MSPM0G3507 + MPU6050串口输出 24电赛H题-稳定姿态

基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型搭建与验证：精确输出轮胎纵向力与侧向力,使用Carsim和Simulink构建Dugoff轮胎模型：验证纵向力与侧向力精度，附模型文件与详细文档代码注释,Dugoff轮胎模型(Carsim2019，Matlab2018a及以上) 利用Carsim和Simulink搭建Dugoff轮胎模型，并输出轮胎纵向力、轮胎侧向力与Carsim输出的轮胎力进行对比，验证模型精度，如图。 特殊说明:包含模型文件，另外包含详细的说明文档，代码有逐行注释，逻辑清晰，适合学习。 ,Dugoff轮胎模型;Carsim2019;Matlab2018a;模型精度验证;模型文件;说明文档;逐行注释;逻辑清晰。,基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型验证与学习资源

线性稳压电源因其设计成熟、成本合理，能满足中小功率电子设备的一般稳压要求，在其基本设计基础上不断的技术改进更拓展了其应用范围。文章阐述了对于多路输出的稳压电源，通过选择一路电压作为主电路的辅助电源，避免了输入电压波动或负载变化对工作状态参数的干扰，维护了主电路放大器独立的工作环境，拓展了输出电路功能又减少了单元电路设计，是对基本设计的一种特色改进。文章中稳压电源的线路分析、核心元件计算，为精确选择或替代元件提供了一定参考价值。

内容概要：本文档详细介绍了使用Python实现遗传算法（GA）优化BP神经网络的多输入多输出项目实例。文档首先阐述了项目背景，指出传统BP神经网络存在的局限性，如易陷入局部最优和收敛速度慢等问题，并提出通过遗传算法优化BP神经网络来克服这些问题。项目的主要目标包括优化网络权值、自动设计网络结构、提高泛化能力和适应多种应用场景。文中还讨论了项目面临的挑战，如计算复杂度高、参数选择困难等，并提出了相应的解决方案。此外，文档详细描述了项目的模型架构，包括数据预处理模块、BP神经网络模块、遗传算法模块、优化与训练模块以及预测与评估模块。最后，通过效果预测图展示了优化后的BP神经网络在预测精度和收敛速度上的显著提升。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标：①通过遗传算法优化BP神经网络，解决传统BP神经网络在训练过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的问题；②自动设计网络结构，减少人工设计的复杂性；③提高模型的泛化能力，避免过拟合；④适用于时间序列预测、模式识别、分类与回归、控制系统、医疗诊断、智能推荐系统和能源管理等多个实际应用场景。 其他说明：此项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现，还附带了完整的Python代码示例，帮助读者更好地理解和实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实践，以加深对遗传算法优化BP神经网络的理解。

这四个文件夹包含“云上数字孪生开发和部署”Elsevier、2020、Nassim Khaled、Bibin Pattel 和 Affan Siddiqui 的“板上滚球”相关问题的解决方案 本书和其他资源的网站： https : //www.practicalmpc.com/digital-twins 第四章Chapter_4 / Model：包含板上球的Simscape模型Chapter_4/Application_Problem_1：包含板球的 Simscape 模型和 PID 控制器Chapter_4/Application_Problem_2：包含用于板上球和正方形的 Simscape 模型和 PID 控制器Chapter_4/Application_Problem_3：包含板球的 Simscape 模型和诊断 指示： Mex c 文件并运行 Simulink 模型硬件： h

移相全桥FSFB变换器仿真：隔离型DC-DC输出电压闭环控制测试，在plecs与matlab simulink环境下的应用研究,移相全桥FSFB变换器仿真研究：隔离型DC-DC变换器闭环控制的测试与实践，利用PLECS和MATLAB Simulink平台,移相全桥(FSFB)变器 隔离型DC-DC变器仿真 输出电压闭环控制，采用移相控制方式 测试环境为plecs、matlab simulink ~ ,移相全桥(FSFB)变换器; 隔离型DC-DC变换器仿真; 输出电压闭环控制; 移相控制方式; plecs仿真; matlab simulink测试环境。,移相全桥变换器仿真：隔离型DC-DC输出电压闭环控制测试

