在本项目中，我们探讨了如何使用一系列先进的嵌入式开发工具和技术，为STM32F103C8微控制器实现一个LCD12864显示模块的应用设计，并通过Proteus进行仿真验证。STM32F103C8是意法半导体（STMicroelectronics）的ARM Cortex-M3内核微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。LCD12864是一种常见的图形点阵液晶显示器，常用于设备控制界面。 FreeRTOS是一个实时操作系统（RTOS），适用于资源有限的微控制器。它提供了任务调度、信号量、互斥锁等多任务处理功能，帮助开发者高效地管理嵌入式系统的并发执行。在这个项目中，FreeRTOS作为核心调度器，使得STM32F103C8可以同时处理多个任务，如显示更新、用户交互响应等。 STM32CubeMX是意法半导体推出的配置和代码生成工具，用于简化STM32微控制器的初始化过程。通过它，我们可以快速配置微控制器的时钟、GPIO、中断等参数，并自动生成初始化代码，大大减少了手动编写这些基础设置的时间和错误风险。在这个项目中，STM32CubeMX被用来配置STM32F103C8的硬件接口，以驱动LCD12864。 HAL库是STM32的硬件抽象层库，它提供了一套统一的API，使得开发者可以与不同系列的STM32芯片进行交互，而无需关心底层硬件细节。HAL库的优点在于其易用性和可移植性，使得代码更易于理解和维护。在LCD12864应用设计中，HAL库的GPIO和I2C驱动模块被用来连接和通信。 LCD12864的应用设计通常包括初始化序列、数据显示、光标控制等功能。初始化序列包括设置LCD的工作模式、时序参数等。在显示数据部分，开发者需要理解如何将数据有效传送到LCD并显示，这可能涉及字模生成、点画线操作等。光标控制则涉及如何指示用户当前的输入位置。 Proteus是一款强大的电子电路仿真软件，它可以模拟硬件电路的行为，并且支持微控制器代码的仿真。在本项目中，使用Proteus进行STM32F103C8与LCD12864的联合仿真，可以验证硬件设计的正确性以及软件控制逻辑的有效性，而无需实际硬件环境。 文件"STM32F103C8.hex"是编译后STM32F103C8的固件文件，包含了所有程序代码和配置信息。"LCD12864 application.pdsprj"和"LCD12864 application.pdsprj.DESKTOP-P8D5O2F.Win100.workspace"则是Proteus项目的工程文件，包含了电路设计、元器件库选择以及项目配置等信息。 这个项目涵盖了嵌入式系统设计的关键环节，包括RTOS的使用、微控制器的配置与编程、显示设备的驱动以及电路仿真实验，为学习者提供了一个综合的实践平台，有助于提升其在STM32平台上的开发技能。

"基于MATLAB的随动控制系统的仿真" 本文档是关于基于MATLAB的随动控制系统的仿真，主要应用于汽车、机械或制造领域的工程材料。以下是本文档的详细知识点总结： 一、系统介绍 随动控制系统是指使用随机信号来控制系统的状态，以达到预期的目标。MATLAB是常用的仿真工具，可以用来模拟和分析随动控制系统的行为。 二、物理模型图 物理模型图是指描述系统的物理结构和关系的图表。在随动控制系统中，物理模型图可以用来描述系统的输入、输出和中间状态。 三、系统分析 系统分析是指对系统的行为和性能进行分析和评估。在随动控制系统中，系统分析可以用来评估系统的稳定性和 robustness。 四、模拟实验 模拟实验是指使用仿真工具来模拟系统的行为，以便评估系统的性能。在随动控制系统中，模拟实验可以用来评估系统的稳定性和响应速度。 五、功率放大器 功率放大器是指将输入信号放大到足够大，以驱动系统的执行机构。在随动控制系统中，功率放大器可以用来提高系统的输出功率。 六、两相伺服电动机 两相伺服电动机是指使用两相交流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 七、直流测速电动机 直流测速电动机是指使用直流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 八、减速器 减速器是指将高速旋转减速到低速旋转，以提高系统的稳定性。在随动控制系统中，减速器可以用来降低系统的振荡频率。 九、系统稳定性分析 系统稳定性分析是指对系统的稳定性进行分析和评估。在随动控制系统中，系统稳定性分析可以用来评估系统的稳定性和robustness。 本文档提供了基于MATLAB的随动控制系统的仿真，涵盖了系统介绍、物理模型图、系统分析、模拟实验、功率放大器、两相伺服电动机、直流测速电动机、减速器和系统稳定性分析等知识点，为读者提供了一个完整的随动控制系统仿真指南。

BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机 基于stm32F1的有传感器和无传感驱动 直流无刷电机有传感器和无传感驱动程序， 无传感的实现是基于反电动势过零点实现的，有传感是霍尔实现。 永磁同步电机有感无感程序，有感为霍尔FOC和编码器方式， 无感为换滑模观测器方式。 有原理图和文档 可供学习参考 程序有详细注释。

