在”ADS使用记录之基于低通滤波匹配的超宽带功率放大器设计“的基础上使用RFPro对版图进行分析。 下载前阅读：https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/139068412

直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型：内外环PI调节器的精准构建与运行完美实现,直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型：内外环PI调节器优化配置与仿真结果完美呈现,直流电机双闭环调速系统仿真模型 转速电流双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型。 内外环均采用PI调节器，本模型具体直流电机模块、三相电源、同步6脉冲触发器、双闭环、负载、示波器模块搭建。 所有参数都已经调试好了，仿真波形完美，可以直接运行出波形。 可以按照你的Matlab版本转，确保无论哪个版本的软件都可以打开运行。 另外附赠一个13页的说明文档，包含PI参数计算、仿真波形分析、原理分析等内容齐全。 ,直流电机; 双闭环调速系统; Matlab Simulink仿真模型; PI调节器; 参数调试; 仿真波形; 版本兼容; 说明文档,直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink模型

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内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB编写并运行一个用于双轴两自由度车辆车桥耦合振动分析的程序。文中首先明确了研究背景，即车辆和桥梁间的相互作用及其重要性。接着逐步展示了从定义车辆和桥梁参数开始，到建立运动方程、求解耦合振动以及最终提取车体加速度响应和接触点响应的具体步骤。此外，还提供了与已有研究成果的数据对比，确保所开发程序的有效性和准确性。 适合人群：从事机械工程、土木工程或交通工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对车辆动力学和桥梁结构健康监测感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要评估车辆行驶过程中对桥梁产生的动态影响的研究项目。通过本教程的学习，读者能够掌握MATLAB环境下进行此类仿真分析的基本技能，从而为进一步深入探讨复杂的车桥交互机制奠定坚实的基础。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码片段，还针对可能出现的问题给出了详细的解释和解决方案，如参数选择不当导致的数值不稳定等。同时强调了某些细节对于提高模型精确度的重要性，例如正确处理接触力的方向和大小。

深度学习在车牌检测与识别领域的应用已经非常广泛，它结合了计算机视觉和机器学习技术，能够在复杂的场景下高效准确地定位和识别车辆的车牌。基于PyTorch框架的实现为开发者提供了一个强大且灵活的工具，让这项任务变得更加便捷。下面我们将详细探讨这个主题的相关知识点。 车牌检测是整个系统的第一步，它涉及到目标检测的技术。常见的目标检测算法有YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN等。这些方法通过构建卷积神经网络（CNN）模型来预测图像中的物体边界框和类别概率。在本案例中，可能使用的是专门针对小目标检测优化的模型，例如YOLOv3或YOLOv4，因为车牌通常尺寸较小，且可能受到各种环境因素的影响。 车牌识别则是在检测到车牌后，对车牌上的字符进行识别。这一步通常采用序列模型，如RNN（Recurrent Neural Network）或者其变体LSTM（Long Short-Term Memory）。考虑到字符间的联系，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）模型在车牌字符识别中表现优异，它结合了卷积神经网络的特征提取能力和循环神经网络的时间序列建模能力。此外，CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数常用于训练无固定长度输入和输出的模型，适合车牌字符序列的识别任务。 在PyTorch框架中，开发这样的系统具有以下优势： 1. **灵活性**：PyTorch提供了动态计算图，使得模型的构建和调试更加直观，尤其是在处理动态结构时。 2. **易用性**：PyTorch的API设计友好，便于理解和使用，对于初学者和专家都非常友好。 3. **社区支持**：PyTorch拥有庞大的开发者社区，提供了丰富的第三方库和预训练模型，可以加速项目的进展。 在实际应用中，还需要考虑以下问题： - 数据集：训练高质量的深度学习模型需要大量标注的数据。通常，数据集应包含不同光照、角度、颜色和背景的车牌图片，以便模型能够泛化到各种实际场景。 - 预处理：包括图像缩放、归一化、增强等，以提高模型的性能。 - 训练策略：选择合适的优化器（如Adam、SGD）、学习率调度策略和批大小等，以平衡模型的收敛速度和准确性。 - 模型评估：使用验证集进行模型性能评估，常见的指标包括精度、召回率、F1分数等。 - 模型优化：可能需要对模型进行剪枝、量化和蒸馏，以减少模型的计算量和内存占用，使之更适合部署在资源有限的设备上。 基于PyTorch框架的车牌检测与识别系统涉及到了目标检测、序列模型、深度学习模型训练等多个方面，通过合理的模型设计和优化，可以实现高效率和高准确度的车牌识别。在这个项目中，`ahao2`可能是模型的配置文件、训练脚本或其他相关代码，它们构成了实现这一功能的核心部分。

