Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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在本项目中，我们主要探讨的是如何利用C#编程实现上位机与STM32单片机之间的通信，以此来控制全彩LED灯。STM32单片机因其高性能、低功耗的特点，在嵌入式系统中广泛应用。而C#作为.NET框架的一部分，常用于开发用户界面友好、功能丰富的桌面应用程序，因此它被选为上位机的编程语言。 STM32单片机通过串口（UART）进行通讯，这是一种成本低、易于实现的通信方式。在STM32中，我们需要配置串口的相关参数，如波特率、数据位、停止位和校验位，并开启串口中断，以便在接收到数据时能够及时响应。此外，全彩LED灯通常由RGB三色LED组成，通过调节红绿蓝三基色的亮度比例，可以实现各种颜色的变化。 在C#上位机编程中，我们可以使用System.IO.Ports命名空间中的SerialPort类来实现串口通信。需要设置相同的串口参数，然后打开串口，监听串口数据。当接收到数据时，上位机会解析这些指令，比如亮度值或颜色变化命令，然后将它们封装成特定格式的指令发送回STM32。 为了实现LED灯的控制，我们需要在STM32端编写相应的驱动程序，这通常包括对GPIO引脚的操作，以及可能的PWM（脉宽调制）控制。GPIO引脚图会提供每个LED连接的物理位置，这对于硬件布局和故障排查至关重要。在C#端，我们可以设计用户界面，让用户通过滑块或颜色选择器来控制LED的亮度和颜色，然后将这些控制信号转换成串口指令发送。 源代码是学习和理解整个系统工作原理的关键。STM32的源代码会包含初始化串口、处理中断、解析并执行命令等功能，而C#的源代码则涉及串口通信类的实现、用户界面事件处理以及指令的编码和解码。通过阅读和分析这些代码，开发者可以深入理解如何实现两者间的有效通信。 这个项目涵盖了嵌入式系统、单片机编程、上位机应用开发、串口通信等多个IT领域的知识。对于想在物联网或者智能家居领域发展的开发者来说，这是一个很好的实践项目，不仅可以提升编程技能，还能加深对硬件控制和通信协议的理解。同时，通过这个案例，我们也可以看到软件与硬件交互的复杂性和魅力，这对于跨领域开发能力的培养大有裨益。

中望3D(ZW3D) 2019是由中望3D官方最新推出的ZWCAD版本（目前国内还未更新），它是一款专为完整产品开发过程而设计的集成CAD / CAM解决方案，集曲面造型、实体建模、模具设计、装配、钣金、工程图、2-5轴加工”等功能模块于一体，具有从2轴到5轴的固体表面混合建模，非实体模具分型和智能CNC加工策略的最快内核。可覆盖产品设计开发全流程，可以广泛应用于机械、模具、零部件等制造业领域。软

粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群觅食的行为，使粒子在搜索空间中不断更新位置和速度，从而找到问题的最优解。PSO算法具有收敛速度快、参数设置简单、易于实现等优点，在函数优化、神经网络训练、机器学习等领域得到了广泛应用。 我们提供的粒子群算法资料包含了详尽的PPT和C++源码，旨在帮助读者深入了解PSO算法的原理、实现方法和应用技巧。PPT内容条理清晰，图文并茂，从算法的基本原理出发，逐步介绍了PSO算法的核心思想、数学模型、关键参数以及应用实例，有助于读者快速掌握PSO算法的核心知识。 同时，我们还提供了完整的C++源码实现，包括算法的主程序、粒子类定义、适应度函数计算等关键部分。源码注释详细，易于理解，读者可以通过阅读源码深入了解PSO算法的实现细节，并在此基础上进行二次开发和应用。

