FPGA（现场可编程门阵列）技术是现代电子设计中的一项重要技术，它允许工程师们通过编程来配置硬件逻辑电路。在FPGA开发中，EMIO（扩展多用途输入输出）是一种用于扩展FPGA的I/O资源，使得FPGA能够通过软件定义的接口与外界进行通信。I2C（Inter-Integrated Circuit）是一种串行通信协议，广泛应用于微控制器和各种外围设备之间，具有连线少、成本低等特点。OLED（有机发光二极管）显示屏因其高对比度、低功耗和宽视角等优点而受到青睐，SSD1306是一种常见的OLED驱动芯片。 在本例中，我们讨论的是如何利用FPGA的EMIO功能来实现与SSD1306驱动的OLED显示屏之间的I2C通信。PS（Processing System）部分的代码主要涉及处理器的编程，实现与硬件接口的交互逻辑。 I2C通信通常需要两根线，一根是数据线（SDA），另一根是时钟线（SCL）。在FPGA与OLED显示屏的通信过程中，处理器首先通过EMIO接口初始化I2C协议，然后向SSD1306发送一系列控制命令来配置显示屏的工作模式，比如开启、关闭、清屏、设置亮度等。除此之外，还需要向SSD1306发送图像数据，这些数据会经过处理器的处理后通过I2C接口传输到OLED显示屏上。 由于FPGA的可编程特性，通过EMIO实现的I2C通信协议可以被定制化，以适应特定的应用需求。例如，可以根据OLED显示屏的特性调整数据传输速率，或是在一个系统中控制多个OLED显示屏。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到有两个文件：helloworld.c和oled_font.h。helloworld.c很可能包含了一个基础的框架，用于初始化FPGA和PS部分的软件环境，以及实现基本的I2C通信函数。oled_font.h则可能包含了与OLED显示屏显示字体相关的信息，包括字符的字模数据等，这对于显示文本来讲是不可或缺的。 此外，FPGA开发还涉及到其他许多方面，如硬件描述语言（HDL）编程，仿真测试，时序分析，以及硬件调试等。网络在FPGA开发过程中也扮演了重要角色，尤其是在远程调试和在线更新配置文件时。 FPGA使用EMIO实现I2C通信驱动OLED显示屏是一个涉及硬件配置、软件编程以及通信协议应用的复杂过程。通过精心设计和编程，可以将FPGA的强大功能与OLED显示屏的优良显示效果结合在一起，为用户提供高质量的显示体验。而PS部分的代码则是实现这一目标的关键所在。

Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab代码：微电网的优化调度，以微电网的运行成本最小为目标进行优化，并把失负荷惩罚成本计入总目标当中，分别采用PSO算法和麻雀搜索算法（SSA算法，2020年新提出）进行优化求解，可分别求得两种算法下的优化调度方案，仿真结果表明，相比于PSO算法，SSA算法在求解时具有更快的求解速度和更好的收敛性，即SSA算法所求得的微电网调度方案能够大大降低微电网的运行成本。 程序注释详细，适合初学者，对于微电网的优化调度学习有很大的帮助 ,微电网优化调度; 运行成本最小化; 失负荷惩罚成本; PSO算法; 麻雀搜索算法(SSA); 求解速度; 收敛性; 程序注释详细; 初学者学习帮助,基于Matlab的微电网优化调度：PSO与SSA算法的仿真比较研究

内容概要：本文详细介绍了将时间维度融入A星算法，用于解决多AGV（自动导引车）在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类，增加了时间属性，使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着，作者提出了改进的邻居搜索方法，确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞，还设计了一套冲突检测机制，利用字典记录各个时空点的占用情况。此外，加入了启发式函数的时间惩罚项，优化了路径选择策略。最后，通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化，展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间，旨在提高AGV的工作效率，减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时，作者分享了一些实用的经验技巧，如调整时间权重以适应不同速度的AGV，以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。

内容概要：本文详细探讨了虚拟同步发电机(VSG)在电网电压骤降情况下的低电压故障穿越(LVRT)控制策略和技术实现。针对传统VSG控制在电压骤降时易崩溃的问题，提出了一种基于模式平滑切换的方法。主要内容包括：利用状态观测器实时监测电网电压，通过动态调整虚拟阻抗和惯量实现平稳过渡；采用动态限幅算法控制有功功率变化，减少功率突变引起的二次震荡；引入状态变量衔接机制，确保模式切换过程中系统的稳定性。实验结果显示，该方法显著降低了电流谐波和功率振荡，提高了系统的鲁棒性和可靠性。 适合人群：从事电力系统研究、新能源发电并网技术研发的专业人士，以及对VSG技术和低电压穿越感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于新能源发电系统中VSG的低电压故障穿越控制，旨在提高系统在电网电压骤降时的稳定性和安全性，确保快速恢复正常运行。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和仿真结果，强调了实际应用中的注意事项，如模式切换阈值设置、电流限制动态调整等。

《基于PLC的立体停车库系统设计与实现》——支持S7-1200 PLC的定制程序及HMI画面操作指南,《基于PLC的立体停车库设计与实现：程序定制、HMI画面及IO分配表等集成指南》,PLC立体停车库， 基于PLC的立体停车场， 博图立体停车场， 西门子 s7-1200立体停车场， 1200立体停车场。 提供:程序，HMI画面，IO分配表，CAD格式PLC接线图，主电路图，系统图，流程图。 《支持程序定制》 基于博图V16编写，v16以上版本都可以打开 具体功能看下面介绍，效果看视频， 全中文注释，新手也能看懂 ,PLC立体停车库; 基于PLC的立体停车场; 博图立体停车场; 西门子 s7-1200立体停车场; 程序定制; 博图V16编写; HMI画面; IO分配表; CAD格式PLC接线图; 主电路图; 系统图; 流程图。,基于PLC的立体停车库系统：程序定制与全面解析

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【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。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

内容概要：本文详细介绍了PMSM（永磁同步电机）控制软件的定制开发与优化技巧，涵盖多个关键算法如FOC（磁场定向控制）、弱磁控制、SVPWM（空间矢量脉宽调制）以及死区补偿等。文章通过具体的案例和代码片段，探讨了如何在量产环境中确保电机控制系统的高效性、稳定性和可靠性。特别强调了定点数运算、动态补偿策略、结温估算和变载频控制等方面的实际应用和技术难点。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是有一定嵌入式系统和电机控制基础的研发工程师。 使用场景及目标：适用于需要将理论转化为实际产品的工程师，帮助他们在实际项目中应对各种复杂情况，提高产品性能并降低成本。主要目标是掌握量产级电机控制的关键技术和优化方法。 其他说明：文中提供了大量实战经验和代码示例，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时，文章也提醒了在实际开发过程中需要注意的各种细节和潜在问题。

agv系统调度软件的前后端实现。项目基于fastapi(python后端框架)和vue2实现了RESTful风格的前后端分离 适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

这份 Matlab 源代码可以实现 1 到 8 阶的贝塞尔曲线拟合，从而帮助你更好地分析和处理数据。贝塞尔曲线拟合是一种常用的数学方法，它可以通过调整曲线的控制点来拟合数据，从而得到更加平滑的曲线。此外，我们还附上了一个拟合后的评价标准，它可以帮助你评估拟合结果的准确性和可靠性。通过使用这份源代码和评价标准，你可以更加深入地研究你的数据，并得出更加准确的结论。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。