纯手工FOC的SVPWM仿真模型，可以帮助理解马鞍波的形成过程，开环模型。

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。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Java来实现Tron（波场）的测试DEMO，同时结合Spring Boot框架和Gradle构建系统。Tron是一个基于区块链技术的去中心化平台，旨在提供高效、去中心化的数字娱乐内容服务。在开发过程中，Spring Boot简化了Java应用的构建和配置，而Gradle作为现代的构建工具，提供了灵活的依赖管理和构建流程定制。 我们需要在项目中集成Tron的Java SDK。这通常通过在`build.gradle`文件中添加SDK的Maven或JCenter仓库依赖来完成。例如： ```groovy dependencies { implementation 'com.tron:tron-api:版本号' } ``` 确保替换`版本号`为Tron SDK的最新稳定版本。接下来，我们创建一个Spring Boot应用，使用`@SpringBootApplication`注解来启用Spring的自动配置和组件扫描。 ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class TronDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TronDemoApplication.class, args); } } ``` 接下来，我们将创建一个服务类，用于与Tron网络进行交互。我们需要配置Tron节点的API端点，然后创建一个`TronClient`实例： ```java import org.tron.api.GrpcAPI; import org.tron.api.GrpcAPI.NodeApi; import org.tron.protos.Protocol.Account; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; public class TronService { private ManagedChannel channel; private NodeApi nodeApi; public TronService() { String endpoint = "http://tron-node-endpoint:50051"; // 替换为实际的Tron节点地址 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(endpoint).usePlaintext().build(); nodeApi = GrpcAPI.NodeApiGrpc.newBlockingStub(channel); } public Account getAccount(String address) { return nodeApi.getAccountById(GrpcAPI.BytesMessage.newBuilder().setValue(ByteString.copyFrom(address.getBytes())).build()).getBaseAccount(); } // 其他与Tron网络交互的方法... } ``` 在`TronService`类中，我们可以看到一个`getAccount`方法，它根据提供的地址获取Tron账户信息。这个类还可以扩展以包含其他Tron API的调用，如转账、智能合约部署和执行等。 为了在Spring Boot应用中使用这个服务，我们可以创建一个`@RestController`，提供HTTP API供外部调用： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class TronController { @Autowired private TronService tronService; @GetMapping("/account/{address}") public Account getAccount(@PathVariable String address) { return tronService.getAccount(address); } // 其他处理Tron相关请求的方法... } ``` 至此，我们已经构建了一个基本的Spring Boot应用，可以与Tron网络进行交互。在实际的测试DEMO中，你可能还需要实现更多功能，如错误处理、日志记录、身份验证等。此外，你可以使用JUnit或其他测试框架对这些功能进行单元测试和集成测试，确保代码的质量和稳定性。 Java实现Tron测试DEMO的关键在于理解Tron的API以及如何将其与Spring Boot和Gradle相结合。通过这种方式，开发者可以轻松地创建一个可扩展且易于维护的区块链应用，与Tron网络无缝交互。在实际项目中，还应关注性能优化、安全性以及遵循最佳实践。

基于小波变换的多聚焦图像融合中，融合方法、小波基和小波分解层数的选取是关键技术。研究一种基于区域能量的多聚焦图像融合方法，分析比较小波基、小波分解层数对图像融合结果的影响，利用熵、峰值信噪比、空间频率对融合图像进行评价。结果表明：提出的融合方法能够得到较好的效果，采用bior2.2 小波基、分解层数为4~6 时得到较好的融合效果，该结果能为实际应用中小波参数的选择提供参考。

在MATLAB环境中，滤波器设计是数字信号处理中的核心任务之一。本项目专注于创建高通、低通和陷波滤波器，这些都是信号处理领域常见的滤波器类型。MATLAB提供了一系列强大的工具和函数来设计和分析这些滤波器，以满足不同应用的需求。 我们来看高通滤波器。高通滤波器允许高频信号通过，而衰减或阻止低频信号。这在去除噪声或提取高频成分时非常有用。MATLAB中的`fir1`和`iirdesign`函数可用于设计线性和非线性的高通滤波器，分别用于 FIR（有限 impulse response）和 IIR（无限 impulse response）滤波器。例如，`fir1(n, cutoff)`可以设计一个FIR高通滤波器，其中`n`是滤波器阶数，`cutoff`是截止频率。 低通滤波器则相反，它允许低频信号通过，而衰减或阻止高频信号。这对于平滑信号或去除高频噪声很有用。MATLAB中的`fir1`和`iirdesign`同样适用于低通滤波器的设计。例如，`iir1(order, cutoff,ftype)`可以设计一个IIR低通滤波器，其中`order`是滤波器阶数，`cutoff`是截止频率，`ftype`可以是Butterworth、Chebyshev等滤波器类型。 陷波滤波器，又称为带阻滤波器，其目的是在特定频率范围内阻塞信号，同时保持其他频率段的信号传输。这在去除特定干扰频率时特别有效。MATLAB的`firnotch`函数可以用来设计陷波滤波器，其中用户可以指定中心频率和带宽。 在MATLAB中，滤波器的设计通常涉及以下几个步骤： 1. 定义滤波器类型（高通、低通、陷波）和滤波器特性（Butterworth、Chebyshev等）。 2. 设置参数，如截止频率、阶数、通带和阻带的衰减等。 3. 使用相应的设计函数创建滤波器系数。 4. 应用滤波器到信号上，例如使用`filter`函数。 5. 分析滤波器性能，如频率响应、阶数、群延迟等，可以使用`freqz`、`bode`等函数。 在提供的`High%20Low%20Notch%20Filters.mltbx`和`High%20Low%20Notch%20Filters.zip`文件中，可能包含了一个MATLAB工作空间的自定义工具箱或者滤波器设计的示例代码。这些资源可以帮助用户更直观地理解和应用上述滤波器设计方法。通过加载这个`.mltbx`文件，用户可以访问预定义的滤波器函数和示例，进一步探索和实践MATLAB滤波器设计。 MATLAB提供了丰富的工具和函数，使得设计和实现高、低和陷波滤波器变得方便快捷。无论是学术研究还是工业应用，理解并熟练掌握这些滤波器设计方法都对提升信号处理能力至关重要。