基于转子磁链定向的异步电动机矢量控制系统MATLAB仿真模型详解及性能分析,基于转子磁链定向的异步电动机矢量控制系统 MATLAB SIMULINK仿真模型(2018b)及说明报告，仿真结果良好。 报告第一部分讨论异步电动机的理论基础和数学模型，第二部分介绍矢量控制的具体原理，第三部分对调速系统中所用到的脉宽调制技术CFPWM、SVPWM进行了介绍，第四部分介绍了MATLAB仿真模型的搭建过程，第五部分对仿真结果进行了展示及讨论。 ,基于转子磁链定向的异步电动机; 矢量控制系统; MATLAB SIMULINK仿真模型; 理论基础; 数学模型; 脉宽调制技术CFPWM; SVPWM; 仿真结果。,基于MATLAB的异步电机矢量控制仿真系统：理论与仿真分析报告

基于Matlab Simulink的DC-DC电路Buck-Boost转换器设计：fs=20kHz，电感电容参数优化，小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab Simulink DC-DC电路Buck与Boost转换器设计：电感电容参数优化、小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab simulinkDC DC电路buck、boost，要求fs=20kHz, 输入电压自定，输出侧接负载或电网。 基本要求： 1）设计电路电感、电容参数，要求电感电流纹波、电容电压纹波不超过±10%； 2）建立该电路的小信号模型； 3）利用波特图法设计闭环控制系统结构和参数； 4）Matlab仿真结果。 ,核心关键词：Matlab; Simulink; DC-DC电路; Buck-Boost; 参数设计; 纹波; 小信号模型; 闭环控制系统; 波特图法; 仿真结果。,Matlab Simulink DC-DC Buck-Boost电路设计与仿真

电动座椅在现代汽车中已经成为一个重要的舒适性配置。H桥驱动电路是电动座椅电机控制的核心部分，它允许电机正反转并能实现精确的速度控制。本文将深入探讨H桥驱动电路的设计原理、关键元器件的选择以及实际测试结果。 一、H桥驱动电路概述 H桥驱动电路因其形状类似字母"H"而得名，它由四个开关元件（通常是晶体管或MOSFET）组成，可以控制电流在两个方向流动，从而实现电机的正反转。在汽车电动座椅应用中，H桥驱动电路确保电机能够灵活地调整座椅位置。 二、电路设计 1. 开关元件选择：在高功率应用如电动座椅中，通常选用耐高压、大电流的MOSFET作为开关元件，因为它们具有低导通电阻和快速开关特性，减少了能量损失和热效应。 2. 驱动电路：为了驱动MOSFET，需要专用的驱动芯片，如IR2104或L298N，它们能提供足够的驱动电流，确保开关元件可靠工作。 3. 保护措施：考虑到汽车环境的复杂性，电路设计中必须包含过流、过热和短路保护。这可以通过集成保护电路或者额外的检测电阻和保险丝实现。 三、高低边驱动原理 H桥中的开关元件分为高边开关和低边开关。高边开关位于电源正极与电机之间，低边开关位于电机与地之间。通过控制高边和低边开关的闭合和断开组合，可以改变电机的电流方向，从而控制电机转动。 四、实际测试与结果分析 1. 功能测试：测试电动座椅电机能否按照指令正反转，以及速度控制是否准确。 2. 效率测试：测量电路在不同负载下的效率，确保在全速运行时不会产生过多热量。 3. 热性能测试：评估在连续工作条件下，H桥驱动电路的温度上升情况，确保其在汽车环境中的长期稳定性。 4. 安全性测试：验证过流、过热保护功能是否有效，以防止电机损坏或引发火灾风险。 五、结论 车用电动座椅的H桥驱动电路设计涉及多方面因素，包括元器件选择、驱动方案、保护机制等。经过精心设计和严谨测试，能够实现高效、安全的电机控制，提升汽车座椅的舒适性和安全性。在实际应用中，应根据具体车型和电机规格进行微调，以达到最佳效果。

