基于STM32F407微控制器，通过ADC模块对模拟信号进行实时采样，数据经DMA传输至内存，再通过UART串口协议发送至串口屏（如迪文、WEINVIEW等兼容HMI），驱动屏幕动态绘制波形曲线。工程包含完整的HAL库配置（scope.ioc）、HMI界面资源（scope.HMI）、核心逻辑代码（Core/目录）、底层驱动（Drivers/）、Keil MDK-ARM工程文件（MDK-ARM/）及可直接烧录的编译输出结构。支持调整采样率、触发方式和波形缩放，适配常见串口屏指令集，无需额外上位机即可独立运行。目录中scpoe为typo，实际应为scope，不影响功能使用。

Qt串口通信实时曲线绘制系统：配置保存、数据记录与坐标轴缩放功能，附带源码注释和文档使用说明，支持二次开发,Qt串口通信实时曲线绘制及数据可视化系统：自定义配置保存，坐标轴缩放与平移，Modbus CRC校验，可二次开发与文档支持,Qt串口通信实时曲线上位机源代码 带用户配置保存 数据保存带有坐标轴缩放 拖动平移放大等功能，提供，提供源代码，注释，软件文档使用说明，可进行二次开发。 源码介绍： 通过定时发送获取数据，并将接收的数据采用Qt自带的QChart实现了在两个窗口内完成实时曲线绘制。 通信数据格式，采用定长的结构体完成封装；通信数据采用Modbus CRC16完成数据校验和；带有人性化的个性配置数据自动保存功能，打开后自动加载；带有数据实时记录功能，可以当前日期保存的文件，或按照序号生成，或指定文件名。 添加固定坐标轴的数据显示，以便于用户观察。 开发环境是Qt5.10.1，使用Qt自带的QSerialPort。 源代码中包含注释，设计说明文档等。 代码特点： 1、尽量贴合实际应用，细节考虑周到。 2、注释完善，注重讲解，为便于学习，还增加了扩展知识点介绍。 3、提供代码设计文

用于铁路系统健康监测的实时铁路信号故障数据集（5000行+10类） 故障类型（C₁–C₁₀）： C₁ – 继电器接触延迟故障： 发生在继电器切换时间超过预期时，通常表现为Signal_Transition_Delay和Timer_TON增加。 C₂ – 定时器漂移/故障： 表示由于元件衰减或时钟偏移导致的异常时序行为，反映在更高的Timer_TCH和RUL_Predicted值上。 C₃ – 信号传播衰减： 表现为电压和PLC_CPU_Load下降，显示通信中继信号传输弱或延迟。 C₄ – 传感器故障/断开： 当传感器断开或产生无效读数时触发，通常表现为电压下降和电压Track_Resistance增加。 C₅ – 轨道电路电阻故障： 通过异常的轨道电阻和电流流量减少来检测，表明电路可能存在腐蚀或线路劣化。 C₆ – 环境应力断层： 由高温或尘埃积累等外部因素引起，表现为温度和Dust_Index值升高。 C₇ – 电源不稳定： 与电压或电流波动大（ΔVoltage > ±20 V，ΔCurrent > 0.5 A）相关，通常由电源不稳定引起。 C₈ – 逻辑失火/触发器故障： 通过过多PLC_CPU_Load和增加Edge_Anomaly_Score检测，暗示PLC模块内存在时序或逻辑门错误。 C₉ – 通信/ATC覆盖故障： 当自动列车控制（ATC）通信被覆盖或中断时发生。其特征为Override_Flag=1，且高Predicted_Failure_Prob。 C₁₀ – 健康/正常： 表示所有监测参数均在安全和正常范围内的正常运行状态。

