内容概要：本文介绍了基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法的永磁同步电机脉冲电池加热方法，并详细阐述了其在Simulink环境中的模型仿真过程。首先简述了SVPWM算法的基本原理，即通过控制逆变器中的开关元件将直流电源转化为交流电源，以驱动电机高效运转并减少谐波失真。接着重点讲解了脉冲电池加热算法的工作机制——利用SVPWM控制电机产生脉冲电流对低温状态下工作的电池进行安全有效的加热，确保电池性能不受外界环境影响。最后展示了具体的Simulink仿真流程，包括建立永磁同步电机、SVPWM算法模块及脉冲电池加热系统，并通过实验数据证明了所提方案的有效性。 适合人群：从事新能源汽车技术研发的专业人士，尤其是关注电池管理系统的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电动汽车电池热管理系统的设计原理及其实现手段的研究人员；旨在探索提升电池工作效率和寿命的方法。 其他说明：文中还提供了部分关键代码片段供读者参考学习，鼓励更多人参与到相关领域的创新实践中去。

本文介绍了以PIC16F877为控制核心。辅以气压传感器FGN-605PGSR和用作传感器与MCU之间模拟信号处理的LM324／331模拟电路以及LCD驱动芯片HD44780A，实现了家用电子血压计的设计。该设计尽量将系统使用的芯片和被动组件数量降低，故具有低成本小型化低功耗的特点。 本文探讨了基于PIC16F877单片机的便携式电子血压计的设计，该设计具有低成本、小型化和低功耗的特点。PIC16F877是一款8位CMOS Flash单片机，由Micro Chip公司制造，具备宽工作电压、高效能指令集、内置内存和各种定时器、比较器、ADC以及通信接口等功能，适用于各种嵌入式控制系统，包括电子血压计。 在硬件设计中，气压传感器FGN-605PGSR用于检测血压变化，它是一款专为血压计设计的小型传感器，能够测量-34.47～+34.47 kPa的压力，与人体血压范围相匹配。传感器的输出信号通过模拟电路处理，包括LM324和LM331组成的放大器，用于信号调理，确保精确度。LM324是一款四运放集成电路，而LM331则是一款比较器，它们都具有低功耗和宽电源电压范围的特性。 血压计的工作原理基于血液流动对血管壁产生的压力。通过袖带施加的压力，当血压与袖带压力相等时，血液开始流动，此时记录的最高压力为收缩压；当袖带完全放松，血液无阻碍流动时，记录的最低压力为舒张压。系统通过压力传感器监测压力变化，并通过一系列信号处理，包括高通和低通滤波，来识别和定位收缩压与舒张压的瞬间。 系统架构包括压力传感器、恒流源、放大器、滤波器、血压脉冲触发器、液晶驱动器（HD44780A）以及单片机。单片机通过PWM控制气泵充放气，ADC采集压力信号，同时，液晶驱动器显示测量结果。在软件层面，单片机执行控制算法，监测压力变化，确定收缩压和舒张压，然后在LCD上显示出来。 硬件设计部分还涉及单片机的时钟输入、电源输入、按键输入、气泵驱动和喇叭驱动，以及液晶驱动控制。时钟通常由外接晶振提供，电源采用9V电池并通过7805稳压到5V。按键输入用于启动血压测量，气泵和喇叭通过PWM输出控制，而液晶显示器的控制则通过与HD44780A的接口实现，显示血压读数和其他相关信息。 便携式电子血压计设计融合了微控制器技术、传感器技术、模拟信号处理、数字信号处理以及人机交互界面，实现了便捷、准确的家庭血压监测。这样的设计不仅满足了医疗电子设备的基本需求，还考虑到了成本和能源效率，为用户提供了一个实用且经济的解决方案。

