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基于双目立体视觉的三维定位技术研究的详细算法，有代码的哦！

基于MATLAB的隔离型DC DC变换器系统设计：单端反激技术指标与仿真程序整合方案,基于MATLAB仿真的单端反激隔离型DC-DC变换器系统设计与技术指标详解,基于MATLAB的单端反激——隔离型DC DC变器系统设计 本设计包括设计报告，仿真程序。 技术指标 输入电压、输出电压、输出功率、纹波系数、开关频率见下图 ,MATLAB; 单端反激; 隔离型DC DC变换器; 系统设计; 设计报告; 仿真程序; 技术指标; 输入电压; 输出电压; 输出功率; 纹波系数; 开关频率,MATLAB设计的隔离型DC-DC变换器系统方案

内容概要：本文档介绍了富满微电子集团股份有限公司生产的FM8118加湿器控制芯片的技术规格和功能特点。FM8118是一体化设计，集成了锂电池充放电、按键检测和驱动等功能，仅需少数外接组件即可组建加湿器系统，提供4小时的工作时长。它拥有独特的省电模式，在未使用时维持很低的工作电流；充电模块安全高效，支持USB端口直接充电；具有LED指示功能和完善的故障保护机制； 适合人群：电子产品设计制造的专业技术人员，尤其是专注于智能家居设备如空气加湿器的设计人员。 使用场景及目标：该资料旨在帮助工程师们更好地理解和应用这种高效的单片控制系统，从而优化自家产品的硬件配置，提升用户体验，特别是在干热区域市场。 阅读建议：由于文中包含了大量具体的技术指标和参数表格，强烈建议读者仔细研究每一部分的具体说明，特别是‘典型应用电路’章节提供的实例图解对于实践操作非常有用。此外，在布局PCB时还需注意一些关键细节，比如正确安装滤波电容器的位置以避免干扰。

长波红外超构透镜技术突破：偏振复用聚焦的FDTD仿真研究与实现应用,长波红外偏振复用超构透镜：二氧化钛纳米柱模型与fdtd仿真研究,长波红外超构透镜 偏振复用聚焦 fdtd仿真 复现lunwen：2018年Optical letters：High-efficiency, linear-polarization-multiplexing metalens for long-wavelength infrared light lunwen介绍：单元结构为二氧化钛椭圆纳米柱构成，具有各向异性特点，通过调整椭圆柱的长轴和短轴实现xy偏振的独立相位调控，构建不同偏振具有不同聚焦相位分布的超构透镜模型，可实现长波红外10.6um线偏振复用的聚焦和成像功能； 案例内容：主要包括硅纳米柱在10.6um长波红外的单元结构仿真、不同偏振的传输相位的参数扫描计算，超构透镜的偏振复用的聚焦相位计算代码以及偏振复用超构透镜的相位和结构尺寸参数匹配的计算代码，和对应的远场电场分布计算； 案例包括fdtd模型、fdtd建模脚本、Matlab计算相位代码和模型仿真复现结果，以及一份word教程，偏振复用型超构透镜的相

大学仪器科学与技术，仪器仪表工程，控制科学与工程，控制工程，电子信息，计算机等相关专业使用的太赫兹检测课件。

基于LabView和USBCAN FD-200U开发的BootLoader上位机源码与HEX烧录刷写技术,BootLoader上位机源码，HEX烧录刷写，基于labview和USBCAN FD-200U开发BootLoader刷写 ,核心关键词：BootLoader上位机源码; HEX烧录刷写; labview开发; USBCAN FD-200U; BootLoader刷写,"基于LabVIEW与USBCAN FD-200U的BootLoader上位机源码HEX刷写技术研究" 在现代计算机科学与工程技术领域中，软件的更新与维护是确保系统功能正常运行、保障系统安全以及提升系统性能的重要手段。本文档详细探讨了基于LabVIEW开发环境与USBCAN FD-200U接口设备开发的BootLoader上位机源码以及HEX烧录刷写技术。BootLoader，又称引导加载程序，是指在嵌入式系统中用于初始化硬件设备、建立内存空间映射等任务的短小程序。它为运行操作系统及其他应用程序做好了准备。而上位机源码指的是控制BootLoader的主机端程序代码，而HEX烧录刷写是将HEX文件写入目标设备存储器中的过程。 LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于数据采集、仪器控制以及工业自动化领域，它提供了一个直观的开发环境，使工程师能够通过图形化的方式创建应用程序。USBCAN FD-200U是一款基于USB接口的CAN总线分析仪，支持CAN FD（Controller Area Network with Flexible Data-rate）协议，具备高速数据传输能力，适用于复杂车载网络的通信测试和分析。 本文档通过对上位机源码的深入分析，阐述了软件刷写技术的核心原理，以及如何将源码编译成HEX文件，并通过特定的接口进行刷写操作。文档中提到了将BootLoader烧录到目标设备中，使其能够实现固件的更新功能。在文档的分析与实践中，描述了在不支持操作系统或系统启动不完全的情况下，如何通过BootLoader来加载操作系统或应用程序。 此外，文档中还介绍了在开发过程中所采用的技术分析方法，包括决策树等分析工具。决策树是一种常用的机器学习算法，用于模式识别和数据分类，它通过一系列决策规则对数据进行分组，从而形成一个树状的决策模型。虽然文档中并没有详细展开决策树方法在本项目中的具体应用，但我们可以推测其可能被用于指导刷写过程中的决策制定，比如在面对不同类型的CAN设备时，如何选择合适的刷写策略。 整体来看，本文档不仅涉及了BootLoader上位机源码的开发、编译和刷写技术，而且深入探讨了在嵌入式系统开发中的应用实践，为工程师提供了一套完整的基于LabVIEW和USBCAN FD-200U的BootLoader刷写解决方案。通过阅读本文档，开发者可以更好地理解如何在实际项目中实现高效且安全的固件升级，以保障系统的持续稳定运行。

