本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

在本项目中，我们探讨的是一个基于Vue2.x、TypeScript和Element-UI框架构建的大屏可视化组件集合，特别适用于创建高效的信息展示驾驶舱。这个项目利用了ECharts这一强大的数据可视化库，提供了六个精心设计的组件，为数据洞察提供直观且吸引人的界面。 Vue2.x是一个广泛使用的前端JavaScript框架，它简化了组件化开发，允许开发者构建可复用、可维护的用户界面。Vue2.x引入了虚拟DOM，提高了性能，并提供了响应式数据绑定，使得数据和视图之间的交互更加流畅。 TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型系统，提高了代码的可读性和可维护性。在Vue2.x项目中使用TypeScript，可以捕获编译时的错误，减少运行时的bug，同时为大型项目提供更好的工具支持。 Element-UI是基于Vue2.x的一套成熟的UI组件库，它提供了丰富的UI元素，如表格、按钮、提示、下拉菜单等，帮助开发者快速构建美观的界面。在本项目中，Element-UI不仅用于基础界面构建，还可能与ECharts组件配合，实现数据驱动的交互式图表。 ECharts是一款由百度开源的数据可视化库，它支持各种图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，且具有良好的交互性和丰富的自定义选项。在大屏可视化组件中，ECharts能够将复杂的数据转化为易于理解的图形，帮助决策者快速解读关键信息。 这六个大屏可视化组件（驾驶舱）可能是： 1. **综合仪表盘**：展示整体业务指标，如收入、利润、增长速率等。 2. **时间序列分析**：通过折线图或区域图显示随时间变化的趋势。 3. **地理分布图**：利用地图展示数据的地域分布情况。 4. **热点分析**：通过热力图或散点图揭示高密度区域或关联关系。 5. **对比分析**：通过柱状图或饼图对比不同类别的数据表现。 6. **KPI（关键绩效指标）指示器**：直观地展示关键指标的完成度或状态。 这些组件通常会包含动态更新、数据过滤、缩放、平移等交互功能，以适应不同场景的需求。开发者可以通过调整ECharts的配置项，定制组件的颜色、样式、动画效果等，以满足特定的视觉需求。 项目名为"data-visualization-master"，暗示了这是一个专注于数据可视化的主项目，其中包含了所有相关的源代码、配置文件和资源。通过深入研究这些文件，开发者不仅可以学习到如何结合Vue2.x、TypeScript、Element-UI和ECharts构建大屏组件，还可以了解如何组织项目结构、优化性能以及实现组件间的通信。 总结来说，这个项目为开发者提供了一个实际应用示例，展示了如何利用现代前端技术栈创建高效的大屏可视化解决方案，对于提升数据可视化技能和实践经验有着显著的帮助。

1. Matlab实现径向基神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 2. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

基于多项式插值的亚像素边缘坐标拟合直线示例, VS2015 MFC. 具体原理可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/103123071

基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络可以用于建立预测模型，以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂，它具有高效、稳定和长久的特点。然而，SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响，如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中，我们使用BP神经网络模型，选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量，建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明，BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，绝对误差的平均值为8%，相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用具有以下几个优点： BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数，避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测，具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用还存在一些挑战，如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中，进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务，包括缺陷检测。在基于视频流水线的缺陷检测中，我们通常会利用OpenCV的实时处理能力，结合机器学习或深度学习算法来识别生产线上的产品缺陷。本项目提供了一套完整的源代码和视频文件，帮助开发者理解并实现这样的系统。 我们要了解视频流水线的基本概念。视频流水线是指将视频数据连续输入，通过一系列处理步骤，如帧捕获、预处理、特征提取、分类和后处理，来实现目标检测和识别。在这个OpenCV缺陷检测项目中，视频流被分割成单个帧，然后逐帧进行分析。 1. **帧捕获**：OpenCV中的`VideoCapture`类可以用来读取视频文件，每一帧都被当作一个图像处理。通过设置适当的参数，我们可以控制帧的捕获速度和质量。 2. **预处理**：预处理阶段包括去噪、增强对比度、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。例如，可以使用`GaussianBlur`进行高斯滤波去除噪声，`cvtColor`函数转换为灰度图像。 3. **特征提取**：特征提取是识别关键信息的关键步骤。OpenCV提供了多种特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。在这个项目中，可能会用到边缘检测算法，如Canny或Hough变换，来识别可能的缺陷边缘。 4. **分类器训练与应用**：为了识别缺陷，我们需要一个分类器，这可以是传统机器学习模型（如支持向量机SVM）或者深度学习网络（如YOLO、SSD）。项目源代码可能包含了训练好的模型，通过`cv2.ml`模块加载SVM模型，或者使用`dnn`模块加载深度学习模型。 5. **目标检测**：利用训练好的分类器对每个帧进行预测，找出可能的缺陷区域。这一步可能涉及滑动窗口或锚框策略，以及非极大值抑制（NMS）来消除重复检测。 6. **后处理**：将检测到的缺陷区域进行可视化，通常会用矩形框标出，并可能显示缺陷类型和置信度。`rectangle`函数可以用来在图像上画出矩形。 在`Defect-workpiece-identification`这个文件夹中，可能包含以下内容： - `source_code`: 源代码文件，可能有Python脚本，包含了上述流程的实现。 - `video`: 视频文件，用于测试缺陷检测算法。 - `models`: 训练好的分类器模型文件。 - `data`: 可能包含训练和测试用的图像或标注数据。 - `readme.md`: 项目的说明文档，详细解释了如何运行和使用代码。 通过研究这个项目，开发者不仅可以学习到如何使用OpenCV进行实时视频处理，还能掌握缺陷检测的完整流程，这对于工业自动化和质量控制领域有着广泛的应用价值。

