锁相环技术是一种广泛应用于通信、雷达系统、无线电信号处理等领域的电子技术。它能够实现信号频率的精确控制和跟踪，确保系统稳定运行。在《锁相环技术（第3版）-中文版》一书中，作者深入浅出地介绍了锁相环的基本原理、设计方法及其在现代电子系统中的应用。 ### 锁相环技术概述 锁相环(Phase-Locked Loop，PLL)是一种闭环反馈控制系统，它可以将输出信号的频率和相位锁定到输入参考信号上。PLL主要由三个部分组成：鉴相器（Phase Detector，PD）、环路滤波器（Loop Filter）以及压控振荡器（Voltage-Controlled Oscillator，VCO）。当输入信号与VCO输出信号的相位差被鉴相器检测后，会生成一个误差电压信号。经过环路滤波器处理后的误差电压信号会调整VCO的输出频率，直到两个信号的相位差达到最小或为零为止。 ### 基本工作原理 #### 鉴相器（PD） 鉴相器的功能是检测输入信号与VCO输出信号之间的相位差，并产生相应的误差电压信号。常见的鉴相器类型包括模拟鉴相器和数字鉴相器两种。模拟鉴相器通常采用模拟电路实现，而数字鉴相器则基于数字逻辑电路设计。 #### 环路滤波器（LF） 环路滤波器的作用是对鉴相器产生的误差电压信号进行低通滤波处理，滤除高频噪声成分，只保留低频信号。环路滤波器的设计对于整个PLL系统的稳定性至关重要。常见的环路滤波器有RC低通滤波器、有源滤波器等。 #### 压控振荡器（VCO） 压控振荡器是一种频率随控制电压变化的振荡器。其核心在于通过改变控制电压来调节振荡器的输出频率。VCO的性能直接影响到PLL的动态特性和稳态特性，因此选择合适的VCO对于提高PLL的整体性能具有重要意义。 ### 锁相环的应用 #### 频率合成 频率合成是指通过一系列电子手段将一种或多种基准频率转换成所需的输出频率的过程。PLL作为一种高精度频率控制手段，在频率合成领域得到了广泛应用。例如，在无线电通信设备中，PLL可以用来产生稳定的载波频率，从而保证通信质量。 #### 时钟同步 在计算机系统中，时钟信号是维持系统正常运行的基础。PLL可以用于产生和调整时钟信号，确保不同组件之间的时间同步，这对于提高系统性能和稳定性非常重要。 #### 调制与解调 在通信系统中，PLL还经常用于实现信号的调制与解调功能。通过控制VCO输出信号的频率和相位，可以对输入信号进行调制，反之，则可以通过检测VCO输出信号的变化来进行解调。 ### 总结 《锁相环技术（第3版）-中文版》一书全面介绍了锁相环技术的基本原理、设计方法及其在现代电子系统中的广泛应用。通过对鉴相器、环路滤波器和压控振荡器这三个核心组成部分的深入探讨，读者可以更深刻地理解锁相环的工作机制。此外，书中还详细讲解了锁相环在频率合成、时钟同步以及调制与解调等领域的具体应用案例，为从事相关工作的技术人员提供了宝贵的参考信息。随着电子技术的发展，锁相环技术也在不断创新和完善之中，未来将在更多领域发挥重要作用。

