多目标白鲸优化算法MOBWO：在多目标测试函数中的实证与应用分析,多目标白鲸优化算法MOBWO的实证研究：在九个测试函数中的表现与评估,多目标白鲸优化算法MOBWO 在9个多目标测试函数中测试 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行，算法新颖 1将蛇优化算法的优良策略与多目标优化算法框架（网格法）结合形成多目标蛇优化算法(MOSO)，为了验证所提的MOSO的有效性，将其在9个多目标测试函数 (ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni,Viennet2、Viennet3) 上实验，并采用IGD、GD、HV、SP四种评价指标进行评价，部分效果如图1所示，可完全满足您的需求～ 2源文件夹包含MOBWO所有代码(含9个多目标测试函数)以及原始白鲸优化算法文献 3代码适合新手小白学习，一键运行main文件即可轻松出图 4仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行～ ,多目标白鲸优化算法(MOBWO); 测试函数; Matlab语言; 程序调试; 算法新颖; 多目标蛇优化算法(MOSO); IGD、GD、HV、SP评价指标; 代码学习; 轻松出图。,基于

基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam

全新BMS开发板 凌力尔特LTC6804 6811资料 BMS电池管理评估板 储能BMS采集板 ltc6804，PCB+原理图+底层软件驱动 有被动均衡，电流采集，硬件短路保护功能，16串，可自己扩展。 都是电子文档，给有需要的专业人士研究、量产。 BmS电池管理系统源码，包括PCB,源理图，源码 BMS（电池管理系统）是现代电子设备中不可或缺的组件，尤其是在电池供电的领域中，比如电动汽车、储能系统和便携式电子产品等。BMS的主要作用是实时监控和管理电池的运行状态，确保电池的安全、高效和长寿命。全新开发的BMS开发板采用了凌力尔特公司的LTC6804和LTC6811芯片，这两个芯片是专门用于电池组监测的集成电路，能够处理多节电池串联的情况，具备高精度电压和温度测量能力。 开发板提供的被动均衡功能是为了确保电池组中每节电池的充放电状态一致，防止过度充电或放电，从而延长电池寿命。电流采集功能可以实时监控电池的充放电电流，这对于评估电池的健康状况和性能至关重要。硬件短路保护功能是BMS中的重要安全特性，它能够在检测到短路的情况下迅速切断电流，防止安全事故的发生。 该开发板支持16串的电池管理系统，意味着它可以同时管理多达16节电池的串联组合。这样的设计使得开发板能够适应更大规模的电池组应用，比如在储能和电动车辆中。而且，开发板还具备可扩展性，用户可以根据自己的需求进行模块的扩展，使其更加灵活地适应不同的应用场景。 PCB（印刷电路板）和原理图是BMS开发板设计的基础，而底层软件驱动则是确保硬件功能得以正确执行的软件部分。这些文件的提供，让专业人士可以深入研究BMS的工作原理，同时也为量产提供了便利。通过分析这些文件，研究人员和工程师能够更好地理解BMS的内部逻辑和工作流程，从而进行优化和创新。 BMS电池管理系统源码的提供，意味着除了硬件设计之外，还能够获得软件层面的支持。这对于想要自定义BMS功能或者深入研究电池管理算法的开发者来说是一个极大的便利。源码的开放性可以促进技术创新，使得BMS在未来的应用中更加智能化、高效化。 全新BMS开发板结合了凌力尔特的先进芯片技术，具备了电池管理所需的基本和高级功能，支持大规模应用且提供了高度的扩展性。它不仅适合研究人员进行深入的技术分析，也适合制造商进行批量生产。随着源码和相关电子文档的共享，该开发板有望推动电池管理技术的发展和创新。

不同航路运行方式的纵向安全间隔评估，王莉莉，王坤，我国开始对繁忙航路采取单向运行方式 ，而目前对于这种运行方式的间隔理论还不成熟。为了明确单向航路的运行间隔以及对应的碰撞�

