【小信号阻抗模型验证 频率扫描】 复现SCI、电机工程学报等顶刊lunwen，认准高质量模型和讲解服务 提供程序化扫频程序（simulink模型及PSCAD模型均可）；全频段扫频模型，扫频精度极高；序阻抗 dq阻抗；原创成果，可提供详细讲解指导 提供FFT分析、传递函数计算、测量阻抗计算程序 程序化扫频方式相比于人工扫频快捷、方便，可程序化操作、一键运行，且更具有实用性和一般性。 [钉子]适用于mmc vsc lcc等变流器、PLL等元件、ac ac、dc dc、ac dc、dc ac等拓扑，以及直流输电、柔直、新能源（风电 光伏 单机 多机）、配电网、微电网等各类应用场景。

永磁同步电机的参数辨识源码，完整的CCS工程，已经在工程项目上验证通过，辨识精度非常高 1、参数辨识源码在src_foc文件夹下的paraid.h 中； 2、电阻辨识原理 参数辨识先配置电压矢量为0V直流， 然后逐渐加大电压等待反馈电流落入允许误差带。 随后持续采集电压电流，并滤波。 记录第一组电压电流。 随后提升参考电流，记录第二组电压电流。 计算电阻表达式为(U2-U1) (I2-I1) 电阻计算完成 3、电感辨识原理 电感计算时先重置电压矢量，随后设置电压矢量为2倍电机额定频率矢量 然后逐渐加大电压等待反馈电流落入允许误差带。 随后持续采集电压电流，并滤波。 记录电感压降和电流。 计算电感表达式为UL (we*I) 4、代码能够在TI平台成功编译运行 5、src_foc,src_tool,文件夹中为很优秀的foc算法模块，已经实现完全解耦（模块间没有相互依赖关系），可以非常方便的移植到任何平台。

内容概要：本文详细介绍了基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS技术中的应用。首先展示了电路图的设计思路，采用24位Δ-Σ ADC进行高速采样，并利用FPGA内部的DSP48单元实现高效的混频运算。接着阐述了核心算法的Verilog代码实现，包括相位累加器的设计以及频率跟踪机制。随后讨论了低通滤波器的设计，采用了CIC+FIR级联结构，有效提高了信噪比并降低了带外干扰。最后解决了时钟抖动的问题，确保系统的稳定性和性能指标。 适合人群：从事FPGA开发、信号处理、光学传感领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的应用场合，如气体检测、光谱分析等。目标是提高系统的动态储备、降低相位噪声、减少功耗，从而提升整体性能。 其他说明：文中提到的技术细节对于理解和优化类似系统具有重要参考价值，特别是关于硬件设计和软件编程方面的技巧。

基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS技术中的应用。首先展示了电路图的设计思路，采用24位Δ-Σ ADC进行高速采样，并利用FPGA内部的DSP48单元实现高效的混频处理。接着深入探讨了核心算法的Verilog代码实现，特别是相位累加器的设计细节，确保了极高的频率分辨率。此外，文章还讨论了低通滤波器的设计，采用了CIC+FIR级联结构，有效提升了信噪比。最后，解决了时钟抖动的问题，通过优化时钟分配和布局约束，实现了稳定的性能表现。最终测试结果显示，该设计达到了120dB的动态储备和-145dBc/Hz的相位噪声，功耗仅为2.3W。 适合人群：从事FPGA开发、信号处理以及光学传感领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的应用场合，如气体检测、工业自动化等领域。目标是提高系统的稳定性和灵敏度，降低功耗。 其他说明：文中提到的技术细节和解决方案对提升锁相放大器的性能具有重要参考价值，特别是在应对复杂工业环境方面表现出色。

内容概要：本文详细介绍了基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS（可调谐二极管激光吸收光谱）技术中的应用。首先阐述了TDLAS技术和锁相放大器之间的关系，强调锁相放大器在提高信号信噪比方面的重要作用。接着讨论了AC7020 FPGA的特点和优势，如丰富的逻辑资源和高速数据处理能力。随后，文章深入探讨了电路的关键组成部分，包括信号输入模块、参考信号生成模块以及乘法器与低通滤波器模块的具体实现细节。此外，还分享了一些实际设计中的经验和技巧，如时钟抖动处理、混频环节的定点数处理、CIC滤波器的级联配置、CORDIC算法的使用等。最终展示了该设计方案的实际效果，如动态储备、相位噪声、功耗等方面的表现。 适合人群：从事光学测量、气体检测等领域研究的技术人员，尤其是对FPGA开发有一定基础的研究者。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的TDLAS系统开发项目，旨在提高检测精度并减少噪声干扰。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论解释和技术细节，还包括了许多实用的设计经验，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

