OV5640图像采集与HDMI显示：基于AXI总线DDR3存储与FPGA实现方案（Verilog代码实现，图像分辨率1280x1024）,OV5640图像采集与HDMI显示：基于AXI总线DDR3存储与FPGA实现，分辨率达1280x1024,ov5640图像采集及hdmi显示，verilog代码实现 OV5640摄像头采集图像，通过AXI4总线存储到DDR3，HDMI通过AXI4总线读取DDR3数据并显示，xilinx 7系列fpga实现。 AXI 总线数据位宽512，图像分辨率为1280x1024 ,OV5640图像采集;HDMI显示;AXI4总线;DDR3存储;Xilinx 7系列FPGA实现;512位宽AXI总线;1280x1024分辨率。,OV5640图像采集存储及HDMI显示 - AXI4总线接口，512位宽数据流在Xilinx 7系列FPGA上的Verilog实现

MIPI ECC和CRC计算工具，用于MIPI屏调试和仿真相关参数设定和检验，在Window10系统下可直接运行，附python源码。

在现代嵌入式系统开发中，STM32微控制器因其高性能、低成本和丰富的外设资源而广受欢迎。STM32F10x系列作为STM32微控制器中的一个经典系列，拥有灵活的IIC通信接口，可以支持模拟IIC和硬件IIC两种模式，这使得开发者可以根据不同的应用场景选择合适的通信方式。本文将深入探讨如何利用STM32F10x系列微控制器实现与CH224Q模块的通信，并开发输出充电电压的功能。 CH224Q是一款串口转IIC的转换模块，通过它可以将单片机的UART串口通信转变为IIC接口的通信，极大地提高了系统的适用性和灵活性。在使用STM32与CH224Q进行通信时，开发者可以选择通过模拟IIC或硬件IIC的方式。模拟IIC通信主要是利用GPIO（通用输入输出）端口，通过软件模拟IIC协议时序，虽然速度较慢，但在资源受限的情况下是一个很好的选择。而硬件IIC则利用STM32自带的IIC硬件接口，由于硬件支持，通信速度更快，效率更高，尤其适合需要高通信速率的应用场景。 在开发过程中，首先需要根据CH224Q的通信协议和STM32的特性来编写相应的驱动程序。模拟IIC通信的驱动编写相对复杂，需要精确控制GPIO的电平变化来模拟出IIC的起始信号、停止信号、数据接收和发送过程。硬件IIC的驱动编写则相对简单，因为STM32的硬件IIC接口提供了完整的时序支持，开发者只需要通过配置相关的寄存器来启用IIC接口，设置好时钟速率，然后直接通过读写数据寄存器来完成数据的发送和接收。 在实现与CH224Q通信后，另一个关键功能是开发和输出充电电压。STM32F10x系列微控制器的某些型号提供了DA（数模转换器）功能，可以将数字信号转换为模拟电压信号。开发者可以通过编写程序来控制DA模块输出设定的电压值，从而实现充电电压的控制。在实际应用中，为了保证充电的安全性和稳定性，还需要结合电量监测、温度检测等信息来动态调整输出电压。 在软件层面，IAR Embedded Workbench是一款功能强大的集成开发环境，支持C/C++语言开发，拥有代码优化和调试工具，非常适合用于STM32系列微控制器的开发。在使用IAR开发环境进行项目开发时，开发者可以利用其丰富的库函数和模块，轻松实现对STM32的配置和对CH224Q模块的控制。 利用STM32F10x系列微控制器的模拟或硬件IIC通信接口，结合CH224Q模块的串口转IIC功能，开发者可以快速实现与多种设备的通信，并能够通过STM32的DA功能输出稳定的充电电压。这对于需要通信接口和充电管理的嵌入式设备开发来说，具有重要的实用价值和市场前景。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103的4-20mA采集电路的设计与实现，涵盖硬件和软件两大部分。硬件方面，重点讲解了电流转电压、隔离电路和RS485接口三大模块，特别是采用TI的INA196电流检测芯片进行电流转换，确保工业环境下的稳定性。软件部分则提供了完整的源码，包括ADC采样代码和RS485通信代码，特别强调了DMA技术和滑动滤波的应用，以提高数据采集的准确性和抗干扰能力。此外，还提到了一些实际应用中的注意事项，如终端电阻的设置和ADC基准电压的选择。 适合人群：对嵌入式系统开发有一定基础的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要将传感器电流信号转换为数字信号并通过RS485传输到上位机的场合。主要目标是帮助工程师理解和掌握4-20mA采集电路的设计方法及其在工业环境中的应用。 其他说明：文中提供的完整原理图、PCB源文件和源码，使得读者可以快速复现并应用于实际项目中。同时，文中提到的实际测试经验和优化技巧也非常有价值。

