基于改进BSC的电信投资项目后评估体系，李红霞，张爱华，本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题，大胆借鉴了平衡记分卡的思想，并结合电信企业实际，对其进行改进，从

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

详细介绍了一种基于物联网技术的户外环境检测装置，该装置采用STM32微控制器作为核心处理单元，通过WIFI模块与智能手机APP进行数据交互。文章从系统设计、硬件选择、软件编程、用户界面设计等多个角度，全面阐述了如何构建一个高效、稳定、用户友好的户外环境监测系统。适用于电子工程师、物联网爱好者、环境监测专业人士以及对智能硬件感兴趣的学生。使用场景包括城市环境监测、农业气候监测、户外教育活动等。 关键词 物联网

**指针式万用表电路仿真与讲解教程** 在电子工程和电气技术领域，了解和掌握万用表的使用是至关重要的。指针式万用表作为传统的测量工具，能够测量电压、电流和电阻，是电路分析和故障排查的基础设备。本教程将通过Multisim这一强大的电路仿真软件，详细介绍如何构建和仿真指针式万用表电路，以加深对万用表工作原理的理解。 Multisim是一款广泛应用于教育和工业界的电路设计和仿真软件，它提供了直观的图形化界面，使用户可以轻松搭建电路，并进行实时仿真，观察电路的动态行为。在本教程中，我们将利用Multisim的特性，模拟指针式万用表在交流（AC）、直流（DC）和欧姆测量模式下的工作状态。 我们将构建基础的指针式万用表电路，包括电流表头、分压电阻网络和选择开关。电流表头是万用表的核心部件，它具有高内阻，能直接连接到被测电路而不影响其正常工作。在AC/DC模式下，我们需要考虑交流电流和直流电流的差异，选择合适的表头和耦合方式。在Multisim中，我们将设置不同的电压源，模拟不同类型的输入信号，观察指针的偏转情况。 接着，我们会转向欧姆表的仿真。欧姆表是通过内部电池和固定电阻来测量电阻的。在Multisim中，我们需要设定内部电池的电压，然后通过开关切换到欧姆测量模式。当选择欧姆测量时，表头与待测电阻并联，通过表头的偏转读取电阻值。在这个过程中，我们将学习如何调整内部电阻，以适应不同量程的测量需求。 在仿真过程中，我们还将讨论以下关键知识点： 1. **电路元件的选择与配置**：理解如何正确选择电流表头、分压电阻和开关，以及它们在电路中的作用。 2. **电流与电压的转换**：探讨如何通过电阻网络将电流信号转换为电压信号，以便于表头的读取。 3. **测量误差分析**：分析电路设计可能引入的测量误差，如非线性响应、读数精度等。 4. **仿真技巧**：学习如何使用Multisim进行电路分析，如使用虚拟仪表进行实时测量，使用示波器查看波形等。 5. **安全注意事项**：强调在实际操作中使用万用表的安全规则，如正确选择量程、避免短路等。 通过这个实践教程，读者不仅可以深化对指针式万用表工作原理的理解，还能提升在Multisim中的电路设计和仿真技能。对于电子工程初学者和专业技术人员来说，这是一次极好的学习和提高的机会。通过实际操作，你将能够更好地应对各种电路测量任务，为你的学习和职业生涯奠定坚实的基础。

