由于近年来氧化层厚度的减薄以及便携式低功耗设备需求的增加，电源电压呈现降低趋势。目前，常见的电源电压为1.8伏，不久的将来，供电电压将会降至1.2伏甚至更低。然而，随着供电电压的下降，MOS晶体管的阈值电压并没有像电源电压那样下降得那么快，这就要求我们在基本模拟电路的设计中采用新的技术。 在模拟集成电路中，带隙电压发生器是基本模拟电路的关键组件之一。传统的结构允许我们实现约1.2伏的参考电压，并且对温度变化的敏感度最小。然而，当供电电压降至1.2伏以下时，就要求我们采用新技术。带隙基准电压源（Bandgap Reference Voltage Source）是一种利用半导体PN结温度特性来生成稳定的电压源的技术，广泛应用于模拟集成电路设计中，特别是在模拟IC设计中的带隙基准（Bandgap）电路设计。 本文介绍了一种能够在0.54伏的电源电压下工作的带隙电路，该电路采用了一种非传统的运算放大器，该运算放大器能够几乎消除系统误差，直接从1伏的电源电压供电。提出的带隙电路采用的架构，允许直接实现曲率补偿方法。该电路的温度系数为7.5 ppm/K，电源电压依赖性为212 ppm/V，而且无需额外的运算放大器或复杂的曲率补偿电路。 带隙电路的输出电压由两部分组成。一个是直接偏置二极管的电压（基极-发射极电压），另一个是与绝对温度成正比的项（PTAT）。前者项的负温度系数补偿了后者项的正温度系数。为了适应低电压工作环境，本文提出了一种用于BiCMOS技术中的曲率补偿双极CMOS带隙电压基准。由于其设计的创新性，该电路即便在1伏的工作电压下也能维持低功耗和高精度，非常适合在便携式低功耗电子设备中使用。 由于模拟集成电路领域对精度和稳定性要求极高，带隙基准电路的设计一直是模拟IC设计研究的热点。为了满足不同应用对温度稳定性的要求，设计者在设计带隙基准电路时，需要综合考虑各种因素，如温度系数、电压系数、电源抑制比、噪声、功耗、工艺波动等，不断优化电路设计，使其在不同的工作环境下都能保持高性能。 通过上述内容，我们可以看到带隙基准电路设计的复杂性和在集成电路设计中的重要地位。设计师必须掌握扎实的理论基础，了解各种半导体器件的物理特性，同时具备丰富的实践经验，才能设计出满足实际应用需求的带隙基准电路。随着半导体技术的不断进步，带隙基准电路的设计将更加关注低电压、低功耗和高精度，为各种高性能模拟集成电路的实现提供了坚实的基础。

电气热综合能源鲁棒优化程序：二阶锥模型约束下的多能流分段线性化研究与应用,电气热 综合能源 鲁棒优化 二阶锥 采用matlab编制含电气热的综合能源鲁棒优化程序，采用yalmip和cplex求解，通过二阶锥模型实现相关约束限制，综合能源系统考虑39节点电网+6节点气网+热网模型，程序注释清楚，易于理解，可或讲解 电气热综合能源潮流，分段线性化，二阶锥松弛，适合在此基础上做东西。 ,电气热综合能源;鲁棒优化;二阶锥模型;综合能源系统;节点电网热网模型,Matlab实现综合能源鲁棒优化二阶锥模型程序

基于ADRC自抗扰控制的电机转速控制Simulink仿真 1.一阶ADRC 2.二阶ADRC 3.可添加粒子群优化自抗扰控制参数， ,基于ADRC自抗扰控制技术的电机转速控制及Simulink仿真：一阶与二阶ADRC参数优化与实验研究,基于ADRC自抗扰控制的电机转速控制及其Simulink仿真研究：一阶与二阶ADRC的对比及参数优化方法,核心关键词：一阶ADRC; 二阶ADRC; 电机转速控制; Simulink仿真; 粒子群优化自抗扰控制参数,基于ADRC的电机转速控制Simulink仿真：一阶与二阶对比优化

