利用状态机的按键消抖程序,单片机，STM32

用传统最小二乘法及其改进方法进行谐波状态估计时,大都是对谐波进行非同步测量,然后求解一个大型的超定线性方程组,其估计精度不足、计算量大、状态量测量数目多且费用昂贵。提出一种基于同步相量测量的谐波状态估计,并用复数奇异值分解求解病态线性复变量方程组的方法,可在系统状态非完全可观的情况下进行有效估计,降低了对测量冗余的要求。以IEEE30节点系统为例,采用同步测量方法测量支路的谐波电流和节点的谐波电压,分别用Matlab和基于奇异值分解(SVD)的最小二乘估计程序进行仿真。结果表明,用SVD算法对系统进行谐波状态估计时较为准确。

包括球杆系统数学建模、稳定性分析、基于状态反馈（极点配置、LQR）和状态观测器的控制器设计与仿真分析，以及在matlab和simulink中的源代码

总结：输入-输出描述与状态空间描述的不同 1) 输入—输出描述（外部描述） 用传递函数、微分方程表征； 是系统的外部描述； 是对系统的不完全描述。 2) 状态空间描述（内部描述） (1)用状态空间表达式表征； (2)是系统的内部描述； (3)是对系统的完全描述。 第2章 线性系统的状态空间描述  上一页 下一页 返回 主目录

可以利用C#代码获取当前应用窗口状态，是否是最小化，也能控制窗口最小化

移动官方短信状态报告错误代码列表，希望对大家有用

Verilog编写的状态机设计的例子 一个经典例子 有助于理解状态机

抽象状态机主要用与系统建模，系统检测和验证，现在在很多领域中都有所应用。

基于C51单片机的正反流水灯，通过按键控制外部中断使得流水灯进入交替闪烁状态，闪烁十次后自动返回正反流水，可再次进入中断

用于疲劳检测的数据集，数据集分为两类：疲劳状态和非疲劳状态，每个状态下都是人脸部图像的分割图像。  在该模型架构下：将人脸图像作为输入，从中检测并裁剪出面部特征点，这些裁剪出的面部特征，如眼睛、眼圈（眼睑）、鼻子、嘴巴以及整个面部皮肤图像等五个部分分别作为输入有针对性的训练各个模型，然后各个模型将预测返回输入图像所对应的疲劳值，最终将这些值加权求和，（眼睛和黑眼圈的权重更高）最终值来确定一个人的疲劳程度。