在当今嵌入式系统开发领域，STM32微控制器家族凭借其高性能、低功耗、丰富的外设支持等特性，得到了广泛应用。为了满足特定项目需求，开发者们经常需要通过定制化的工程配置来实现所需功能。本文档详细记录了如何在STM32平台上，利用STM32CubeMX和ThreadX/USBX模块来生成一个USB CDC ACM（通用串行总线通信设备类抽象模型）虚拟串口项目，同时确保项目不包含电源分配（PD）功能。 文档描述了客户需求：客户正在使用STM32H563微控制器开发产品，需要实现一个不支持PD功能的USB CDC ACM虚拟串口工程。由于STM32CubeH5代码库中默认工程包含PD功能，这就要求开发人员在硬件和软件层面进行适当的调整。 硬件调整方面，文档详细介绍了如何通过修改NUCLEO_H563ZI开发板上的电路来实现不使用PD功能。具体操作包括更换电阻位置以将PA11、PA12连接到开发板的CN12上，从而可以直接连接USB线。同时指出USB连接线应该连接GND、D+、D-三根线，以及在客户开发板设计中，VBUS连接的重要性。 在软件配置方面，文档逐步指导如何使用STM32CubeMX软件进行工程配置，具体步骤包括： 1. 创建一个新的不带trustZone的工程。 2. 配置USB外设，并使能USB全局中断。 3. 配置ThreadX外设，并使能Core。 4. 配置USBX模块，包括启用Core System，选择Device CoreStack FS和Device Controllers FS，选择CDC ACM类，并配置USB基本参数。 5. 选择其它Platform的USB配置。 6. 配置SYS，使用TIM6作为系统滴答时钟的时钟源。 7. 使用GPIO来控制USB的断开和连接，并使能外部中断。 8. 配置系统时钟为250MHz。 文档还强调了在USB CDC ACM虚拟串口项目中，要模拟USB的断开和连接，可以使用一个GPIO引脚（GPIO_EXTI13）来控制，并使能相应的外部中断。 通过对硬件和软件的定制化调整，开发者能够创建出既符合特定项目需求又具备必要功能的USB CDC ACM虚拟串口工程，而无需电源分配（PD）功能。这对于那些需要USB通信但对电源管理有特殊要求的应用场景非常有用。 本文档内容丰富，不仅涵盖了硬件层面的电路调整，还包括了软件层面的详细配置过程，为实际项目开发提供了极其实用的指导和参考。无论是硬件工程师还是软件开发人员，都能从中获取到宝贵的信息和经验，以更好地完成USB CDC ACM虚拟串口的开发工作。

永磁同步电机（PMLSM）速度环位置环参数刚性等级表参数整定simulink仿真。 文档说明： 永磁同步直线电机速度环与位置环刚性表控制：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/155165402?spm=1011.2124.3001.6209

