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电动机轴上转矩平衡方程 直流电动机转矩方程 负载转矩分类：按负载转矩和转速的变化关系分类 恒转矩负载 例如：提升机 变转矩负载 例如：风机、水泵 按转矩向对于转速的作用方向分类 阻转矩 位势转矩

SerialAssistance 基于Qt开发环境，开发能够实时显示数据曲线的串口助手，实现串口参数的设置、通信协议的制定、串口收发数据的功能，最大8通道的数据曲线实时显示，时间区间的实时调节。 操作系统环境：WIN7旗舰版，使用软件版本：QTCreator 5.4.2 MinGW 32bit 功能说明： 1.接受串口数据并实时显示在显示区 2.最多能够同时显示8组数据 3.能够保存曲线 4.能够保存数据 5.拥有写数据功能 操作说明： 1.填写横坐标范围（时间），纵坐标范围（数据值），点击发送设置参数 2.点击搜索串口，选择串口，设置波特率，数据位，停止位，奇偶校验位打开串口 3.按照数据的组数点击通过数，有几组数据就点几个通道，点击发送设置参数 Serial_Port_Ver1.1_2016_11_23更新说明 1.修复拔掉串口之后重复提示要关闭串口,导致软件奔溃 2.修复关闭窗口之后

可实现图像数据集的扩充，批量实现，基于python3进行操作，简单方便，基于PIL库。并附上效果图

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l-曲线矩阵代码代码代码 该存储库适用于以下论文中介绍的自我正则化加权稀疏（SRWS）模型，并在Matlab R2018a中构建。 Zhang T，Peng Z，Wu H，et al。 [J]。 神经计算，420：124-148。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已在许多领域中广泛使用，但是，在复杂背景下检测红外小目标仍然是一项艰巨的任务。 本文提出了一种新的检测方法，称为自规则加权稀疏（SRWS）模型。 该算法是针对数据可能来自多个子空间的假设而设计的。 并且，可以检测背景结构信息的重叠边缘信息（OEI）被用于约束稀疏项并提高准确性。 此外，自正则项用于在背景中挖掘潜在信息，并从多个子空间中提取杂波。 因此，红外小目标检测问题转化为优化问题。 通过将优化函数与乘积交替方向法（ADMM）结合，我们解释了SRWS的求解方法并优化了其迭代收敛条件。 一系列实验结果表明，所提出的方法优于最新的基线。 图1.红外图像转换为斑块图像的插图。 图2.背景估计能力的图示。 （a）-（d）是原始图像； （e）-（h）是通过IPI估计的背景，采用单个子空间方

功能也不用多介绍了，相信大家在论坛也见过很多优秀的源码 这是我以前整的，最近整理源码才有空拆分出来给大家 原理很简单，代码没几行，没有过多复杂的计算，相信你们一看就懂 可自定义锁定组件跟窗口之间的位置，就是保持跟4个边框的距离来实现组件随着窗口变化而变化 使用方法简单化，类zc后绑定对应组件即可 这是我给自己的工具加了自适应功能：