内容概要：本文档主要介绍如何提高Polyworks生成的PDF报告的分辨率，解决放大后图片模糊不清和数字马赛克的问题。具体步骤包括：创建曲面彩图并调整注释点，设置拍照区域以获取有价值的信息，调整注释字体大小为原来字体的整数倍，捕捉3D场景区域，将截图拖入报告中，调整拍照的缩放率与字体调整时的倍数一致，最后在输出格式化报告到PDF时设置为最高质量。通过这些步骤，可以确保生成的PDF报告在高倍率放大下依然保持清晰。 适合人群：需要使用Polyworks生成高质量PDF报告的工程技术人员，特别是对报告清晰度有较高要求的用户。 使用场景及目标：①适用于需要将Polyworks中的3D模型或数据导出为高分辨率PDF报告的场景；②目标是确保生成的PDF报告在放大查看时图像和文字依然清晰可辨，避免模糊和马赛克现象。 其他说明：按照文档提供的步骤操作，可以有效提高PDF报告的分辨率，特别需要注意的是字体大小调整为整数倍以及设置PDF输出为最高质量这两个关键步骤。

STM32F4系列芯片是基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，尤其是在数字信号处理领域。这个压缩包“adc采集和dac输出波形-stm32F4.zip”显然包含了与STM32F4芯片上ADC（模拟到数字转换器）和DAC（数字到模拟转换器）相关的资源，可能是代码示例、配置文件或教程文档。下面我们将深入探讨ADC和DAC在STM32F4中的应用以及相关知识点。 1. **ADC（模拟到数字转换器）**：ADC是STM32F4中重要的外设之一，它能够将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，以便于微控制器进行处理。STM32F4系列通常配备多个独立的ADC通道，支持多种采样率和分辨率。在设置ADC时，需要关注以下几个关键参数： - **分辨率**：决定数字输出的位数，例如12位表示可以分辨4096个不同的模拟电压级别。 - **采样时间**：决定转换前模拟输入信号被采样的持续时间，影响转换精度。 - **转换序列和通道顺序**：决定哪些通道按什么顺序进行转换。 - **同步模式**：单通道、多通道或者扫描模式，决定了ADC如何处理多个输入信号。 2. **DAC（数字到模拟转换器）**：与ADC相反，DAC用于将数字信号转换为模拟信号。STM32F4系列通常包含2个DAC通道，可以产生连续的模拟电压。在配置DAC时，注意以下几点： - **参考电压**：DAC输出的电压范围由内部参考电压决定，可以是VREF+和VREF-之间的电压。 - **双缓冲模式**：可以预先加载两个数据寄存器，实现连续无中断的输出更新。 - **输出波形生成**：通过定时器触发或软件触发，可以生成不同频率和形状的波形，如方波、三角波等。 3. **STM32F4 ADC和DAC的编程**：使用STM32CubeMX配置工具可以快速初始化ADC和DAC，设置相关参数。然后在代码中，可以使用HAL库或LL库来控制ADC采样和DAC输出。例如，使用HAL_ADC_Start()启动ADC转换，HAL_ADC_GetValue()获取转换结果，而HAL_DAC_SetValue()则用于设定DAC输出值。 4. **实际应用**：ADC和DAC在STM32F4中常用于各种应用场景，如传感器数据采集（如温度、压力、声音等），电机控制，音频信号处理，电源监控，以及波形生成等。 5. **资源分析**：“功能板比赛 - 进行”可能指的是一个竞赛项目，参赛者需要利用STM32F4的ADC和DAC特性，设计并实现特定的功能。可能的资源包括电路设计图、代码示例、调试日志、项目报告等。 理解并熟练运用STM32F4的ADC和DAC功能，对于开发嵌入式系统尤其是涉及模拟信号处理的应用至关重要。通过实践和学习，可以掌握如何配置这些外设，实现高精度的模拟信号采集和生成，从而更好地发挥STM32F4的强大性能。

内容概要：本文介绍了基于STM32F103VET6控制器的硬件方案，该方案集成了以太网W5500、CAN总线、多路光耦输入/输出、继电器/可控硅驱动等功能。同时，详细解析了FX3U V10.0版源码，涵盖新增功能如编程口协议和Modbus RTU协议支持，以及大量新指令的引入。文章还讨论了硬件配置、软件源码解析、代码分析与实践等方面的内容。 适合人群：嵌入式系统开发人员、硬件工程师、自动化控制系统设计师。 使用场景及目标：适用于汽车、工业控制、智能家居等领域，旨在帮助开发者理解和实现复杂控制逻辑，提高系统的智能化和灵活性。 其他说明：文中提到的源码和硬件方案不仅提供了详细的注释和丰富的指令，还展示了如何通过不同通信协议实现设备间的高效数据交互。

设计了一种用于X波段固态功放的ALC电路，根据输出信号功率控制可变衰减器的衰减量，对放大器的增益和输出功率进行调节。放大器工作频率范围为8.0 GHz～8.5 GHz。在室温条件下，当输入功率在-5 dBm～+5 dBm范围变化时，在ALC电路控制下放大器输出功率稳定在13.2 dBm～13.7 dBm之间，增益波动小于0.5 dB。