无线传感器网络(WSN)是由大量部署在监测区域内的小型传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式协同工作，用于环境感知、目标跟踪等任务。在实际应用中，一个关键问题是如何实现有效的网络覆盖，即确保整个监测区域被尽可能多的传感器节点覆盖，同时考虑到能量消耗和网络寿命的优化。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种启发式搜索方法，适用于解决这类复杂优化问题。 本资料主要探讨了如何利用遗传算法解决无线传感器网络的优化覆盖问题。无线传感器网络的覆盖问题可以抽象为一个二维空间中的点覆盖问题，每个传感器节点被视为一个覆盖点，目标是找到最小数量的节点，使得所有目标点都被至少一个节点覆盖。遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制，寻找最优解决方案。 遗传算法的基本步骤包括： 1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体（代表可能的解决方案），每个个体表示一种传感器节点布局。 2. 适应度函数：根据覆盖情况评估每个个体的优劣，通常使用覆盖率作为适应度值。 3. 选择操作：依据适应度值，采用轮盘赌选择或其他策略保留一部分个体。 4. 遗传操作：对保留下来的个体进行交叉（交换部分基因）和变异（随机改变部分基因），生成新一代种群。 5. 终止条件：当达到预设的迭代次数或适应度阈值时停止，此时最优个体即为问题的近似最优解。 在无线传感器网络优化覆盖问题中，遗传算法的具体实现可能涉及以下方面： - 编码方式：个体如何表示传感器节点的位置和激活状态，例如二进制编码或实数编码。 - 交叉策略：如何在两个个体之间交换信息，保持解的多样性。 - 变异策略：如何随机调整个体，引入新的解空间探索。 - 覆盖度计算：根据传感器的通信范围和目标点位置，计算当前覆盖情况。 - 能量模型：考虑传感器的能量消耗，优化网络寿命。 - 防止早熟：采取策略避免算法过早收敛到局部最优解。 提供的Matlab源码是实现这一优化过程的工具，可能包含初始化、选择、交叉、变异以及适应度计算等核心函数。通过运行源码，用户可以直观地理解遗传算法在解决无线传感器网络覆盖问题中的具体应用，并根据实际需求进行参数调整和优化。 总结来说，这个资料是关于如何利用遗传算法来解决无线传感器网络的优化覆盖问题，其中包含了Matlab源代码，可以帮助学习者深入理解算法原理并进行实践。通过分析和改进遗传算法的参数，可以有效地提高网络的覆盖性能，降低能耗，从而提升整个WSN的效率和可靠性。

北京航空航天大学（Beihang University）简称北航，是工业和信息化部直属的全国重点大学，位列世界一流大学建设高校、211工程、985工程重点建设高校，入选珠峰计划、2011计划、111计划、卓越工程师教育培养计划、中国奖学金来华留学生接收院校、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、国家级大学生创新创业训练计划、国家大学生创新性实验计划、全国深化创新创业教育改革示范高校、强基计划试点高校，为国际宇航联合会、中欧精英大学联盟、中国西班牙大学联盟、中俄工科大学联盟、中国高校行星科学联盟、中国人工智能教育联席会成员。 北京航空航天大学创建于195

2006-2021地级市能源消耗数据（含原始数据+计算过程+结果） 1、时间：2006-2021年 2、来源：城市统计NJ、各省市统计NJ和地级市统计GB 3、指标：全社会用电量万千瓦时、人工煤气和天然气供气总量万立方米市辖区、液化石油气供气总量吨市辖区、电折标准煤系数0.1229千克标准煤/千瓦小时=1.229吨标准煤/万千瓦小时、天然气折标准煤系数1.33千克标准煤/立方米=13.3吨标准煤/万立方米、液化石油气折标准煤系数1.7143千克标准煤/千克=1.7143吨标准煤/吨、总吨标准煤 4、范围：280个地级市 测算方法：使用电、石油天然气折算所得，包括原始数据、计算过程和结果。 介绍见：https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/134254775

VA_X_Setup2068 安装文件加破解补丁 2013亲测试可用！

辽宁工程技术大学计算机类专业课程《数据结构》授课PPT课件+实例代码+上机实验+期末复习题（含答案） 内容概要： （1）授课PPT课件（普通版、美化版） （2）李春葆编著的《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》、《数据结构教程（第6版）学习指导》源代码，及《数据结构教程上机实验指导》源代码 （3）两份与《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》配套的数据结构考试题（含答案） （4）《数据结构(C语言篇)-习题与解析(修订版)》-李春葆[编著] （5）8个上机实验的实验代码及运行结果截图 （6）期末考试复习题（题库版，含答案）等 适用群体：适用于辽宁工程技术大学软件工程（专升本）、计算机科学与技术（专升本）等计算机类专业学习该课程的同学，有考研打算且需要参加《数据结构》科目考试的同学也可就此学习和参考 说明：2023年11月版