在本项目中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库在Python环境下进行人脸识别。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉工具，广泛应用于各种领域，包括人脸识别。在这个项目中，我们将涵盖以下几个关键知识点： 1. **基础人脸检测**： - Haar级联分类器：OpenCV中用于人脸检测的默认方法是基于Haar特征的级联分类器，这是一种机器学习算法，通过训练大量正面和非正面人脸样本来识别人脸。 - XML文件：级联分类器的参数存储在XML文件中，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，它包含了一系列特征级联规则。 - `cv2.CascadeClassifier()`函数：使用该函数加载级联分类器，并在图像上检测人脸。 2. **动态人脸识别**： - 实时视频流处理：利用`cv2.VideoCapture()`函数获取摄像头视频流，然后逐帧处理以实现动态人脸识别。 - 帧处理：每帧图像经过灰度化、缩放等预处理步骤，然后应用级联分类器进行人脸检测。 - 人脸框标记：检测到的人脸位置用矩形框标出，通常使用`cv2.rectangle()`函数实现。 3. **人脸对齐与特征提取**： - 人脸对齐：为了进行更高级的操作，如人脸识别或表情分析，可能需要将人脸对齐到标准位置，这通常涉及旋转和平移操作。 - 特征提取：如使用Local Binary Patterns (LBP) 或 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 算法提取人脸特征，为后续的识别阶段提供数据。 4. **人脸识别**： - 人脸验证与识别的区别：人脸验证是判断两张人脸是否属于同一人，而人脸识别是识别出某张人脸属于哪个人。 - 人脸识别算法：可以使用Eigenfaces、Fisherfaces或最近邻算法等。这些算法将人脸特征向量与预先构建的模型进行比较，以识别身份。 - OpenCV的`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`、`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`或`cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()`函数用于创建相应的识别器模型。 5. **人脸勾画**： - 局部特征：通过检测眼睛、鼻子和嘴巴等局部特征，可以进一步增强人脸的表现力。OpenCV提供了`cv2.findContours()`和`cv2.drawContours()`函数来检测和绘制这些特征。 - 人脸属性检测：除了基本的人脸框，还可以检测眼神、笑容、性别等属性，这需要更复杂的模型，如深度学习模型Dlib或MTCNN。 6. **深度学习方法**： - 近年来，基于深度学习的人脸识别模型如VGGFace、FaceNet和ArcFace等，已经取得了显著的性能提升。这些模型通常需要大量的标注数据进行训练，并且可以实现更复杂的身份识别任务。 7. **项目实现**： - 代码结构：项目通常包含预处理模块、人脸检测模块、特征提取模块（如果适用）、识别模块以及可视化模块。 - 数据集：可能需要准备一个包含多个人的面部图像的数据集，用于训练和测试识别模型。 - 结果展示：最终结果可以通过显示带有识别信息的图像或输出识别结果到控制台来呈现。 通过本项目，你可以掌握OpenCV在Python中的基本用法，理解人脸识别的工作流程，并了解如何结合深度学习技术进行更高级的应用。实践中遇到的问题和解决策略也将加深你对计算机视觉的理解。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的算法原理、仿真结果以及在实际车辆上的测试数据，为自动驾驶车辆的横向控制提供了有价值的参考。 适用人群： 本研究适合自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士，以及对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员。 使用场景： 研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。 目标： 旨在评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。 关键词标签： 动态车辆模型 百度Apollo LQR MPC横向控制

STM32F102VET6是一款由意法半导体（STMicroelectronics）生产的微控制器，属于STM32F1系列的经济型产品。这款MCU基于ARM Cortex-M3内核，具有低功耗、高性能的特点，适用于各种嵌入式应用，包括驱动小型显示器如0.96英寸的OLED（有机发光二极管）屏幕。 0.96寸的OLED显示屏通常采用I2C或SPI接口与微控制器进行通信，因为它们提供了简单且节省引脚的连接方式。在这个项目中，驱动程序是针对I2C接口设计的，这意味着STM32F102VET6将通过其内部的I2C接口与OLED显示器进行数据交换。 I2C（Inter-Integrated Circuit）是一种多主设备总线协议，由飞利浦（现NXP）开发，用于在电子设备之间进行双向通信。在STM32中，I2C通信由I2C peripheral（I2C1、I2C2等）处理，需要配置时钟源、模式、速率、GPIO引脚和中断设置。 驱动程序的核心功能包括初始化OLED显示控制器，配置I2C接口，发送指令和数据，以及更新屏幕内容。初始化步骤通常包括设置I2C时钟速度、使能GPIO引脚、选择从设备地址等。OLED驱动芯片，例如SSD1306或SH1106，会根据接收到的命令来控制显示屏的状态，如开关屏、设置显示模式、清屏、设置坐标、写入像素等。 对于0.96寸OLED显示屏，它的分辨率通常是128x64像素，每个像素由红、绿、蓝三色子像素组成。驱动程序需要能够处理这些像素的设置，通常通过向OLED控制器发送命令序列和数据来完成。显示内容可以是文本、图像或者简单的图形元素，都需要通过编程实现。 在编写驱动程序时，开发者可能使用HAL库（Hardware Abstraction Layer）或LL（Low Layer）库，这是STM32官方提供的固件库，方便开发者快速便捷地访问硬件资源。HAL库提供了高级抽象的API，而LL库则更接近底层，提供更高的性能和灵活性。 在0.96oled_I2C这个文件中，我们可以期待找到以下内容： 1. OLED驱动程序源代码，包括I2C接口的初始化和OLED控制器的操作函数。 2. OLED显示初始化函数，用于设置屏幕参数。 3. 显示缓冲区管理，用于存储要显示的数据。 4. 图像和文字绘制函数，允许用户在屏幕上绘制图形和文本。 5. 更新屏幕的函数，将缓冲区内容传送到OLED显示屏。 6. 可能包含示例代码，展示如何使用驱动程序来显示简单的内容。 这个项目涉及到STM32微控制器的I2C通信、OLED显示屏的驱动原理、以及如何通过编程控制OLED屏幕显示内容。对于学习和理解嵌入式系统中的显示技术，这是一个很好的实践案例。