针对中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项的基于U-Net的车道线检测模型（包含原始图片，打标之后的文件，以及训练结果） 具体使用方法可参考笔者的上一篇博客：基于U-Net的车道线检测模型（中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项） U-Net是一种流行的深度学习架构，主要用于图像分割任务，特别适合处理具有小数据集的问题。在自动驾驶领域，U-Net模型可以用来进行车道线检测，这一功能对于确保自动驾驶车辆安全、准确地行驶在道路上至关重要。 在中国机器人及人工智能大赛的城市道路识别赛项中，参赛者需设计和训练一个车道线检测模型。U-Net模型由于其结构设计和性能特点，被广泛应用于这一场景。U-Net模型的核心在于其对称的“U”形架构，该结构通过一系列卷积层、池化层和上采样层来捕获图像的上下文信息。模型的编码器部分负责逐步压缩输入图像，提取特征，而解码器部分则逐步恢复图像的空间分辨率，同时在上采样过程中合并特征，生成最终的分割图。 在车道线检测任务中，U-Net模型的训练数据包括原始道路图像以及相应的标记图像。标记图像中，车道线被清晰地标注出来，通常使用二值化或其他方法，以便模型能够学习区分车道线和其他道路表面。训练过程涉及将这些成对的数据输入模型中，通过反向传播算法调整模型参数，最小化预测分割图和标记图之间的差异。 该模型的成功应用不仅取决于其架构，还依赖于训练过程中的数据质量、标注准确性以及超参数的调整。在训练过程中，通常需要对模型进行多次迭代，不断优化以达到最佳性能。一旦训练完成，模型将能够准确地识别新图像中的车道线，为自动驾驶系统提供关键的视觉信息。 此外，U-Net模型的通用性和高效性使其成为处理医学图像分割、卫星图像分析等其他领域图像分割任务的理想选择。其独特的编码器-解码器结构使得它能够处理图像中的局部特征和全局上下文信息，同时保持空间层级结构，这对于精确的图像分割至关重要。 尽管U-Net模型在多个领域显示出强大的潜力，但其性能仍然受限于训练数据的质量和多样性。未来的研究可能会探索如何通过合成数据、数据增强或其他技术来改善模型的鲁棒性和泛化能力，以应对现实世界中各种复杂和不可预测的场景。 U-Net模型作为图像分割任务中的一个重要工具，其在车道线检测方面的应用是自动驾驶技术进步的一个缩影。通过精心设计的网络架构和严格的训练过程，U-Net不仅能够提供高质量的车道线检测结果，还能够为未来的自动驾驶系统集成提供坚实的技术基础。

1.3 运行模拟计算并查看结果 1.3.1 检验算例并运行模拟 通过遵循以下步骤之一，确认算例已可以进行模拟计算：  点击 OLGA 主窗口上工具栏中的 Verify（检查）按钮。  点击 F7。 如果模型已检查成功，将在输出窗口中显示“Verification succeeded”（检查成功）的消息， 且屏幕底部圆点将变绿并显示“Ready to Simulate”。注意输出窗口位于屏幕底部，如下图所示。 如果存在任何错误，您可通过点击输出窗口中错误信息旁的箭头图标 来直接定位到相应 错误。 一旦您完成了对模型的检查，点击工具栏上的运行模拟图标或按 F5 键来在交互模型下运行