利用FPGA和M12T授时型GPS内核构成的IRIG-B编码模块采用M12T的100 pps信号触发IRIG-B编码器，使得编码输出的每个码元上升沿均与GPS模块严格一致，每个码元间隔严格相等，而且每个码元的上升沿均可作为同步参考点。利用FPGA的并发处理能力，使得系统实时性好。本文介绍的基于查找表的B码编码方法和通过查找表的数字调制方法具有占用资源小，设计简单，调制输出高次谐波小，信号边沿稳定等特点。 《基于FPGA的IRIG-B编码器的设计》 在现代科技领域，时间同步技术扮演着至关重要的角色，尤其是在测量、工业控制、电力系统、通信、气象等应用中。IRIG-B编码是一种广泛应用的国际时间同步标准，其编码格式严谨，能够提供精确的时间信息。本文主要探讨的是如何利用Field Programmable Gate Array（FPGA）和M12T授时型GPS内核设计一个高效的IRIG-B编码器。 IRIG-B编码的核心在于每个码元的精确同步和稳定。在这个设计中，编码器由FPGA和M12T授时型GPS内核构成，利用M12T的100 pps（每秒100脉冲）信号触发编码过程。这样，每个码元的上升沿都能与GPS模块严格同步，码元间隔保持恒定，每个上升沿都可作为精确的同步参考点。FPGA的并行处理能力保证了系统的实时性能，使得时间信息的处理和传输更加高效。 FPGA的查找表技术在这项设计中起到了关键作用。基于查找表的B码编码方法不仅占用资源少，设计简单，而且能有效地减少数字调制输出的高次谐波，确保信号边沿的稳定性。通过这种方式，能够精确地实现直流编码和交流调制，生成符合IRIG-B标准的交流码。 系统方案包括一个精准的时基，即M12T授时模块。M12T接收器是摩托罗拉ONCORE系列的一员，具有快速的初次定位和重捕获卫星时间，特别适合需要高定时精度的应用。它能同时跟踪12颗卫星，提供1 pps或100 pps的定时精度，确保了编码器的时间参考点的准确性。 FPGA的选择采用了Altera公司的产品，它在时钟模块的实现中发挥关键作用。通过精确提取M12T的100 pps信号作为码元的起始时刻，并从中恢复1 pps信号作为参考点，确保了每个码元和索引标记的精确时刻。这种方法避免了传统方法中秒脉冲抖动可能导致的码元宽度不准确问题，增强了时间同步和数据采样的同步性。 此外，设计还包括一个数字模拟转换器（DAC），用于将编码后的数字信号转化为模拟信号输出，以便于物理链路的传输。同时，系统还提供了RS-232串行口输出和时间码显示功能，方便用户读取和使用时间信息。 总结来说，本文提出的基于FPGA的IRIG-B编码器设计巧妙地结合了GPS授时技术和FPGA的并行处理能力，实现了高效、精确的时间编码。这种设计不仅适用于各种需要时间同步的系统，还为未来的时间同步技术发展提供了新的思路和参考。

博文“基于flask+opencv+sklearn+tensorflow的人脸识别系统”对应的源代码，其中包括前端源代码和后端源代码。

基于MATLAB的图形用户界面设计.pdf

【作品名称】：基于yolov5识别算法实现的DNF自动脚本 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：准备工作:数据集的收集与权重文件测试 录制一段整体流程视频， 标注数据集，为后续区分: 1.人物 2. 怪物 3. 材料 4. 小地图boss房间 5. 小地图人物房间 训练权重文件 视频检测权重文件的识别效果 游戏循环主逻辑: 屏幕抓取后实时图像识别 怪物识别，和怪物距离n像素，自动释放技能 配合小地图与当前图内人物，寻路去往下一个房间，进入下一个地图(自动寻路) 一直到boss房间，出现再次挑战，循环 小地图寻路 固定地图寻路:幽暗密林: → → → ↑ → 不固定最快boss寻路(直通:深度优先) 英雄房间与boss房间比较 x距离 y距离决定去往哪 最慢boss寻路(全图:广度优先)