填谷式无源功率因数校正（PFC）电路是一种用于改善电力系统功率因数的电路设计方法，特别是在交流（AC）输入电源供电的照明设备中。功率因数是一个衡量交流电路中电压波形和电流波形相位匹配程度的指标，功率因数的高低直接影响到电能的有效利用率。在照明领域，提高功率因数可以减少电流谐波，减少能量损耗，并且可以达到环保与节能的效果。 在介绍填谷式无源PFC电路之前，首先要了解传统的桥式整流电解电容滤波电路。这种电路通常由一个桥式整流器和一个或多个大容量电解电容器组成。桥式整流器利用四个二极管将交流电压转换为脉动直流电压，再通过电容器平滑化处理得到一个相对稳定的直流输出。然而，这种方法存在的问题是整流后的电流波形会与电压波形产生严重的相位偏移，形成一个失真的波形。失真的电流波形会导致输入功率因数下降，同时谐波电流的增加可能会引起电磁干扰，不符合相关的国际标准。 为了改善这种电流失真，提高功率因数，填谷式无源PFC电路被提出作为解决方案。填谷式无源PFC电路主要由几个二极管和至少两个等值电容器组成，其作用是通过一系列电子开关控制来整流输入电压，使得电流波形得以改善。在该电路中，二极管D6的接入使得电容C1和C2在交流电压较高时以串联方式充电。当交流电压降低到低于电容器充电电压的一半时，二极管D6反向偏置，D5和D7导通，电容C1和C2开始以并联方式向负载放电。这个过程导致了输入电流的失真得到改善，输入电流的导通角增加，从60度增加到120度甚至更高。因此，填谷式无源PFC电路不仅能够修正输入电流，而且能够将线路功率因数提高至0.9以上，大幅降低3次和5次谐波电流，降低总谐波失真（THD）至30%以下。 在LED照明领域，填谷式无源PFC电路有着广泛的应用。由于LED驱动器通常需要稳定的直流电流来驱动LED，填谷式无源PFC电路能够提供符合要求的电流，同时满足高性能离线式LED照明电源的基本要求。这些要求包括AC输入谐波电流符合IEC61000-3-2标准、功率因数满足能源之星SSL的规定、电磁干扰符合EN55015B的限制、高能效、低成本高可靠性，以及能够为LED提供恒流驱动。 使用填谷式无源PFC电路的优点包括其电路设计相对简单和成本低廉。虽然主动式PFC电路（有源PFC）在性能上可能优于无源PFC电路，但在某些应用场景中，填谷式无源PFC电路由于其成本效益而成为了一个理想的选择。特别是在LED照明应用中，填谷式无源PFC电路的引入能够显著改善线路功率因数，降低谐波失真，从而帮助照明设备更有效地利用电能，减少不必要的损耗，并且提高整体的电能质量。

霍普金森压力棒的色散校正根据： [1] Tyas A 和 Watson AJ 2001 频域色散调查压力棒信号校正 Int. J. 影响工程。 25 87–101 使用函数 (2) 直接或通过计算速度比查找表： [2] Bancroft D 1941圆柱条中的纵波速度物理。 修订59 588-93 基于： [3] MatLab脚本，用于压力的相角和幅度校正酒吧信号。 安德鲁·巴尔博士https://blast.shef.ac.uk/software/dispersionm-matlab-script-phase-angle-and-amplitude-correction-pressure-bar-signals

高能介子可以传播大厚度的物质。 对于地下中微子和宇宙射线探测器，必须准确知道μ子的能量损耗才能进行模拟。 在本文中，使用改良的Weizsäcker-Williams方法计算了通过致辐射而产生的对ons子平均能量损失的次要校正。 给出了数值结果的解析参数。

自校正控制是一种先进的控制策略，它在自动化和控制系统领域占据着重要的地位。该理论的主要优点在于其能够自动适应系统参数的变化，无需精确的数学模型，因此在不确定性和非线性系统中应用广泛。Simulink是MATLAB环境中用于动态系统建模、仿真和综合的图形化工具，它为实现自校正控制提供了强大平台。 标题中的"一个基于自校正控制理论的Simulink模型"意味着我们有一个使用Simulink构建的控制系统，该系统采用了自校正控制的概念。自校正控制通常包括自适应控制和学习控制两部分，通过在线估计系统参数并调整控制器参数来改善系统性能。 自校正控制器通常包含以下几个关键组件： 1. **控制器设计**：这可以是PID控制器、模糊控制器或者神经网络控制器等，它们的参数能够在运行时自我调整。 2. **参数估计器**：这部分负责实时估计系统的未知参数，如系统增益、时间常数或非线性特性。 3. **误差反馈**：将实际输出与期望输出之间的差异作为反馈信号，用于调整控制器参数。 4. **稳定性分析**：为了确保系统稳定，自校正控制器需要有内置的稳定性保证机制，例如Lyapunov函数。 描述中提到的"希望有所帮助"暗示了这个Simulink模型可能是一个教学资源或者研究案例，旨在帮助用户理解和实现自校正控制。通过下载和仿真这个模型，用户可以观察到自校正控制如何在不同工况下工作，如何处理不确定性，并进行参数调整以优化控制性能。 文件名称"自校正控制器"可能是指Simulink模型中包含了自校正控制器的模块或者整个控制系统的设计。用户在Simulink环境下打开这个文件，可以进一步分析和修改模型，以适应特定的应用需求。 总结来说，这个基于自校正控制理论的Simulink模型提供了一个动态的、适应性强的控制解决方案，适用于对系统参数变化敏感的环境。通过学习和使用这个模型，工程师和学生能够深入理解自校正控制的原理，并将其应用于实际工程问题中，提高控制系统的稳定性和性能。