内容概要：本文详细介绍了如何在SMIC 180nm工艺下设计一个带隙基准电路，并加入二阶温度补偿以提高电压稳定性。首先阐述了带隙基准电路的基本原理，即利用双极型晶体管的基极-发射极电压（Vbe）和热电压（Vt）的不同温度系数特性，通过适当的电阻比例叠加，生成一个与温度无关的稳定电压。接着，设计了启动电路以确保电路正常启动，并给出了具体的Verilog代码实现。随后，深入探讨了二阶温度补偿的方法，通过引入额外的电路来补偿高阶温度项，从而进一步减少电压漂移。最后，进行了多种仿真实验，包括稳定性分析、直流分析和瞬态分析，验证了电路的功能和性能。 适合人群：从事模拟集成电路设计的研究人员和技术人员，尤其是对带隙基准电路和温度补偿感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确电压基准的应用场合，如精密测量仪器、传感器接口电路等。目标是设计出能够在较宽温度范围内保持高度稳定的电压基准电路。 其他说明：文中提供了详细的电路设计步骤和仿真代码，有助于读者理解和复现实验结果。同时，强调了实际应用中需要注意的问题，如工艺偏差和电源噪声的影响。

基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法及其数据调整分析，附NASA官方电池数据下载地址及误差分析参考,基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法在电流电压及SOC数据中的应用，附NASA官方电池数据下载与误差分析,MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型—递推最小二乘法参数辨识附参考文献 读取电流、电压和SOC数据，利用递推最小二乘法进行参数辨识，数据可调整，附NASA官方电池数据下载地址，参数辨识结果好，误差在3%以内，参考文献详细 ,MATLAB; 锂离子电池; 二阶RC等效电路模型; 递推最小二乘法; 参数辨识; 数据调整; NASA官方电池数据下载地址; 误差在3%以内; 参考文献。,MATLAB锂离子电池RC等效电路模型参数辨识研究

基于二阶广义积分器的单相可控整流器设计：双闭环dq解耦控制，精准锁相，四象限运行及仿真模型实现,单相可控整流器的完整C代码+仿真模型，基于二阶广义积分器（SOGI）进行电网电压的锁相，四象限整流器： 1. 电压外环，电流内环，双闭环dq解耦控制，加前馈补偿，响应速度快，控制精度高，抗负载扰动性能优越 2. 基于二阶广义积分器对电网电压进行锁相，可实现电网环境出现畸变、网压突变情况下的精准锁相； 3. 网侧单位功率因数运行； 4. 在一台额定功率为30kW的单相可控整流器上成功验证，算法代码可直接进行移植； 5. 整流器可在四个象限运行，即整流象限，逆变象限，感性无功象限，容性无功象限；6. 采用S-Function的方式将算法C代码直接在SIMULINK模型里调用进行仿真，所见即所得 ,关键词： 1. 单相可控整流器; 完整C代码; 仿真模型; 2. 二阶广义积分器(SOGI); 电网电压锁相; 3. 电压外环; 电流内环; 双闭环dq解耦控制; 4. 前馈补偿; 响应速度快; 控制精度高; 5. 抗负载扰动性能优越; 网侧单位功率因数运行; 6. 整流器四象限运行; S-F

