功能说明： 1.使用Proteus8.10仿真stc89c51正反调速控制uln2003步进电机。 2.运行参数显示屏LCD12864显示。 3.按键控制电机正反转以及调速与急停。 注意事项： 处理器 ：STC89C51/STC89C52 仿真软件：Proteus8.10 按键控制步进电机正反转并可调速 说明帖子：https://editor.csdn.net/md/?articleId=124651871

内容概要：本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型，接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节，然后讲解了EKF在非线性环境下的应用，特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略，包括参数和状态的双时间尺度更新机制，并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性，减少误差，确保电池的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到多个注意事项，如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外，还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这些算法。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大

内容概要：本文详细介绍了如何使用Verilog语言在FPGA上实现UART通信，解析来自上位机的数据包，并完成数据存储和调用。文中首先分析了数据包的结构，包括帧头、命令、数据长度、数据、CRC校验和帧尾。接着，通过三段式状态机的设计，逐步讲解了状态定义、状态转移逻辑、数据存储和调用的具体实现方法。针对可能出现的帧头、帧尾冲突问题，引入了字符转义机制，并详细解释了CRC校验的实现方式。此外，还讨论了错误处理机制，确保在检测到异常时能够及时向上位机反馈错误信息。最后，提供了完整的工程文件和仿真环境，帮助开发者更好地理解和验证设计。 适合人群：具备一定硬件开发基础，尤其是熟悉FPGA和Verilog语言的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要进行FPGA与上位机通信的工程项目，旨在提高数据包解析的准确性，确保通信的可靠性和稳定性。通过学习本文，读者可以掌握UART通信协议的实现细节，理解状态机在协议解析中的应用，提升嵌入式系统的开发能力。 阅读建议：本文不仅提供了详细的代码实现，还包含了丰富的背景知识和技术细节。建议读者在阅读过程中结合提供的工程文件和仿真工具进行实践，以便更好地理解每一个步骤和概念。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，尤其在模式识别和回归分析领域表现出色。在本主题中，"SVM识别基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法"，我们主要探讨如何利用SVM技术来诊断滚动轴承的健康状况。 滚动轴承是机械设备中的关键组件，其故障可能导致设备性能下降甚至严重损坏。因此，早期发现并识别滚动轴承的故障状态至关重要。SVM通过构建最优分类超平面，能够有效地处理小样本、非线性和高维数据，这使得它成为滚动轴承故障识别的理想工具。 在实际应用中，首先需要收集滚动轴承的振动信号数据。这些数据通常由传感器捕获，包含了轴承的状态信息。然后，通过预处理步骤（如滤波、降噪和特征提取）将原始信号转化为可用于分析的特征向量。常用的特征包括时域特征（如均值、方差、峭度等）、频域特征（如峰值、能量谱、峭度谱等）以及时间-频率域特征（如小波分析或短时傅里叶变换）。 接下来，我们将这些特征向量输入到SVM模型中进行训练。SVM的核心在于寻找最大边距的分类边界，即最大化正常状态与故障状态样本之间的间隔。这个过程涉及到选择合适的核函数，例如线性核、多项式核、高斯核（RBF）等。RBF核通常在非线性问题中表现优秀，适合复杂的故障模式识别。 在训练完成后，我们可以用该模型对新的振动信号进行预测，判断滚动轴承是否处于故障状态。为了评估模型的性能，通常会采用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数等指标。此外，针对多类故障识别，可能还需要采用一对多或多对多的策略。 MATLAB是一个广泛用于SVM建模的平台，提供了完善的工具箱和函数支持。用户可以通过调用`svmtrain`和`svmpredict`函数实现SVM的训练和预测。在文件"5.6SVM"中，可能包含了使用MATLAB实现SVM滚动轴承故障识别的代码示例、数据集以及结果分析。 基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法通过高效的数据处理和模式识别，为机械系统的健康管理提供了一种有效手段。它不仅可以预防不必要的停机和维修成本，还能提高整体设备的可靠性和生产效率。随着深度学习和大数据技术的发展，SVM与其他先进技术的结合有望进一步提升故障识别的精度和实时性。

本文档为UML汽车租赁系统的活动图和状态图，主要包括车辆状态图、系统状态图、客户在系统中可能出现的状态图、系统维护人员在系统中可能出现的状态图、系统维护人员在系统中可能出现的状态图、客户注册活动图、客户查询车辆信息活动图、网上预定车辆活动图、还车申请活动图、系统维护人员管理用户信息活动图、催缴金额活动图。相应的原开发UML汽车租赁系统状态图活动图.mdj文档要在本人上传中寻找，开发软件为startuml。 **UML（统一建模语言）是软件工程领域中一种重要的建模工具，用于描绘系统的结构和行为。在本文档中，我们重点关注的是应用于汽车租赁系统的UML活动图和状态图，它们帮助我们理解系统各个组件的行为流程以及系统内各参与者的状态变化。** **一、状态图** 状态图是UML中用来描述对象在其生命周期中的行为，通过一系列的状态和转换来表示。在汽车租赁系统中，有以下几个关键的状态图： 1. **车辆状态图**：车辆在租赁过程中可能经历“空闲”、“已预订”、“出租中”、“待还车”和“已归还”的状态，每种状态之间的转换反映了车辆的租赁过程。 2. **系统状态图**：这个全局视图展示了系统在不同阶段（如运行、维护、更新等）的状态，以及如何响应外部事件或内部条件的变化。 3. **客户状态图**：客户在系统中可能有“未注册”、“注册”、“租赁中”、“欠款”、“正常”等状态，状态间的转换反映了客户的使用历程。 4. **系统维护人员状态图**：维护人员可能涉及“登录”、“处理请求”、“系统维护”等状态，这些状态揭示了他们的工作流程。 5. **技术人员状态图**：技术人员可能的状态包括“未分配任务”、“处理故障”、“更新系统”等，体现了他们在系统运维中的角色。 **二、活动图** 活动图是另一种UML图表，它关注的是系统中执行的动作或活动，以及这些动作如何顺序或并发地进行。在汽车租赁系统中，以下活动图尤为重要： 1. **客户注册活动图**：描述了客户从访问网站到完成注册的整个过程，包括输入信息、验证身份、创建账户等步骤。 2. **客户查询车辆信息活动图**：显示了客户如何浏览车辆信息，进行筛选、比较，并可能对感兴趣的车辆进行收藏或预订。 3. **网上预定车辆活动图**：详细阐述了从选择车辆到提交订单的过程，包括支付押金、确认租赁日期等环节。 4. **还车申请活动图**：展示客户如何发起还车请求，以及系统如何处理这些请求，包括检查车辆状况、计算费用等步骤。 5. **系统维护人员管理用户信息活动图**：描述了维护人员如何查看、更新或处理用户数据，如处理投诉、修改账户状态等。 6. **催缴金额活动图**：当客户存在欠款时，系统如何提醒或催促客户支付，包括发送通知、记录支付情况等操作。 这些活动图和状态图的结合使用，为汽车租赁系统提供了全面的模型，帮助开发者理解系统的动态行为，识别潜在问题，并优化设计。通过startuml软件，可以方便地创建、编辑和共享这些图形，进一步提升团队的协作效率。