标题中的“基于百科荣创主车电机驱动板程序 PID控制”指的是一个专为百科荣创公司的主车电机驱动板设计的软件程序，该程序利用PID（比例-积分-微分）控制算法来优化电机的运行性能。PID控制器是自动控制系统中最常见的反馈控制算法，它通过连续调整控制信号来减小系统误差，实现精确的控制目标。 PID控制包含三个主要组成部分： 1. 比例(P)部分：控制器输出与误差成正比，即时响应误差，能快速调整输出，但可能引起振荡。 2. 积分(I)部分：根据过去一段时间内的误差累积输出，消除稳态误差，确保系统能够达到设定值。 3. 微分(D)部分：基于误差的变化率进行输出，可以预见误差并提前做出反应，减少超调和振荡。 在电机驱动板中，PID控制的应用至关重要，它能确保电机的转速、位置或扭矩等参数稳定且精确。例如，通过调整PID参数，可以使电机在不同的负载条件下保持恒定的速度，或者在需要时迅速准确地改变速度。 描述中提到的“PID控制”，暗示了这个程序的重点在于如何有效地运用PID算法来改善电机驱动板的控制效果。这通常涉及到参数整定的过程，即找到一组合适的P、I、D系数，使得电机在各种工况下都能有良好的动态响应和稳定性。 文件名“bkrc_pid_motor_driver_麦轮普轮190_开源电机驱动板”表明这是一个针对“麦轮普轮190”电机的开源驱动板程序，意味着该代码可供开发者查看、学习和修改。开源硬件和软件的共享精神有助于社区内的创新和改进，允许用户根据具体需求定制自己的电机控制方案。 这个项目涵盖了以下几个关键知识点： 1. PID控制理论：包括比例、积分和微分三部分的作用以及它们如何协同工作以优化控制效果。 2. 电机驱动板：硬件平台，负责接收控制信号并驱动电机运行，可能包含电流检测、温度保护等功能。 3. 参数整定：寻找最佳PID系数以达到期望的系统性能。 4. 开源硬件/软件：代码和设计的开放性，鼓励社区参与和改进。 在实际应用中，开发者可能会通过实验或使用自动调参工具来确定PID参数，同时，为了适应不同的电机类型和应用场景，可能还需要对PID算法进行一定的定制和优化。理解并掌握这些知识点，对于开发高效、稳定的电机控制系统至关重要。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，尤其在工业控制、物联网设备等领域非常常见。在这个项目中，我们关注的是如何利用STM32的数字模拟转换器（DAC）功能来构建一个简易的信号发生器。 DAC是Digital-to-Analog Converter的缩写，它能够将数字信号转换为模拟信号，是许多电子系统中的关键组件。STM32系列微控制器通常包含多个DAC通道，可以生成连续变化的电压信号，进而用于产生不同类型的波形，如方波、正弦波、三角波和噪声波。 在基于STM32的信号发生器设计中，我们首先需要配置DAC的硬件接口。这通常涉及以下步骤： 1. 初始化时钟：STM32的外设需要系统时钟支持，因此在使用DAC之前，需要先开启对应的时钟源。 2. 配置GPIO：选择用于连接DAC输出的GPIO引脚，并设置其模式为模拟输出。 3. 配置DAC通道：选择要使用的DAC通道，通常STM32有至少两个通道可供选择，然后设置其数据对齐方式和输出范围。 4. 启用DAC：通过HAL库函数启动选定的DAC通道。 5. 设置波形参数：根据需求设定信号的频率、幅度和初始相位等参数。 6. 发送数据：通过连续或中断驱动的方式，不断更新DAC的数据寄存器，从而生成所需波形。 在HAL库版本的实现中，开发者可以利用STM32CubeMX配置工具快速生成初始化代码，然后在主循环或中断服务程序中实现波形的生成。例如，对于方波，我们可以简单地在每个周期的特定时间点切换输出电平；对于正弦波，可以预先计算好一系列离散的正弦值，然后按顺序写入DAC；对于三角波，可以采用累加或累减的方式更新输出值；而噪声波则可能需要随机数生成算法来实现。 此外，为了改变信号的频率，可以使用定时器来控制DAC数据的更新速率。定时器可以设置为PWM模式，通过调整PWM周期和占空比来调整输出信号的频率。同时，还可以利用定时器的中断功能，在每个周期结束时自动更新DAC的数据，以实现连续波形的生成。 基于STM32的DAC简易信号发生器设计涉及到微控制器的硬件接口配置、时钟管理、波形参数设置以及数据发送策略。通过灵活运用这些技术，我们可以构建出一款功能强大的信号发生器，满足各种测试和调试需求。如果你对STM32或者DAC的工作原理及应用还有疑问，欢迎进一步探讨，博主愿意无偿提供资源和帮助。

利用遗传算法解决矩件排样问题，源代码包括注解数据(The genetic algorithm is used to solve the problem of moment layout. The source code includes annotated data.)

