单容水箱液位控制系统的Simulink仿真过程，涵盖了从模型推导到仿真实现的完整流程。首先，通过对单容水箱液位系统的物理特性和动态行为进行数学建模，推导出描述液位变化的微分方程，并引入了PI控制算法用于精确调节液位。接着，在Simulink环境中构建了仿真模型，重点考虑了水箱的溢出状况、水压流出速度等关键因素，并设置了50Hz的控制频率。此外，还加入了阶跃扰动测试，以评估系统在突发干扰下的稳定性和响应性能。最后，提供了详细的讲解服务，帮助用户深入理解系统原理、Simulink仿真方法、PI控制机制及其在工业控制中的应用。 适合人群：对工业自动化和控制系统感兴趣的工程师和技术人员，尤其是希望深入了解Simulink仿真工具和PI控制算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要设计和优化单容水箱液位控制系统的工程项目，旨在提高系统的稳定性和抗干扰能力，确保液位能够快速准确地跟踪设定值。 其他说明：本文不仅提供了理论分析和仿真模型的具体实现步骤，还强调了实际操作中的注意事项和常见问题解决方法，有助于读者将所学应用于实际工作中。

传统的电控软件开发模式已无法满足日益庞大、复杂的汽车电控系统的开发要求，基于模型的开发方法以及自动代码生成技术在汽车嵌入式软件开发中得到越来越广泛的应用。本文介绍使用Matlab/Real-Time Workshop Embedded Coder(Matlab/RTW EC)将Simulink控制模型生成C代码以及生成代码与Freescale MC9S12D64单片机底层代码的集成方法 【Matlab/RTW EC 面向MC9S12D64的代码生成】是一种先进的汽车电控软件开发技术，它利用基于模型的设计方法和自动代码生成工具，以应对日益复杂化的汽车电子控制系统的需求。传统的编程方式已经无法满足大规模、高复杂性的软件开发，因此，Matlab/Real-Time Workshop Embedded Coder (Matlab/RTW EC)应运而生，它由MathWorks公司提供，可以将Simulink控制模型高效地转换为优化的C代码，适用于Freescale MC9S12D64这样的嵌入式处理器。 基于模型的设计流程包括需求分析、模型建立、代码生成和不同级别的在环测试（SIL、PIL、HIL）。这种方法的优势在于，它能在一个统一的平台上进行早期验证，减少手动编程的工作量，提高代码质量和可维护性，同时也缩短了开发周期。模型的复用性和移植性使得设计过程更为高效。 Matlab/RTW EC 的工作原理是：使用Simulink构建系统模型，然后通过Model Advisor检查模型的完整性和合规性；接着，配置代码生成选项，生成rtw中间文件；之后，rtw文件由Target Language Compiler (TLC)转化为C代码；C代码通过C编译器编译为可执行程序。这一过程确保了模型和实际硬件之间的无缝集成。 以流水灯模型为例，开发者可以在Simulink中构建功能模型，通过调整脉冲发生器的参数来控制LED灯的闪烁顺序。替换特定模块（如In、Out模块）后，可以生成适用于嵌入式系统的C代码。在代码生成过程中，还需要在Configuration Parameters中指定数据类型和其他配置，以适应MC9S12D64单片机的硬件限制。 在环测试是验证模型和代码有效性的关键步骤。软件在环测试验证代码与模型的一致性，处理器在环测试则评估代码在目标处理器上的运行性能，硬件在环测试则是在实际硬件环境下进行闭环控制，确保整体系统功能的正确性。 Matlab/RTW EC 通过将Simulink模型转化为可执行的C代码，极大地提高了汽车电控软件的开发效率和质量，同时也降低了开发成本，尤其对于Freescale MC9S12D64这样的嵌入式平台，这种方法提供了强大的支持和解决方案。

本文介绍使用Matlab/RealTime Workshop Embedded Coder（Matlab/RTW EC）将Simulink控制模型生成C代码以及生成代码与Freescale MC9S12D64单片机底层代码的集成方法，通过测试验证了生成代码的有效性。

COMSOL声子晶体复能带模型：声学性能与复能带结构分析的研究。,基于COMSOL声子晶体复能带特性的模型研究,COMSOL声子晶体复能带模型 ,COMSOL; 声子晶体; 复能带; 模型,《COMSOL模拟声子晶体复能带结构》 在声学与材料科学交叉领域中，声子晶体作为一种人工设计的周期性结构材料，因其具有调控声波传播的特性而受到广泛关注。声子晶体的复能带结构，即声波在声子晶体中传播时所形成的能带结构，是分析声子晶体声学性能的核心。研究这些复能带结构不仅有助于理解声子晶体的内在工作原理，还能够为开发新型声学器件提供理论基础。 COMSOL是一款强大的多物理场仿真软件，它能够模拟复杂的科学问题和工程问题，包括声子晶体的声学性能研究。通过使用COMSOL软件，研究人员可以构建声子晶体的复能带模型，进而分析其频域响应特性，如带隙形成、色散关系以及声波传播模式等。这些模型为预测和设计具有特定声学性能的声子晶体提供了强有力的工具。 本文将详细介绍如何基于COMSOL软件来研究声子晶体的复能带特性。通过构建声子晶体的几何模型，可以模拟出声子晶体的基本单元结构，进而扩展成三维周期性排列。通过设定适当的边界条件和材料属性，可以模拟不同声子晶体的声学行为。在模型中可以考虑多种因素，如材料的弹性模量、密度、以及几何参数，从而实现对声子晶体复能带结构的精确控制。 在声子晶体复能带模型中，带隙的存在是其最显著的特性之一。通过调整周期性结构的参数，可以实现对带隙位置、宽度和形状的调控。例如，改变晶格常数或材料的弹性特性都可以影响声子晶体的带隙特性。此外，还可以研究不同声子晶体的色散关系，即频率与波矢的关系，从而分析声波的传播模式和波速。 声子晶体复能带模型的研究不仅限于理论模拟，还涉及到其在实际应用中的潜力，如声学滤波器、声波导向、减振降噪等领域。通过设计具有特定复能带结构的声子晶体，可以实现对声波传播方向、频率选择和能量集中或分散的有效控制。因此，对声子晶体复能带结构的深入理解与应用探索，对推动声学材料科学的发展具有重要意义。 展望未来，声子晶体复能带模型的研究将更加深入，不仅在理论层面继续完善模型的准确性，而且会进一步开拓其在声学器件和材料中的应用。随着计算能力的提升和新材料的开发，声子晶体有可能在超材料、声学隐身等领域展现更加广泛的应用前景。这一切都离不开对声子晶体复能带模型的深入研究和理解。