模型参考自适应PMSM参数辨识仿真模型 ①具有电阻识别、磁链识别、电感识别，且精度分别位0.5％、1.4％、13.7％ ②参考文献：附带搭建仿真过程的参考文献，如图9所示 ③模型参考自适应技术文档：PMSM模型参考自适应方法详细推导及理论说明 自适应参数调整，可提高一定的识别精度，可作为基础模型在其基础上改进 模型参考自适应技术在永磁同步电机（PMSM）参数辨识中的应用是一个高度专业化的研究领域，它涉及到电机控制、系统建模、信号处理和自适应控制等多方面的知识。在这一领域中，模型参考自适应方法被用于提高电机参数辨识的准确性，这对于电机的设计、运行以及优化控制策略至关重要。 电阻、磁链和电感是PMSM电机中三个基本的参数。电阻识别的精度达到了0.5%，磁链识别精度为1.4%，电感识别精度为13.7%，这些高精度的识别对于确保电机运行效率和可靠性是必不可少的。在电机控制系统中，这些参数的精确测量有助于更好地理解电机的实际运行状态，从而实现更为精确的控制。 模型参考自适应方法结合了理论研究与实际应用的需要。通过建立参考模型，研究人员能够对PMSM进行参数辨识和仿真分析。参考文献通常提供了详细的仿真搭建过程，帮助研究者理解模型的搭建方法和理论推导。如图9所示，这些参考文献不仅提供了理论支撑，还可能包含了一些关键的算法实现和仿真实验结果，为后续研究和应用提供参考。 在技术文档中，模型参考自适应技术被深入地探讨和推导，详细地说明了自适应参数调整的理论基础及其在电机参数辨识中的应用。自适应控制策略能够在电机运行过程中动态地调整控制参数，以适应电机参数的变化，从而提高控制性能。这种技术可以在不同的工作条件下保持较高的辨识精度，对于复杂和变化的电机工作环境尤为重要。 此外，从文件名称列表中可以看出，相关的研究内容被组织成不同格式的文件，如文档、网页和图片。这些文件覆盖了从基础概念到深入分析的各个层面，有助于读者从不同角度理解和掌握模型参考自适应技术在PMSM参数辨识中的应用。 在实际应用中，模型参考自适应参数辨识技术可以通过数字校准和优化控制策略来提高电机系统的性能。在设计阶段，这些技术可以帮助工程师更精确地模拟电机的工作状态，预测其性能表现。在运行阶段，它们则可以帮助实时地调整控制参数，以适应电机运行条件的变化，从而确保系统的稳定性和高效能。 模型参考自适应技术在PMSM参数辨识中的应用是一个复杂的工程问题，它需要跨学科的知识和深入的研究。通过不断提高参数辨识的精度，可以使电机系统更加智能化和高效化，对工业应用产生重大的影响。