为了提高井下机车的运行效率及稳定性,提出一种基于神经网络算法的运行轨迹优化方法。根据机车多轴控制特点,完成了控制系统硬件设计。通过空间轨迹状态的最优控制理论,建立了多目标动态评价函数,将机车在侧翻约束条件下的轨迹要求作为优化目标,与神经网络算法相结合,实现多目标优化。将优化算法应用于Matlab分析,对机车侧向速度、加速度以及横摆角速度进行数值模拟,结果表明,优化后的轨迹可缩短运行时间,并降低运行的波动性,提高控制精度。 ### 基于神经网络算法的多轴式机车运动轨迹优化 #### 一、研究背景与意义 矿井机车作为煤矿生产中的关键运输工具，其运行效率直接影响到整个采矿作业的效率与安全性。传统的多轴式机车在运行过程中，往往面临计算量大、控制精度低的问题。随着人工智能技术的进步，特别是神经网络算法因其优秀的非线性拟合能力和鲁棒性，逐渐成为解决这类问题的有效途径。 #### 二、关键技术点 ##### 1. 控制系统硬件设计 为了实现高效的轨迹控制，首先需要一个高性能的控制系统硬件平台。该平台应包括但不限于传感器（如陀螺仪、加速度计等）、处理器（用于数据处理与算法运行）以及执行机构（如电机驱动）。这些硬件组件需紧密集成，确保数据采集、处理与执行的高度同步。 ##### 2. 空间轨迹状态最优控制理论 本研究中，通过空间轨迹状态的最优控制理论建立了一个多目标动态评价函数。这一理论的核心在于如何在考虑多种约束条件下（例如机车的侧翻约束），找到最优的运动轨迹。该函数综合评估了多个目标变量，如侧向速度、加速度、横摆角速度等，以实现最优化的目标。 ##### 3. 神经网络算法 神经网络算法在此处被用来实现多目标优化。具体来说，研究人员将机车在侧翻约束条件下的轨迹要求作为优化目标，利用神经网络的强大处理能力，通过不断学习和调整权重来逼近最优解。这种方法可以有效地处理复杂的非线性关系，提高轨迹控制的精度和效率。 ##### 4. 仿真分析 最后一步是对优化后的轨迹进行仿真分析，以验证算法的有效性和可行性。这一步通常使用MATLAB等专业软件完成。通过对机车侧向速度、加速度以及横摆角速度等关键参数的数值模拟，研究人员能够直观地观察到优化前后轨迹的变化情况，进而评估算法的实际效果。 #### 三、实验结果与分析 通过对实验数据的分析，可以明显看出，采用基于神经网络算法的优化方案后，机车的运行轨迹得到了显著改善。不仅运行时间有所缩短，而且运行过程中的波动性也大大降低，提高了整体的控制精度。这意味着，在实际应用中，这种优化方案能够有效提升机车的工作效率和安全性。 #### 四、结论与展望 本研究提出了一种基于神经网络算法的多轴式机车运动轨迹优化方法。通过硬件设计、空间轨迹状态最优控制理论、神经网络算法的结合，实现了对机车运动轨迹的有效优化。实验结果表明，该方法能够显著提高机车的运行效率和稳定性。未来的研究方向可以进一步探索如何将这种方法与其他智能控制技术结合，以适应更复杂的工作环境和更高的效率需求。 通过以上分析，我们可以看到基于神经网络算法的多轴式机车运动轨迹优化是一项具有重要实际意义的技术创新。它不仅能够提高矿井机车的工作效率，还能够增强其安全性，对于推动煤矿行业的智能化发展具有重要的作用。

时域、频域、信息熵等40多种时频域特征提取算法。 #时频域特征提取# 时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值、方差、标准差、有效值（均方根）、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、余隙因子。 频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根、频率标准差。 小波特征包括：8个子带小波能量比、小波能量熵、8个子带的小波尺度熵、小波奇异谱熵。 熵特征包括：样本熵、排列熵、模糊熵、近似熵、能量熵、信息熵。 matlab代码，有excel数据和mat数据代码使用案例，注释清晰

# 基于ESPIDF框架的AWS IoT MQTT通信系统 ## 项目简介 ## 项目的主要特性和功能 1. MQTT协议实现利用ESPIDF库中的MQTT客户端API，实现连接、订阅、发布、取消订阅和断开连接等基本功能。 2. TLS相互认证在MQTT连接中采用TLS相互认证，保障客户端与服务器间的通信安全。 3. BLE通信通过ESP32的BLE功能从移动设备接收PEM证书、密钥和客户端ID，为MQTT连接提供安全凭证。 4. AWS IoT服务集成使用AWS IoT服务的MQTT API，支持AWS IoT平台的设备连接和消息通信。 5. 错误处理和重连机制具备错误处理逻辑和重连机制，确保连接失败时能自动重连。 ## 安装使用步骤 ### 环境准备 确保已安装ESPIDF开发环境，包含ESPIDF工具链和ESP32硬件。 ### 代码下载 从提供的源代码地址下载本项目代码。 ### 配置项目

