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针对表贴式永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统, 提出一种具有电机参数在线辨识的基于Super-twisting algorithm的自适应二阶滑模观测器.在两相静止坐标系下,将模型参考自适应方法与基于Super-twisting algorithm的二阶滑模方法相结合,实现反电动势的准确估计.采用李亚普诺夫理论证明观测器的稳定性,并由李亚普诺夫稳定性方程推导定子电阻和转子转速的自适应律.在同步旋转坐标系下,采用二阶滑模观测器估计永磁磁链,并将其输入位置跟踪观测器估计转子位置.该算法充分抑制了滑模抖振,同时避免了低通滤波和相位补偿环节的使用,转子位置检测不受定子电阻和永磁磁链变化的影响,具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

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LIIF 该存储库包含以下论文中介绍的LIIF的正式实现： ，，CVPR 2021（口服） 带有视频的项目页面位于 。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请引用： @article{chen2020learning, title={Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function}, author={Chen, Yinbo and Liu, Sifei and Wang, Xiaolong}, journal={arXiv preprint arXiv:2012.09161}, year={2020} } 环境 的Python 3 火炬1.6.0 TensorboardX yaml，numpy，tqdm，imageio 快速开始 下载DIV2K预训练模

需要基于Windows and .Net Framework 3.5图形化adb工具。 The tool supports tons of functions, such as（特性）: Show current attached devices（显示目前连接的设备） Upload a file to the device (adb push)（进行push文件） Download a file to your computer (adb pull) （pull文件从手机） Reboot device Take a screenshot （直接重启进bl） Upload a file to sideload （在adb sideload模式传文件） Remount partitions to RW with one click (直接一键改编分区权限到RW) Connect devices over TCP/IP （通过tcp/ip链接手机） Restart ADB server with one click（一键重启adb服务） Save Logcat （生成或导出log到其他地址） Install a APK （安装apk） Uninstall a APK （卸载apk） Plugin/Script （插件管理）

Image-Super-Resolution, 在Keras中，超分辨率CNN的实现 Keras 2 中的图像超分辨率利用深度卷积网络实现Keras中图像超分辨率CNN的实现。还包含上述模型的模型，称为扩展超分辨率，Denoiseing自动编码器SRCNN优于上述模型。设置支持带有Theano和Tensorflo