入变量（如按键状态和去抖定时器）和输出变量（如扫描使能和编码启动）进行控制。 图3所示的状态图描绘了键盘扫描的典型过程，通过状态S0到S6的转换，实现按键检测、去抖动和保持。这种设计思路可以转化为具体的硬件逻辑，如图4所示，利用6位循环移位寄存器H3实现状态的实时更新。 CPLD提供的可编程逻辑使得设计出更加高效、灵活且定制化的键盘接口芯片成为可能。通过这样的方案，我们可以优化单片机系统的资源利用，提升系统响应速度，同时满足用户特定的键盘交互需求。

在本文中，我们将深入探讨如何使用GLTF（GL Transmission Format）格式导入汽车模型，并实现简单的交互功能，包括汽车模型的自转以及通过鼠标或键盘控制汽车旋转与停止的状态。GLTF是一种开放标准的3D资产交换格式，它旨在提供高效、轻量级的方式来传输和加载3D场景和模型，广泛应用于WebGL和WebVR等环境中。 **汽车模型导入**是整个过程的基础。GLTF文件包含了3D模型的所有必要信息，如几何数据、纹理、材质、动画等。导入GLTF模型通常需要借助支持此格式的库，例如Three.js，这是一个流行的JavaScript库，用于在Web浏览器中创建和展示3D内容。通过Three.js提供的Loader类，如GLTFLoader，可以方便地将GLTF文件加载到场景中。加载过程涉及读取文件、解析模型数据、创建3D对象并将其添加到场景中。 接下来，我们关注**汽车匀速自转**的实现。在Three.js中，我们可以为模型的旋转添加一个动画。获取到模型的根对象，然后设置其rotation属性，使用`object.rotation.y += rotationSpeed * timeDelta`来实现绕Y轴的旋转。其中，`rotationSpeed`是自转速度，`timeDelta`是从上一次渲染到当前渲染的时间差，确保了旋转是基于帧率独立的，避免因设备性能差异导致的不同旋转速度。 实现**按鼠标或键盘切换汽车旋转与停下的状态**。我们需要监听用户的输入事件，如鼠标点击或键盘按键。在Three.js中，可以使用`window.addEventListener('mousedown', handleMouseDown)`和`window.addEventListener('keydown', handleKeyDown)`来捕获这些事件。在事件处理函数内，我们可以改变`rotationSpeed`的值，将其设为正数使模型旋转，设为0则停止旋转。为了实现平滑的过渡，可以使用Tween.js这样的库来渐变修改旋转速度。 例如，在`handleMouseDown`或`handleKeyDown`函数中： ```javascript function handleMouseDown(event) { if (modelIsRotating) { modelIsRotating = false; new TWEEN.Tween(model.rotation) .to({ y: model.rotation.y }, 500) .easing(TWEEN.Easing.Quadratic.InOut) .onUpdate(function() { scene.updateObject(model); }) .start(); } else { modelIsRotating = true; model.rotation.y = 0; // 重置旋转角度 } } ``` 在这个例子中，当用户按下鼠标时，模型会逐渐停止旋转；如果模型正在停止，则恢复旋转。通过这种方式，我们可以创建出响应用户输入的互动体验。 导入GLTF格式的汽车模型并实现简单的交互功能，涉及到3D模型的加载、旋转动画的创建以及用户输入事件的处理。这些技术是WebGL开发中的基础，通过它们，开发者可以创建出富有沉浸感的3D交互式应用。在实际项目中，还可以进一步扩展，比如增加更多复杂的交互逻辑，或是使用物理引擎模拟真实的汽车运动。

