内容概要：本文详细介绍了基于STM32内部12位ADC的智能路灯控制系统的设计与实现。系统通过STM32的ADC模块读取光敏电阻的电压值，根据环境光线强度自动控制LED路灯的开关。文中不仅提供了完整的程序源码，还详细解释了ADC初始化、电压值获取、主函数逻辑等关键代码片段，并给出了Proteus仿真方法和硬件调试技巧。此外，还讨论了常见的ADC配置陷阱及其解决方案，如采样时间设置、滤波处理等。 适合人群：具有一定单片机开发基础的学习者和技术爱好者，特别是对STM32和ADC模块感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于学习STM32的ADC模块应用、智能照明系统的开发与调试。主要目标是掌握STM32内部ADC的工作原理，学会通过ADC实现环境感知和自动化控制。 其他说明：文中提供的源码和仿真文件可以帮助读者更好地理解和实践该项目。同时，文中提到的一些调试技巧和优化方法对于解决实际开发中的问题非常有帮助。

本设计旨在开发一套智能路灯控制系统，遵循低成本、高性能、结构简洁、操作便捷以及直观显示的设计理念。通过硬件电路和软件程序的协同设计，实现根据光线强弱自动控制路灯开关的功能。 在硬件设计方面，系统主要包含单片机最小系统、路灯控制电路、红外检测及执行电路以及数码管显示电路。软件设计则涵盖路灯控制、光电检测与执行、时间显示等程序模块。 为了精准控制路灯的开关状态，选用集成度高、处理能力强且可靠性高的STM32F103RCT6单片机进行程序设计。系统利用红外检测模块监测物体是否经过，当有物体通过时，下降沿触发中断，单片机随即执行中断函数中的指令。借助CH340G串口通信模块，将电脑采集到的有效数据传输至单片机，单片机通过引脚高低电平控制驱动电路，进而实现路灯的亮灭操作。此外，系统还会处理物体通过的时间和速度信息，并将其显示在数码管上，方便直观查看。

### 基于GNU-Radio和USRP的雷达通信系统实现 #### 摘要与背景 本研究提出了一种基于正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术的雷达通信一体化系统。该系统利用GNU-Radio作为控制软件，并采用通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）作为前端硬件平台。通过设计并实施了一系列实验，对不同参数设置下的系统性能进行了评估和比较分析。 随着无线通信技术的发展，传统的雷达与通信系统往往是独立设计的，主要考虑的是不同波形之间的干扰问题。然而，随着多载波波形（如OFDM）在现代无线通信标准中的广泛应用，其雷达检测性能受到了越来越多的关注。利用单一OFDM波形同时实现雷达与通信功能具有多重优势：一方面，从雷达的角度来看，信号带宽越宽，雷达系统的距离分辨率越高；另一方面，雷达与通信功能的融合可以实现协同效应，例如允许雷达系统与其他网络参与者进行通信，从而构建出合作式的雷达系统，这在车载系统中尤为重要。 #### 实现方法 本研究建立了一个联合雷达通信软件定义无线电（Software Defined Radio, SDR）平台，具体实现过程包括： - **软件层**：采用GNU-Radio作为命令软件。GNU-Radio是一种开源的软件无线电开发平台，支持多种信号处理模块和算法库，可以用于实现复杂的无线通信系统。 - **硬件层**：使用USRP作为前端硬件设备。USRP是可编程的射频收发器，能够根据软件指令调整频率、采样率等关键参数，从而实现灵活的信号收发功能。 - **系统架构**：该雷达通信一体化系统通过GNU-Radio编写相应的脚本来配置USRP，完成信号的发送和接收任务。系统设计了多个实验场景，旨在验证OFDM波形在雷达通信应用中的可行性。 #### 实验设计与结果分析 为了全面评估系统的性能，研究人员设置了多种实验环境，并调整了不同的参数组合，包括但不限于： - **信号带宽**：调整OFDM信号的带宽，观察其对雷达检测性能的影响。 - **信噪比**：改变信号传输时的信噪比，评估系统在不同噪声环境下的鲁棒性。 - **多径效应**：模拟多径传播环境，测试系统的抗多径能力。 - **移动目标跟踪**：在动态环境中跟踪移动目标，检验系统的位置估计精度。 通过对实验数据的分析，研究人员发现： - 在较宽的信号带宽下，雷达的分辨率得到了显著提高。 - 当信噪比较高时，系统的稳定性更好，能够更准确地检测和定位目标。 - 在存在多径传播的情况下，OFDM波形展现出良好的抗多径性能。 - 对于移动目标，系统能够有效地跟踪其运动轨迹，并提供较为精确的位置信息。 #### 结论与展望 本研究成功地实现了基于GNU-Radio和USRP的雷达通信一体化系统，通过实验验证了OFDM波形在雷达通信领域的潜力。未来的研究方向可能包括进一步优化系统性能，提高系统的实时性和可靠性，以及探索更多应用场景，如无人机监测、智能交通系统等。 该论文不仅详细介绍了雷达通信一体化系统的实现方法，还通过一系列实验对其性能进行了深入探讨，为OFDM在雷达通信领域的应用提供了重要的参考价值。