内容概要：本文档是2013年全国大学生电子设计竞赛的试题，详细介绍了单相AC-DC变换电路的设计任务与要求。该电路旨在将220V交流电转换为稳定的36V直流电，输出电流额定值为2A。基本要求包括确保输出电压稳定、负载调整率和电压调整率不超过0.5%，以及设计功率因数测量电路和过流保护功能。发挥部分则提出了更高的性能指标，如功率因数校正至不低于0.98、效率不低于95%，并能自动调整功率因数。此外，文档还提供了评分标准、设计报告的具体要求及测试方法。 适合人群：面向参加全国大学生电子设计竞赛的本科组学生，特别是对电力电子技术感兴趣的电气工程及相关专业学生。 使用场景及目标：①帮助参赛学生掌握单相AC-DC变换电路的设计与制作方法；②提升学生对电路性能优化的理解，如提高效率、功率因数校正等；③培养学生的团队协作能力，严格按照竞赛规则完成任务。 阅读建议：在准备竞赛过程中，学生应仔细研读文档中的各项要求，理解每个技术指标的意义和实现方法，同时注意设计报告的撰写规范，确保实验数据真实可靠，并能清晰表达设计方案和技术细节。

# 梯形校正v4.0补丁说明 本补丁说明适用于Android 4.4.4 及以上的 sdk，通过GPU对输出进行梯形变换来达到投影设备梯形校正的效果，本补丁已对校正后内部的锯齿进行优化。 ## 1、打补丁说明 分别打上以下补丁 patchs/ ├── device │ └── rockchip │ └── common (此级目录为/common或者对应soc的名称，如: /rk312x) │ └── 0001-add-properties-for-keystone-correction.patch └── frameworks └── native └── 0001-support-keystone-correction-function-for-9.0-v4.0.patch src/ 目录提供了源文件方便比对 补丁主要分为2部分： 1、SurfaceFlinger 中显示框架打补丁。 2、关闭hwc合成的属性。device/rockchip/下搜索system.prop 文件，找到对应hwc属性，设

提出了一种新型的功率因数校正单元（flyback＋boost单元）。这种功率因数单元具有两种工作状态，反激变换器状态和boost电感状态。基于这种PFC单元，得到了一种新型的单级功率因数校正变换器，实验结果证明这种变换器不仅可以得到很高的功率因数，而且可以自动限制储能电容上的电压。

双目相机技术是计算机视觉领域中的重要组成部分，它主要用于实现三维空间信息的获取。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以计算出物体的深度信息，从而实现三维重建和点云恢复。本教程将围绕双目相机的标定、校正、点位恢复、视差图和深度图的生成以及点云构建等方面进行详细阐述。 **一、双目相机标定** 双目相机标定是获取其内参和外参的过程，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及相机间的相对位置和姿态。常用的标定方法是使用棋盘格图案，通过对多个不同角度拍摄的图像进行处理，求解相机参数。OpenCV库提供了便捷的相机标定工具，可以简化这一过程。 **二、相机校正** 校正主要针对镜头畸变，包括径向畸变和切向畸变。双目相机的每只“眼睛”都需要单独进行校正，以确保图像的准确性。校正过程通常通过多项式模型来拟合畸变，并生成校正后的图像。这一步对于后续的特征匹配和深度计算至关重要。 **三、点位恢复** 点位恢复是指从双目图像中提取特征点，并计算它们在三维空间中的坐标。需要对两幅图像进行特征检测（如SIFT、SURF或ORB），然后进行特征匹配。匹配的特征点对可用于三角测量，通过最小化重投影误差来求解每个匹配点的三维坐标。这一步涉及几何三角法，是双目视觉的核心算法。 **四、视差图与深度图** 视差图是双目视觉中计算出来的关键结果，表示对应像素在两幅图像间的水平偏移，而深度图则反映了每个像素对应的物体距离。视差图可以通过立体匹配算法得到，如半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）或基于成本聚合的方法。视差图与相机的内参和外参结合，可以进一步转化为深度图。 **五、点云恢复** 有了深度图，我们就可以通过反投影将图像像素转换为三维空间中的点，从而得到点云。点云是三维重建的基础，可以用于各种应用，如3D建模、环境扫描和避障导航。点云数据可以使用PCL（Point Cloud Library）等库进行处理，包括滤波、分割、表面重建等操作。 **六、实际应用** 双目相机技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，双目视觉可以帮助车辆识别前方障碍物的距离和形状；在无人机避障中，通过实时的点云重建可以判断飞行路径的安全性。 双目相机技术涉及多个环节，从标定、校正到点云恢复，每一个步骤都是至关重要的。通过深入理解和实践，我们可以有效地利用双目相机获取三维世界的信息，为实际应用提供强大的技术支持。如果你对这部分代码有所优化，欢迎分享，共同推进计算机视觉的发展。

拿来就用的张定友标定法实验报告，特别详细和完整 一、实验目的 3 二、实验器材 3 三、 张正友标定法原理 3 四、实验步骤 4 4.1 整体流程 4 4.2图像采集 4 4.3特征点提取 5 4.4相机标定 5 4.5畸变校正 6 五、 实验结果 6 5.1 内参矩阵K 6 5.2 畸变系数D 7 5.3 外参矩阵 和 7 5.4 标定误差的计算 8 六、实验结论 9 6.1标定结果的准确性与图像数量密切相关 9 6.2标定图像的分布与角度多样性对标定结果的影响 9 6.3重投影误差的评估 9 6.4畸变系数的准确性 9 6.5OpenCV 工具的使用简便性： 9 七、参考文献 10 八、附件 11