电力电子技术（阮新波版）习题指导答案

在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题。散斑去噪过程中的散斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素。为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法。该方法结合剪切波变换和传统全变分模型,对不同图像区域采用针对性的去噪策略,兼顾散斑去噪与纹理保留,提高了光学相干层析图像的噪声抑制效果。对不同生理、病理状态下的视网膜光学相干层析图像进行测试,结果表明:该方法通过采用区域针对性策略改进了噪声抑制能力,通过引入剪切波变换方法提高了边缘纹理保持能力,进而同时实现散斑去除和纹理保留。此外,与其他散斑去噪方法进行对比,验证了该方法的有效性。

开尔文船波，也称为开尔文波或开尔文波列，是海洋学中的一个重要概念，由苏格兰物理学家威廉·汤姆森（Lord Kelvin）在1870年代提出。这些波通常在有限宽度的水道中，如海峡或沿岛屿周围的水域产生，特别是当一个点源（例如船只）移动时引发。开尔文船波具有独特的性质，其波前始终保持垂直于源的运动方向，这对于理解海洋动力学和海岸线动力过程至关重要。 在MATLAB中，我们可以利用数值模拟方法来创建动画效果，展示这种复杂的物理现象。`KelvinShipWaves.m`这个MATLAB脚本可能是用来生成这种动画的工具。以下是该脚本可能涉及的一些核心知识点： 1. **MATLAB基础知识**：MATLAB是一种强大的数学计算环境，广泛用于科学计算、数据分析和工程应用。在这个脚本中，开发者可能使用了MATLAB的图形用户界面（GUI）或者命令行界面（CLI）来实现动画功能。 2. **动画生成**：MATLAB提供了一个名为`animate`的函数，可以用来创建动态图形，这在模拟时间变化的现象时非常有用。`KelvinShipWaves.m`可能使用了这个函数，结合循环结构，逐步更新图形以生成开尔文船波的动画效果。 3. **输入参数**： - **起点的位置和方向**：这是开尔文波产生的初始条件，通常包含x和y坐标以及波的初始传播方向。 - **横波数**：指的是波纹的数量，决定了动画中可见的波纹条纹。 - **幅度、波长、波速**：这些是波动的基本属性，决定了波的高度、频率和移动速度。 - **幅度减少系数，波长增加系数**：这两个系数可能用于控制波在传播过程中如何衰减和变化，模拟真实世界中波浪的行为。 4. **数值模拟**：MATLAB提供了多种数值求解器，如`ode45`，用于解决偏微分方程（PDEs），开尔文船波的运动可以用一组PDE来描述。脚本可能通过离散化时间和空间，然后用这些求解器来求解波的动态演化。 5. **图形绘制与可视化**：MATLAB的`plot`、`surf`等函数用于创建2D和3D图形，而`quiver`可能用于表示波的传播方向。`colormap`和`alpha`等函数可以调整颜色映射和透明度，使得动画效果更加逼真。 6. **用户交互**：如果`KelvinShipWaves.m`包含用户界面，可能使用了MATLAB的`uicontrol`和`guide`工具，允许用户输入参数并实时观察动画效果。 通过深入分析和运行`KelvinShipWaves.m`脚本，我们可以更详细地了解上述知识点的具体实现，同时也可以学习如何在MATLAB中进行科学模拟和可视化。这个脚本对于理解和教学海洋动力学，尤其是开尔文船波的特性，具有很高的教育价值。

Unity 波函数坍缩 工程，包含实力场景以及代码

给出了二维FFT的详细仿真，雷达测速测距的注解