在计算机视觉和图像处理领域，模板匹配是一种基础而关键的技术，它通过在参考图像中搜索与模板图像最为相似的区域来进行目标识别。传统的模板匹配方法主要基于像素值的相似度计算，对于图像的缩放、旋转等变化不够鲁棒。而本项目的目标是通过C++结合OpenCV 4.5库，模拟商业软件Halcon的高级功能，实现一种基于形状的模板匹配算法，该算法不仅能够支持目标图像在尺度和旋转角度上的变化，还能达到亚像素级别的匹配精度。此外，源代码还支持C#语言版本，便于不同开发环境的用户使用。 为了达到这样的技术水平，开发者采用了多种图像处理技术，例如边缘检测、轮廓提取、形状描述符以及特征点匹配等。这些技术的综合运用，提高了模板匹配的准确性，使得算法能够更精确地识别出目标物体的形状和位置，即使在图像中目标物体发生了变形、遮挡或视角改变的情况下。 形状模板匹配是一种高级的图像匹配技术，它通过比较目标图像和模板图像之间的形状特征来进行匹配。与传统的基于像素的模板匹配相比，形状模板匹配具有更强的抗干扰能力，能够处理因物体变形、视角变化等引起的目标图像与模板图像之间的差异。在实现上，形状模板匹配算法通常包括形状特征提取、形状特征描述、形状相似度计算等关键步骤。 形状特征描述是形状模板匹配技术中的核心部分，常见的形状特征描述方法包括傅里叶描述符、不变矩描述符、Zernike矩描述符等。其中，不变矩描述符因其具有旋转不变性、尺度不变性和平移不变性等特性，在模板匹配领域中得到了广泛应用。算法通过提取这些描述符，来表征物体的形状特征，然后通过比较描述符之间的相似度来实现匹配。 在实现亚像素精度方面，通常需要采用更为复杂的插值算法来获取更为精细的匹配结果。例如，可以通过二次插值、三次样条插值等方法来估计最佳匹配位置，从而达到亚像素级别的精确度。这样的高精度匹配对于工业检测、机器人视觉、生物医学图像分析等领域至关重要。 除了技术细节之外，开发者还提供了详尽的文档资料，以帮助用户更好地理解和使用源代码。文档涵盖了算法的设计理念、实现方法以及使用示例，为用户提供了从入门到精通的学习路径。而且，源码开放的特性意味着用户可以自由地对代码进行修改和优化，以满足特定的应用需求。 值得一提的是，项目还支持C#语言，这意味着具有.NET开发背景的开发者也能够轻松地将这种高效的图像处理算法集成到自己的项目中。这对于希望在应用程序中集成先进图像处理功能的开发者来说，无疑是一个巨大的便利。 本项目通过C++和OpenCV实现的基于形状的模板匹配算法，在技术上具有很高的创新性和实用性。它不仅能够处理图像缩放和旋转等复杂变化，还能够实现高精度的匹配，是计算机视觉和图像处理领域中的一项重要成果。

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）与极端梯度提升（XGBoost）相结合进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对现代多变量时序数据的复杂性，通过LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，XGBoost则进一步利用这些特征进行精准回归预测，从而提升模型的泛化能力和预测准确性。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案，并提供了具体的数据预处理、LSTM网络构建与训练、XGBoost预测以及结果评估的MATLAB代码示例。; 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是有一定MATLAB编程基础和技术背景的人群。; 使用场景及目标：①适用于能源管理、交通流量预测、金融市场分析、医疗健康监测等多个领域；②通过LSTM-XGBoost融合架构，实现对未来时刻的精确预测，满足工业生产调度、能源负荷预测、股价走势分析等需求。; 其他说明：项目不仅提供了详细的模型架构和技术实现路径，还强调了理论与实践相结合的重要性。通过完整的项目实践，读者可以加深对LSTM和XGBoost原理的理解，掌握多变量时序预测的技术要点，为后续研究提供有价值的参考。

基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同系统：双卡控制、高精度组装作业与模块化软件架构源码,基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同系统：双卡控制、高精度组装作业与模块化软件架构源码,LabVIEW运动控制+机器视觉源码。 设备用到两张雷赛运动控制卡11个轴和海康上下相机定位进行高速高精度组装作业。 同时使用基恩士GT -H10高精度数字传感器进行产品组装后检查。 设备多个工位协同作业，并发进行，对软件架构要求极高。 软件模块化设计和必要的注释增加了可读性，需要的同学可以联系学习借鉴。 代码为本人100%，供源代码，源代码需要2018版本或更高版本可打开 ,LabVIEW运动控制;机器视觉源码;雷赛运动控制卡;海康相机定位;基恩士GT-H10传感器;多工位协同作业;软件模块化设计;源代码可读性。,基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同作业源码

PatchTST模型：自监督时间序列预测的革新与高精度应用,PatchTST模型：基于Transformer的自监督时间序列预测模型，单多输入输出兼顾，局部特征与多维序列的精确表征,PatchTST模型无监督、自监督（Patch Time series Transformer）时间序列预测。 单输入单输出，多输入多输出，精度极高。 该模型基于基础transformer模型进行魔改，主要的贡献有三个： 1.通过Patch来缩短序列长度，表征序列的局部特征。 2.Channel Independent的方式来处理多个单维时间序列 3.更自然的Self-Supervised 方式 ,PatchTST模型;自监督;时间序列预测;Patch;多输入多输出;高精度;局部特征表征;通道独立处理;自然自监督方式。,PatchTST：高效自监督时间序列预测模型