# 基于mbed和STM32的智能储物柜系统 ## 项目简介 本项目是一个基于mbed和STM32的智能储物柜系统，旨在通过物联网技术提升储物空间的利用效率，并提供便捷的物品存取方式。用户可以通过手机应用或学生ID卡进行操作，系统能够自动识别存入的物品并更新数据库，用户可以通过网站查看储物柜内的物品信息。 ## 主要特性和功能 物联网连接使用STM32 L475 Discovery板作为主控，通过BLERFID接收信号，并将数据传输到Web服务器，以决定是否打开储物柜。 物品识别Raspberry Pi（Rpi）拍摄物品照片，通过AWS API进行识别，并将识别结果通过I2C技术传输回STM32板。 数据更新STM32板将识别结果传输到服务器，更新数据库，用户可以通过网站查看储物柜内的物品信息。 多线程处理STM32板使用多线程处理BLERFID访问和WiFi数据传输。 结构设计采用3D打印技术设计储物柜结构，解决了运输过程中的摩擦力和高度差问题。

陈怀琛教授 西安电子科技大学 工程线性代数MATLAB版 教材 随书附赠源代码，经典教材，目前很难找到的代码资源

《Linux嵌入式环境下的FastCV安装指南》 FastCV，全称为Fast Computer Vision，是由高通公司开发的一套高效、轻量级的计算机视觉库，特别为Android平台和嵌入式Linux系统设计。该库提供了多种计算机视觉的核心算法，如图像处理、特征检测、物体识别等，旨在为移动设备和物联网设备提供强大的视觉处理能力。 本文将详细介绍如何在Linux嵌入式环境中安装FastCV的版本1.7.1。我们关注的是提供的安装包"fastcv-installer-linuxembedded-1-7-1.zip"，这是一个针对Linux嵌入式系统的安装程序。解压这个ZIP文件后，我们将找到"fastcv-installer-LinuxEmbedded-1-7-1.exe"，这看起来是一个Windows执行文件，但实际上，它可能是一个封装了Linux命令行脚本的文件，用于在Linux环境下进行安装。 安装步骤如下： 1. **解压安装包**：我们需要将下载的ZIP文件解压到一个合适的目录。在终端中，可以使用`unzip`命令完成这个操作，例如： ``` unzip fastcv-installer-linuxembedded-1-7-1.zip -d /path/to/extract/ ``` 这会将所有内容解压到指定的目录下。 2. **检查和运行安装脚本**：解压后，找到"fastcv-installer-LinuxEmbedded-1-7-1.exe"，虽然在Linux中.exe通常是Windows的可执行文件扩展名，但在这个情况下，我们可以尝试用`file`命令来查看文件类型： ``` file fastcv-installer-LinuxEmbedded-1-7-1.exe ``` 如果结果显示这是一个Linux可执行脚本（例如：`ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /bin/bash, for GNU/Linux 2.6.24, not stripped`），则可以直接运行安装脚本，通常使用`./`前缀加上文件名： ``` ./fastcv-installer-LinuxEmbedded-1-7-1.exe ``` 3. **遵循安装提示**：运行安装脚本后，根据屏幕提示进行操作。可能需要输入目标安装路径、确认许可协议等。确保按照指示进行，以正确配置FastCV。 4. **环境变量配置**：安装完成后，可能需要更新系统环境变量，使得FastCV库可以在任意位置被调用。这通常涉及到修改`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件，添加FastCV的库路径到`PATH`变量。 5. **测试安装**：通过编写一个简单的示例程序来测试FastCV是否成功安装。可以使用FastCV提供的API编写一个简单的图像处理或特征检测程序，然后编译并运行，看是否能正常工作。 FastCV的使用涉及到计算机视觉的基本概念，包括图像处理、特征检测、机器学习等。在实际应用中，开发者需要了解OpenCV等计算机视觉库的基础知识，以及如何在嵌入式系统中优化性能，确保在资源有限的设备上也能流畅运行。 FastCV是高通公司为嵌入式Linux和Android设备提供的强大计算机视觉工具，通过上述步骤，开发者可以在自己的系统上安装并开始利用这个库进行创新的视觉应用开发。需要注意的是，安装过程中可能遇到的任何问题，都应参考FastCV的官方文档或在线社区寻求帮助。