本文研究了改进免疫算法与HFSS联合仿真技术在天线多目标优化中的应用。免疫算法是一种模拟生物免疫系统机制的优化算法，它在处理复杂的多目标优化问题上显示出独特的性能和优势。本文首先对免疫算法和HFSS联合仿真技术进行了介绍，包括免疫系统的基本原理、免疫算法的类型及特点，以及高频电子系统分析软件HFSS的功能和应用范围。 随后，文章详细探讨了天线多目标优化问题，解释了多目标优化的概念以及天线设计中常见的多目标优化问题。在改进免疫算法的研究中，本文阐述了其理论基础和主要方法，特别是在天线优化模型的构建和实验环境搭建中的应用。 此外，文章还探讨了HFSS联合仿真技术与改进免疫算法的结合，分析了深度学习与改进免疫算法结合的可能性及其在HFSS联合仿真技术中的应用。通过实际天线性能对比分析，验证了改进免疫算法在天线多目标优化中的有效性，并对算法的收敛性能进行了评估。 文章总结了主要研究成果，并对未来发展进行了展望。本文的研究成果不仅有助于提高天线设计的性能，也为其他领域的多目标优化问题提供了有效的解决方案和理论支持。 研究背景表明，随着无线通信技术的快速发展，对天线设计提出了越来越高的要求，包括更好的辐射效率、更宽的带宽和更高的增益等。在这样的背景下，寻找一种高效、精确的天线优化方法显得尤为重要。 天线多目标优化问题在设计过程中需要解决多个参数和指标的优化，常规的优化方法在处理这类问题时往往存在效率低下、易陷入局部最优等问题。而改进免疫算法通过模拟生物免疫系统的多样性和高效性，能够处理复杂的多目标优化问题，从而克服了传统优化方法的不足。 HFSS联合仿真技术是一种高度集成的高频电磁场仿真软件，能够模拟和分析复杂的高频电子系统，包括天线设计。它能够提供精确的仿真结果，为天线设计提供理论依据。将改进免疫算法与HFSS联合仿真技术结合起来，可以充分利用两者的优势，提高天线优化的效率和精度。 改进免疫算法在天线多目标优化中的应用，通过改进算法的参数设置、种群规模和进化策略等，进一步提高了算法的搜索效率和解的多样性。同时，结合HFSS仿真技术，可以在算法的每一代中对天线模型进行精确仿真，从而有效地评估解的质量，进一步指导算法搜索的方向。 通过实验环境搭建与数据采集，本文在实际应用中验证了改进免疫算法与HFSS联合仿真技术在天线多目标优化中的有效性。实验结果表明，该方法能够在较短的时间内找到满足设计要求的天线结构参数，优化后的天线性能得到了显著提升。 展望未来的研究方向，本文提出了一些可能的改进措施和探索领域，例如算法的进一步优化、处理更复杂的多目标优化问题，以及在其他工程问题中的应用等。这将为相关领域的研究提供新的思路和方法。

本文介绍了多目标向光生长算法（MOPGA）在多无人机协同路径规划中的应用。MOPGA是基于植物细胞响应阳光生长模式提出的元启发算法，适用于处理多目标优化问题。文章详细阐述了多目标无人机路径规划模型，包括路径成本、约束成本（威胁成本、飞行高度成本、平滑成本）的计算方法，并提供了完整的MATLAB代码实现。该算法能够有效解决多起点多终点的无人机路径规划问题，且起始点、无人机数量和障碍物均可自定义，具有较高的实用性和灵活性。 多目标向光生长算法（MOPGA）是一种新颖的元启发式算法，它的提出受到了植物细胞响应阳光生长模式的启发。MOPGA算法在多无人机协同路径规划中的应用展现了其解决复杂多目标优化问题的强大能力。在这一应用中，研究者们关注于路径规划模型的构建，该模型涉及到多个成本因素的计算，包括路径成本、威胁成本、飞行高度成本和平滑成本等。 通过构建这样一个模型，MOPGA算法能够针对具有多个起点和终点的复杂场景，规划出符合安全、高效和经济要求的路径。研究者们通过MATLAB编写的源代码实现了这一算法，并提供了一个灵活的框架，允许用户根据实际情况自定义起始点、无人机数量和障碍物等参数。 MOPGA算法之所以在多无人机路径规划领域具有实用性，是因为它不仅可以处理复杂的多目标问题，还能在存在诸多约束的环境中找到最优或近似最优的解。算法模拟了植物生长过程中细胞对阳光方向的反应，通过迭代过程，逐渐引导解的搜索方向，从而找到满足多个目标和约束条件的路径方案。 相较于传统的优化算法，MOPGA算法在计算效率和解的质量上表现出较大的优势。它的元启发特性使得算法能够跳出局部最优，寻求全局最优解。同时，MOPGA在并行计算方面也显示出良好的潜力，这意味着算法能够在多核处理器上更加快速地进行大规模问题的求解。 MOPGA算法在无人机路径规划方面的应用，展示了它在实际问题中的广泛适用性。无人机在许多领域都有着重要的应用价值，例如农业监测、灾害评估、军事侦察和物流运输等。在这些应用中，高效的路径规划不仅可以提高无人机任务的执行效率，还能提高安全性，降低运行成本。 MOPGA算法为多无人机协同路径规划提供了一个创新和有效的解决方案，具有重要的研究价值和应用前景。随着无人机技术的进一步发展，该算法的应用将更加广泛，其理论和实践意义也将更加突出。