赛灵思公司推出的UltraScalePlus-XPE-2023.1功耗评估工具是一款专门用于计算和评估FPGA（现场可编程门阵列）在不同工作状态下功耗的软件工具。该工具是针对赛灵思公司的UltraScale Plus系列FPGA产品而设计，能够为用户提供精确的功耗数据分析，帮助设计师在设计阶段就能对产品功耗进行有效控制，从而优化FPGA系统的能效比。 UltraScalePlus-XPE-2023.1功耗评估工具采用了先进的计算模型，可以根据用户输入的设计参数，如工艺节点、频率、电压、工作温度、芯片资源利用率等，进行复杂计算并输出功耗报告。这份报告通常包括静态功耗和动态功耗两大部分，静态功耗主要由芯片的工作电压和阈值电压决定，而动态功耗则与芯片的开关活动有关，与工作频率和温度等因素紧密相连。 该工具支持多种工作场景的功耗分析，用户可以根据实际应用场景设定不同的参数进行评估，例如在数据传输、信号处理、存储操作等多种工作模式下，都能得到具体的功耗估计。此外，该工具还具备快速评估和详细分析的功能，可以帮助用户在项目初期迅速了解功耗情况，进而进行针对性的优化设计。 在工程实践中，赛灵思的功耗评估工具还能够与硬件描述语言（如VHDL、Verilog）相结合，实现对设计代码级功耗的精确评估。通过该工具，工程师能够对代码进行优化，比如减少逻辑门的使用、优化时钟树结构、减少不必要的信号切换等，从而在源头上降低功耗。 赛灵思公司不断更新其功耗评估工具，以适应新的工艺技术进步和市场需求。UltraScalePlus-XPE-2023.1版本在继承以往版本优点的基础上，增加了更多针对新型UltraScale Plus系列FPGA芯片的特性支持和优化，使得评估结果更为可靠和全面。同时，更新的用户界面和操作流程，使得用户能够更加便捷地使用该工具，提高了工作效率。 对于电子工程师和系统设计者来说，选择合适的功耗评估工具至关重要，它不仅关系到产品的性能和寿命，也直接影响到成本和市场竞争力。因此，UltraScalePlus-XPE-2023.1功耗评估工具是进行高性能FPGA设计不可或缺的辅助工具之一。

在现代医学与康复领域，脑卒中患者肢体康复训练的评估与指导至关重要。随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，这些技术被引入到康复医疗中，用以提高康复训练的质量和效率。本文所探讨的“基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统开发”，便是在这一背景下进行的创新尝试。 OpenPose是一个由卡内基梅隆大学研究团队开发的开源库，它能够通过摄像头捕捉的人体图像实时地进行身体关键点识别和姿态估计。该技术的核心在于它的多视角多人检测能力，能够准确地从二维图像中识别出人体的关节点，并构建出人体姿态的三维模型。这种能力对于肢体康复训练评估尤为重要，因为它可以非接触式地、准确地监测和记录患者的动作，评估其康复情况。 在脑卒中肢体康复训练中，评估辅助系统的设计需要解决多个关键问题。首先是如何利用OpenPose技术准确捕捉患者的动作，其次是如何对捕捉到的动作数据进行科学合理的分析，并以直观的方式将评估结果反馈给康复师和患者。系统开发中还需要考虑易用性和交互性，确保康复师和患者可以无障碍地使用系统进行训练和评估。 系统开发的关键内容包括： 1. 开发数据采集模块，利用OpenPose库实时捕捉康复训练中的患者姿态，获取动作数据。 2. 设计数据处理与分析算法，包括对姿态数据进行分类、对比、趋势分析等，以评估康复效果。 3. 实现人机交互界面，将分析结果以图表或动画的形式直观展示给使用者，便于理解与应用。 4. 考虑系统的便携性与兼容性，确保可以在不同的设备上运行，适应不同环境的需求。 5. 最后进行系统测试和用户反馈收集，根据实际使用情况优化系统性能。 这个评估辅助系统能够提供实时反馈，帮助康复师及时调整训练方案，提高训练的针对性和有效性。此外，该系统对于患者自主训练同样具有重要意义，通过实时反馈和长期追踪，患者可以自行观察训练效果，增强康复信心。 由于脑卒中康复是一个长期过程，因此系统还应具备持续追踪和评估功能。通过对康复训练的持续记录和分析，系统可以为康复师和患者提供量化的康复进度和潜在问题，从而指导制定更加个性化的康复计划。随着人工智能技术的不断进步，未来的康复训练评估辅助系统有望更加智能，能够提供更为精准的康复指导和预测性分析。 展望未来，基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统将为医疗康复领域带来革命性的变化，它不仅将提高康复训练的效果，还将极大减轻康复师的工作负担，最终帮助更多的脑卒中患者实现身体功能的恢复与提升。

