基于单片机的空调温度控制器设计 本文主要介绍基于单片机的空调温度控制器设计，涵盖硬件电路设计和软件系统设计两个方面。硬件电路设计部分，系统主要由电源电路、温度采集电路（DS18B20）、键盘、显示电路、输出控制电路及其他辅助电路组成。软件部分采用8051C语言编程，实现温度的显示、温度的设定、空调的控制等多项功能。 硬件电路设计 在硬件电路设计中，我们首先需要选择合适的单片机。AT89C52是常用的单片机型号，它具有高性能、高集成度和低功耗等特点。振荡电路设计是单片机的关键部分，需要选择合适的振荡电路来提供稳定的时钟信号。复位电路设计是为了确保单片机在上电或复位时能正确地启动。键盘接口电路设计用于实现用户输入功能，温度测量电路设计用于读取温度传感器的信号，系统显示电路设计用于显示当前温度和设定温度，输出控制电路设计用于控制空调的启动和停止。 软件系统设计 软件系统设计部分，我们首先需要设计软件的总体方案，包括软件的架构设计和流程图设计。软件流程图设计用于描述软件的执行流程，包括初始化、温度测量、温度设定、空调控制等步骤。在软件实现中，我们使用8051C语言编程，实现了温度的显示、温度的设定、空调的控制等多项功能。 系统调试 在系统调试阶段，我们需要对硬件电路和软件系统进行测试和调试，以确保系统的稳定性和可靠性。在调试过程中，我们需要检查硬件电路的连接是否正确，软件的执行是否正确，并进行相应的调整和修改。 关键技术 本设计中使用了多种关键技术，包括： * 单片机技术：AT89C52单片机是本设计的核心组件，负责实现系统的控制和处理功能。 * 温度测量技术：DS18B20温度传感器用于测量当前温度，实现了高精度的温度测量。 * 显示技术：系统显示电路用于显示当前温度和设定温度，提高了系统的可读性和可控性。 * 键盘技术：键盘接口电路设计用于实现用户输入功能，提高了系统的交互性。 应用前景 本设计的应用前景非常广泛，例如： * 家用空调温度控制系统：本设计可以应用于家用空调的温度控制系统中，实现自动化的温度控制和空调控制。 * 工业自动控制系统：本设计也可以应用于工业自动控制系统中，实现自动化的温度控制和设备控制。 * 医疗设备控制系统：本设计还可以应用于医疗设备控制系统中，实现自动化的温度控制和设备控制。

根据炮兵作战实际问题,建立基于改进蚁群算法的火力分配决策模型。描述解决火力分配问题的一般步骤,对算法流程进行设计,并利用匈牙利法进行实验结果比对。实验结果表明,该方法合理有效,求解效率和质量较其它算法有明显提高。

在图像处理领域，基于MATLAB的图像识别是一个重要的应用方向，尤其在自动化和机器视觉系统中。本项目涉及的核心知识点包括图像预处理、特征提取、形状识别和缺陷检测。 MATLAB作为强大的数学和计算工具，其图像处理工具箱为开发者提供了丰富的函数和算法，使得图像识别变得相对容易。在“基于matlab编写的图像识别(正方形、三角形、圆形)”项目中，MATLAB被用来读取、显示和分析图像。 图像预处理是图像识别的第一步，它包括噪声去除、平滑滤波、直方图均衡化等操作，目的是提高图像的质量，使后续的特征提取更为准确。例如，可以使用MATLAB的`imfilter`函数进行滤波，`grayeq`进行直方图均衡化，以增强图像的对比度。 特征提取是识别过程的关键，它从图像中提取出对识别有重要意义的信息。对于形状识别，可能涉及到的特征包括边缘、角点、形状轮廓等。MATLAB的边缘检测函数如`edge`（Canny算法）、`imfindcircles`和` bwlabel`（用于标记和查找连通组件）可以有效地帮助我们找到图像中的形状边界。 形状识别通常基于几何特性，如边长、角度、圆度等。例如，通过测量边界框的长宽比和角度，可以区分正方形和矩形；利用霍夫变换检测直线和圆弧，可识别三角形和圆形。在MATLAB中，`regionprops`函数可以计算形状的各种属性，帮助判断其类型。 缺陷检测是针对形状不完整或有瑕疵的情况。这可能需要结合模板匹配、机器学习等方法。如果形状有缺失部分，MATLAB的`normxcorr2`可用于模板匹配，找出图像中与缺陷模板相似的部分。而机器学习如支持向量机(SVM)或神经网络可以训练模型，对异常区域进行分类。 在实际应用中，为了便于调试和测试，项目提供了一系列的测试图像，这些图像可以直接运行MATLAB代码进行分析。通过调整参数和优化算法，可以提高识别的准确性和鲁棒性。 这个MATLAB项目涵盖了图像处理的基础知识，包括图像预处理、特征提取、形状识别和缺陷检测，是学习和实践图像处理技术的好例子。通过理解和掌握这些概念，开发者可以构建自己的图像识别系统，应用于更复杂的场景，如工业检测、医疗影像分析等领域。

基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。 基于C#写的雷赛DMC1000马达控制类库。 封装成类，源码。可直接调用，有马达控制的基本功能 原点，极限状态，相对位移，绝对定位，状态检测，判断马达运行是否安全，判断马达定位是否到达目的位置。