摘 要 当今社会进入了科技进步、经济社会快速发展的新时代。国际信息和学术交流也不断加强，计算机技术对经济社会发展和人民生活改善的影响也日益突出，人类的生存和思考方式也产生了变化。传统护肤品推荐采取了人工的管理方法，但这种管理方法存在着许多弊端，比如效率低下、安全性低以及信息传输的不准确等，同时由于护肤品推荐过程中会形成众多的个人文档和信息系统数据，通过人工方法对商品信息进行集中管理会形成检索、更改和维护等较为麻烦的管理问题，根据此问题，研发一套护肤品推荐系统，既能够大大提高信息的检索、变更与维护的工作效率，也能够方便信息系统的管理运用，从而减少信息管理成本，提高效率。 该护肤品推荐系统采用B/S架构、前后端分离进行设计，并采用Java语言以及 SpringBoot框架进行开发。本系统主要设计并完成了用户注册、登录、商品信息购买、个人信息修改等，管理员对用户信息、商品信息、留言板、订单等功能，进行维护与管理。该系统操作简单，界面设计简单，不仅能基本满足目前网上护肤品推荐系统的日常管理工作，而且能有效降低人员成本和时间成本。 关键词：护肤品推荐系统；B/S 架构；SpringBoot框架

在Matlab中实现QR二维码的生成与识别，可以借助Zxing开源库。这里使用的是Zxing的1.7版本，具体包括zxing-core-1.7和zxing-j2se-1.7这两个库。为了完成编码和解码操作，分别编写了encode.m和decode_qr.m这两个函数，用于实现二维码的生成和识别功能。此外，还编写了一个主程序QR_main.m，用于调用编码和解码函数并控制整个流程。在测试识别功能时，使用了一张名为qr.jpg的二维码图像作为测试用图，通过该图像来验证二维码识别功能的正确性。

内容概要：本文档详细介绍了同步发电机在三相短路暂态过程中，利用Simulink进行建模和仿真的方法，并通过Matlab代码实现了对仿真过程的控制。主要内容包括：同步发电机的Simulink模型搭建、三相短路故障设置、仿真参数配置、仿真波形分析、电流FFT分解及其对发电机稳定性的影响，以及静态稳定范围的探讨。文中还提供了一个简化的Matlab代码框架，帮助用户理解和应用仿真结果。 适合人群：电气工程专业学生、电力系统研究人员、从事电力系统保护与控制工作的工程师。 使用场景及目标：适用于研究同步发电机在突发短路条件下的行为特性，评估其稳定性和可靠性，优化电力系统的设计和维护方案。 其他说明：文档不仅提供了详细的仿真步骤和技术细节，还包括了对仿真结果的深入分析，有助于读者全面掌握同步发电机的工作原理和故障应对策略。

simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建，控制电路完全有verilog语言实现（包括DPWM,PI补偿器) 适用于验证基于fpga的电力电子变换器控制，由于控制回路完全由verilog语言编写，因此仿真验证通过，可直接下载进fpga板子，极大缩短了开发数字电源的研发周期。 buck变换器指标如下： (*额定输入电压*) Vin->20, (*最大输入电压*) Vin_max->25, (*最小输入电压*) Vin_min->15, (*输出电压*)Vo>10, (*开关频率*)fs->50*10^3, (*输出功率*)Po->100, (*最小占空比*)Dmin->0.1, (*额定占空比*)D ->0.5, (*最大占空比*) Dmax->0.6, (*额定输出电流*) Io-> 10 包括：buck主电路以及控制回路设计文档，仿真文件。 以及simulink与modelsim的联合仿真调试说明文档。

内容概要：本文详细介绍了利用野火征途Pro FPGA开发板实现基于帧差法的运动目标检测与跟踪系统的全过程。首先，通过OV5640摄像头采集视频流并存储于DDR3内存中进行帧缓存。接着，采用Verilog编写帧差处理模块，计算相邻两帧之间的灰度差异，并通过二值化处理将差异结果转换为二进制图像。然后，利用边界扫描法对目标进行定位，最终通过TFT LCD、VGA和HDMI三种显示接口展示检测结果。文中还讨论了一些优化技巧，如使用Y通道代替RGB全量计算节省资源，以及解决OV5640摄像头在低光照条件下的噪点问题的方法。 适合人群：对FPGA开发有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行运动目标检测与跟踪的应用场合，如安防监控、智能交通等领域。目标是帮助读者掌握如何在FPGA平台上构建高效的运动目标检测系统。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和调试经验分享，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时提到未来可能引入YOLO算法进一步提升检测精度。

基于Transformer模型的锂电池剩余寿命预测方法及其Matlab代码实现。主要内容分为两大部分：一是电池容量提取程序，二是锂电池寿命预测。文中使用了NASA提供的电池数据集，特别是B0005、B0006、B0007和B0018四个电池的数据。通过历史容量数据作为输入，采用迭代预测的方法对未来电池容量进行预测。代码包含详细的中文注释，适用于MATLAB 2023b及以上版本，且提供了多种评价指标如R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，以评估模型性能。 适合人群：对锂电池健康管理感兴趣的科研人员、工程师以及希望学习Transformer模型应用于时序预测的新手。 使用场景及目标：①研究锂电池的健康管理和剩余寿命预测；②学习如何使用Transformer模型处理时序数据；③掌握Matlab环境下电池数据的提取和预测流程。 其他说明：代码已充分测试，可以直接运行，用户只需替换自己的数据即可进行实验。