TSREADER 2.8.46是一款专业的TS流分析工具，主要针对电视广播和多媒体领域中的传输流数据进行深入解析。TS（Transport Stream）是广泛应用于数字电视、卫星通信和有线电视的一种数据传输格式，它能确保数据在不理想的网络环境中稳定传输。TSREADER的出现，为技术人员提供了强大的TS流诊断和分析能力。 让我们了解一下TS流的基本概念。TS是由一系列固定长度的数据包组成的，每个包通常包含188字节的数据。这些数据包包含了音视频信息以及其他辅助数据，如节目信息、字幕等。TS流的特点是能够自动纠错和重传，确保了数据传输的可靠性。 TSREADER 2.8.46的主要功能包括： 1. **实时分析**：用户可以输入IP地址或直接加载本地TS文件，软件会实时解析并显示TS流的信息，如PID（Packet Identifier）、PCR（Program Clock Reference）、PTS（Presentation Time Stamp）、DTS（Decoding Time Stamp）等关键参数。 2. **包解码**：软件能够解码TS包，展示音视频流的具体内容，帮助用户检查是否存在错误或者异常。 3. **错误检测**：TSREADER可以检测并标记出TS流中的错误，如丢失包、错误同步字节、错误PCR值等，这对于故障排查非常有帮助。 4. **节目分析**：软件支持对多个节目进行同时分析，展示各个节目间的关联性，有助于理解频道结构。 5. **统计信息**：提供详细的统计报告，包括包频率、错误率、PID分布等，帮助用户了解TS流的整体质量。 6. **阅读器功能**：附带的README.htm文件可能包含了软件的详细使用指南和常见问题解答，用户可以通过阅读这个文档来更好地掌握TSREADER的使用方法。 7. **密码保护**：pass.txt文件可能是为了保护软件的某些功能或限制而设置的密码，具体用途需要根据文件内容来判断。 TSREADER 2.8.46是一款专业且实用的TS流分析工具，对于从事电视广播、流媒体服务或相关领域的技术人员来说，它是不可或缺的助手。通过深入分析TS流，用户可以诊断问题、优化传输质量和提升服务质量。

在IT行业中，与银行接口的交互是金融技术领域的一个重要环节，特别是在电子商务和在线支付系统中。本示例聚焦于如何使用三种常见的编程语言——Java、C#和PHP，调用交通银行的接口进行B2C（Business to Consumer）网上支付操作。下面将详细介绍这个过程涉及的关键知识点。 交通银行B2C网上支付API提供了商家与银行系统之间进行交易的桥梁。这些API通常包括但不限于支付请求、支付确认、退款、查询订单状态等操作。对于开发者来说，理解和掌握这些接口的工作原理至关重要，因为这直接影响到支付流程的安全性和效率。 对于Java开发者，交通银行提供了名为"交通银行B2C网上支付API.JAVA安装包1.0.6"的资源。这个安装包通常包含必要的库文件、示例代码和开发文档，帮助开发者了解如何在Java环境中集成接口。Java开发者需要熟悉SSL/TLS安全协议，用于加密通信，防止数据在传输过程中被窃取。同时，他们还需要理解HTTP/HTTPS请求的构造，以及如何处理银行返回的XML或JSON响应数据。 对于C#开发者，虽然没有直接提到C#的安装包，但交通银行的API应该是跨平台的，所以C#开发者同样可以参考Java版本的API文档来实现接口调用。他们需要掌握.NET Framework或者.NET Core的相关知识，以及如何使用HttpClient类发送HTTP请求，并解析响应结果。 PHP开发者则需要关注如何在PHP环境中调用交通银行的API。通常，他们会使用cURL库来发起HTTP请求，处理HTTP头和POST数据。同时，PHP开发者需要熟悉如何解析和操作XML或JSON数据，这通常可以通过DOM或SimpleXML库来实现。 在开发过程中，文档起着关键的作用。"交通银行B2C网上支付API（通用版）安装包1.4"很可能包含了详细的操作指南、接口规范、参数说明等。开发者必须仔细阅读这些文档，理解每个接口的输入输出参数、错误码以及调用流程，以确保正确无误地实现接口调用。 总结来说，调用交通银行接口涉及到的主要知识点包括：理解B2C支付流程、熟悉SSL/TLS安全机制、HTTP/HTTPS请求与响应、XML/JSON数据处理、以及特定编程语言（Java、C#、PHP）的网络编程和库的使用。同时，良好的文档阅读能力和问题排查能力也是必不可少的。开发者需要根据具体的接口文档和示例代码，进行适当的代码编写和测试，以实现安全、高效的支付功能。

