现有的很多调度算法存在时间复杂度过高或调度成功率低的问题。提出一种新的调度算法(HRTSA)，提高实时任务的调度成功率。HRTSA首先通过METC策略初始化分簇，降低算法的时间复杂度；再在放置任务时根据处理器的负载均衡进行处理器负载的有效控制；最后通过任务复制调度以提高任务调度成功率。对比实验分析表明提出的HRTSA算法时间复杂度与RTSDA相比较低，调度成功率较高。

基于STM32F103主控的MSB管理系统资料大集合：锂电池管理、功能演示与BQ76940芯片深度解析,基于STM32F103C8T6与BQ76940的锂电池管理系统资料大全：原理图、源码与功能介绍,基于STM32F103主控的MSB管理系统资料 主控芯片STM32F103C8T6，锂电池管理芯片BQ76940。 资料组成：原理图（AD打开，无PCB文件），程序源码，上位机软件，bq76940说明文档，bq76940应用手册。 额外还赠送锂电池源码（喊SOC算法），BMS-DSP源码，BMS常用功能源码（SOC，显示等），DSP28335-BMS模板例程，硬件电路（含原理图与PCB，原理图部分显示不全，介意勿拿）等等。 功能介绍： 1、9 节锂电池电压，电流，温度，SOC 测量（开发板是电 压百分比方案，赠送安时积分法 SOC 算法），通过上位机， 显示屏，蓝牙小程序显示测量结果； 2、实现过压，欠压，过流，短路保护，高温保护，低温 保护； 3、BQ76940 支持芯片内部被动均衡。 ,核心关键词：STM32F103主控; MSB管理系统; 锂电池管理; BQ76940芯片; 原理图

内容概要：本文详细探讨了在FPGA上使用Verilog语言实现SAD（Sum of Absolute Differences）算法及其与AHB接口的数据传输交互。SAD算法用于图像匹配和运动估计，文中介绍了SAD算法的计算模块设计，采用流水线架构提升计算效率。此外，还讨论了三种窗口配置（计算、储存及AHB接口数据交互）的功能实现，并详细描述了AHB接口的数据传输模块和状态查询功能的设计。最后，通过仿真测试和硬件验证确保了系统的正确性和高效性。 适合人群：对FPGA开发有一定了解，特别是从事图像处理和嵌入式系统设计的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高效图像处理的应用场景，如视频编码、机器视觉等。目标是通过优化SAD算法和AHB接口设计，提高图像处理的速度和精度。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解FPGA在图像处理中的应用，尤其是SAD算法的具体实现细节和AHB接口的数据传输机制。建议结合实际项目进行实践，以更好地掌握相关技术和方法。

在当前数字时代，计算机象棋游戏的开发是一个广受欢迎且充满挑战的领域。借助先进的游戏引擎和人工智能算法，开发者可以打造出既具有教育意义又富有娱乐性的软件产品。本文将深入探讨一套名为“unity 象棋源码 带ai 算法完整”的文件包，这套资源旨在帮助游戏开发者快速构建一个具备人工智能的象棋游戏。 源码文件包括了NGUI界面，这意味着游戏的用户界面设计将采用Unity的NGUI插件，它能够提供一个流畅、直观的交互体验。NGUI的使用能够保证开发者无需从零开始设计界面，同时也为后续的界面美化和功能拓展提供了便利。 源码包的第二个文件为“爱给网-源码-免费下载.txt”，这个文件可能是一个说明文档，详细描述了如何从爱给网上免费下载所需的资源和代码。爱给网是一个资源分享平台，提供各种游戏开发所需素材，包括音乐、音效、图像、脚本等，这对于游戏开发者来说是一个宝贵资源。 最后一个文件“unity象棋-PC_chess”暗示了这份源码支持在个人电脑上运行的棋类游戏。PC_chess可能是指游戏运行的具体平台或者游戏类型，强调了源码的兼容性和游戏的分类。 这套源码的核心是人工智能算法，它能够与人类玩家进行对弈，提升游戏的互动性和趣味性。在Unity环境中，开发者可以利用内置的AI算法，或者自行设计算法，使得电脑对手能够模拟真实人类的下棋思维，甚至能够根据对手的策略进行自我学习和适应。这样的人工智能不仅能够为游戏提供挑战，还能使玩家在与AI对弈中学习和提高自己的棋艺。 源码中的人工智能算法可能基于传统的象棋引擎，如Minimax算法配合Alpha-Beta剪枝等策略，或者更高级的机器学习技术，如深度学习和强化学习。这样的AI能够做出合理决策，并在一定程度上模拟人类的直觉和经验。开发者可以通过不断调整和优化算法，以提供越来越高的游戏难度和更佳的用户体验。 除了核心的AI算法和NGUI界面，源码包可能还包括了棋盘和棋子的设计、游戏规则的实现、用户交互逻辑、得分和胜负判定等重要组件。为了让游戏能够吸引更多的玩家，开发者还需要关注用户体验设计，如流畅的动画效果、友好的用户交互和清晰的规则说明。此外，为了使游戏更具挑战性，还可以设计不同的难度级别，甚至包括在线对战功能。 这份“unity 象棋源码 带ai 算法完整”的文件包，为游戏开发者提供了一套完整的工具和资源，可以帮助他们快速构建出一个具有人工智能的象棋游戏。通过利用Unity的强大功能和NGUI界面插件，以及精心设计的人工智能算法，开发者可以制作出既好玩又具有教育意义的象棋游戏，满足不同玩家的需求。