内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC的追剪系统的设计与实现。系统由S7-1200 PLC、威纶通触摸屏、主轴（含光电传感器、编码器、电机、变频器/伺服）、以及从轴伺服组成。文中深入探讨了追剪系统的硬件架构、轴配置代码、追剪核心逻辑、位置同步窗口检测等关键技术细节。特别强调了光电传感器安装位置、速度补偿系数、同步窗口阈值设置等关键参数的选择及其对系统性能的影响。同时，还分享了一些调试经验和注意事项，如光电传感器信号抖动处理、伺服使能顺序、正确停机逻辑等。 适用人群：自动化设备工程师、PLC程序员、工业控制系统设计师。 使用场景及目标：适用于需要高精度物料追踪和切割的应用场合，如包装生产线。主要目标是实现追剪头能够精确地跟随并定位传送带上的物体，确保切割精度达到±3mm以内。 其他说明：文中提供了具体的代码示例，帮助读者更好地理解和实现相关功能。此外，还提到了一些常见的调试陷阱和解决方案，有助于提高系统的稳定性和可靠性。

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时显示温湿度、气体数据与土壤湿度，手机APP控制并自动调节环境与设备。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物 不包含实物 ,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统；DHT11温湿度传感器；SGP30气体传感器；OLED屏显示；手机

基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统：实时监测温湿度、气体及土壤状态，智能调节环境与设备，手机APP远程控制，高效管理农业生产。,Arduino驱动的温室大棚智能监控与联动控制系统：实时监测温湿度、气体与土壤状态，智能调节环境与优化种植条件。,基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统： 1.使用DHT11温湿度传感器，实时监测大棚温湿度，数据一方面实时显示在OLED屏，另一方面上传手机APP，湿度过低时自动控制加湿器进行加湿，达到一定湿度后停止加湿（加湿过程中，可以物理性关闭），温度过高时，可通过手机蓝牙控制风扇进行降温； 2.SGP30气体传感器，实时监测大棚内二氧化碳浓度含量和TVOC（空气质量），数据显示在屏幕上，可通过手机蓝牙控制窗户的开关（使用步进电机和ULN2003电机驱动模拟），进行空气交（可以和风扇同时进行）； 3.使用土壤湿度传感器实时检测大棚内土壤湿度，一方面将数据显示在屏幕上，另一方面上传手机APP，当土壤湿度低于阈值时，自动打开抽水机进行浇水，高于阈值停止浇水。 包含源码，库文件，APP，接线表，硬件清单等资料。 不包含实物 不包含实物

内容概要：本文详细介绍了一个基于Arduino的温室大棚环境监测与控制系统的设计与实现。系统主要由Arduino Mega作为主控，集成了DHT11温湿度传感器、SGP30气体传感器、土壤湿度传感器等多个传感器，实现了温湿度自动调节、空气质量监测、土壤自动灌溉等功能。系统还配备了OLED屏幕用于数据显示，HC-05蓝牙模块用于远程数据传输和控制。文中提供了详细的硬件连接图、代码实现以及一些实用的避坑指南，确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群：具有一定电子电路和编程基础的技术爱好者、农业物联网开发者、Arduino初学者。 使用场景及目标：适用于小型温室大棚的环境监测与控制，帮助农民或园艺爱好者实现智能化管理，提高作物生长效率。具体目标包括：① 实现实时环境参数监测；② 自动化调控温湿度、空气质量；③ 远程监控与控制设备。 其他说明：作者分享了许多实践经验和技术细节，如传感器校准、防抖设计、蓝牙通信协议等，有助于读者更好地理解和复现该项目。此外，还提供了一些扩展建议，如增加SD卡模块记录数据、实现WiFi控制等。

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现永磁同步电机（PMSM）的预测模型转矩优化控制系统。首先，通过建立电机的数学模型，采用经典的d-q轴模型进行离散化处理，形成离散时间系统。接着，展示了预测模型的核心循环，即通过多步预测（如三步预测）来计算未来的电机状态，并选择最优路径。文中还特别强调了目标函数的设计，确保既能追踪目标转矩，又不会使电流超出安全范围。此外，通过仿真波形验证了系统的有效性，并提供了几个实用的小技巧，如预测步长的选择、在线参数辨识以及硬件在环测试的应用。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和电机控制理论知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度转矩控制的工业应用场景，如机器人、电动汽车等领域。主要目标是提高系统的动态响应速度和稳态精度，同时确保系统的稳定性。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用模型预测控制（MPC）。

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