在IT领域，尤其是在软件开发中，使用编程语言与硬件设备交互是常见的需求。在这个场景中，我们关注的是如何使用C#编程语言通过AForge库来连接和操作摄像头。AForge.NET是一个开源框架，提供了大量的图像处理和计算机视觉功能，使得开发者能够方便地实现图像捕捉、处理和分析。 我们需要理解C#的基础知识。C#是微软开发的一种面向对象的编程语言，广泛用于Windows应用、Web应用、游戏开发等。它拥有丰富的类库和强大的性能，使得开发者能高效地编写代码。 接下来，我们要了解AForge.NET库。AForge.NET是由Andrey Bardashev创建的一个项目，包含了多个子库，如AForge.Imaging、AForge.Video、AForge.Video.DirectShow等，这些库为图像处理和视频流处理提供了大量API。其中，AForge.Video.DirectShow库特别适用于与摄像头进行交互，因为它封装了DirectShow API，这是一个用于多媒体处理的底层Windows API。 在C#中使用AForge连接摄像头的步骤如下： 1. 引入库：在C#项目中引用AForge.Video和AForge.Video.DirectShow库。这可以通过NuGet包管理器来实现，搜索并安装AForge.NET即可。 2. 创建VideoCaptureDevice实例：使用AForge.Video.DirectShow命名空间中的`VideoCaptureDevice`类来表示摄像头设备。通过`FilterInfoCollection`获取系统中可用的摄像头列表，然后选择一个设备来创建实例。 ```csharp using AForge.Video; using AForge.Video.DirectShow; // 获取摄像头列表 FilterInfoCollection videoDevices = new FilterInfoCollection(FilterCategory.VideoInputDevice); VideoCaptureDevice camera = new VideoCaptureDevice(videoDevices[0].MonikerString); ``` 3. 设置摄像头参数：`VideoCaptureDevice`类提供了设置帧率、分辨率等参数的方法。例如，可以设置摄像头的帧率为30fps： ```csharp camera.FrameRate = 30; ``` 4. 开启视频流：使用`Start()`方法启动摄像头，开始捕获视频流。 ```csharp camera.Start(); ``` 5. 接收和处理帧：订阅`NewFrame`事件，当摄像头捕获到新帧时，这个事件会被触发。你可以在这里处理图像，如拍照或进行图像处理。 ```csharp camera.NewFrame += new NewFrameEventHandler(Camera_NewFrame); ``` 6. 拍照：在`Camera_NewFrame`事件处理程序中，你可以将接收到的帧保存为图片，实现拍照功能。 ```csharp private void Camera_NewFrame(object sender, NewFrameEventArgs eventArgs) { // 获取新帧 Bitmap bitmap = (Bitmap)eventArgs.Frame.Clone(); // 保存为图片 bitmap.Save("photo.jpg", ImageFormat.Jpeg); } ``` 7. 关闭摄像头：在不再需要摄像头时，使用`Stop()`方法关闭视频流。 ```csharp camera.Stop(); ``` 在上述代码中，`csxtym`可能指的是C#相机实验的简称，暗示了这个压缩包可能包含了一些示例代码或者实验项目。通过研究这些代码，你可以更深入地理解如何使用C#和AForge库进行实际的摄像头操作。 总结起来，C#结合AForge.NET库提供了一种强大的方式来控制和处理摄像头数据。无论是简单的拍照还是复杂的图像分析，AForge都提供了丰富的功能，使得开发者可以专注于实现自己的创意和应用。通过学习和实践这些技术，你将能够自如地应对各种与摄像头相关的开发任务。