【Matlab：NSGA-Ⅲ优化算法】 NSGA-Ⅲ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ，非支配排序遗传算法第三版）是一种多目标优化算法，它在多目标优化领域具有广泛的适用性。NSGA-Ⅲ是NSGA-II的改进版本，通过引入新的概念和策略来提高解决方案的质量和多样性。Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具，是实现此类算法的理想平台。 在NSGA-Ⅲ中，关键的概念包括： 1. **非支配解**：在多目标优化中，一个解如果对其他解没有被支配，即在所有目标函数上都不劣于其他解，那么这个解就是非支配解。非支配解是多目标优化问题的关键，因为它们代表了可能的最优解集，即帕累托前沿。 2. **分层排序**：NSGA-Ⅲ使用了分层排序策略，将种群中的个体按照非支配级别进行划分，第一层是最优的非支配解，第二层是次优的非支配解，以此类推。这种策略有助于保持种群的多样性。 3. **参考点**：这是NSGA-Ⅲ的独特之处，它引入了一个参考点集，这些点定义了目标空间的超平面。每个个体都与其最近的参考点进行比较，以评估其相对于参考点的接近程度。这有助于引导搜索过程并保持解决方案的均匀分布。 4. **拥挤度**：除了非支配级别，NSGA-Ⅲ还使用拥挤度作为选择策略的一部分。拥挤度衡量了个体在目标空间中的相对密度，较低的拥挤度表示该区域有更少的个体，因此这样的个体更有可能被保留下来。 5. **杂交和变异操作**：NSGA-Ⅲ采用适应度比例选择、杂交（交叉）和变异操作来生成新的种群。杂交通常涉及两个父代个体的部分基因交换，而变异则是随机改变个体的部分基因。 在Matlab中实现NSGA-Ⅲ，你需要编写以下核心模块： 1. **编码与解码**：定义问题的编码方式，如实数编码或二进制编码，并实现将解码为实际问题的决策变量和目标值。 2. **适应度函数**：计算个体的适应度，这通常涉及到目标函数的非支配级别和拥挤度。 3. **选择操作**：实现基于非支配级别的快速选择和基于拥挤度的选择。 4. **杂交和变异操作**：设计合适的交叉和变异策略以保持种群多样性。 5. **参考点生成**：生成一组均匀分布在目标空间的参考点。 6. **迭代循环**：在每个迭代中，执行选择、杂交、变异操作，并更新种群和参考点。 7. **终止条件**：设置迭代次数、目标函数阈值或其他条件作为算法停止的标志。 在提供的"NSGA-III"压缩包中，应包含实现这些功能的Matlab代码，以及可能的示例输入和输出。通过运行这些代码，用户可以解决多目标优化问题，找到一组接近帕累托前沿的解集。理解并应用NSGA-Ⅲ算法需要对遗传算法、多目标优化以及Matlab编程有深入的理解。