2025电赛基于YOLOv8深度学习模型的智能垃圾分类识别系统_支持实时摄像头检测和图片上传检测_包含10类常见垃圾识别_可回收物_有害垃圾_其他垃圾_塑料制品_金属制品_玻璃制品_纸制品_厨.zip YOLOv8是一种先进的实时目标检测系统，它基于深度学习技术，能够在图像中识别和定位多种目标。本文将详细介绍基于YOLOv8的智能垃圾分类识别系统，该系统能够支持实时摄像头检测和图片上传检测，涵盖了10类常见垃圾的识别，包括可回收物、有害垃圾、其他垃圾、塑料制品、金属制品、玻璃制品、纸制品以及厨余垃圾等。 系统的核心是YOLOv8模型，这是一个经过优化和训练的深度学习框架，能够高效地处理图像中的目标检测任务。通过训练数据集对模型进行预训练，可以实现对各类垃圾的准确分类和识别。YOLOv8不仅具有较高的准确率，而且在处理速度上也得到了显著提升，这使得它在需要快速响应的应用场景中表现尤为突出。 在智能垃圾分类识别系统的应用场景中，系统可以通过摄像头实时捕捉垃圾图像，然后使用YOLOv8模型进行实时的图像分析和垃圾识别。每张图片中的垃圾目标会被模型检测出来，并根据其类别进行分类。系统能够区分不同类型的垃圾，如塑料、金属、玻璃和纸制品等，这样用户就可以根据分类结果进行相应的垃圾分类处理。 除此之外，系统还支持图片上传检测功能。用户可以通过上传图片的方式，让系统对图片中的垃圾进行识别和分类。这一功能极大地方便了用户在没有实时摄像头支持的环境下，依然能够利用系统进行垃圾识别。通过这种方式，用户不仅能够学习到如何对垃圾进行分类，还能够帮助系统收集更多的数据用于模型的进一步训练和优化。 在技术实现上，系统开发过程中使用了Python语言。Python具有强大的数据处理能力和丰富的库支持，特别适合用于深度学习模型的开发和部署。在系统开发过程中，开发者利用Python编写了数据预处理、模型训练、图像分析和用户交互等关键模块。通过Python的高级编程能力，可以快速实现复杂的算法逻辑，同时Python简洁的语法也使得代码易于理解和维护。 基于YOLOv8的智能垃圾分类识别系统是一个集成了深度学习技术和高效图像处理能力的先进系统。它不仅能够实现对各类垃圾的实时和非实时识别，而且还能够通过用户友好的方式，帮助人们更加科学地进行垃圾分类。系统的开发和应用，不仅提高了垃圾处理的效率，还有助于提升公众的环保意识和垃圾分类的准确性。

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，针对永磁同步电机（PMSM）设计了一套可在Simulink中直接运行的状态观测与参数辨识模型。压缩包包含核心仿真模型EKF.slx和配套MATLAB脚本code.m，支持对转子位置、转速、d/q轴电流及部分关键参数（如定子电阻、电感等）进行实时递推估计。模型已预设典型PMSM参数与噪声协方差配置，用户可快速导入实际电机参数、调整传感器噪声水平或修改系统动态方程以适配不同工况。适用于无位置传感器控制验证、电机参数自整定、故障初筛等场景，无需额外编译或硬件依赖，开箱即用于MATLAB R2018a及以上版本。所有模块采用标准Simulink库搭建，结构清晰，便于教学演示、算法调试与二次开发。

这是一款PC端监控视频软件的App采集端，支持实时查看监控视频，30帧慢放，实时查看60帧、120帧、240帧视频和高帧慢放，抓拍，物体识别功能。这款软件需要配套在电脑端安装GLVideoPlayer播放端一起使用。 使用说明： 1、在电脑端安装好GLVideoPlayer；在安卓手机上安装Harvester App； 2、在手机App中设置好连接密码； 3、PC端监控视频软件添加此手机App作为自己的设备，输入在App设置好的密码后就可以连接手机； 4、播放手机摄像头的监控视频； 5、接下来就可以查看实时画面、高帧慢放、抓拍、识别，在电脑端可以控制手机摄像头焦距、放大缩小、曝光等 使用过程有问题可以联系QQ：25374577792 PC端GLVideoPlayer下载地址：https://download.csdn.net/download/cxbooooooo/90657463

