本系统以TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 为控制核心,基于正弦脉冲宽度 调制(SPWM),设计制作了单相正弦波逆变电源,实现了输入15V 直流电压, 输出有效值为10V、额定功率为10W 的正弦交流电压,交流频率在20Hz 至100Hz 内能以1Hz 为步进值进行调整。系统使用TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 产生 SPWM 波控制全桥电路,桥路输出信号经LC 滤波电路后得到失真度小于0.5% 的正弦波;系统采用PID 控制算法使输出交流电压负载调整率低于1%;通过合 理选用MOSFET 等措施使系统效率达到89%;采用互感器和AD 采样芯片获得 输出电流与输出电压,通过FPGA 控制继电器实现输出过流保护和自恢复功能。 系统可通过键盘步进控制和蓝牙控制两种方式设置交流频率,通过LCD 屏幕和 蓝牙接收设备实时显示系统工作参数,人机交互良好。经测试,系统除输出效率 外达到题目的全部指标要求。
2024-07-02 23:49:35 13.96MB Tiva FPGA 单相逆变电源
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基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真,可以与RRT算法结合使用,包含正逆解分析
2024-07-02 19:17:56 50.46MB 机械臂避障 人工势场法
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在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序,你需要遵循Modbus RTU的通信规范,并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例,用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块(通常包括RS485收发器和终端电阻) 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先,你需要配置USART用于串行通信,并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向(发送或接收)。
2024-07-02 17:17:44 5.02MB stm32 Modbus
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马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术,特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中,我们可以利用统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中,我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法,它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合,允许我们对模型参数进行概率解释,并能处理不确定性。首先,我们需要生成一些带有噪声的线性数据,这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着,使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下,我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中,我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据,这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布,因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数,这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值,也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时,我们需要指定迭代次数(`numIterations`)、燃烧期(`burnIn`,用于去除初始阶段的不稳定样本)、初始状态(`initialState`)以及提议分布的协方差矩阵(`proposalCov`,影响采样的步长和方向)。`mcmc`函数用于创建MCMC对象,而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后,我们可以分析采样结果,例如通过`chainstats`计算参数的统计量,如均值和标准差,以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图,这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法(`mcmcrun`函数默认使用的采样方法),MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法,如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo,它们在不同场景下各有优势。例如,Gibbs采样可以更有效地探索多维空间,而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说,MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法,使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题,包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法,用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中,如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。
2024-07-02 16:10:18 234KB matlab
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# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型; 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集,首次运行自动下载; 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类,训练过程显示loss数值; 4. 训练完成后保存pth模型权重文件; 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。