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内容概要：文章介绍了在机械臂运动轨迹规划中，如何结合遗传算法与353多项式实现冲击最优轨迹的优化方法，并通过自编MATLAB程序详细展示了算法实现过程。重点包括遗传算法的参数设置、种群初始化、适应度评估、选择、交叉与突变操作，以及最终最优轨迹系数的输出。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，对机器人控制、轨迹规划和智能优化算法感兴趣的初、中级研发人员或高校学生。 使用场景及目标：应用于机械臂运动控制中的轨迹优化，目标是通过遗传算法搜索353多项式最优系数，降低运动冲击，提升运行平稳性与精度，适用于工业自动化、机器人路径规划等场景。 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践，理解遗传算法在实际工程问题中的建模方式，并尝试替换不同机械臂模型以拓展应用范围。

1、文件内置Cookie加密JS算法代码，可直接使用！ 采用补环境的方式，使用了v_jstools工具来补的环境。

数字PID算法是控制工程中应用广泛的一种反馈控制算法，其基本原理是根据系统当前的偏差，通过比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个控制环节的线性组合，运算出控制量来调整系统输出，以达到期望的控制效果。数字PID算法涉及的概念和实际问题包括以下几个方面： 1. 数字PID控制与模拟PID控制的区别：数字PID是基于计算机技术实现的，其处理过程是数字化的，而模拟PID控制则是利用电子或机械的方式实现。数字PID的优点在于可以实现复杂的控制策略，易于参数调整，且与模拟控制相比具有更好的可靠性和控制品质。 2. PID控制中的几个概念：程序控制是指被控量按照时间变化规律进行控制；顺序控制则是指根据输入信号条件，执行机构自动按照预定顺序动作的过程；直接数字控制基于计算机对被控对象数学模型进行控制；最优控制旨在使控制过程达到某种最优状态；模糊控制则适用于被控对象存在不确定性的情况。 3. PID调节器的优点包括技术成熟、易于理解和掌握、无需建立数学模型、控制效果好等。 4. 模拟PID调节器原理：PID调节器是一种线性调节器，其核心是对设定值和实际值之间的偏差进行比例、积分和微分运算，输出相应的控制量。 5. 比例调节器原理：其输出与输入偏差成正比，可以及时产生调节作用，减少偏差。 6. 积分调节器原理：积分作用通过积分时间常数调节，主要作用是消除静差，偏差积分越大，积分作用越强。 7. 微分调节器原理：微分调节是对偏差变化的速率进行控制，有助于减小超调量，提高系统稳定性。 8. 数字PID算法的实现：包括位置式和增量式两种控制算式。位置式控制需要计算总的调节输出，而增量式控制只需计算调节增量，减少了累积误差，并便于实现手动到自动的无冲击切换。 9. PID参数的整定方法：为确保系统稳定且具有良好的动态和静态性能，必须通过整定过程确定合适的PID参数（比例系数、积分时间、微分时间）。 数字PID算法的应用广泛，无论是在工业自动化，还是在机电控制等许多领域，都可见其身影。掌握PID算法的原理、数字实现及参数整定方法，对于设计和优化控制系统至关重要。

本资源提供一种基于C/C++的高效突发信号检测算法，适用于无线通信中常见突发信号（如AIS、ACARS、ADS-B、VHF数据链等）的实时或离线分析。代码实现以下核心功能： 动态噪声估计：采用滑动窗口和抽样统计技术，自适应计算噪声基底。 智能阈值调整：结合信号幅度与噪声特性，动态生成检测门限，提升灵敏度。 突发参数可配置：支持自定义突发长度范围（minBurstLen/maxBurstLen）、检测阈值（thresholdFactor）等关键参数。 完整示例：提供从文件读取IQ数据、检测逻辑到执行时间统计的一站式示例，便于快速集成到通信系统或科研项目中。 适用场景： 无线通信系统开发（SDR、协议解析） 航空航天信号分析（ADS-B、ACARS） 海事AIS信号处理 信号处理算法教学与科研