FPGA（现场可编程门阵列）在现代电子设计中扮演着重要角色，特别是在需要高度定制化和高性能的通信系统中。在本项目中，FPGA被用于控制88E1512以实现网络通信功能。88E1512是由Marvell公司生产的一款单端口物理层（PHY）设备，它支持高达千兆位的以太网通信。 工程代码的核心包括三个主要部分：MDIO（管理数据输入/输出）的时序控制、88E1512的寄存器配置以及UDP（用户数据报协议）网络通信的实现。 MDIO是一种串行通信接口，用于在以太网物理层设备和网络控制处理器之间传输控制数据。在本工程代码中，FPGA必须实现精确的MDIO时序控制，以保证能够正确地读取和配置88E1512 PHY设备的状态寄存器和控制寄存器。时序控制的准确性直接关系到PHY设备能否正确初始化以及网络通信的质量。 对88E1512寄存器的控制是确保设备能够适应特定网络环境要求的关键步骤。FPGA通过MDIO接口发送特定的控制字，来配置PHY设备的工作模式，比如速率自适应、全双工模式和回环测试等。这需要对88E1512的硬件规格书有深入的理解，以及在FPGA中实现相应的寄存器配置逻辑。 工程代码需要实现UDP网络通信功能。UDP是一种无连接的网络协议，它允许数据包在没有建立连接的情况下进行传输。在FPGA中实现UDP通信，意味着需要设计一套协议栈，以便能够处理IP数据包的封装与解封装，计算校验和，管理套接字，以及处理网络层的寻址和路由问题。UDP的轻量级特性使其在实时数据传输中被广泛采用，尤其是在延迟敏感的应用场景中，如视频流传输、在线游戏和工业控制等。 上述各部分的协同工作，使得FPGA能够有效地控制88E1512设备，实现稳定且高效的网络通信功能。对于工程师来说，理解并能够调试FPGA代码以及PHY设备的行为是非常关键的。此外，对于高速网络通信系统的设计者而言，能够灵活地在硬件层面上调整和优化网络设备的性能也是至关重要的。 此外，备份文件如vivado_18680.backup.jou、vivado_13812.backup.jou等和日志文件vivado_18680.backup.log、vivado_13812.backup.log等，能够提供项目开发过程中的一些详细信息和状态记录。这些文件记录了工程代码的版本历史、配置信息、以及可能发生的错误和警告信息。它们对于恢复项目状态、问题追踪以及性能优化都是重要的资源。

内容：leaflet ＋ echarts 实现飞线、迁徙路线效果 适用人群：前端开发者 使用场景：地图开发，地理信息展示

国科大研一王伟强老师图像处理考试真题涵盖了图像处理学科的核心知识和基础理论。图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及到使用计算机对图像进行捕捉、分析和处理的过程，旨在改善图像的质量，或者从中提取有用的信息。在工程实践中，图像处理的应用范围极为广泛，包括但不限于医学成像、卫星图像分析、工业检测、多媒体处理、计算机视觉和人工智能等领域。 考试真题中可能包含了一系列与图像处理相关的知识点，例如图像的采集和数字化，图像的显示和存储，图像的几何变换，图像增强和恢复，图像压缩，以及图像分析和理解。其中图像增强和恢复部分可能涉及到对图像的清晰度、对比度和色彩进行改善，以及去除噪声和图像恢复等技术。图像压缩则关注如何减小图像数据的大小，以便于存储和传输，同时保持尽可能高的图像质量，常见的压缩技术有JPEG、PNG等。 此外，图像分析和理解部分，涉及图像分割、特征提取和模式识别等高级概念，是让计算机识别和理解图像内容的关键技术。这一部分通常需要学生掌握边缘检测、区域分割、形态学处理、纹理分析、目标识别和分类等方法。 同时，考试还可能包括对图像处理软件工具的使用，如何利用MATLAB、OpenCV、Python等编程语言结合图像处理库来实现复杂的图像处理功能。对于国科大研究生来说，理解这些软件工具的底层算法和实现原理也是一项必要的技能。 考试真题能够检验学生对图像处理课程的掌握程度，包括理论知识、算法实现、软件应用等多方面的技能，为未来的科研和工程实践打下坚实基础。

第五章止交混沌HIⅢo雷达信号 达到最优．因此需要对参数进行折衷选择，以获得具有较好特性的基于混沌系统 的原始生成波形。再进行专门针对发射机特性的优化处理，得到最终的实际发射 波形。 53 2混沌信号带宽设计 Lorenz混沌信号功率谱形状具有如下形式lm】 G(m)一孑1+／1．r万· (54) 该功率谱的log-lo吕图有两条渐进线。低频部分是一条水平渐进线，表示信号相关 性较弱：高频部分是一条斜率为．2的渐近线，即以一20dB／dcc衰减，这两条线在 ∞；1／r处相交。针对特定系统，系数f为一常量，直接与几何因子b相关，因此 更宽平坦的频谱特性需要更大的b值．需要注意的b取值太大会导致信号能量谱混 叠。因此为获得宽带信号．b的取值应尽可能大但又不至于使其产生能量谱混叠为 直。通过大量仿真表明当b=180时．混沌信号的能量谱达到．60dB抗混叠要求且能 够得到较宽的平坦频带。如图5-9所示。 重 ，(MH对 圈5-9参数b一180时的Lorenz混沌序列频谱 信号带宽作为雷达波形的最重要的参数之一(由于与雷达距离分辨率紧密相 关)，在信号设计时必须仔细考虑。下面提出三种用于设计混沌信号带宽的方法， 实际应用中可以根据需要选取。 5．3 21改变DAC工作频率 随着现代数字处理技术的快速发展．雷达信号通常都采用数字方式产生，然