二阶压控压源型巴特沃斯低通滤波器设计是一种常见的信号处理技术，主要应用于音频、通信和数据采集系统中，用于去除高频噪声并保留低频信号。巴特沃斯滤波器以其平坦的通带内增益和陡峭的滚降特性而闻名，这种设计尤其适用于需要宽通带和良好选择性的应用。 二阶压控电压源（VCVS）低通滤波器的构成包含了一个RC有源网络。如图所示，电路由两个串联的RC网络组成，每个网络的输入端连接到一个压控电压源，输出端则连接到运放的反相输入端。这种配置允许通过调整压控电压源的电压来改变滤波器的特性，包括截止频率和Q因子。 滤波器的传递函数是设计的关键。对于二阶压控压源型巴特沃斯滤波器，其传递函数与一般的低通滤波器有所不同，具有特定的表达式。这个传递函数定义了滤波器对不同频率信号的响应。通过分析传递函数，我们可以得出截止角频率、增益因子和选择性因子等关键参数。 截止角频率是滤波器开始衰减信号的频率点，而增益因子决定了在通带内的信号放大程度。选择性因子（Q因子）是衡量滤波器选择性的参数，它与截止频率和通带增益有关。在二阶滤波器中，Q因子直接影响了滚降速率，即频率响应曲线在截止频率附近的下降速度。 在设计过程中，我们需要根据具体的应用需求来确定这些参数。例如，如果要求通带截至频率为100.1kHz，且希望运放的电压增益为2，同时保持两个电容值相同，我们可以通过计算品质因素Q来决定电阻和电容的值。Q因子等于截止频率时的滤波网络电压增益与通带电压增益之比。根据这个关系，我们可以推导出电阻R2与R1的关系，以及电容C1和C2的值。 在实际设计中，通常会选用标准电子元件值，例如这里的R1和R2分别设定为1125Ω和2250Ω，C1和C2设定为111nF或12.5nF。通过这种方式，我们可以确保设计的滤波器满足预定的技术指标。 为了验证设计的正确性，通常会使用电路仿真软件，如Multisim。通过搭建电路并设置不同的信号源频率，观察滤波器的输出，从而计算出实际的放大倍数。例如，在1kHz时，如果通道1的峰值为29.98mv，通道2的峰值为62.029mv，那么可以计算出滤波网络的放大倍数A1。然后，将频率调整到截止频率100.1kHz，再次仿真并计算放大倍数A2。比较这两个放大倍数的比例，可以确认滤波器在截止频率处的衰减是否符合预期。 此外，波特图的分析也是验证滤波器性能的重要手段。在Multisim中，可以使用波特仪（XBP1）来绘制滤波器的频率响应，查看在100KHz时的衰减情况。如果衰减幅度接近3dB，说明设计参数设定得较为合理，符合设计要求。 二阶压控压源型巴特沃斯低通滤波器设计涉及到信号处理理论、电路分析和仿真技术。理解和掌握这一设计流程不仅有助于学习数字信号处理，也有助于在实际项目中应用滤波器技术，为各种信号处理应用提供有效解决方案。

Matlab Simulink下的一阶与二阶倒立摆仿真研究：PID模糊控制、最优与LQE控制策略及其神经网络应用的结果分析,Matlab Simulink高阶倒立摆仿真研究：PID、模糊PID、最优控制及神经网络运行效果分析,matlab simulink一阶倒立摆仿真，二阶倒立摆 pid 模糊pid 最优控制 LQE控制 神经网络 运行结果如图 ,核心关键词：Matlab; Simulink; 一阶倒立摆仿真; 二阶倒立摆; PID控制; 模糊PID控制; 最优控制; LQE控制; 神经网络; 运行结果。,MATLAB Simulink: 一阶与二阶倒立摆仿真对比研究，PID与先进控制策略

基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制，使用ADRC对前轮转角进行补偿，对车辆的不确定性和外界干扰具有一定抗干扰性，有参考lunwen，Carsim版本为2019，Matlab版本为2021 ,基于二阶自抗扰ADRC; MPC路径跟踪控制; 车辆不确定性抗干扰性; 外界干扰补偿; 参考lunwen; Carsim 2019版本; Matlab 2021版本,基于二阶自抗扰ADRC与MPC的车辆路径跟踪控制研究 在现代汽车电子控制系统中，路径跟踪控制是实现车辆自动驾驶的关键技术之一。随着自动驾驶技术的不断发展，对车辆路径跟踪控制系统的性能要求也愈来愈高，尤其是在面对车辆自身不确定性和复杂多变的外部环境时，如何确保车辆能够准确、稳定地跟踪预定路径成为了一项重要课题。为了提高车辆在真实道路条件下的行驶稳定性和安全性能，研究者们开始探索将二阶自抗扰控制（ADRC）与模型预测控制（MPC）相结合的先进控制策略。 自抗扰控制（ADRC）是一种基于对象动态模型的控制技术，它通过实时估计和补偿系统的不确定性和外部干扰来提高系统的鲁棒性。在路径跟踪控制中，ADRC可以有效地补偿由车辆的动态特性不一致以及复杂外部环境引起的不确定性，从而提高车辆路径跟踪的精确性和稳定性。 模型预测控制（MPC）是一种基于优化控制理论的先进控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的动态行为，然后在线求解最优控制序列以实现对系统未来行为的指导。MPC具有良好的处理约束能力和优化多目标问题的能力，适用于处理复杂的路径跟踪任务。 将ADRC和MPC相结合，可以充分发挥两者的优势。ADRC的强鲁棒性能可以处理车辆在复杂环境下的不确定性，而MPC的预测和优化能力则有助于实现对车辆未来路径的精确控制。这种结合使用的方法不仅能够保证车辆在受到不确定性和外部干扰时仍能保持稳定跟踪预定路径，而且还可以在满足各种约束条件的前提下优化车辆的行驶性能。 为了验证和分析所提出的控制策略的实际效果，研究中使用了Carsim软件进行车辆模型的搭建和仿真实验。Carsim作为一个被广泛认可的车辆动力学仿真平台，能够提供精确和高保真的车辆模型和环境模拟。同时，实验中的控制算法实现则是通过Matlab软件及其相应的控制系统工具箱来完成的。Matlab作为一个功能强大的数学计算和仿真平台，为控制算法的开发和测试提供了便利。 在所提供的压缩包文件中，包含了多个与基于二阶自抗扰ADRC和MPC路径跟踪控制相关的文档，这些文档涵盖了研究的引言、车辆稳定性与抗干扰性分析、以及具体的控制策略研究等内容。通过这些文档，研究人员可以深入理解该控制策略的设计理念、实现方法和仿真实验结果，为未来该领域的进一步研究和应用提供了宝贵的资料和参考。 基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制为车辆自动驾驶提供了新的解决方案，它不仅提升了车辆路径跟踪的稳定性和精确性，还增强了系统对外界干扰的抵抗能力。随着相关技术的不断完善和成熟，我们有理由相信，这一控制策略将在未来的自动驾驶技术中扮演重要的角色。