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

基于FPGA的车牌识别，其中包括常规FPGA图像处理算法: rgb转yuv， sobel边缘检测， 腐蚀膨胀， 特征值提取与卷积模板匹配。 有bit流可以直接烧录实验。 保证无错误，完好，2018.3vivado版本，正点达芬奇Pro100t，板卡也可以自己更改移植一下。 所以建的IP都有截图记录下来。

在本文中，我们将探讨如何使用C#和Socket编程来创建一个局域网聊天工具。我们要明白，Socket是网络编程中的基础组件，它允许两个应用程序通过网络进行通信。在C#中，我们可以使用System.Net.Sockets命名空间中的Socket类来实现这一功能。 局域网聊天工具的设计通常包括两部分：服务端和客户端。服务端负责监听和处理来自各个客户端的连接请求，而客户端则向服务端发起连接，并进行数据的发送和接收。 1. **服务端的实现**： - 创建一个Socket实例（Socket A），并将其绑定到特定的IP地址（如127.0.0.1）和端口号（如9050）。这可以通过调用Socket的Bind方法完成。 - 然后，调用Listen方法开始监听来自客户端的连接请求。Listen方法的参数可以设定最大连接队列的长度。 - 当接收到客户端的连接请求时，调用Accept方法生成一个新的Socket实例（Socket B）以处理与该客户端的通信。此时，我们可以通过B.RemoteEndPoint获取客户端的IP地址和端口。 - 使用Socket B的Send方法发送数据到客户端，Receive方法接收客户端的数据。 2. **客户端的实现**： - 客户端同样需要创建一个Socket实例（Socket D），并绑定到本机的一个未被占用的端口。 - 定义一个IPEndPoint对象（E），指定服务端的IP地址和端口，然后调用D.Connect(E)尝试连接到服务端。 - 连接成功后，客户端可以使用D.Send方法发送数据，D.Receive方法接收数据。 - 发送和接收数据时，都需要将字符串转换成字节数组，因为Socket通信的基础是字节流。 在实际应用中，为了简化代码和提高灵活性，我们可能会让服务端也能发送消息，客户端也能接收消息，这意味着服务端和客户端的角色是可以互换的。这可以通过让它们都能同时执行监听和连接操作来实现。 示例代码中给出了服务端的基本框架，但并未实现客户端的代码。在实际开发中，你需要创建一个单独的客户端程序，重复上述客户端的步骤来建立与服务端的连接并进行通信。 此外，为了构建一个完整的聊天工具，还需要考虑以下几点： - 多线程：服务端可能需要处理多个并发的客户端连接，因此需要使用多线程或异步编程模型来处理。 - 数据格式：为了保证数据的完整性和可读性，可能需要设计特定的消息格式，比如包含消息类型、发送者信息等。 - 用户界面：为了让用户能直观地发送和接收消息，需要设计一个友好的图形用户界面（GUI）。 - 错误处理：确保对各种异常情况进行妥善处理，如连接失败、网络中断等。 - 安全性：考虑数据加密以保护通信安全，防止中间人攻击或其他安全风险。 基于C#和Socket编程创建局域网聊天工具是一个涉及网络通信、多线程编程、用户界面设计等多个方面的综合性项目。通过这个项目，开发者可以深入理解网络编程的基本原理，提升C#编程技能。

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统，包括温度测量等工业应用。在本资源包中，"基于stm32的MAX31865铂电阻PT100测温全套资料"提供了一个完整的解决方案，用于使用MAX31865芯片读取PT100铂电阻传感器的温度数据。 MAX31865是一款专为高精度温度测量设计的集成电路，它内置了精密的信号调理电路，能够处理PT100传感器的微弱信号，并转换成数字输出。该芯片具有低温漂、高精度和低噪声特性，适用于各种环境下的温度监测。 PT100是一种常见的温度传感器，其电阻值随温度变化而线性变化，通常在0°C时阻值为100欧姆。在工业应用中，PT100因其稳定性好、测量范围广而被广泛采用。 资料包中的"原理图"部分将展示如何将STM32、MAX31865和PT100传感器连接起来，形成一个完整的测温系统。原理图会详细标注各个元器件的接口和连接方式，帮助用户理解硬件设计。 "教程"可能包含以下内容： 1. MAX31865的工作原理：讲解芯片如何采集和处理来自PT100的信号。 2. PT100的特性与校准：介绍PT100的电阻-温度关系以及如何进行校准。 3. STM32的GPIO和I2C通信：如何设置STM32的引脚作为I2C接口，与MAX31865进行通信。 4. 温度数据处理：解释如何解析MAX31865的数字输出并转换为实际温度值。 5. 软件编程基础：提供关于STM32 HAL库或LL库的使用，以及编写驱动程序和应用代码的指导。 "程序"部分可能包含源代码示例，这些代码展示了如何配置STM32的I2C接口，读取MAX31865的数据，以及将数据转化为温度值的算法。通过这些示例，开发者可以快速地在自己的项目中实现温度测量功能。 总结来说，这个资料包对于想要学习或实施基于STM32的PT100温度测量系统的工程师来说非常有价值。它涵盖了硬件设计、理论知识和实践代码，可以帮助初学者或经验丰富的开发者快速上手。通过学习和实践这个项目，可以深入理解嵌入式系统中温度传感器的使用，以及微控制器与外部设备的通信方法。