正态分布的Bayes决策例解 两类的识别问题:医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。 根据医学知识和以往的经验,医生知道: 患病的人,白细胞的浓度服从均值2000,标准差1000的正态分布;未患病的人,白细胞的浓度服从均值7000,标准差3000的正态分布; 一般人群中,患病的人数比例为0.5%。 一个人的白细胞浓度是3100,医生应该做出怎样的判断? 正态分布 Bayes决策 它与人工智能关系密切,其目的是用机器完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的工作。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。
2025-11-04 13:51:26 5.9MB 模式识别
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内容概要:本文详细介绍了在COMSOL软件中进行三维线偏振斜入射仿真的方法,特别是如何区分和设置TE(横电)和TM(横磁)模式。文中涵盖了从基本概念解释到具体参数设置、波矢分量计算、边界条件配置以及后处理验证等多个方面。通过实例代码展示了如何利用端口边界条件、极化角度、波矢分量等参数精确控制入射波特性,并提供了多种实用技巧如参数扫描、周期性边界条件设置、场分布验证等。 适合人群:从事电磁场仿真研究的技术人员,尤其是使用COMSOL进行光学、微波等领域仿真的工程师。 使用场景及目标:适用于需要模拟复杂电磁环境的研究项目,帮助用户准确区分并设置TE/TM模式,提高仿真精度和效率。主要应用场景包括但不限于光子晶体、波导结构、天线设计等领域的仿真分析。 其他说明:文中还提到了一些常见错误及其解决方法,强调了三维坐标系转换的重要性,并给出了具体的代码片段用于验证模式正确性和优化仿真效果。
2025-11-03 15:05:10 481KB
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内容概要:本文详细介绍了在Comsol软件中进行三维线偏振斜入射仿真的方法,重点讲解了如何区分TE(电场垂直于入射面)和TM(磁场垂直于入射面)模式。文中首先明确了TE和TM模式的定义及其在三维坐标系中的表现形式,接着阐述了利用端口边界条件和偏振设定来配置电场和磁场的具体步骤。此外,还提供了坐标系转换、相位匹配以及验证模式正确性的实用技巧,并强调了仿真过程中可能遇到的问题及解决方案,如内存消耗较大、收敛困难等。 适合人群:对电磁波仿真感兴趣的科研人员、工程技术人员及高校相关专业师生。 使用场景及目标:适用于需要精确模拟电磁波在复杂三维环境中传播的研究项目,帮助用户掌握Comsol软件中处理TE/TM模式的基本技能,提高仿真的准确性和效率。 其他说明:文中提供的方法不仅有助于理解电磁波传播特性,还能为后续深入研究提供坚实的基础。同时,建议初学者从简单的二维模型开始练习,逐步过渡到复杂的三维仿真。
2025-11-03 15:04:19 414KB
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内容概要:本文探讨了在并网模式下,如何运用粒子群算法进行微电网的经济调度,并特别关注储能调度在其中的关键作用。首先介绍了微电网面临的挑战,即如何合理调度内部资源以实现经济性和稳定性。接着详细解释了粒子群算法的工作原理及其在电力负荷分配和电源调度中的应用,展示了通过模拟生物群体行为找到最优解的方法。最后强调了储能调度对于平衡供需关系、降低成本以及提高供电稳定性和可靠性的重要性,提出了高峰时段放电、低谷时段充电的具体策略。 适合人群:从事电力系统研究、微电网建设和管理的专业人士,以及对智能算法在能源领域应用感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并网模式下微电网经济调度方法的研究者和技术人员,旨在帮助他们掌握粒子群算法和储能调度技术,从而提升微电网的运行效率和经济效益。 其他说明:文中还提供了一段关于粒子群算法的伪代码,便于读者理解和实践。
2025-11-01 13:26:35 406KB
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**正文** GD32系列微控制器是GD Microsystems推出的一款高性能、低成本的32位MCU,广泛应用于工业控制、消费电子、智能家居等多个领域。本文将深入探讨基于GD32的低功耗模式,帮助开发者更好地理解和利用这些特性,实现设备在不牺牲性能的前提下降低能耗,延长电池寿命。 GD32的低功耗模式主要包括以下几种: 1. **停机模式(Stop Mode)**:这是最节能的一种模式,CPU和大部分外设都将停止工作,唯一的例外是RTC(实时计数器)以及唤醒源。在停机模式下,系统功耗极低,但恢复运行时需要重新初始化所有外设。 2. **待机模式(Standby Mode)**:比停机模式更进一步,待机模式下,除了RTC,所有电源域都会被切断,包括电压调节器。这种模式下,系统功耗几乎为零,但恢复速度较慢,因为需要重新启动电源和复位系统。 