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2024-08-04 10:41:54 275KB
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【2024年电赛H题代码】是关于电子设计竞赛中的一项任务,这个任务主要涉及了软件、插件的使用,以及2024年电子竞赛H题的解决方案。在这一项目中,参赛者可能需要处理信号,并使用C语言编程以及STM32微控制器进行硬件控制。"separate_f1"这个文件可能是处理数据或功能模块的第一部分,可能是源代码文件或数据文件。 我们要理解电赛(电子设计竞赛)通常是针对大学生的一类科技竞赛,旨在提高学生的创新能力和实践技能,尤其是电子工程和计算机科学领域。在2024年的电赛H题中,参赛者可能需要解决一个与信号处理相关的挑战。信号处理涵盖了数字信号处理技术,包括滤波、频谱分析、编码解码等,这些都可能在实际应用中,如通信系统、图像处理或音频处理等领域发挥关键作用。 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器,由意法半导体(STMicroelectronics)制造。它被广泛用于嵌入式系统,因为其具有高性能、低功耗和丰富的外设接口。在电赛H题中,STM32可能作为核心处理器,负责采集信号、执行计算任务并控制外部设备。 C语言是一种通用的、面向过程的编程语言,特别适合用于系统级编程.
2024-08-01 21:28:27 16.66MB
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能完成所有题目要求,第(4)问单圈15s,还有优化空间
2024-08-01 02:40:49 548KB 循迹小车
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由于小编没有电赛器材,所以就以STM32为主控,OpenMV摄像头巡线的方案进行演示2024电赛H题(视频演示请查看:https://blog.csdn.net/qq_67319052/article/details/140763678)。但控制方案、巡线原理都一样,都是通过控制黑线与中心线的偏差关系,只是电赛官方要求,不准用摄像头,但用灰度传感器也一样。通过灰度传感来获取偏差,灰度优点是点位准确,只是数据相对摄像头获取的较为离散,但用来控制,也完全足够了。 该方案基本可行,速度稳定且并未到达该车上限,需要进一步的优化控制逻辑,这里使用的是统一速度行驶,可采取变速行使,可进一步提高稳定性和减少整体耗时。其中使用的MPU6050存在零漂等,准确度不好,如能用算法解决,稳定性可进一步提高,其次该车的初始摆放位置较为重要, 初始角度为后续转向的参考。若采用四轮小车,只需将左边两轮和右边两轮进行分别同步即可,可能还需要微调参数。 控制的难点就在与ABCD四点之间的丝滑连接,如何让小车又快又稳的运行,最后比拼的就是时间了。
2024-07-31 15:02:57 27.45MB 巡线小车
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以ADGM高速数控车床用电主轴为研究对象,以优化主轴的性能为目标,利用有限元分析软件ANSYS Workbench优化设计功能,对主轴的悬伸量、跨距和电机转子安装位置进行优化。对优化前后主轴的静动态特性进行对比分析,结果表明优化后主轴的径向静刚度提高了38%,1阶固有频率提高了1%,充分改善了主轴性能,并且主轴长度缩短了40 mm,减少了生产成本。 【基于ANSYS Workbench的ADGM电主轴结构优化】的研究着重于提升高速数控车床电主轴的性能。在数控机床中,电主轴扮演着核心角色,其静态和动态性能直接影响到加工精度和产品质量。电主轴的刚度、固有频率以及临界转速是衡量其性能的关键指标。 在本研究中,ADGM高速精密数控车床的电主轴被选为研究对象。研究人员利用ANSYS Workbench这一强大的有限元分析软件,进行了结构优化设计。优化主要集中在三个方面:主轴的悬伸量、主轴跨距和电机转子的安装位置。通过调整这些参数,旨在改善电主轴的性能,同时降低成本。 在ANSYS Workbench的优化设计原理中,目标是在满足特定性能目标和约束条件下,通过改变设计变量,寻求最佳性能和最低成本。在电主轴的案例中,优化目标包括提高主轴的刚度和固有频率,而优化变量则涉及主轴的几何特征。 通过优化,电主轴的径向静刚度提升了38%,这意味着电主轴抵抗径向位移的能力显著增强,从而能更好地保持加工精度。此外,1阶固有频率也提高了1%,这有助于避免共振,确保主轴在高速运转时的稳定性。优化还导致主轴长度缩短了40毫米,这不仅降低了生产成本,也使得电主轴更加紧凑,便于安装和维护。 该研究的结果表明,采用ANSYS Workbench进行结构优化可以显著提升电主轴的性能。这种优化方法在未来的数控机床设计中具有广泛的应用前景,特别是在追求高精度、高效率的制造领域。通过不断的技术创新和优化,可以进一步推动我国高档数控机床与基础制造装备的发展,提高国内制造业的整体水平。
2024-07-30 18:31:11 886KB 行业研究
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在电主轴故障机理分析的基础上,得出反应电主轴故障信号的监测参数,将监测数值与安全阈值相比较,可实现故障预警与监测。利用小波包对故障信号的分解与重构、倒频谱分析等,实现电主轴故障离线诊断,能有效确定电主轴故障的详细信息。