STM32H750 Pro开发板是一款基于意法半导体（STMicroelectronics）高性能的STM32H7系列微控制器的开发工具，适用于高级嵌入式应用。该开发板是学习和开发STM32H750VXX芯片的理想平台，提供丰富的外设接口和强大的计算能力。本教程配套代码针对STM32H750V版本的芯片，旨在帮助开发者快速理解和掌握该芯片的特性和功能。 STM32H750V系列是STM32家族的一员，采用Arm Cortex-M7内核，运行频率高达480MHz，具有出色的处理性能。它集成了浮点单元（FPU），可以高效执行浮点运算，非常适合涉及复杂算法和实时控制的应用。此外，该芯片还拥有大容量的闪存和SRAM，以及一系列先进的外设，如CAN-FD、以太网、USB OTG、多个串行通信接口等。 压缩包中的“ebf_stm32h750_pro_code_v-master”可能包含以下关键组件： 1. **固件库**：STM32CubeH7固件库提供了HAL（Hardware Abstraction Layer）和LL（Low-Layer）驱动，这些驱动使开发者能够以更高级别的抽象来编写代码，简化了对硬件资源的访问。 2. **示例代码**：各种示例项目展示如何初始化系统、配置时钟、使用特定外设以及执行基本操作，如LED控制、串口通信、定时器中断等。 3. **开发环境**：可能包括Makefile或IDE配置文件，用于在Eclipse、Keil MDK或其他开发环境中构建和调试项目。 4. **文档**：教程文档可能详细解释了如何使用代码，如何配置开发环境，以及每个示例的功能和工作原理。 5. **库文件**：可能包含了第三方库，如FreeRTOS、lwIP等，为实时操作系统和网络功能提供支持。 6. **烧录工具和脚本**：用于将编译后的固件烧录到开发板的工具和指令。 通过学习这个教程和配套代码，开发者可以深入了解STM32H750V芯片的性能特点，如： - **高性能计算**：了解如何利用Cortex-M7内核和FPU进行高速运算。 - **内存管理**：掌握如何有效地分配和使用片上存储资源。 - **外设接口**：熟悉各种外设的初始化和操作，如GPIO、I2C、SPI、UART等。 - **实时操作系统**：如果包含FreeRTOS，可以学习如何在STM32H750上实现多任务调度。 - **网络功能**：如使用以太网或USB接口进行数据传输。 - **功耗管理**：学习如何优化功耗，实现低功耗应用。 这个教程配套代码提供了全面的学习材料，让开发者能逐步掌握STM32H750V芯片的开发技能，从而充分利用其强大性能进行创新设计。在实践中不断探索，可以提升开发者在前沿技术领域的专业能力。

永磁直驱风力发电系统自抗扰控制与最大功率跟踪技术研究：机侧变流器自抗扰控制与仿真，网侧变流器PI控制及风速模型探讨,自抗扰控制，永磁直驱风力发电系统，永磁同步电机，最大功率跟踪，机侧变流器，网侧变流器 机侧变流器转速外环：采用自抗扰控制，LADRC，代码+simiulink仿真 网侧变流器采用PI控制 五种风速的风速模型?自抗扰控制的风力发电系统模型，两种模型 ,自抗扰控制; 永磁直驱风力发电系统; 永磁同步电机; 最大功率跟踪; 机侧变流器; 网侧变流器; LADRC; PI控制; 风速模型; 自抗扰控制风力发电系统模型。,自抗扰控制的永磁直驱风力发电系统研究：最大功率跟踪与双层变流器策略

内容概要：本文介绍了一种利用DeeplabV3+模型进行视杯与视盘分割的方法，目的是为了辅助青光眼的早期诊断。主要技术包括数据预处理、使用ResNet18改造的DeeplabV3+模型、超参数调优、可视化结果评估及简单的GUI设计。通过这一系列流程，能够有效提升模型的准确性和实用性。 适合人群：适用于医学影像研究人员、深度学习爱好者和技术开发者，尤其关注医疗AI应用领域的人士。 使用场景及目标：该项目可以应用于临床眼科诊疗系统中，帮助医生快速高效地识别出视网膜图像中的关键结构；对于科研工作者而言，该模型还可以作为研究基线模型进一步探索新的改进方法。