使用Java实现根据ca购买到的根证书 批量生产客户端需要的.bks和.cer文件，从而实现双向认证

FFmpeg 是一个强大的开源项目，专注于音视频处理。它的全称是 FFmpeg 3.3.2 版本，这是一次重要的更新，为开发者和用户提供了许多改进和新功能。这个版本包含了源码、静态库和动态库，使得开发者能够更方便地集成到自己的项目中，无论是Linux、Windows还是其他平台。 源码（ffmpeg-3.3.2.tar.xz）是FFmpeg的核心部分，由C语言编写，遵循GNU Lesser General Public License v2.1。源代码的提供允许开发者深入理解其内部工作原理，自定义编译选项以满足特定需求，或者对软件进行扩展和优化。编译FFmpeg时，开发者通常需要配置编译选项，例如选择支持的编解码器、滤镜和协议，然后使用make命令来构建。 在Windows平台上，FFmpeg提供了预编译的二进制文件。`ffmpeg-3.3.2-win32-shared.zip` 包含了预编译的共享库，这意味着这些库在多个程序间可以共享，减少了磁盘空间占用。然而，这种共享可能导致版本冲突，因为多个程序可能依赖不同版本的库。另一方面，`ffmpeg-3.3.2-win32-dev.zip` 包含了开发包，它不仅有静态库，还包含头文件和编译所需的其他资源，用于在Windows环境下开发与FFmpeg相关的应用程序。静态库将库功能直接编译到目标程序中，避免了版本冲突的问题，但会增加程序大小。 FFmpeg 支持广泛的音视频格式和编码标准，如H.264、HEVC、AAC、Opus等，以及网络传输协议如HTTP、RTSP和FTP。它提供了丰富的命令行工具，如ffmpeg、ffplay、ffprobe和ffserver，可以执行各种任务，如转换、编码、解码、流媒体播放、信息检测和服务器管理。 FFmpeg 的核心组件包括： 1. 解码器：解析和解码音视频流。 2. 编码器：将原始数据编码成各种格式。 3. 滤镜：处理音视频流，如裁剪、缩放、旋转、色彩校正等。 4. 复用器/解复用器：处理容器格式，如MKV、MP4、FLV等。 5. 网络库：处理音视频的网络传输。 在实际应用中，FFmpeg 可用于： 1. 视频转码：将不同格式的视频转换为适合网络流式传输或存储的格式。 2. 实时流推流：将摄像头或其他输入源的视频实时推送到服务器。 3. 媒体信息提取：通过ffprobe获取音视频文件的详细信息。 4. 屏幕录制：利用FFmpeg捕捉桌面或指定窗口的视频流。 5. 视频编辑：结合滤镜进行简单的视频编辑操作。 FFmpeg 的灵活性和强大功能使其成为音视频处理领域的首选工具，无论是在服务器端进行大规模的媒体处理，还是在客户端进行实时的音视频操作，都能发挥重要作用。对于开发者而言，掌握FFmpeg的使用和开发，能够极大地提升他们在音视频领域的专业技能。

7.2 确保参照完整性 在维度模型中，参照完整性意味着事实表中的每个字段使用的是合法的外 键。换句话说，没有事实表记录包含了被破坏的或者未知的外键参照。 在维度模型中可能有两种情况会导致违反参照完整性： 1. 加载包含了错误外键的事实表记录