手把手教你学DSP-基于TMS320X281x，顾卫钢 编著，责任编辑 刘星 北京航空航天大学出版社出版发行。

如今，心血管类疾病已经成为威胁人类身体健康的重要疾病之一，而清晰有效的心电图为诊断这类疾病提供了依据，心电采集电路是心电采集仪的关键部分，心电信号属于微弱信号，其频率范围在0.03~100 Hz之间，幅度在0~5 mV之间，同时心电信号还掺杂有大量的干扰信号，因此，设计良好的滤波电路和选择合适的控制器是得到有效心电信号的关键。基于此，本文设计了以STM32为控制核心，AD620和OP07为模拟前端的心电采集仪，本设计简单实用，噪声干扰得到了有效抑制。 　　1 总体设计方案 　　心电采集包括模拟采集和数字处理两部分，本设计通过AgCl电极和三导联线心电采集线采集人体心电信号，通过前置放大电路

在给定的压缩包"基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测_C++_Python_下载.zip"中，我们可以推测这是一个关于计算机视觉领域的项目，重点在于实现快速的椭圆检测算法。这个项目可能提供了C++和Python两种编程语言的实现代码，并且包含了一个名为"AAMED-master"的子目录或文件，这通常表示它是一个开源项目或者代码库。 **椭圆检测**是图像处理和计算机视觉中的一个重要任务，用于识别图像中椭圆形的形状。在各种应用场景中，例如工业检测、医学影像分析、自动驾驶等，椭圆检测都有其独特的价值。传统的椭圆检测方法包括霍夫变换、最小二乘法等，但这些方法在处理复杂背景或大量椭圆时效率较低。 **弧邻接矩阵**是一种用于表示图像中像素间连接关系的数据结构，尤其适用于边缘检测和形状识别。它记录了图像中每个像素与其相邻像素之间的连接情况，通过分析这些连接关系，可以有效地找到潜在的边缘或曲线。在椭圆检测中，弧邻接矩阵可以用来追踪连续的边缘点，进一步推断出可能的椭圆轮廓。 **AAMED**（假设是"Angle-Adjusted Arc-based Edge Detector"的缩写）可能是这个快速椭圆检测算法的名字，它可能采用了优化的弧邻接矩阵来提高检测速度和精度。AAMED算法可能包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入图像进行灰度化、噪声去除和边缘检测，为后续的弧邻接矩阵构建提供基础。 2. **弧邻接矩阵构建**：根据预处理后的边缘，建立弧邻接矩阵，记录像素间的连接信息。 3. **弧段提取**：通过分析弧邻接矩阵，找出连续的边缘点，形成弧段。 4. **形状分析**：对提取的弧段进行角度调整和形状匹配，判断其是否符合椭圆特征。 5. **椭圆参数估计**：对于满足椭圆条件的弧段，计算其对应的椭圆参数，如中心位置、半长轴和半短轴。 6. **后处理**：可能包括椭圆的细化、去噪以及重叠椭圆的合并等步骤，以提高检测结果的质量。 在C++和Python实现中，开发者可能使用了OpenCV等图像处理库，它们提供了丰富的函数来支持图像操作和形状检测。C++版本可能更注重性能，而Python版本可能更便于快速开发和调试。 为了深入理解和应用这个椭圆检测算法，你需要解压文件，阅读项目的文档，理解算法原理，并可能需要具备一定的C++和Python编程基础。此外，熟悉OpenCV库和其他图像处理工具也会对理解这个项目有所帮助。通过学习和实践这个项目，你可以掌握椭圆检测的核心技术，并可能将其扩展到其他形状的检测或者应用到实际问题中。