内容概要：本文深入探讨了卷积层在深度学习中的应用及其原理，首先介绍了卷积作为深度学习核心技术之一的历史背景和发展现状。接着阐述了卷积的本质，即一种局部加权计算方式，通过滑动卷积核在输入数据上进行逐点相乘并求和，从而高效提取图像中的边缘、纹理等特征。文中还详细比较了卷积与全连接网络的区别，指出卷积具有平移不变性、旋转不变性、缩放不变性和明暗不变性四大特性，更适合处理图像数据。此外，文章通过代码实例展示了卷积操作的具体实现过程，并介绍了卷积层中的重要概念如感受野、特征图、权值共享、计算量等。最后，文中对不同类型卷积（标准卷积、深度卷积、分组卷积、空洞卷积、转置卷积、可变形卷积）进行了分类讲解，解释了各自的优缺点及应用场景。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习有一定了解的研发人员，特别是对卷积神经网络感兴趣的读者。 使用场景及目标：①帮助读者理解卷积在图像处理中的应用，掌握卷积层的工作原理；②通过代码实例演示卷积操作的具体实现方法；③比较不同类型的卷积，指导读者根据实际需求选择合适的卷积类型；④理解卷积层中的关键概念，如感受野、特征图、权值共享等，为后续深入研究打下基础。 阅读建议：本文涉及较多数学公式和代码实现，建议读者在阅读时结合实际案例进行思考，同时可以动手尝试文中提供的代码示例，以加深对卷积层的理解。此外，对于一些复杂的概念，如权值共享、感受野等，可以通过查阅相关资料进一步学习。

在外磁场对定向凝固枝晶组织形貌的影响研究中，徐益民和张伟强两位学者探讨了外加稳恒横向磁场对合金定向凝固过程中枝晶组织形貌的影响。主要通过改变外加磁场的强度和固液界面移动速度，研究了这些参数如何影响合金凝固后枝晶一次臂间距的变化。实验选取了Al-4.0%Cu和Al-11%Si两种合金作为研究对象，通过水平定向凝固的实验方法，采用不同的牵引速度和磁场条件制备了多组试样，并对试样进行金相分析，测量枝晶一次臂间距，并绘制相应的变化曲线图。 实验结果表明，在外加磁场作用下，枝晶一次臂间距随着外磁场强度的增加而出现震荡波动增大的现象。这种现象的产生是由于热电磁流体动力学效应（TEHHD）和电磁制动效应（MHD）共同作用的结果。热电磁流体动力学效应是外磁场与热电流复合产生的效应，它可以推动溶质运动，形成热电磁流体速度场；而电磁制动效应则是在外加磁场与液相对流速度场、热电磁流体速度场复合作用下，产生抑制流体运动的效果，其制动力与磁场强度的平方成正比。 研究发现，在特定的凝固条件下，TEHHD和MHD哪一个发挥主要作用及其控制条件的确定，是实际应用外磁场控制金属凝固过程的关键问题。此外，对于TEHHD与MHD的交互作用是否存在的相对稳定阶段，以便于人为控制结晶组织形貌，也需要进一步的研究和验证。 实验方法中，将Al-4.0%Cu和Al-11%Si合金加工成特定尺寸的试样，并装在石英坩埚中，然后将其置于水平定向凝固装置上。通过加热系统熔融试样后，利用调速装置牵引凝固系统水平移动，使试样经历降温冷却过程。在这个过程中，施加横向稳恒磁场，并通过控制水平牵引速度和外加磁场强度来制备不同条件下的试样。通过金相分析，测量了一次臂间距，并绘制了其随外磁场强度和水平牵引速度变化的关系图。 实验结果显示，对于Al-4.0%Cu合金，在牵引速度较小时，一次臂间距随外加磁场的增大先增大后减小，出现极大值和极小值交替的现象。在牵引速度较大时，一次臂间距的震荡波动更为明显，总体上随外磁场强度增大而增大，但增大过程是反复波动的。对于Al-11%Si合金，也有类似的现象，但具体的变化规律会因牵引速度的不同而有所区别。 通过这一研究，可以为利用外加磁场来控制金属凝固过程的热量、质量、动量传输以及液态金属成型提供科学依据。这对于提高材料性能、改善制造工艺具有重要意义。同时，这项研究也揭示了在金属凝固过程中，温度梯度、热电能差及热电效应之间的相互作用，以及它们如何影响合金的凝固形貌和结构，为今后材料科学与工程的研究和应用提供了新的视角和实验数据。

内容概要：本文介绍了如何利用YOLOv8机器视觉算法实现实时车辆检测和跟踪，并将其结果实时联动到SUMO仿真器中生成仿真车辆的方法。首先，通过摄像头获取道路交通图像并用YOLOv8算法进行特征提取和目标检测，然后采用卡尔曼滤波等算法对车辆进行实时跟踪，最后将检测结果传输到SUMO仿真器中生成仿真车辆。实验结果显示，这种方法能有效提升智能交通系统的性能。 适合人群：从事智能交通系统研究的技术人员、研究人员和高校相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于需要对车辆进行实时监控和模拟的城市交通管理项目，旨在提高交通流量管理和事故预防的能力。 其他说明：文中还讨论了未来可能的研究方向，如提高算法准确性、扩展应用场景等。

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