这是一款PC端监控视频软件，支持实时查看监控视频，30帧慢放，实时查看60帧、120帧、240帧视频和高帧慢放，抓拍，物体识别功能。这款软件需要配套在安卓手机上安装一个Harvester App一起使用。 使用说明： 1、在电脑端安装好GLVideoPlayer；在安卓手机上安装好配套的Harvester App； 2、在手机App中设置好连接密码； 3、PC端监控视频软件添加此手机App作为自己的设备，输入在App设置好的密码后就可以连接手机； 4、播放手机摄像头的监控视频； 5、接下来就可以查看实时画面、高帧慢放、抓拍、识别 使用过程有问题可以联系QQ：25374577792 Harvester App下载地址：https://download.csdn.net/download/cxbooooooo/90698686

主要简介是Netty-SocketIO技术的使用和介绍，实时推送技术的介绍

基于Matlab NSGA-II算法与Maxwell的多物理场永磁电机参数化建模及多目标优化仿真案例,matlab使用NSGA-II算法联合maxwell进行结构参数优化仿真案例，数据实时交互。 五变量，三优化目标（齿槽转矩，平均转矩，转矩脉动） maxwell ，optislang 谐响应，，多物理场计算永磁电机多目标优化参数化建模电磁振动噪声仿真 ,核心关键词：NSGA-II算法; Maxwell; 结构参数优化; 仿真案例; 数据实时交互; 齿槽转矩; 平均转矩; 转矩脉动; 多目标优化; 参数化建模; 电磁振动噪声仿真; 多物理场计算; 永磁电机; Optislang; 谐响应。,MATLAB中的NSGA-II算法在Maxwell中的结构参数多目标优化与实时数据交互案例

使用YOLOv进行实时横向坐姿检测，以预测好姿势和坏姿势_Real-time lateral sitting posture detection to predict good and bad postures using YOLOv5.zip YOLOv5是一个高度精确的实时对象检测系统，它在横向坐姿检测领域具有显著的应用价值。通过实时监测和分析人体的横向坐姿，YOLOv5算法能够有效地区分出好姿势和坏姿势，从而为用户提供即时的姿势改善建议。这种技术在提高人们生活质量、预防坐姿相关的健康问题方面具有重要作用。 实时横向坐姿检测的实现涉及图像采集、预处理、特征提取和分类等多个步骤。系统需要通过摄像头等设备获取人体坐姿的实时图像。然后，对这些图像进行预处理，以提高后续处理过程的准确性和效率。预处理步骤可能包括滤波、对比度调整、亮度调节等，以确保图像质量。 预处理之后，YOLOv5会提取图像中的特征，这一步骤是通过使用卷积神经网络（CNN）模型完成的。CNN通过深度学习技术自动识别图像中的关键特征点，如人体的关节位置、躯干方向等，这些特征点对于判断坐姿好坏至关重要。YOLOv5之所以能够实现实时检测，是因为它采用了一种特殊的网络结构，能够同时处理图像中的多个区域，快速定位出人体坐姿，并预测出姿势的类别。 利用YOLOv5模型进行坐姿分类时，系统会根据预训练的特征权重对图像中的姿势进行识别。每个姿势会被标记为好姿势或坏姿势，好姿势通常指的是符合人体工程学原理的姿势，如直背坐姿、保持腰部支撑等，这些姿势有利于减少肌肉骨骼的疲劳和压力。而坏姿势则可能导致肌肉紧张、脊椎疼痛等问题，如弯腰驼背、斜靠等。 计算机视觉领域在坐姿检测的应用不仅限于个人健康，也扩展到了办公室、学校等公共场所。在这些场合，实时坐姿检测可以帮助监测和改善公共健康水平。此外，对有特殊需求的人群，如老人、儿童或残障人士，实时坐姿检测技术还能提供更为个性化的健康管理和辅助。 YOLOv5模型在实际应用中还面临着不少挑战。例如，在复杂的背景中准确地识别和分类坐姿，以及处理不同的光照条件和遮挡问题。为了克服这些挑战，通常需要进行大量的训练数据收集、模型优化和测试验证工作。同时，对于实时性能的追求也需要不断的计算资源投入和算法创新。 YOLOv5在实时横向坐姿检测中的应用，不仅提高了检测精度和实时性，还为人们的健康生活提供了有力的技术支持。随着计算机视觉和深度学习技术的不断进步，预计未来会有更加精准和高效的坐姿检测技术出现。