python 多端运行功能示例,界面任意定制.

基于MATLAB的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF_Q)源代码：优化状态协方差Q的估计误差降低技术,【ACKF_Q】基于MATLAB的自适应ckf（容积卡尔曼滤波）源代码，通过自适应状态协方差Q来实现，得到了比传统方法更低的估计误差。 适用于Q无法获取、估计不准、变化不定的情况。 只有一个m文件，方便运行，包运行成功 ,基于MATLAB; 自适应ckf; 容积卡尔曼滤波; 自适应状态协方差Q; 估计误差; 无法获取Q; 估计不准确; 变化不定的Q情况; m文件实现。,自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)源码：误差更低，状态协方差Q自适应调整

数据包包含中国北京、上海、深圳9个充电桩数据，原始文件包含桩位、时间、车辆状态、SOC（充电状态）、电流、电压、温度等信息，数据点以约18s为单位采样一年半，处理后的数据包含时间和充电功率，分辨率为18s和1h。 在当前社会发展背景下，随着新能源汽车行业的飞速发展，电动汽车充电站数据的重要性日益凸显。本数据包详细记录了中国一线城市北京、上海和深圳的九个充电桩的数据，涵盖了从桩位分布到电动汽车充电过程中的实时状态等多个维度。数据集详细记录了包括桩位、时间、车辆状态、SOC（充电状态）、电流、电压和温度等关键信息，是进行数据分析和机器学习的重要基础资源。 通过对这些数据进行分析，可以对充电站的使用情况、充电设备的性能表现以及电动汽车的充电行为等有一个全面的了解。例如，时间序列数据可以帮助我们了解充电站的高峰使用时段，从而优化充电站的电力调度和充电桩的布局规划。车辆状态和SOC数据则可以反映出电动汽车在不同时间点的充电需求和充电行为模式。此外，电流、电压和温度等数据对于评估充电设备的运行状况，预防潜在故障，保障充电安全具有重要意义。 原始数据文件以约每18秒为一个数据采样点，连续采集了一年半的时间序列数据。这种高频采样的原始数据对于研究充电站的短期运行模式和电动汽车的充电习惯具有较高的价值。处理后的数据则以18秒和1小时为分辨率，提供了时间和充电功率信息。高分辨率数据允许我们更细致地分析短时间内的变化趋势，而低分辨率数据则有助于捕捉长期的运行规律和模式。 这份数据集不仅可以用于对充电站日常运营的监测与管理，还能够被广泛应用于机器学习和大数据分析领域。例如，利用机器学习算法，可以从海量数据中识别出影响充电效率的关键因素，预测充电需求，优化充电站的运维策略，甚至可以为自动驾驶汽车的充电路径规划提供决策支持。此外，数据集还可以用来评估不同品牌和型号电动汽车的性能表现，为消费者提供更详尽的购车参考。 这份包含详尽信息的电动汽车充电站数据集，不仅为城市能源管理提供了有力的数据支持，也为新能源汽车行业的研究者和开发者提供了宝贵的实验材料，有助于推动整个行业的持续健康发展。

在微信小程序中，通过访问Onenet平台API，可以实现对各种设备的属性获取、在线状态查询以及指令发送等功能。具体而言，微信小程序与Onenet平台的连接可以分为几个关键步骤，每个步骤都有其重要性和技术细节。 开发者需要在微信小程序中集成HTTP请求功能，以便能够向Onenet平台发送请求。这通常通过使用小程序的wx.request方法来完成。用户在界面上进行特定操作时，比如点击按钮或者选择选项，小程序会根据这些交互生成相应的API请求。例如，要获取某个设备的属性信息，开发者需要构建一个HTTP GET请求，目标URL通常遵循如下格式：https://iot-api.heclouds.com/thingmodel/get-device-property，并携带必要的参数，如设备ID和访问令牌。 其次，获取到设备属性后，小程序会收到一个JSON格式的响应数据。这个数据块包含了设备的当前状态、传感器读取值以及其他相关属性。开发者需要解析这一数据，并将其展示在小程序的用户界面上，以方便用户查看。例如，若设备的温度传感器返回的值为25摄氏度，小程序可以通过this.setData方法