本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型，再到ONNX格式化以便多平台布署，直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控，公共安全，顾客数据分析等方面的应用目标，目的是实时识别视频流中人的面孔数目，从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用，其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员，能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象，非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前，首先需要准备适当的软硬件环境，包括安装必要的软件库和依赖项，以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上，考虑到YOLOv11的计算强度，通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面，则需要安装Python、深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤，需要收集和整理人脸图片数据，并对其进行标注，以便用于模型的学习。在这一过程中，数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息，为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程，其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检测其在未见数据上的表现，并通过可视化手段展示性能评估结果，从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署，系统将训练好的模型导出为ONNX格式，这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时，ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作，文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导，从而允许用户通过图形界面与系统交互，完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集，它支持丰富的控件和布局，可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案，包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集，也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持，能够有效地实现高效的人流量统计。

基于STM32的水质监测系统全套资料分享：原理、仿真、电路与源码全解析,基于STM32的水质综合监测系统：含原理图、仿真图、源码与多种传感器模块的水污染评估系统。,基于stm32的水质监测系统，有原理图，有protues仿真图，有pcb板图，有源码。 资料非常齐全 基于STM32f103vet6单片机的水质监测系统，水质监测系统硬件电路和相应的软件程序，其中系统的硬件模块主要包括STM32单片机模块、浑浊度检测传感器模块、PH传感器、温度检测模块、GSM模块、LCD1602液晶显示模块、声光告警模块等。 STM32单片机对水源进行采集，再通过传感器对采集到的水源进行处理产生模拟信号，之后再通过模拟信号转变成数字信号转器（STM32单片机内部A D 转器），转变之后的数字信号传送给单片机，单片机接收到信号之后进行处理后再显示模块进行显示。 可以有效地得出水中浑浊度、PH值、水温，从而判断水的污染情况，如果水相关指标超过告警门限值，进行声光告警和GSM短信提醒。 ,基于STM32的水质监测系统; 原理图; Protues仿真图; PCB板图; 源码; 硬件模块; 传感器; 模拟信号; 数字

《GD32450Z-EVAL评估板用户指南_V2.01》是一份详尽的文档，旨在帮助用户理解和操作GD32450Z-EVAL评估板。该评估板由GigaDevice Semiconductor Inc.制造，是针对GD32450微控制器的一种开发工具，用于测试和验证其功能。 1. **简介** - GD32450Z-EVAL评估板是为开发者提供的一款平台，用于测试GD32450芯片的各种特性。这个板子集成了丰富的接口和硬件模块，便于进行软件开发、性能测试和应用演示。 - 用户指南提供了关于评估板的基本信息，包括硬件配置、连接方法以及如何开始使用。 2. **功能引脚分配** - 引脚分配是评估板的重要部分，它定义了每个物理引脚在板上的功能，如GPIO、UART、SPI、I2C等。理解引脚功能有助于正确连接外部设备并实现特定功能。 3. **入门指南** - 入门指南提供了一步一步的指导，帮助新用户快速上手，包括如何设置开发环境、连接电源、配置开发工具等。 - 对于初次使用GD32450Z-EVAL的开发者，这部分内容至关重要，因为它提供了启动和运行的详细步骤。 4. **硬件设计概述** - 该部分深入介绍了评估板的硬件设计，包括供电电源、启动方式选择、LED指示灯、按键、串口、模数转换器(ADC)、数模转换器(DAC)以及I2S接口等关键组件。 - **4.1. 供电电源**：评估板可能支持多种电压输入，确保设备稳定运行，同时也可能有电源管理功能，如低功耗模式。 - **4.2. 启动方式选择**：用户可以通过硬件跳线或软件配置来选择不同的启动源，如Flash、SRAM或其他存储器。 - **4.3. LED指示灯**：用于显示系统状态，如电源、运行、错误等信息。 - **4.4. 按键**：可能包括复位键和用户自定义功能键，用于控制和调试。 - **4.5. 串口**：通常包括UART，用于与计算机或其他设备进行串行通信。 - **4.6. 模数转换器(ADC)**：允许评估板采集模拟信号并转换为数字数据，用于处理传感器数据等。 - **4.7. 数模转换器(DAC)**：将数字信号转化为模拟信号，可用于音频输出或其他模拟控制应用。 - **4.8. I2S**：音频接口，用于传输高质量音频数据，常用于音频设备的集成。 这份用户指南对于想要利用GD32450Z-EVAL评估板开发嵌入式系统或物联网应用的工程师来说非常有用。它不仅提供了硬件层面的详细信息，还涵盖了软件配置和实际操作，确保用户能够充分利用该评估板的功能。通过遵循指南，开发者可以有效地测试和调试GD32450微控制器，从而在项目中实现高效和可靠的性能。