2024-07-02 13:31:41 83.7MB resnet pytorch mnist 卷积神经网络
RTKLIB代码解释,代码框架说明
2024-07-02 11:28:56 396KB GNSS
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Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言,以其跨平台、高性能和丰富的类库而著名。"Java练习代码"可能是一个包含了一系列Java编程练习的项目,旨在帮助学习者加深对Java语言的理解,提高编程技能。这个压缩包文件名为"java-master",暗示这可能是一个Git仓库的主分支,通常包含了一个项目的源代码、测试文件以及相关的项目配置。 在Java学习过程中,常见的知识点包括: 1. **基础语法**:包括变量声明、数据类型(如基本类型、引用类型)、运算符、流程控制(如if语句、switch语句、循环结构)、异常处理等。 2. **类与对象**:这是面向对象编程的核心。理解类的定义、对象的创建、封装、继承和多态性是Java学习的重点。 3. **集合框架**:如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等,它们提供了存储和操作对象的方式。理解它们的内部原理和适用场景非常重要。 4. **输入输出流**:Java的I/O流系统用于处理数据的输入和输出,包括文件操作、网络通信等。 5. **多线程**:Java提供了丰富的多线程支持,如Thread类、Runnable接口,以及同步机制(synchronized关键字、Lock接口等)。 6. **接口与抽象类**:接口定义了方法的规范,而抽象类可以包含抽象方法和具体方法。理解它们的区别和使用场景是高级Java编程的基础。 7. **泛型**:泛型提高了代码的类型安全性,避免了强制类型转换,并有助于在编译时发现类型错误。 8. **注解(Annotation)**:注解为代码提供了元数据,可用于编译时或运行时的处理,如Spring框架中的依赖注入。 9. **反射(Reflection)**:允许程序在运行时检查和修改自身的行为,是实现动态代理、元编程的关键。 10. **Swing或JavaFX**:这两个是Java的图形用户界面(GUI)库,用于创建桌面应用程序。 11. **JDBC**:Java数据库连接,用于与各种数据库进行交互,执行SQL语句。 12. **设计模式**:如单例、工厂、观察者等,是解决常见编程问题的成熟方案,也是面试常考内容。 13. **Java标准库**:如Collections、IO、NIO、Concurrent包等,提供了大量实用工具和类。 "java-master"目录下可能包含以下内容: - `src/main/java`:存放Java源代码文件。 - `src/test/java`:存放单元测试代码,可能使用JUnit或TestNG框架。 - `pom.xml`:如果项目使用Maven管理,这是一个项目对象模型配置文件,定义了依赖关系和构建规则。 - `README.md`:项目说明文件,包含项目简介、如何运行、贡献指南等。 - `.gitignore`:指定Git应忽略的文件或目录。 - `.idea/`:如果是IntelliJ IDEA项目,可能包含项目配置文件。 通过实践这些练习代码,学习者可以逐步掌握Java编程,并了解如何组织和管理一个Java项目。同时,查阅相关文档和源码,将有助于深入理解Java语言的特性和实际应用。
2024-07-02 10:11:57 1.61MB Java
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简易评分系统 C++代码, 详细代码及分析过程见 《综合课程设计(简易评分系统)C++代码加分析(运用EaxyX)》
2024-07-02 09:58:03 2.15MB
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【安卓电子书阅览器源代码】是一个专门为安卓手机设计的软件开发项目,旨在提供一个方便、易用的txt格式电子书阅读平台。这个项目的核心是实现一个高效的文本渲染引擎,能够适应不同尺寸的屏幕,同时优化用户体验,如字体大小调整、夜间模式切换以及书签功能等。 在安卓平台上开发电子书阅览器,主要涉及到以下几个关键知识点: 1. **Android SDK**:这是开发安卓应用的基础,包括Java库、工具和API,用于构建、测试和调试应用程序。开发者需要熟悉Android Studio IDE,它提供了集成的开发环境,支持XML布局设计、代码编辑和调试。 2. **布局设计**:应用界面通常由多个布局文件定义,使用XML语言。在本项目中,可能包含一个主阅读界面、书目列表、设置菜单等,每个布局都要考虑用户体验和设备兼容性。 3. **TextView组件**:这是显示文本的主要控件。在电子书阅览器中,TextView将被用来展示txt文件内容,可能需要通过自定义View或使用Spanned类来实现分页、行间距调整和文字样式控制。 4. **文件I/O操作**:为了读取txt文件,开发者需要使用Android的File类和InputStream/OutputStream进行文件读写。考虑到性能,可能会使用BufferedReader或其他流式处理方式来读取大文件。 5. **数据存储**:书签、阅读进度等信息通常需要保存在本地,可以使用SharedPreferences进行轻量级存储,或者SQLite数据库进行结构化数据的持久化。 6. **权限管理**:访问本地文件需要声明读取外部存储的权限,在Android 6.0及以上系统中,还需要在运行时动态请求用户授权。 7. **UI交互**:用户界面应该提供易于操作的控件,如滑动手势翻页、点击事件处理等。可以使用GestureDetector和MotionEvent来捕捉和处理触摸事件。 8. **主题和夜间模式**:通过切换主题色,实现日间和夜间模式,这涉及到对颜色资源的管理以及界面元素的动态更新。 9. **性能优化**:为了提供流畅的阅读体验,开发者需要考虑内存管理、文本渲染速度和功耗。例如,预加载一部分未阅读的章节到内存,或者使用异步加载技术避免阻塞主线程。 10. **测试与调试**:应用开发完成后,需要进行单元测试、集成测试和UI测试,确保在不同设备和Android版本上的兼容性。使用Android模拟器和真机测试是非常重要的步骤。 以上只是基本的技术要点,实际项目可能还涉及到更多的细节,比如错误处理、版本控制、用户反馈机制等。通过理解这些知识点,开发者可以构建出一个功能完善、用户体验良好的安卓电子书阅览器。
2024-07-01 21:06:56 664KB Android 代码 电子书
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GRNN广义回归神经网络MATLAB代码
2024-07-01 20:46:37 4KB matlab 神经网络
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