基于扩展卡尔曼滤波EKF的车辆状态估计。 估计的状态有：车辆的横纵向位置、车辆行驶轨迹、横摆角、车速、加速度、横摆角速度以及相应的估计偏差。 内容附带Simulink模型与MATLAB代码，以及参考文献。 在现代智能交通系统中，精确地估计车辆的状态是实现高效和安全交通的关键技术之一。车辆状态估计通常涉及获取车辆在运行过程中的位置、速度、加速度以及车辆动态的其他相关信息。基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的车辆状态估计方法是目前应用较为广泛的一种技术，它能够通过融合多种传感器数据，如GPS、IMU（惯性测量单元）、轮速传感器等，来提供精确的车辆动态参数。 在讨论EKF车辆状态估计时，我们通常关注以下几个方面：车辆的横纵向位置是指车辆在二维坐标系中的具体位置，这对于确定车辆在道路上的位置至关重要；车辆行驶轨迹描述了车辆随时间变化的路径，这对于预测车辆的未来位置和规划路径非常有用；第三，车辆的横摆角是指车辆相对于行驶方向的转动角度，这个参数对于车辆稳定性的分析与控制非常重要；第四，车速和加速度是描述车辆运动状态的基本物理量，它们对于评估车辆动力性能和安全性能不可或缺；横摆角速度是指车辆绕垂直轴旋转的角速度，这对于车辆操控性能分析至关重要。 扩展卡尔曼滤波方法是在传统卡尔曼滤波的基础上，针对非线性系统的状态估计进行扩展。EKF利用了泰勒级数展开的第一阶项来近似系统的非线性模型，从而实现对非线性系统状态的估计。在车辆状态估计中，EKF通过对传感器数据进行融合处理，可以有效地估计出车辆的状态以及相应的估计偏差。 本文档提供了详细的EKF车辆状态估计的理论分析和实践应用。内容中包含了Simulink模型和MATLAB代码，这些资源对于理解和实现EKF车辆状态估计非常有帮助。Simulink是一个基于图形的多域仿真和模型设计工具，它允许用户通过拖放式界面创建动态系统模型，而MATLAB代码则提供了实现EKF算法的具体实现细节。此外，文档还提供了相关的参考文献，供读者进一步研究和验证。 在Simulink模型中，通常会将车辆状态估计系统设计成多个模块，包括传感器模块、EKF滤波模块、状态估计输出模块等。每个模块会根据其功能实现特定的算法或数据处理。在模型运行时，通过设置不同的参数和条件，可以模拟车辆在各种驾驶情况下的动态响应，并通过EKF方法获得车辆状态的实时估计。 MATLAB代码则涉及到算法的实现细节，包括状态估计的初始化、系统状态模型的定义、观测模型的建立、滤波器的更新过程等。通过编写和执行这些代码，可以实现对车辆状态的精确估计，并分析状态估计的准确性和稳定性。 参考文献对于扩展和深化EKF车辆状态估计的知识非常重要。它们提供了理论基础、算法改进、实际应用案例以及未来研究方向等多方面的信息，有助于读者更全面地理解和掌握EKF车辆状态估计技术。 基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计是一种强大的技术，它通过整合多种传感器数据，利用EKF算法提供车辆动态状态的准确估计。这种估计对于车辆安全、导航、控制以及智能交通系统的发展至关重要。通过本文档提供的Simulink模型和MATLAB代码，研究人员和工程师可以更深入地理解和实现EKF车辆状态估计，从而推动智能交通技术的进步。

内容概要：本文围绕基于多种卡尔曼滤波方法（如KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF等）的状态估计与数据融合技术展开研究，重点探讨其在非线性系统状态估计中的应用，并结合Matlab代码实现相关算法仿真。文中详细比较了各类滤波方法在处理噪声、非线性动态系统及多传感器数据融合中的性能差异，涵盖目标跟踪、电力系统状态估计、无人机导航与定位等多个应用场景。此外，文档还列举了大量基于Matlab的科研仿真案例，涉及优化调度、路径规划、故障诊断、信号处理等领域，提供了丰富的代码实现资源和技术支持方向。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、信号处理、电力系统、自动化或机器人等相关领域研究的研究生、科研人员及工程师；熟悉基本滤波理论并希望深入理解和实践各类卡尔曼滤波算法的研究者；; 使用场景及目标：①掌握KF、EKF、UKF、PF等滤波器在状态估计与数据融合中的原理与实现方式；②应用于无人机定位、目标跟踪、传感器融合、电力系统监控等实际工程项目中；③用于学术研究与论文复现，提升算法设计与仿真能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行动手实践，重点关注不同滤波算法在具体场景下的实现细节与性能对比，同时可参考文中列出的其他研究方向拓展应用思路，宜按主题分类逐步深入学习。

内容概要：本文详细探讨了基于神经网络自抗扰（RBF-ADRC）控制永磁同步电机的技术，并将其与传统的外环ADRC控制方法进行对比仿真。首先介绍了永磁同步电机的应用背景及其控制需求，随后阐述了外环采用二阶神经网络自抗扰控制的具体实现方式，即结合扩展状态观测器（ESO）和径向基函数（RBF）网络来整定自抗扰中的参数。接着，通过对两种控制方法的响应速度、稳定性和抗干扰能力等方面的对比分析，验证了RBF-ADRC在多个方面的优越性。最后提供了部分关键编程公式的简述以及相关参考文献列表。 适合人群：从事电机控制、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对神经网络自抗扰控制感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机高级控制策略的研究项目，旨在提升电机控制系统的精度和稳定性，为实际应用提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供的编程公式文档和参考文献有助于读者深入理解和实现RBF-ADRC控制方法。

【例程演示】 使用MATLAB打开Demo_PolePlace.m文件，可根据需要修改*...*注释行之间的参数，点击运行即可。 具体内容参见文件内详细注释。 【资源内容】 包含5个.m文件： 1. dynamic_fun.m 非线性倒立摆精确数学模型的状态空间方程函数。 输入：当前倒立摆状态向量，当前控制作用量 输出：状态向量导数 #注意：使用了global全局变量 2. dynamic_rk4.m 使用四阶龙格-库塔法进行微分方程数值递推计算的函数。 输入：当前时刻的状态向量、当前控制作用量 输出：下一时刻的状态向量 3. place_poles.m 使用极点配置法生成状态反馈增益矩阵的函数。 输入：倒立摆系统中的若干个常数参量 输出：状态反馈矩阵 4. render.m 根据记录数据生成演示动画的函数 输入：时间记录表、状态向量记录表 输出：无 5. Demo_PolePlace.m 演示示例（主程序）