3. **睡眠模式(Sleep Mode)**:在这种模式下,CPU会被关闭,而其他外设仍保持活动状态。这使得GD32能够快速响应外部中断,例如传感器数据或其他事件,从而在不需持续运行CPU的情况下保持功能。 4. **深度睡眠模式(Deep Sleep Mode)**:与睡眠模式类似,CPU停止工作,但可以选择性地关闭一部分外设。这种模式下,功耗比睡眠模式更低,但比停机和待机模式恢复更快,因为部分外设仍然在线。 在GD32中,进入低功耗模式通常需要设置适当的寄存器,并通过设置中断标志来唤醒。例如,可以配置EXTI线或RTC定时器作为唤醒源。同时,为了确保系统安全,需要在退出低功耗模式后检查和处理可能积累的中断事件。 开发过程中,优化低功耗模式下的唤醒时间也是关键。GD32提供快速唤醒功能,如快速启动GPIO和时钟系统,以缩短从低功耗模式到运行状态的转换时间。此外,合理配置系统时钟和电源管理策略也是降低功耗的关键,比如选择低功耗的时钟源,或者在不影响功能的前提下降低工作频率。 在GD32的固件库中,开发者可以找到专门的低功耗API函数,如`HAL_PWR_EnterSTOPMode()`和`HAL_PWR_EnterSTANDBYMode()`,这些函数封装了进入和退出低功耗模式的细节,简化了开发流程。同时,开发者还需要关注不同低功耗模式下的电源配置,确保在唤醒后系统能够正常运行。 总结来说,GD32的低功耗模式提供了多样化的选项,允许开发者根据应用需求平衡性能和功耗。通过深入理解并有效利用这些模式,可以设计出既高效又节能的嵌入式系统。在实际开发中,结合具体应用场景选择合适的低功耗模式,并进行细致的电源管理和中断处理,将是实现高效低功耗设计的关键。
2025-10-29 18:25:44 299KB GD32
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 Fortran,作为历史最悠久的高级编程语言,凭借卓越的数值计算能力与高性能并行处理特性,持续统治科学计算、工程模拟、气象预测等领域。其专为数学表达式设计的语法与不断演进的标准(Fortran 2023),让科学家与工程师能高效处理复杂算法,从量子物理研究到超级计算机应用,Fortran 始终是计算科学的基石语言。
2025-10-29 16:26:50 4.68MB Fortran
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在C++编程领域,Qt是一个广泛应用的开源框架,它提供了丰富的功能来构建桌面、移动以及嵌入式应用程序。设计模式是软件工程中的重要概念,它总结了在特定情境下解决问题的常见方法,使得代码更易读、易维护。本资料"**C++ Qt 设计模式源码**"正是为了帮助开发者结合实际示例来学习和理解这两种技术的融合。 让我们深入理解一下设计模式。设计模式并不具体到某一语言,而是跨越多种编程环境的概念。它们包括结构型模式(如工厂模式、单例模式、适配器模式)、行为型模式(如观察者模式、策略模式、访问者模式)和创建型模式(如建造者模式、抽象工厂模式)。设计模式通过提供经过验证的解决方案,可以提高代码的可重用性和可扩展性,使开发人员能更高效地协同工作。 在Qt框架中,设计模式的应用尤其重要,因为Qt库本身就遵循了许多设计原则和模式。例如,信号与槽机制是一种事件驱动的设计模式,它允许对象间的异步通信。QObjects类中的connect和disconnect函数就是实现这一模式的关键。此外,Qt的插件系统则体现了工厂模式和策略模式的组合,使得在运行时可以动态加载和卸载组件。 在"**C++ Qt 设计模式源码**"中,你可能会找到以下几种常见的设计模式应用: 1. **单例模式**:在Qt中,通常用于管理全局资源,如QApplication或QSqlDatabase,确保在整个应用程序中只有一个实例存在。 2. **工厂模式**:在创建Qt部件或者窗口时,可以使用工厂模式来动态生成所需类型的对象,提供更大的灵活性。 3. **策略模式**:通过接口或基类定义一组可互换的行为,如在不同的平台或环境下选择不同的绘图策略。 4. **观察者模式**:Qt的信号和槽机制就是一种观察者模式的实现,当对象状态改变时,会自动通知其他对象。 5. **模态和非模态对话框**:体现了装饰器模式,允许在不修改原始类的情况下添加新的功能或行为。 通过分析和实践这些源码,你可以更好地了解如何在实际项目中应用设计模式,提升代码质量和可维护性。同时,这也会帮助你深入理解Qt框架的内部机制,从而编写出更加高效和优雅的Qt应用程序。 在"**src**"目录下,你可能发现按设计模式分类的源代码文件,每个文件或子目录都对应一个特定的设计模式。通过阅读、调试和修改这些代码,你可以亲身体验设计模式如何在实际项目中发挥效用,这将极大地促进你对C++和Qt框架的掌握。 "**C++ Qt 设计模式源码**"是一个宝贵的资源,它不仅提供了学习设计模式的实践机会,也帮助你深入理解Qt框架,提升你的软件开发技能。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都可以从中受益匪浅。
2025-10-28 15:47:16 4.52MB 设计模式 源码
