**基于GD32F103C8T6移植的FreeModbus工程详解** FreeModbus是一个开源的、跨平台的Modbus协议实现库，它为开发者提供了在各种硬件平台上实现Modbus通信的能力。本项目是将FreeModbus库移植到GD32F103C8T6微控制器上的具体实例，旨在帮助用户在GD32F103系列芯片上搭建高效稳定的Modbus通信系统。 **GD32F103C8T6介绍** GD32F103C8T6是由GD Microsystems生产的高性能通用微控制器，基于ARM Cortex-M3内核。该芯片具有丰富的外设接口，如UART、SPI、I2C、ADC等，适合用于工业控制、物联网设备等多种应用场景。其高速处理能力以及充足的内存资源，使得它成为实现复杂通信协议的理想选择。 **FreeModbus简介** FreeModbus是一个完全免费的Modbus协议栈，支持RTU（远程终端单元）和TCP/IP两种通信模式。它允许设备作为主站或从站工作，实现了标准的Modbus功能码，包括读寄存器、写寄存器、读线圈状态、写线圈等操作。FreeModbus库的移植可以极大地简化在嵌入式系统中集成Modbus通信的工作。 **移植过程** 1. **环境准备**：首先需要配置GD32F103C8T6的开发环境，这通常包括下载并安装GD32开发工具链，例如Keil uVision或IAR Embedded Workbench，以及相应的芯片驱动库。 2. **代码获取**：从FreeModbus的官方仓库获取源代码，理解其结构和工作原理。 3. **硬件接口配置**：根据项目需求选择合适的通信接口，例如UART或RS485，配置相关GPIO引脚和串口参数。 4. **移植FreeModbus**：将FreeModbus源码导入项目，并根据GD32F103C8T6的中断服务例程和时钟系统进行适配。可能需要修改串口初始化函数，确保与实际硬件设置匹配。 5. **编译与调试**：编译移植后的代码，使用GD32的仿真器或者JTAG/SWD接口进行在线调试，检查运行过程中是否有错误。 6. **测试与优化**：使用“MODBUS调试助手.exe”等工具模拟Modbus主站进行通信测试，确保从站响应正确。根据测试结果进行性能优化，例如调整波特率、超时设置等。 7. **应用层开发**：在FreeModbus的基础上开发应用层功能，实现对GD32F103C8T6内部资源如GPIO、ADC、定时器等的访问控制。 **注意事项** 在移植过程中，要特别注意以下几点： - 保持原始代码风格和注释，以便于后续维护。 - 调试过程中要密切关注串口通信的正确性，防止数据丢失或错乱。 - 适当地添加错误处理和异常处理机制，提高系统的健壮性。 通过以上步骤，你可以在GD32F103C8T6上构建起可靠的Modbus通信系统，利用"gd32f103c8t6-freemodbus"中的代码作为参考，可以加速移植过程，降低开发难度。这个项目不仅适用于工业自动化领域，也适用于任何需要进行Modbus通信的嵌入式系统设计。

基于STM32的ADC采样及各式滤波实现，滤波包含：一阶补偿滤波，算术平均滤波，中位值滤波，限幅平均滤波，滑动平均滤波和卡尔曼滤波。滤波可直接调用API函数，方便快捷，便于用于自己的项目中。（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法，C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本，其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）构造出35维特征向量进行训练 频率：对能量的取值进行分段，取其中的众数作为频率的估计值 平均响度： 首先，你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方，得到其能量 对所有样本的能量求平均值，然后取平方根，即为均方根（RMS）值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间：单次鼾声持续时间 时域能量：在时域中，音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口，将窗口内的每个样本的振幅平方求和，即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换（Short-Time Fourie