**基于GD32F103C8T6移植的FreeModbus工程详解** FreeModbus是一个开源的、跨平台的Modbus协议实现库，它为开发者提供了在各种硬件平台上实现Modbus通信的能力。本项目是将FreeModbus库移植到GD32F103C8T6微控制器上的具体实例，旨在帮助用户在GD32F103系列芯片上搭建高效稳定的Modbus通信系统。 **GD32F103C8T6介绍** GD32F103C8T6是由GD Microsystems生产的高性能通用微控制器，基于ARM Cortex-M3内核。该芯片具有丰富的外设接口，如UART、SPI、I2C、ADC等，适合用于工业控制、物联网设备等多种应用场景。其高速处理能力以及充足的内存资源，使得它成为实现复杂通信协议的理想选择。 **FreeModbus简介** FreeModbus是一个完全免费的Modbus协议栈，支持RTU（远程终端单元）和TCP/IP两种通信模式。它允许设备作为主站或从站工作，实现了标准的Modbus功能码，包括读寄存器、写寄存器、读线圈状态、写线圈等操作。FreeModbus库的移植可以极大地简化在嵌入式系统中集成Modbus通信的工作。 **移植过程** 1. **环境准备**：首先需要配置GD32F103C8T6的开发环境，这通常包括下载并安装GD32开发工具链，例如Keil uVision或IAR Embedded Workbench，以及相应的芯片驱动库。 2. **代码获取**：从FreeModbus的官方仓库获取源代码，理解其结构和工作原理。 3. **硬件接口配置**：根据项目需求选择合适的通信接口，例如UART或RS485，配置相关GPIO引脚和串口参数。 4. **移植FreeModbus**：将FreeModbus源码导入项目，并根据GD32F103C8T6的中断服务例程和时钟系统进行适配。可能需要修改串口初始化函数，确保与实际硬件设置匹配。 5. **编译与调试**：编译移植后的代码，使用GD32的仿真器或者JTAG/SWD接口进行在线调试，检查运行过程中是否有错误。 6. **测试与优化**：使用“MODBUS调试助手.exe”等工具模拟Modbus主站进行通信测试，确保从站响应正确。根据测试结果进行性能优化，例如调整波特率、超时设置等。 7. **应用层开发**：在FreeModbus的基础上开发应用层功能，实现对GD32F103C8T6内部资源如GPIO、ADC、定时器等的访问控制。 **注意事项** 在移植过程中，要特别注意以下几点： - 保持原始代码风格和注释，以便于后续维护。 - 调试过程中要密切关注串口通信的正确性，防止数据丢失或错乱。 - 适当地添加错误处理和异常处理机制，提高系统的健壮性。 通过以上步骤，你可以在GD32F103C8T6上构建起可靠的Modbus通信系统，利用"gd32f103c8t6-freemodbus"中的代码作为参考，可以加速移植过程，降低开发难度。这个项目不仅适用于工业自动化领域，也适用于任何需要进行Modbus通信的嵌入式系统设计。

基于STM32的ADC采样及各式滤波实现，滤波包含：一阶补偿滤波，算术平均滤波，中位值滤波，限幅平均滤波，滑动平均滤波和卡尔曼滤波。滤波可直接调用API函数，方便快捷，便于用于自己的项目中。（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法，C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本，其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）构造出35维特征向量进行训练 频率：对能量的取值进行分段，取其中的众数作为频率的估计值 平均响度： 首先，你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方，得到其能量 对所有样本的能量求平均值，然后取平方根，即为均方根（RMS）值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间：单次鼾声持续时间 时域能量：在时域中，音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口，将窗口内的每个样本的振幅平方求和，即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换（Short-Time Fourie