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在当今的嵌入式系统开发领域,STM32微控制器因其高性能、低成本和丰富的硬件资源而广泛应用于各个行业。随着存储设备的普及和技术的进步,STM32微控制器与外部存储设备如U盘的交互也变得尤为重要。本文将详细介绍如何利用STM32 HAL库以及FatFS文件系统实现Host MSC(Mass Storage Class)模式,从而读写外部U盘。 我们需要了解Mass Storage Class(MSC)的概念。MSC是一种USB设备类,用于将USB接口的设备模拟成一个存储设备,例如硬盘、闪存盘、光盘驱动器等。这样,当STM32工作在Host模式时,它可以控制并读写外部U盘中的数据。 接下来,我们将重点介绍如何使用STM32 HAL库来实现这一功能。STM32 HAL库是ST公司推出的一套硬件抽象层库,它为开发者提供了一系列的API函数,可以方便地进行硬件配置和控制。在这个过程中,我们不需要深入了解硬件的细节,HAL库已经为我们封装好了相应的操作。 在实现Host MSC模式之前,我们还需要借助FatFS文件系统。FatFS是由ChaN开发的通用文件系统模块,它是完全独立于操作系统的,专门用于小型嵌入式系统中。FatFS支持FAT12、FAT16和FAT32文件系统,能够访问大容量的存储设备。 具体到本项目的实现,开发者需要完成以下几个关键步骤: 1. 初始化USB Host。在STM32的HAL库中,USB Host的初始化包括设置USB设备为Host模式,并配置相关的USB硬件参数。 2. 实现MSC类驱动。开发者需要使用HAL库提供的USB Host类驱动接口来实现MSC类驱动,该驱动将负责与外部U盘进行通信,并处理MSC类特定的请求。 3. 配置FatFS文件系统。在STM32上实现FatFS文件系统主要涉及初始化文件系统、设置工作目录、挂载文件系统以及注册写入、读取等操作的回调函数。 4. 实现文件操作接口。通过配置好的FatFS文件系统,开发者可以进行文件的创建、打开、读取、写入、删除等操作。 5. 设备检测和热插拔处理。在USB设备使用过程中,经常会有热插拔的情况发生,因此需要检测设备状态,确保系统能够正确识别和处理外部U盘的插入和移除。 实现上述功能后,STM32就可以作为一个USB Host,控制连接的外部U盘,并通过FatFS文件系统实现数据的读写操作。这对于需要大量数据存储和交换的嵌入式设备来说,是一个非常有用的功能。 通过STM32 HAL库以及FatFS文件系统实现Host MSC模式,可以使得STM32微控制器具备强大的外部存储设备交互能力。这不仅提高了系统的灵活性和扩展性,也降低了开发者的技术门槛,使得嵌入式应用开发更为高效和便捷。
2025-10-23 14:48:54 30.8MB stm32 USB FatFS
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中介者模式(Mediator Pattern) 1. 中介者模式概述 1.1 定义 1.2 基本思想 2. 中介者模式的结构 3. 中介者模式的UML类图 4. 中介者模式的工作原理 5. Java实现示例 5.1 基本实现示例 5.2 飞机空中交通控制示例 5.3 GUI应用中的中介者模式 6. 中介者模式的优缺点 6.1 优点 6.2 缺点 7. 中介者模式的适用场景 8. 中介者模式在框架中的应用 8.1 Java Swing中的应用 8.2 Spring框架中的应用 9. 中介者模式与其他设计模式的区别与联系 9.1 中介者模式与观察者模式 9.2 中介者模式与外观模式 9.3 中介者模式与命令模式 10. 实战案例:智能家居控制系统 11. 总结
2025-10-23 12:05:09 33KB 设计模式
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内容概要:本文是一份关于基于BP神经网络的模式识别实验报告,详细介绍了BP神经网络的基本结构与原理,重点阐述了前向传播与反向传播算法的实现过程。通过构建包含输入层、隐含层和输出层的简化神经网络,利用“异或”真值表进行模型训练与验证,并进一步应用于小麦种子品种分类的实际案例。实验涵盖了数据预处理(如归一化)、网络初始化、激活函数选择(Sigmoid)、误差计算与权重更新等关键步骤,提供了完整的Python实现代码,并通过交叉验证评估模型性能,最终实现了较高的分类准确率。; 适合人群:具备一定编程基础和数学基础,正在学习人工智能、机器学习或神经网络相关课程的本科生或研究生,以及希望深入理解BP算法原理的初学者。; 使用场景及目标:①理解BP神经网络中前向传播与反向传播的核心机制;②掌握反向传播算法中的梯度计算与权重更新过程;③通过动手实现BP网络解决分类问题(如XOR逻辑判断与多类别模式识别);④学习数据预处理、模型训练与评估的基本流程。; 阅读建议:建议结合实验代码逐段调试,重点关注forward_propagate、backward_propagate_error和update_weights等核心函数的实现逻辑,注意训练与测试阶段数据归一化的一致性处理,以加深对BP算法整体流程的理解。
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