PMSM转速环的ADRC控制仿真研究：自抗扰控制的实践与抗扰性优秀表现,PMSM转速环ADRC控制仿真研究：自抗扰控制策略的抗扰性仿真效果评估与优化,PMSM转速环ADRC控制仿真,自抗扰控制,抗扰性仿真效果不错 ,PMSM转速环ADRC控制仿真; 自抗扰控制; 抗扰性; 仿真效果。,PMSM转速环ADRC控制仿真，展现卓越抗扰性效果 在现代电机控制领域中，永磁同步电机（PMSM）因其优异的性能而在高精度、高响应的应用场景中得到了广泛的应用。PMSM转速环控制是实现电机高效运行的关键环节之一。近年来，随着控制技术的发展，自抗扰控制（ADRC）因其独特的优点而备受瞩目。ADRC是一种非线性控制策略，它能够在系统模型不完全或存在外部干扰的情况下，通过实时估计和补偿来提高系统对不确定性的适应能力。通过对PMSM转速环应用ADRC控制策略，可以显著提升电机系统的抗干扰能力和控制精度。 在PMSM转速环的ADRC控制仿真研究中，研究人员通过构建精确的电机模型，实现了对电机转速环的精确控制。仿真分析表明，ADRC控制策略对于外部负载扰动、参数变化以及系统内部的非线性因素等具有良好的适应性和鲁棒性。在不同的工况下，ADRC控制都能够确保电机转速稳定，响应迅速，调整过程平滑无超调。 在实际应用中，ADRC控制策略能够根据系统的实时状态进行动态调整，自动产生控制作用，有效消除或减少扰动对系统性能的影响。这不仅提高了电机运行的稳定性，也增强了系统的可靠性。特别是当电机在负载突变或外部环境变化较大时，ADRC的自适应调节功能能够快速响应，迅速恢复到理想的运行状态。 此外，通过对ADRC控制策略的深入研究，研究者还不断优化控制算法，以提高控制精度和抗扰性能。例如，通过改进扩展状态观测器（ESO）的设计，可以更准确地估计系统内部的不确定项，从而为控制器提供更为可靠的控制依据。同时，研究者还探讨了ADRC参数的在线调整方法，以适应不同的运行条件，进一步提高控制系统的整体性能。 从文件名称列表中可以看出，研究者对ADRC控制策略的理论和实践进行了多角度、全方位的探讨。文档涵盖了从基础理论研究到具体实现方法，再到深度应用与效果评估等多个方面。通过这些研究成果，我们不仅能够更深入地理解ADRC控制策略的机理，还能掌握其在PMSM转速环控制中的具体应用和优化方法。 ADRC控制策略在PMSM转速环控制中的应用表现出了显著的抗扰性和鲁棒性，这对于提升电机控制系统的整体性能具有重要的意义。随着控制技术的不断进步，ADRC控制策略有望在更多的电机控制领域得到应用，为实现更高性能的电机系统提供有力的技术支持。