内容概要：本文介绍了一种基于共直流母线架构的风力、光伏与储能联合并网发电系统仿真模型，涵盖光伏组件采用电导增量法实现MPPT控制，风机通过三相整流与MPPT策略调节功率，储能系统利用双向Buck-Boost电路进行电压电流双闭环控制以稳定800V直流母线电压，并网逆变器采用PQ控制实现恒功率并网。系统在Matlab/Simulink（2018b版）中仿真验证，并网电压电流总谐波畸变率（THD）低于5%，波形质量优异，具备高可靠性与工程参考价值。 适合人群：电气工程、新能源发电、电力电子与自动化相关专业的研究人员、研究生及从事风光储系统设计的工程师。 使用场景及目标：适用于新能源并网系统建模与仿真研究，目标为掌握MPPT控制、PQ控制、双闭环储能管理及多源协同并网技术的实现原理与参数设计方法，支撑科研项目开发或实际工程方案验证。 阅读建议：结合文中提供的Python与Matlab代码示例，深入理解各子系统控制逻辑，建议在Simulink环境中复现模型并调试关键参数以增强实践能力。

内容概要：本文介绍了自由漂浮状态下双臂空间机械臂的轨迹跟踪控制仿真实现。主要内容包括动力学模型的建立和PD控制的实现。动力学模型通过Matlab函数定义，考虑了双臂机器人的惯性矩阵和科氏力/离心力项。PD控制器设置了不同的比例和微分增益，确保了轨迹跟踪的精度。仿真结果显示，尽管存在一定的误差，但总体效果良好。此外，还提供了二次开发的建议，如改进动力学模型、引入前馈补偿以及优化求解器设置。 适合人群：对空间机器人技术和控制系统感兴趣的科研人员、研究生及工程技术人员。 使用场景及目标：适用于研究和开发空间机械臂的轨迹跟踪控制，帮助理解和优化双臂空间机械臂的动力学特性和控制策略。 其他说明：文中提到的仿真程序支持二次开发，便于进一步的研究和应用。同时，提供了一些实用的调试技巧，如实时绘图模块的应用，使仿真结果更加直观易懂。

内容概要：本文介绍了基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型，详细阐述了模型的构建方法、数据预处理流程以及在Matlab中的具体实现。该模型结合了Transformer和BiGRU的优势，能够有效处理多变量输入并提高回归预测的精度。文中还讨论了多种优化算法的应用，如冠豪猪CPO和霜冰RIME，用于参数自动化寻优，进一步提升模型性能。此外，文章提供了详细的代码注释和测试数据，方便初学者快速上手。最后，探讨了该模型在金融预测、气象预测、医疗诊断等多个领域的广泛应用前景。 适合人群：对机器学习和深度学习感兴趣的科研人员、学生以及有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：适用于需要处理多变量输入并进行高精度回归预测的研究项目。目标是帮助用户理解和实现基于Transformer-BiGRU的多变量回归预测模型，掌握模型调参技巧，应用于实际数据分析任务。 其他说明：附带完整的Matlab代码和测试数据，确保用户可以直接运行并验证模型效果。

内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。

yolov8的pt模型->onnx->rknn一键转换脚本。 （1）运行环境 linux （2）注意： a. 模型训练必须使用瑞芯微官方提供的yolov8训练代码。 b. 建议使用版本8.0.151版本。 c. 官方训练代码路径：https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8

内容概要：本文详细介绍了在Pytorch环境下实现的一种基于深度学习模型的可学习小波变换方法。文中首先解释了小波变换的基本概念，包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），以及它们在信号处理和图像处理中的广泛应用。接着，重点讨论了如何将小波变换与深度学习相结合，在Pytorch框架下构建一个自适应优化算法框架。该框架能够在训练过程中自动从小波变换中学习到数据的最佳表示方式，并根据目标函数进行优化。文章还提供了一段简化的代码示例，演示了如何在实际项目中实现这一方法。最后，作者对未来的研究方向进行了展望，强调了这种方法在提高数据处理效率方面的巨大潜力。 适合人群：对深度学习和小波变换有一定了解的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号或图像数据进行高精度分析和处理的应用场景，如医学影像分析、音频处理、地震数据分析等。目标是通过结合深度学习和小波变换的优势，提升数据处理的准确性和效率。 其他说明：本文不仅提供了理论上的探讨，还给出了具体的实现代码，有助于读者快速上手并在实践中验证所学内容。