整理了： 一阶RC低通滤波器数学模型推导及算法实现 一阶RC高通滤波器数学模型推导及算法实现 二阶RC低通滤波器数学模型推导 二阶RC高通滤波器数学模型推导 陷波滤波器数学公式推导及算法实现 标准卡尔曼滤波器数学公式推导及算法实现 文中对基础知识进行了注释，适合对遗忘的知识的拾起，文中算法的实现都使用了C++语言，适合移植到嵌入式平台，代码也进行了比较清晰的注释，适合理解。 文中所有公式都是up主手动敲出来的。 up主能力有限，难免有错误，欢迎网友指出和交流。 陷波滤波器代码部分不完整，完整代码放置百度云盘，自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r6mTPmbRJyTKgvBMdlNdIw 提取码：rntb 本文主要涵盖了四种滤波器的公式推导及算法实现，分别是：一阶RC低通滤波器、一阶RC高通滤波器、二阶RC低通滤波器、二阶RC高通滤波器，以及陷波滤波器和标准卡尔曼滤波器。这些滤波器广泛应用于信号处理和数据分析领域，尤其是在嵌入式系统中。 1. 一阶RC低通滤波器： - 数学模型推导：通过拉普拉斯变换将时域转换为频域，得到传递函数。 - 算法推导：采用一阶后向差分进行离散化，通过采样频率和截止频率计算系数。 - 代码实现：提供了一段C++代码实现了一阶RC低通滤波器。 - 算法验证：通过验证代码来确保滤波器功能的正确性。 2. 一阶RC高通滤波器： - 数学模型推导：与低通滤波器类似，但传递函数有所不同，允许高频信号通过。 - 算法推导和实现：同样使用离散化方法，计算系数并实现滤波算法。 - 算法验证：验证滤波器效果。 3. 二阶RC低通/高通滤波器： - 数学模型推导：扩展一阶模型，增加一个电容或电阻，得到更复杂的传递函数。 - 算法推导：推导离散化形式，计算新的系数。 - 实现未在文本中详述，可能需要参考作者提供的完整代码。 4. 陷波滤波器： - 传递函数推导：设计一个特定的滤波器，以衰减特定频率范围内的信号。 - 算法推导：计算系数并实现陷波滤波算法。 - 代码实现：不完整，完整代码需从链接下载。 5. 标准卡尔曼滤波器： - 前置知识：介绍递归处理、数据融合、相关数学基础和状态空间方程。 - 算法推导：包括卡尔曼增益的计算、先验和后验估计协方差的求解。 - 算法实现：分别展示了适用于一维、二维或多维的卡尔曼滤波器的C++实现。 卡尔曼滤波是一种高级的滤波技术，它结合了动态系统的状态估计和测量数据，通过递归算法处理数据，实现对系统状态的最优估计。滤波器的选择取决于应用场景，低通滤波器用于抑制噪声，陷波滤波器用于去除特定频率干扰，而卡尔曼滤波器则适用于复杂环境下的动态数据处理。