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

《基于SSM+JSP的乡镇自来水收费系统详解》 在信息技术日新月异的今天，各类管理系统已经深入到各行各业的日常运营之中。乡镇自来水收费系统作为公共服务领域的重要组成部分，其信息化建设对于提升服务质量、提高工作效率具有重大意义。本文将详细解析一个基于SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架与JSP技术开发的乡镇自来水收费系统，旨在为相关人员提供深入理解与参考。 我们来看标题中的“SSM+JSP”。SSM是Java开发中常用的三大框架集成，即Spring、SpringMVC和MyBatis。Spring作为核心容器，负责管理对象的生命周期和依赖注入；SpringMVC作为Web MVC框架，处理HTTP请求和响应，提供了模型-视图-控制器模式的实现；MyBatis则是一个持久层框架，简化了数据库操作，将SQL语句与Java代码解耦。JSP（JavaServer Pages）是一种动态网页技术，用于展示数据，结合这三个框架，可以构建出高效、灵活且易于维护的Web应用。 在乡镇自来水收费系统的具体应用中，Spring框架作为基础，能够实现对业务对象的管理，如用户、账单、缴费记录等。通过依赖注入，可以方便地将这些对象注入到需要的地方，增强了代码的可测试性和可扩展性。SpringMVC负责处理用户请求，接收表单数据，调用业务逻辑，并将结果返回给用户。MyBatis则与数据库进行交互，执行SQL查询和更新，确保数据的准确存储和快速访问。 在标签中提到了“微信小程序”，这表明该系统可能集成了微信支付功能，便于用户通过微信平台进行线上缴费。微信小程序的接入，大大拓宽了用户的缴费渠道，提升了用户体验，同时也减轻了线下窗口的压力。 从压缩包子文件的文件名称来看，“基于SSM+JSP的乡镇自来水收费系统”很可能是整个项目的源码包，包含了系统的各个模块和配置文件。开发者可以通过分析这些源码，了解系统架构、数据库设计、业务流程等方面的具体实现。 基于SSM+JSP的乡镇自来水收费系统利用现代Web开发技术，实现了乡镇自来水服务的自动化管理，提高了收费效率，优化了用户体验。其背后的开发理念和技术栈对于学习Java Web开发或者从事类似项目的人来说，具有很高的学习价值和参考意义。同时，系统的微信小程序整合也展现了信息技术在公共服务领域的创新应用。通过深入理解和实践这样的系统，开发者不仅可以提升自身技能，还能为乡镇公共服务的现代化做出贡献。

在COMSOL中对高温超导体进行仿真

传统的矿体建模是基于结构条件驱动的,在边界属性变化时,所建立的模型难以随之动态变化,为解决这一问题,针对矿体的动态特点,提出了基于属性驱动的矿体动态建模方法。首先利用三维块体属性模型,按任意给定的边界属性条件,在块体模型中对所需单元块体进行动态提取,然后基于特征面求取和曲面光滑算法将矿体属性模型转换成几何结构模型,最后建立给定工业指标条件下的矿体三维几何模型。应用实例表明,该方法实现了在不同边界属性条件下动态提取、生成矿体的属性结构和几何结构,可精确构建光滑矿体模型,提高了矿体动态建模效率。

为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值(NPV),经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所(LME)铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型(ARIMA),实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。

微电网是一种分布式能源系统，它能够在与主电网连接或处于孤岛模式下独立运行。在孤岛模式下，微电网的调度优化问题变得尤为重要，因为需要确保系统的稳定性和经济性。本资料主要探讨了如何利用遗传算法来解决孤岛型微电网的成本最低调度优化问题，并提供了MATLAB代码作为辅助理解。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，逐步改进解空间中的个体，从而逼近问题的最优解。在微电网调度优化中，遗传算法可以用于寻找电力系统中各个能源设备的最佳运行策略，包括发电机、储能装置和负荷的调度，以达到最小化运营成本的目标。 在微电网中，多种能源如太阳能、风能、柴油发电机等并存，它们的出力特性各异，调度时需要考虑其不确定性、波动性和非线性。遗传算法可以有效地处理这些复杂因素，通过编码、初始化、交叉、变异和选择等步骤来搜索最优解决方案。编码通常将微电网中的设备状态和调度决策转化为适合遗传操作的数字串；初始化阶段生成初始种群；交叉和变异操作则保证了种群的多样性，避免过早收敛；选择过程则是根据适应度函数（在此案例中可能是总成本）淘汰劣质个体，保留优良基因。 资料中的MATLAB代码实现了上述遗传算法的全过程，并且针对孤岛型微电网进行了定制化设计。代码可能包含了以下部分：数据输入模块，用于定义微电网的设备参数和运行约束；目标函数定义，计算运行成本；遗传算法的核心实现，包括种群生成、适应度评估、选择、交叉、变异等操作；以及结果分析和可视化。 此外，描述中提到的其他领域如智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机，都是MATLAB在工程和科研中广泛应用的领域。这些技术虽然没有直接关联于微电网优化，但都体现了MATLAB作为一种强大的多学科工具箱，可以支持各种复杂的建模和仿真任务。 这个压缩包提供了一个使用遗传算法解决孤岛型微电网调度优化问题的实例，对于学习微电网优化和遗传算法的实践者来说是宝贵的资源。通过阅读和运行代码，可以深入理解这两种技术的结合及其在实际问题中的应用。同时，这也提醒我们，MATLAB作为一款强大的工具，可以跨越多个工程和科学领域，实现多元化的问题解决。

深厚地层矿井施工已广泛应用多圈管冻结法,为了研究多圈管冻结壁温度场,以某矿为研究对象,利用FLAC3D软件数值模拟,并将模拟结果与实测数据对比分析模型的可行性。