2024-07-30 18:30:53 350KB
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由于电主轴系统高速运转时,产生大量的热,并导致热变形,本文基于ANSYS对高速电主轴单元的热态特性进行分析。文中采用有限元法对高速电主轴系统模型进行建模,并计算了电主轴系统的发热量及各部位热对流,通过ANSYS进行分析,得到了高速电主轴单元的温度分布、主轴端部的轴向和径向偏移量及位移图。从热态性能中可以分析得出热感应预载荷,并计算得出相应的强度和临界速度。同时研究发现,为了获得更多的预载荷,应该考虑热感应预载荷的影响。
2024-07-30 18:30:34 310KB 热态特性分析
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DEAP(DEtection of Affect in Audiences using Physiological signals)数据集是研究情感识别领域的一个重要资源,尤其在利用脑电图(EEG)信号分析人类情绪反应时。这个数据集包含了40名参与者对32个不同音乐视频片段的情绪反应,涵盖了喜悦、愤怒、悲伤、平静四种基本情绪类别。研究人员可以通过分析这些EEG数据,结合其他生理指标如心率、皮肤电导等,来训练和评估情感识别模型。 CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络架构,特别适合处理时间和空间上的连续数据。在脑电情绪识别任务中,CNN通常用于捕捉EEG信号中的空间模式,因为它们能够自动学习特征,如不同脑区之间的连接模式。而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖性,这对于理解EEG信号随时间变化的情绪动态非常有用。 在使用DEAP数据集进行情绪识别时,首先需要预处理原始EEG数据,包括去除噪声、滤波以消除高频或低频干扰,以及标准化或归一化数据以减少个体差异。接着,可以将预处理后的EEG信号划分为合适的窗口大小,每个窗口对应一段连续的信号,然后用CNN提取每一窗口内的特征。LSTM可以接在CNN之后,对连续的特征窗口进行建模,以捕捉情绪变化的动态过程。 训练模型时,可以采用交叉验证策略,如k折交叉验证,来评估模型的泛化能力。损失函数通常选择多类交叉熵,优化器可以选择Adam或SGD。在模型设计上,可以尝试不同的CNN-LSTM组合,比如多层CNN提取特征后馈入单层或多层LSTM,或者在LSTM前后添加全连接层进行进一步的抽象和分类。 此外,为了提高模型性能,可以考虑集成学习,比如基于多个模型的投票或平均结果。同时,正则化技术如Dropout和Batch Normalization也能帮助防止过拟合,提高模型的稳定性和泛化能力。 在评估模型时,除了准确率之外,还应关注精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵,以全面理解模型在各个情绪类别的表现。同时,AUC-ROC曲线也是一个重要的评估指标,它衡量了模型区分不同情绪状态的能力。 DEAP数据集结合CNN和LSTM提供了研究脑电情绪识别的强大工具。通过不断调整网络结构、优化参数,以及利用各种技术提高模型性能,我们可以更深入地理解人的情感反应,并为实际应用如人机交互、心理健康监测等领域提供支持。
2024-07-28 16:55:03 27.42MB 数据集 lstm
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现有csv格式的数据集,它的属性:date_time id shop_name title sku_name price sold discount brand parameter 分别对应: date_time:月份(例如:2020年11月) id:商品id shop_ name:店铺名称 title:商品标题 sku_name:sku标题 price:商商品单价(定价、原价) sold:商品销量 discount:商品折扣(空值表示未享受折扣) brand:商品品牌 paraneter商品考数(包含生产个业和商品品牌等信息) 1.对店铺进行分析,一共包含多少家店铺,各店铺的销售额占比如何?给出销售额占比最高的店铺,并分析该店铺的销售情况。 2.对所有药品进行分析,一共包含多少个药品,各药品的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个药品,并绘制这10个药品每月销售额曲线图。 3.对所有药品品牌进行分析,一共包含多少个品牌,各品牌的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个品牌,并分析这10个品牌销售较好的原因?
2024-07-28 16:36:36 4.87MB 数据分析 数据集 健康医疗
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2024-07-22 23:14:22 5.87MB
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