免费的Java精华 chm，经过本站的整理和内容修正，现在制作成chm格式，便于大家翻阅。本Java精华内容深入Java API、嵌套类和内部类、与时间有关的类Date,DateFormat,Calendar、文件与流、Java变量类型间的相互转换、Java与Web、用连接池提高Servlet访问数据库的效率、Java扩展、应用服务器的集群策略及Java EE 5.0、Java IO 包中的Decorator模式等。

纯净版解压工具，更好的使用体验

本文详细介绍了BIM轻量化的流程，特别是通过revit导出GLTF格式的模型文件。文章首先分析了市面上主流的轻量化工具和技术方向，如广联达BIMFace、葛兰岱尔的GLWebGLBIMEngine等，并指出threejs是实现轻量化的主流技术。接着，文章详细阐述了revit的分类结构、编码规则以及插件开发的环境搭建和数据提取方法。重点介绍了GLTF格式的优势及其在revit中的导出实现，包括文件格式定义和导出步骤。最后，文章提到了通过Draco等工具对模型文件进行优化的方法，显著减小了文件大小。整体而言，本文为BIM轻量化和GLTF导出提供了全面的技术指导和实践参考。 BIM（建筑信息模型）作为建筑行业重要的数字化工具，其轻量化处理对于提高工作效率和促进项目协作具有重要意义。本文深入探讨了BIM轻量化流程及其与GLTF导出的相关技术细节。文章分析了市场上流行的轻量化工具和技术路线，其中广联达BIMFace和葛兰岱尔的GLWebGLBIMEngine作为典型案例被提出。这些工具通过优化BIM模型的加载和显示效率，为工程人员提供了更为便捷的操作体验。 文章深入介绍了Three.js技术，它是实现BIM轻量化的一个关键技术。Three.js作为一个开源的WebGL库，使得在浏览器中进行3D渲染成为可能，它的轻量级特性和灵活的接口对BIM轻量化起到了极大的推动作用。文章详细解析了revit软件的分类结构和编码规则，这对于理解BIM模型的组织方式和数据构成至关重要。文章还涉及了revit插件开发的环境搭建步骤和如何高效地从revit中提取所需数据。 紧接着，文章重点介绍了GLTF格式的优势和其在revit中的导出实现。GLTF（GL Transmission Format）是一种开放标准的3D传输格式，它支持将3D模型直接传输到Web应用程序中，无需任何插件。GLTF格式文件的定义、结构以及导出步骤在这部分得到了全面的阐述，为BIM模型的Web化和轻量化提供了直接的技术支持。 除了介绍技术本身，文章还提出了一些模型优化的实用方法，比如利用Draco压缩算法。通过这种压缩技术，可以有效地减小模型文件的大小，而不损失太多的视觉和几何细节，这对于提升模型在网络中的传输效率至关重要。 本文不仅从技术层面详细介绍了BIM轻量化和GLTF导出的流程，而且为相关领域的技术人员提供了实践中的操作指南，无论是对于BIM初学者还是有经验的工程师，都是一份宝贵的学习和参考资料。